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展示网站似乎使用了类似的模板： https://www.designlumo.com/ https://tryapril.com/ <p>有人知道这是什么或者这些来自哪里吗？

我们曾经玩过SEO游戏。 写博客 等待3个月 也许会排名 也许会转化 实际上，在8家早期AI初创公司（A轮或更早）中发生的事情是： - Google首页排名大约需要94天 - 自然点击率（CTR）：2.6% - 第一个合格的潜在客户：6-8周 所以我们放弃了这个玩法。 我们问了一个问题： 当有人询问ChatGPT或Perplexity使用什么工具时，我们能多快出现？ 结果是……比Google更快。 而且，这确实带来了潜在客户。 当我们采用LLM优先策略时，发生了什么变化： - Perplexity在48小时内抓取了我们的内容 - ChatGPT（带浏览功能）在3天内索引了功能页面 - 现在18.2%的会话来自LLM来源的路径 - 这些潜在客户的转化率比博客流量高出2.4倍 然后，Reddit解锁了另一个层次。 我们在这里发布了无链接的技术分析。 其中一篇（关于我们如何自动化AI代理管道）被Perplexity引用在： - “UX AI代理” - “最佳Firecrawl替代品” - “如何追踪LLM机器人” 没有推广。没有SEO。只是公开构建。 3天后： - 9条Perplexity查询引用 - 2个提到我们的入站潜在客户 Reddit是LLM的训练数据金矿。 以下是对我们有效的做法： 1. 在产品页面添加问答块（每个少于40个字） 示例： 问：FireGEO如何检测ClaudeBot？ 答：它指纹识别已知的Anthropic头部，并通过反向DNS匹配IP块，如2600:1f18::/32 - 48小时内被Perplexity索引 - 5天内获得11次机器人访问 - 1个潜在客户 → 一周内试用注册 2. 构建ai-sitemap.xml 仅包含高信号页面： - API文档 - 功能比较 - 定价细分 - 技术规格 抓取率比默认网站地图高2.3倍。 GPTBot、ClaudeBot和PerplexityBot每天在日志中出现。 3. 将Reddit视为输入层 我们在这里发布原始内容，然后再发布到博客上。 在过去30天内： - Reddit上约有30,000次浏览 - 在Perplexity回答中有9条引用 - 直接来自这些提及的2个潜在客户 如果你正在推出一些真实的东西，试试这个： - 安装FireGEO或通过反向DNS + ASN日志追踪LLM机器人 - 创建llm.txt以提供结构化答案 - 用UTM标记LLM流量并路由到CRM 想知道在LLM可见性方面对你有效的做法是什么吗？ 这里有没有其他人看到的策略或见解？

我刚刚和我的新Pixel 9 Pro手机的客服进行了一个非常荒谬的对话。我有一个无法删除的eSIM。客服人员起初试图将责任推给移动运营商，当这没有奏效时，他又说他不负责，因为我通过一个“非授权”的经销商购买了手机（实际上是德国一家较大的IT商店）。我对谷歌居然有客户支持聊天感到惊讶，但这实际上是我很久以来遇到的最荒谬的支持体验。

在过去几年里，我换了几份工作，积累了不少科技…杂物。<p>我们说的是太多的水瓶、不合脚的袜子、行李标签套等等。<p>我相信我并不是唯一一个拥有“未使用科技赠品盒子”的人，而把这些东西全部扔掉感觉很浪费。<p>有没有人找到好的方法来利用这些东西？

每次我在网络界面上询问Claude有关Claude Code的问题时，它给出的回答都非常无助。<p>一两周前，我询问了我遇到的329错误，它指向了一个不存在的状态页面。当它最终找到正确的状态页面时，我让它读取，结果它拒绝了。<p>刚才，我问是否有Claude Code与GitHub的集成。Claude给了我一个通用的“我没有具体信息”的回答，并建议查看官方文档。<p>相比之下，当我向ChatGPT提出完全相同的问题时，它在多个网站上进行了快速搜索，并给出了详细的答案，直接链接到Anthropic关于其官方GitHub集成的文档（甚至还提到了由于最近的新速率限制公告而需要考虑的自动化问题）。<p>这感觉是一个可以解决的问题。难道Anthropic不能利用自己的文档来提供更好的关于自己产品的答案吗？当他们的竞争对手提供的信息比Anthropic自己的AI更好时，真的让人感到沮丧。<p>这似乎是一个基本的产品集成问题。<p>还有其他人遇到过这个问题吗？

我编写C语言的代码，常常看到有人评论或发帖称其危险、过时或不必要地复杂。<p>但对我来说，C语言就像是一种自由。<p>我可以精确地构建我想要的东西——小工具、安全的实用程序，没有魔法，没有垃圾回收，也没有遥测。<p>是的，我必须更加关注内存和安全性。但这正是重点。我想要接近机器。我想知道我的代码每一个字节在做什么。<p>尽管如此，我还是不禁思考：<p>为什么这么多人似乎不喜欢C语言？这只是因为它不保护你自己吗？还是我遗漏了什么，日后会后悔的事情？<p>我非常希望能听到诚实的看法——尤其是那些已经离开C语言的人。<p>谢谢。

这里是来自Temporal的Steve。Temporal是一个麻省理工学院的开源项目，旨在实现可靠的大规模执行。我对OpenAI的Agents SDK示例进行了适配和扩展，以便与Temporal集成。 这些演示代理能够在进程崩溃时继续运行，支持数百万次并行执行，并且实现人机交互非常简单。只需在您的OpenAI代理代码中添加几个Python装饰器，运行Temporal工作节点，您就可以开始使用了。 请查看我与OpenAI合作制作的视频，展示了这一过程（链接在仓库中）。 OpenAI实际上在ChatGPT图像和他们的Codex代码编写代理中使用了我们的技术，因此我认为这可能是其他人编写简单且可靠的可扩展代码的可行路径。 欢迎提出问题。