今天大年初一。 先认真说一句，新年好。希望我自己这一年平平安安，心态稳一点，别再那么急。也希望看到这篇文章的人，都能顺顺当当，多赚点钱，但更重要的是，别太焦虑，别太累。 白天走亲访友，吃饭聊天，气氛挺热闹。回来之后人一静下来，手又开始痒，还是忍不住去改系统。明明是过年第一天，还是打开电脑，把昨天剩下的细节又补了一遍。 系统现在基本已经完善到可以完全满足 AM 提的要求了。那个之前一直卡着的功能，也终于跑通了。虽然还有一点小 bug，但已经不是结构性问题，更多是边角细节。 我为什么这么执着，其实很简单。 AM 跟我讲过几个关键点，再加上后面 Awin 可能会越来越严的要求，我心里很清楚，这些功能不是“锦上添花”，而是以后能不能稳住的底层逻辑。所以我才一遍遍改，一次次推翻，再搭回来。 系统现在的结构，其实已经成型。 最上面是 Google Sheets，当作主控制台。Tasks_Queue 分发补货指令，Used 表同步配置，这一层很清晰，数据是源头。 中间是 Flask 加数据库那一层，说白了就是大脑。代理规则解析、本地缓存、调度任务、实时监控，全在这里转。以前是脚本，现在更像个后台服务。 最下面是 Playwright 执行引擎，是手。随机指纹、模拟真人行为、动态代理切换，从点击到提取，全流程走完。 这样一拆，其实逻辑很简单。但真正把每个环节接稳，是花时间堆出来的。 今天坐在电脑前改的时候，我突然有种很踏实的感觉。不是因为系统多高级，而是因为它已经变成一个我能掌控的东西，而不是随时会崩的黑盒。 我跟 AM 也聊了几句。他当然也希望我今年能多赚一点，我更希望自己别再因为急躁犯低级错误。 今年一定会赚更多钱，这句话我不是喊口号。我是觉得，方向已经比去年清晰，执行也比之前稳。只要别自己把自己搞乱，钱是会慢慢来的。 大年初一，很多人放松，我也放松了一会儿。但该做的事还是做了。 新一年开始了。 希望这一年，不只是热闹开始，而是真正的开端。

这一年没有什么戏剧性的成功，也没有惊天动地的突破。但我明显感觉到自己变了——从焦躁到克制，从急着证明到愿意慢慢验证。新一年，我希望延续这种稳。 如果回头看这一段时间 这一段时间，其实挺真实的。 有熬夜修系统的烦躁，有看到数据波动时的焦虑，也有突然发现“原来自己误判了”的懊恼。很多时候并不光鲜，甚至有点狼狈。 但这些东西，反而让我觉得踏实。 我最大的变化，不是技术 说实话，这段时间我学到的技术不少。系统结构怎么拆，逻辑怎么解耦，细节怎么验证，这些都算进步。 但真正的变化，是心态。 以前我遇到问题会急，会觉得必须立刻解决，必须马上看到结果。现在慢慢学会接受“阶段”这个概念。很多事情不是今天完成，而是慢慢推进。 关于执行 以前总觉得要找到“完美方案”再去做。 现在反而明白，执行本身才是最重要的。每天测试一点，每天修一点，每天写一点。哪怕进度不快，也是在往前走。 这件事听起来普通，但坚持下来，其实很难。 关于失误 这一段时间犯过不少错。 有误判停掉任务，有过度优化导致崩盘，也有因为情绪去改逻辑的冲动。以前会为这些失误自责很久，现在更多是复盘一下，然后继续。 失误并没有让我退缩，反而让我更清楚边界。 关于方向 最让我安心的一点是，方向没有乱。 我没有被短期波动牵着走，也没有因为别人说什么就立刻转弯。哪怕节奏慢一点，但路是自己选的。 这种确定感，是以前没有的。 写给新一年的自己 明年不求暴涨，不求奇迹。 只希望三件事： 第一，继续保持节奏。第二，遇到问题先冷静。第三，别再被情绪牵着走。 如果能做到这三点，结果自然会慢慢跟上。 小年的意义 小年对我来说，不是仪式，而是提醒。 提醒自己这一年没有白过。提醒自己虽然还没到想要的位置，但已经比去年更稳。 稳，是一种很慢的成长。 但它真的会让人走得更远。

