HappyFox

很难，直播合规对任何 MCN 来说都没做到全自动，或多或少都要依赖人。
如果创业公司，建议别折腾了，直接搞个 5s 的推流延迟+投屏大盘，雇人实时看，有问题 5s 内切断。

你说的那种是企业兜底的上网行为管理系统，一般用于文本类管理，类似于禁止文件外发、封禁 NSFW 网站这类类，和直播管理是两个东西。

真要想学直播合规，只能去应聘 B 站审核、虎牙房管这类内容合规中心打个半年工，不然个人琢磨容易有雷点。

是的，A 社刚发罪己诏检讨之前的问题
https://www.anthropic.com/engineering/april-23-postmortem

TLDR：在角膜生物力学等指标都支持的情况下，准分子、蔡司 V800 的全飞可以考虑，但术后可能会影响夜视，看个人意愿
详细展开说说吧：
1 、有这个考虑就先做检查。
大部分人角膜厚度/度数/角膜生物力学都有明显倾向，选择面很窄，看攻略和体验贴务必选择和自己同一种手术、同一种器械的帖子，否则**没有任何参考价值**。
检查必查角膜生物力学、角膜地形图、泪膜破裂时间
- 角膜厚度：除了 icl ，其余的都要削薄角膜，有换算指标和安全线，自己根据自己情况评估
- 角膜生物力学：决定恢复期是否正常，很多做坏了的压根不查这个指标，务必注意能不能查这个选项
- 角膜地形图：最基础的检查，筛选极端 case 、术中引导都要用，必做。不做的赶紧跑路
- 泪膜破裂时间：决定是否干眼，干眼别做了 or 有术后干眼风险也别做，很难受的
这些都是硬指标，检查以后拿着单子多找几个医院医生问问，哪怕问 GPT ，也要做到心中有数。

2 、选择靠谱的术者、器械、医疗机构，不要盲选拿自己的命赌。
- 术者：优先大城市、大医院、大科室里做手术多的医生**亲自主刀**，做得越多越好，千万别选那种一年到头不到 100 台的新手，那就纯赌
- 器械：看你手术，ICL 不用关心，纯放置，医生靠谱体验基本一致。准分子、半飞、全飞记得提前去看下医院的采购和维保的招标，看下是不是祖传神机。蔡司最低 V500 ，如果医生够好也没啥问题，但要是医生同意上 v800 那就上 v800 ，和 v500 不是一个概念的东西。v800 执行快、带追踪，可以把医生的问题降到最低，接近流水线。
- 医疗机构：选大不选小、越有钱越好。近视眼手术吃器械，医保不报销，公私区别不大，主要近视眼手术特殊，得看机构是否有钱承担一些冗余损失。
3 、针对手术的一些经济问题和上面的医疗机构选择的一些补充
- 近视眼手术是典型的垄断行业，医院纯给器械厂打工，所以尽量选资金雄厚的大机构，不要去小地方赌博。
- 以全飞为例，蔡司大爷开机费一只眼睛 4000 起、一台手术 8000 硬成本免不了的，低于 10000 的手术建议自己掂量下是来享受摘镜还是来当小白鼠
- 其次，这个成本还不是固定的，因为不管手术成没成功，只要开始扫描眼睛就要交 4000 输入一个 key ，如果用户中途乱动 or 不配合打断使用，4000 的 key 用后不退。也就是你随便动一下，手术成本立马飙升了 4000 ，所以一定要找做的多、能承担冗余损失的机构，这种机构不会为了赚那千儿八百的就为了做而做，会考虑下名声和你的个人体验
- 最后，这手术如果不是为了特定行业从业，纯属体验类手术。自己体质合适、也希望要这个体验，那可以做。如果是情绪上头当时尚体验，那建议赶紧凉水洗把脸清醒清醒。手术再安全也是手术，虽然风险是概率，但到个人身上就是百分之百了，别去赌博。

1 、属人管辖，去哪都没用
2 、出国容易进园区、国内早晚被追缴，除非你是合伙人 or 当地有很硬的政务关系，否则别去
3 、应用商店上架都是套路，真被当地治安系统处理的时候应用商店不可能替你挡枪

总结：
除非你是合伙人，否则别碰。
黑产对自己员工比对客户狠多了，客户好歹还会先好声好气的沟通下，员工直接上电棍。

懒猫微服：自带内网穿透和沙箱 100% 隔离，超级安全，更适合

@Fisherder
@CEBBCAT
感谢二位老哥解惑

@Saigut 我确实是纯手打的 ，这种条目多但不用展开详细说的问题，这个格式还挺方便的。
请教下，这个格式有啥问题吗？

你这一年里真正“可复用”的 AI 场景是哪个？
1. 软件工程
- 单元测试。agent+mcp 可以做到自动生成、自动运行、自动调试。
- 代码 CR 。组内有良好规范的可以考虑让 agent 先排查一遍。
- 手册编写。根据代码 log 可以直接梳理逻辑历史变迁，并生成各类型图表辅助理解。
- 逻辑盘查。排查 bug 的时候，把 log 和代码输入，CRUD 业务可以做到代码级定位。
2.艺术创作
- 图片。比如短视频里小说+配图，早就经过好几轮迭代。
- 视频。以前 deepfake 只能做到换脸，现阶段大模型做到了“换人”
- 音频。自动配音，只要不露脸、就不用再单独训练口播能力

有哪些“长期收益不高”的踩坑案例？为什么？
- 体验类。很多大模型对于“美”的理解仅停留在文字上，一旦涉及到交互，比不上一个正常人生活中几十年里通过五感获得的反馈所积累的“直觉”，现阶段更建议雇人。