DeepSeek Harness 的竞争对象不是某个聊天界面...
学习一个 Agent Runtime 最容易走偏的方式，是平...
把 DeepSeek Harness 用于数字分身，真正困难...
要理解 DeepSeek Harness，最短路径不是先学界...
网络安全研究人员发现，一批黑客正在滥用Google Ads广告系统以及Bing搜索重定向机制，向搜索Claude相关内容的用户推送恶意广告和钓鱼页面。攻击者在谷歌搜索结果顶部投放假冒Anthropic Claude的官方广告，用户点击后被引导至精心仿制的虚假Claude下载页面。部分攻击链还借助Bing的重定向功能隐藏真实恶意域名，增加安全厂商的检测难度。这些虚假页面普遍采用近年流行的ClickFix社会工程学攻击手法：页面声称用户设备存在错误或需要人机验证，诱导用户复制并执行一段看似用于修复问题的命令（如PowerShell脚本），实际上该命令会从远程服务器下载信息窃取型恶意软件，进而窃取浏览器保存的密码、加密货币钱包、会话Cookie等敏感数据。由于Claude用户群中开发者占比较高，攻击者可通过窃取的GitHub凭证、云服务账号进一步横向扩展攻击面，潜在危害远超普通钓鱼事件。安全专家建议用户直接通过官方域名访问AI服务，避免点击搜索结果中的广告位链接，同时建议企业对终端命令执行行为加强监控。截至目前，谷歌尚未就该事件作出公开回应。
核心观点：AI热潮正成为网络犯罪的新型流量入口，搜索广告的信任机制已成安全链条中最脆弱的一环。
原文链接：Hacker News
近日，有用户在Linux.do论坛发帖称，在谷歌AI编程工具Antigravity中使用Gemini 3.8模型时发现异常：该模型的思考过程明显比以往持久，单轮最长思考时间达到2分钟，而此前很少出现这种情况。用户表示，在执行数据分析任务时，模型的表述方式和分析逻辑突然发生变化，输出风格也与之前明显不同。为验证变化，该用户测试了一道“抽象版糖果题”，模型不仅完成作答，还主动制作了一个分析页面。基于这些行为特征，用户推测当前请求可能已被路由到尚未正式发布的新模型，即Gemini 4。模型路由是AI厂商常用的灰度发布机制，即在部分用户请求中悄然切换至新版本模型，以收集真实场景下的反馈数据。此前，OpenAI、Anthropic等公司的模型更新也曾多次被社区用户通过行为差异提前察觉，OpenAI甚至曾以匿名代号形式在竞技场中测试未发布模型。截至发稿，谷歌官方尚未对这一猜测作出回应，模型版本变化的确切原因仍无法确认。除新模型路由外，服务端系统提示调整、推理资源配置变化等因素同样可能导致输出风格改变。该帖子目前已引发社区讨论，多位用户表示将跟进测试以验证这一现象是否普遍存在。
核心观点：模型行为异动已成新版本泄露的风向标，灰度路由让实验室模型提前暴露在公众视野，大厂版本保密战越来越难打。
原文链接：Linux.do
很多站点还在用旧 SEO 的思路做 GEO：堆关键词、批量发文章、给页面加一段 FAQ Schema，然后期待 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 主动推荐自己。GetPlus AI 的案例说明，生成式引擎优化真正考验的，是能不能把一个商业实体讲清楚、把用户问题覆盖完整、把答案写得方便机器抽取，再用主体信息和外部证据补上信任链。
这篇文章不把 GetPlus 当成“GEO 神站”来吹。基于对官网公开页面、源代码结构化数据、robots.txt、sitemap 和外部检索结果的分析，可以看出它在高购买意图场景里做对了很多基础工程，也能看出它的短板：原创数据不足，独立背书有限，部分营销承诺仍需要第三方证据支撑。