今天主要在继续完善自动化系统。核心结构已经重建完成，关键功能逐步实现。不是炫耀自动化有多重要，而是系统必须满足明确要求，我也必须把它修到可控状态。 先补一句总结：系统已经进入重建后的稳定阶段 上一篇已经完整复盘了系统从单体执行脚本到结构重建的过程。真正的问题不是某个 bug，而是架构偏移和职责混乱。 现在阶段不同了。核心逻辑已经厘清，行为层和控制层分开，统计口径明确，剩下的是细节完善，而不是方向迷茫。 今天的状态：修了一整天 今天基本一整天都在继续修复细节。不是推翻重来，而是在已有结构上把关键点补齐。 有些功能并不是我主观想加，而是 AM 多次强调必须实现的。既然要求明确，那就必须落实到系统里，而不是停留在想法层。 自动化不是炫技，是执行保障 我越来越确认一件事：这个自动化系统的重要性，不在“高级”，而在“稳定执行”。 当规则趋严，链路复杂度增加，没有稳定结构，很难长期跑。系统本身就是底盘，不是装饰。 强迫症的另一面 我承认自己有点强迫症。只要一个细节没闭合，就很难真正停下来。 但这次和之前不一样。以前是盲目追求完美，现在是明确知道哪些功能是必须实现的，哪些只是锦上添花。 这种区别，让人反而冷静。 今晚有约，提前交作业 今晚有约，所以趁早把文章写出来。不让自己有“忙了一天就可以不更新”的借口。 系统现在给我的感觉是——有希望。不是说已经完美，而是方向正确，结构清晰。 剩下的就是持续打磨。 当前判断 现在最重要的不是加功能，而是把已有逻辑跑顺。等节奏稳定，年后再加速推进。 今天就到这里。保持更新，保持修复。

系统已经接近修复尾声，但每次崩盘都源于一个细小改动。我逐渐意识到，问题不在能力，而在过度优化。现在的策略是稳住节奏，避免在临近完成时人为增加变量。 实测背景：又是赶时间的一天 今天又是赶时间的一天，系统仍然在修复阶段，不过已经接近尾声。整体框架没有问题，逻辑链条也基本闭合，只剩下零碎的细节在调整。 这种阶段最容易让人产生错觉，总觉得再改一下就能更完美。结果往往是，多改那一下，系统又翻车。 真相：系统崩盘往往来自一个小改动 回头看这几次崩盘，其实并不是结构性问题。每次都是一个细小的改动，把原本稳定的逻辑推翻。 越接近完成，改动带来的风险反而越大。因为变量已经很多，任何微调都会影响整体平衡。 过度优化，其实是变量失控 我慢慢承认一件事，这种反复改动本质上是一种强迫症。总想让系统再完美一点，再精细一点，结果却把稳定性打碎。 优化本身没有错，但当优化开始影响验证节奏时，就已经偏离了目标。系统不是艺术品，它只需要稳定运行。 当前策略：稳住节奏，不追求完美 现在的判断很清晰，继续修复，但不再大范围调整。争取明天把当前逻辑完善成功，而不是再推翻重来。 与其追求“理论最优”，不如锁定一个“可运行版本”。长期来看，稳定比极致更重要。 阶段心态：强迫症与长期推进的平衡 今晚等儿子，不想睡那么早，就继续一点点改。状态比前几天平稳多了，没有那种崩溃式焦躁。 自动化系统迟早会完善，但节奏不能被情绪带走。现在的目标很简单：稳住，不急，明天完成。