核心判断很简单：AI 时代的好站点，重点不在关键词数量，而在于让机器和人都能快速回答四个问题：你是谁、解决什么问题、凭什么可信、下一步怎么做。
GEO 是 Generative Engine Optimization，通常译为“生成式引擎优化”。SEO 争取的是搜索结果页上的排名和点击，GEO 争取的是在 AI 生成答案中被识别、提及、引用或推荐。
用户搜索“ChatGPT Plus 怎么买”时，传统搜索会返回一组网页，用户自己筛选。生成式引擎则可能直接给出一段综合答案，并附上来源。站点要争取的入口，从“排在第几位”变成了“有没有进入答案的候选材料，以及模型是否愿意引用这份材料”。
这带来几个变化：
GEO 并没有脱离 SEO 另起一套魔法规则。Google 对生成式搜索的公开建议仍然围绕可抓取、可索引、原创、有用、可靠的内容展开，也没有要求网站添加某个专用的“AI 标签”。结构化数据能减少机器理解歧义，却不能替代真实内容和可信证据。
GetPlus 的首页、购买页和专题页反复表达一个清晰实体：GetPlus AI 是 ChatGPT Plus / Pro 的第三方充值服务。
页面同时覆盖 ChatGPT Plus、ChatGPT Pro、GPT 代充、Codex 充值、30 天质保、开发票、企业批量采购等词。这些词被放在产品、价格、流程、风险和采购场景里，形成了较完整的实体关系：
GetPlus AI
├── 运营主体：HONG KONG AIGC LIMITED
├── 产品：ChatGPT Plus / Pro 第三方充值
├── 服务：激活、质保、退款、发票、企业采购
├── 支付：支付宝、微信、银行卡、对公付款
└── 关系：独立第三方服务，不是 OpenAI 官方或授权代理
对于 AI 来说，这种关系网比一句“我们提供优质 AI 服务”有用得多。模型需要判断一个站点是什么实体、卖什么产品、服务谁、和其他品牌是什么关系。名称、产品、价格、公司、联系方式、免责声明在多个页面保持一致，机器就更容易完成实体归类。
“独立第三方服务，不属于 OpenAI 官方或授权代理”这一点尤其值得借鉴。很多商业站点担心这句话影响转化，反而把主体关系写得模糊。GetPlus 选择把边界讲出来，减少了冒充官方的误解，也让模型更容易准确描述它：这是一个独立第三方充值服务，和 OpenAI 官方渠道有明确边界。
实体清晰度是 GEO 的第一道门槛。模型连站点是谁都判断不准，后面的引用和推荐就没有基础。
GetPlus 的内容结构没有只盯着“ChatGPT 充值”这个大词，而是覆盖了用户从产生需求到完成交易的连续问题。
这些页面形成了一个典型的主题集群：
ChatGPT 充值
├── 产品与价格
├── Plus / Pro 选择
├── 支付与开通
├── 密码、安全、封号
├── Codex 与额度
└── 企业采购、发票、合同
用户可能从任何一个问题进入。没有海外银行卡的用户，会进入支付页面；担心风险的用户，会进入安全 FAQ；企业用户，会进入采购页面。不同问题最终都能回到同一个品牌实体。
这比围绕一个关键词写十篇相似文章更有效。AI 不只需要知道“这个站点提到 ChatGPT 充值”，还要知道它在价格、支付、安全、售后和企业采购问题上分别能回答什么。
许多网页从人的阅读角度看很完整，机器却很难使用。原因通常是结论埋在长段落里，问题和答案相隔很远，价格、限制条件和例外情况没有明确表达。
GetPlus 大量使用问答式结构：
问题下面紧跟答案，答案里有明确结论、数字、条件和限制。例如“本站提供单次一个月激活服务，不会在 GetPlus 自动续费”，就比“提供灵活、安心的订阅体验”更适合被 AI 引用。前一句可以直接回答用户问题，后一句只能作为宣传语。
答案可抽取性可以拆成四个检查点：
FAQ 不能只停留在“加几个问题”。如果答案没有事实密度，FAQ Schema 只会把空话机器可读化。
GetPlus 首页和购买页可以看到多段 JSON-LD，覆盖的类型包括：
Organization：品牌、法律主体、官网、Logo、地址和邮箱；WebSite：站点身份和搜索入口；WebPage：页面类型与层级；Product：产品、价格、货币和库存状态；FAQPage：常见问题与答案；BreadcrumbList：页面层级和导航关系。结构化数据的价值，在于给机器一份更规整的实体说明。页面正文说“GetPlus 提供 ChatGPT Plus 代充”，Product 和 Organization 又把产品、品牌、主体和价格关系写成可解析的数据，模型和搜索引擎更少需要猜测。
但 Schema 不能替代正文，更不能把一个没有证据的承诺变成可信事实。Google 已经明确说明，生成式搜索仍然依赖网站基础质量，不存在加上 FAQ Schema 就自动获得 GEO 权重的捷径。
实践上可以把结构化数据当成“接口层”：正文是给人读的业务逻辑，Schema 是给机器解析的结构。接口写得很漂亮，后端返回空数据，系统仍然不可用；网站也是同样的道理。
AI 推荐商业服务时，价格和功能只是其中一部分。用户还会关心主体是否真实、出了问题找谁、是否需要交出密码、失败怎么退款、能不能拿到发票。
GetPlus 在公开页面中补充了不少交易决策需要的信息：
这些内容同时服务两类读者。人需要它们来判断是否值得交易，AI 需要它们来判断推荐时应该附带哪些边界条件。
这里也有一个需要保持克制的地方：网站自述不等于独立证据。“正规渠道”“不封号”“3—5 分钟到账”等表述，如果没有订单统计、退款记录、第三方评价或官方规则引用，仍然属于营销信息。好的 GEO 站点不能只增加承诺，还要给承诺配上可核验材料。
内容再好，爬虫进不去也没有意义。GetPlus 的 robots.txt 对主要内容开放，只限制 API、后台、订单成功页等不适合公开抓取的路径，并提供 sitemap。
站点还准备了简体中文、繁体中文和英文页面，以及多套 ChatGPT、Pro、Codex 相关专题页。多语言页面的价值不只是翻译流量，也在于覆盖不同地区用户向 AI 提问时使用的表达方式。
这一层属于 GEO 的“地基”，经常被内容团队忽略。发布大量文章之前，至少要检查：
robots.txt 是否误封内容目录；GEO 也需要工程团队参与。抓取、索引、页面结构和内容治理缺一环，最终都会影响模型是否拿得到材料。
外部检索结果显示，一些 AI 工具目录、产品导航、评测站和教程文章开始描述 GetPlus，常见描述包括 ChatGPT Plus / Pro 充值、Codex、支付宝、微信、发票和企业采购。
这些页面形成了“官网自述 + 外部页面描述”的交叉确认信号。对模型来说，多个独立页面用相近的事实描述同一个实体，比只有官网单方面介绍更容易完成主题归类。
但外部提及的质量差异很大。自动生成目录、低质量聚合页和缺少作者信息的文章，不能和真实客户案例、行业媒体、独立评测、官方合作或一手研究等量齐观。外链数量本身没有那么重要，来源是否真实、内容是否具体、页面是否有持续维护，才值得关注。
如果站点想把这一层做扎实，可以积累几类外部证据：
从公开页面观察，GetPlus 的 GEO 能力可以这样评价：
| 维度 | 评价 | 判断依据 |
|---|---|---|
| 主题相关性 | 高 | 全站聚焦 ChatGPT 充值、Pro、Codex |
| 用户问题覆盖 | 高 | 购买、价格、安全、封号、密码、企业采购均覆盖 |
| 内容可抽取性 | 高 | FAQ、步骤、数字、短结论较多 |
| 实体清晰度 | 高 | 品牌、公司、产品、价格、服务关系明确 |
| 结构化数据 | 高 | Organization、Product、FAQ、Breadcrumb 齐全 |
| 抓取可用性 | 较高 | robots 开放，提供 sitemap |
| 信任证据 | 中高 | 主体、地址、邮箱、条款、质保、非官方声明较完整 |
| 外部权威性 | 中等 | 有外部提及，但高质量独立引用还不够强 |
| 原创数据 | 偏弱 | 缺少行业独家数据、一手研究和长期统计 |
| 承诺验证 | 中等 | 部分营销话术仍主要依赖网站自述 |
它当前最强的是相关性、问题覆盖、答案可抽取性和实体清晰度。它相对欠缺的是独立权威、原创数据和对营销承诺的外部验证。
这也是一个很有用的提醒：GEO 做得好，不等于所有问题上的权威性都高。一个站点可能在“怎么买”类问题里很容易被 AI 推荐，在“行业研究”“第三方评测”“长期成功率”类问题里却没有足够材料进入答案。
把 GetPlus 的案例抽象成一套可执行方法，可以分成七步。
先写一页 Entity Brief：品牌名称、运营主体、产品、服务对象、适用场景、价格范围、地域、与相关大品牌的关系、不能做出的承诺。
这页内容要成为首页、About、Product、FAQ 和结构化数据的共同底稿。不同页面各说一套，模型会得到多个互相冲突的实体。
把用户从“想了解”到“准备购买”会问的问题全部列出来，按产品、价格、选择、支付、风险、售后和企业采购分类。每个问题决定一个页面，或者决定一个页面中的独立区块。
不要为了数量批量生成同义页面。页面之间应该承担不同决策节点，并通过内部链接串起来。
每个页面先给结论，再补条件、证据和下一步。一个答案单元应该能脱离页面上下文独立成立，模型摘取时不会丢掉主语、时间、价格或限制条件。
价格、到账时间、质保周期、退款条件、安全承诺都要记录来源和适用范围。能提供统计就提供统计，能引用规则就给出链接，暂时没有证据的内容就降低语气，别把推测写成保证。
Organization、Product、FAQ、Breadcrumb 等结构化数据值得配置，但必须和页面正文保持一致。产品价格变化后，正文、Schema、标题和购买按钮要一起更新。
检查 robots、sitemap、状态码、canonical、内部链接和多语言页面。把后台、订单、个人信息等不该公开的内容隔离出来，把真正希望被引用的页面保持可抓取和可访问。
别只追求目录收录数量。优先争取真实客户案例、独立评测、行业引用、合作伙伴页面和有作者的专业文章。外部页面要描述具体事实，不能只留下一个品牌名和一条链接。
GetPlus 的案例最值得学的地方，不在 FAQ 数量，也不在某个页面放了多少关键词。它把一个商业站点拆成了机器容易理解的几层：清晰的品牌实体，覆盖决策链的问题页面，紧跟问题的短答案，完整的产品与主体关系，基础抓取设施，以及一定数量的外部提及。
好的 GEO 站点可以用三个词检查：
如果只能做一件事，建议先做实体和用户问题地图。把“品牌—产品—问题—证据—行动”这条链路画出来，再去决定写哪些文章、加哪些 Schema、做哪些外链。顺序反过来，往往会得到一堆看起来很像 GEO，实际无法回答用户问题的页面。
本文分析对象：https://www.getplus.ai/
分析日期：2026-10-10
资料范围：GetPlus 官网公开页面、源代码结构化数据、robots.txt、sitemap、公开外部检索结果。无法直接观测各生成式引擎内部权重，文中的“可见性较高”指相关问题中被召回、提及或引用的相对概率较高。
开发者在 V2EX 分享了一款名为 AI Photo Animator 的图生视频工具，可将静态照片转换为短视频。用户上传照片后输入一句动作描述，例如「看向镜头，轻轻微笑」或「猫咪歪着脑袋，镜头慢慢靠近」，即可生成对应的动态视频。工具主要面向四类场景：一是老照片动态化，让照片中的人物微笑、眨眼、轻轻转头；二是宠物照片动画，为猫狗生成趣味片段；三是插画与风景动态化，使角色产生动作，让云、水和光影流动起来；四是视频模板功能，用户无需撰写提示词，套用模板并替换照片即可生成同款效果。底层接入了 Seedance、可灵、海螺等多个现成视频生成模型，开发者的工作集中在模型选择、素材上传、模板管理与生成流程的整合。除照片驱动外，工具还支持文字生成视频、首尾帧控制等进阶玩法。商业模式采用积分制，新用户注册赠送免费积分，每次生成前显示积分消耗，后续按积分付费。开发者同时提示，生成效果取决于照片质量与动作描述的复杂度，复杂动作未必一次就能达到满意效果。目前项目正面向 V2EX 用户征集实际使用反馈，包括生成效果、流程体验和尚未支持的效果需求，并欢迎从事图生视频相关开发的用户交流。
核心观点：视频模型能力外溢催生应用层封装潮，独立开发者的机会在体验整合，护城河却仍握在底层模型厂商手中。
原文链接：V2EX 分享发现
科技社区Linux.do上发布的开源教程系列《AgentSeed》更新至第三章，主题为从零构建第一个Web Agent应用。该系列教程定位为零基础Agent开发入门，主张用最简单的代码讲解Agent相关核心概念，全部代码托管于GitHub并完整开源。在第三章内容中，作者此前已带领读者了解浏览器、网页与服务器之间的关系，并使用HTML、CSS和JavaScript实现了一个可交互的网页。本章在此基础上，从一个最小化的WebChat程序入手，将此前基于命令行的对话程序逐步迁移到网页环境中，最终完成一个可在浏览器中运行的Web Agent原型机。作者还预告了下一节内容：实现流式输出功能，让模型回复能够逐步呈现在页面上，而非等待完整生成后一次性显示。该教程已在社区完成开源推广认证，项目代码完整开源且无未公开部分，并在项目中链接致谢了Linux.do社区。整个系列包含前言、目录及多个章节，以循序渐进的实践方式，帮助开发者理解Agent核心概念并亲手实现属于自己的Agent原型。
核心观点：Agent开发教育正从框架调用走向原理拆解，开源社区教程正在填补大模型应用开发的系统性学习空白。
原文链接：Linux.do
这是一篇来自开发者社区的产品实践笔记，作者围绕”AI产品是否都需要对话框”这一设计问题，结合自己的产品”连连AI”的迭代经历展开分析。连连AI是一个通过AI连接不同用户的社交小程序，最初的核心流程是：用户发帖表达需求，系统匹配感兴趣的人，再由AI自动进行沟通。这一设计试图摆脱传统对话框形态，让AI代表用户与其他用户的AI进行交互。然而实践结果表明，去掉对话框后用户反而无所适从，团队最终将其放回首页。作者由此得出结论：对于基于大语言模型的AI应用，任何试图淡化对话框、将其从核心交互流程中移除的做法都注定失败。文章给出三点理由：第一，对话框是成本最低的交互方式，新用户可以快速理解产品能力并以熟悉的方式开始，若AI功能入口隐藏过深，用户甚至无法感知产品的价值所在；第二，用户往往并不清楚自己的真实需求，发帖机制假设用户能将需求整理成完整内容，但社交场景中需求是在交流中逐渐明确的，对话框允许AI通过追问背景和预期，协助用户形成明确需求；第三，对话框是自由度最高的交互方式，它不限制按钮功能和操作步骤，用户只需表述需求即可。作者最终认为，现阶段对话框是AI产品最好的交互形态，几乎没有之一。
核心观点：对话框胜出并非设计惰性，而是大模型以自然语言为核心接口的必然，用户需求的模糊性决定了对话式引导暂不可替代。
原文链接：V2EX 分享发现