今天几乎一整天都在修 Brand Bid 自动化系统，忙到忘记更新文章。系统从头设计了一遍，但效果反而下降，我决定暂时还原，等逻辑清晰后再继续推进。 实测背景：修系统修到忘记更新文章 系统修到现在，才发现今天竟然还没更新文章。最近节奏全被自动化系统拖住，白天忙家里的事情，只能抽空一点点排查。 今天基本是从头重新设计了一遍逻辑。表面看功能都在，但整体感觉明显不如之前那一版清晰。 真相：上下文失控，是自动化调试的最大弊端 现在越来越能感受到一个问题：上下文是自动化开发最大的隐患。逻辑越叠越多，变量越来越复杂，判断反而变钝。 昨天那版设计其实思路是完整的，只是最后崩盘。今天重新写的时候，结构在，但细节精度下降，像是“降智版本”。 为什么越改越不像最初的设计 AI 在持续改写中很容易丢失原始逻辑意图。它能补结构，但不一定保留设计初衷，尤其在长时间上下文拉扯之后。 这也是我今天真正意识到的问题：不是代码能力不足，而是逻辑一致性在反复修改中被稀释。 当前决策：不纠结，当晚还原 现在最理性的做法不是继续死磕，而是还原到相对稳定的版本。强行推进只会增加变量，让问题更难定位。 与其越改越乱，不如明天从清晰状态重新梳理。费劲的不是重来，而是带着混乱继续往前。 阶段判断：年前守住系统，年后再提速 最近的重心很明确，就是把系统问题研究透。年前不追求速度，只求逻辑稳定。 年后再开足马力推进，现在的阶段是打基础。节奏稳住，比任何功能更新都重要。

昨晚刚发完文章几分钟，系统就崩了。原本已经完善的大量细节瞬间失效，而 Cursor 又正好触发使用限制，导致修复被迫中断。这次让我彻底确认：系统逻辑没稳定前，任何投放都是风险放大器。 实测背景：系统刚完善就崩盘 昨天文章刚发出去没几分钟，系统直接崩了。最讽刺的是，这正好是在我刚把一堆细节逻辑完善完的时候，几乎是临门一脚状态。 当时 Cursor 也刚好触发使用次数限制，修复过程被硬生生卡住。时间已经到凌晨，我今天又要值班，只能强行停手，没有继续熬。 很多问题其实不是最开始难，而是最后阶段最容易崩。前期结构不完整时，错误反而明显；等系统看起来快完成时，隐藏问题才会集中爆发。 现在回头看，昨晚那一刻其实非常典型。设计逻辑接近完成，人会下意识放松警惕，而系统偏偏就在这个阶段最容易出现致命问题。 今天上午在单位主要做拜年视频，下午才重新开始排查系统问题。到现在为止，这个 Bug 仍然没有彻底解决。 AI 的问题在这里就暴露得很明显：昨天那版设计几乎完美，但崩溃后重新生成的方案，整体质量明显下降。不是功能问题，而是逻辑精度下降。 当前策略：不解决系统，不做测试 我刚才甚至都在回忆昨天任务到底上没上，因为当时系统状态已经不稳定了。现在想想，其实这件事不重要。 重要的是一件更基础的判断：系统核心细节没修好之前，不应该继续跑 Offer。 因为现在所有在跑的任务，都依赖这个细节逻辑。如果底层有问题，跑得越久，误差越大。 状态复盘：急的时候最容易做错判断 现在的状态其实很简单：慢慢改，一点点修。越是这种时候，越不能着急，因为急本身就是错误源头。 AI 的能力确实很强，但它有一个很明显的缺陷——它不会替你判断节奏。什么时候该推进，什么时候该停手，只能自己决定。 昨天的设计几乎完美，但最后崩盘；今天重新设计反而不如昨天。这种落差其实最容易让人心态失衡，不过我现在反而更清楚一件事： 稳住，比快更重要。

AM 昨晚再次强调联盟走向变化，我今天一早就开始修改系统细节。部分老 Offer 细节回调后 ROI 直接上升，同时意外发现一个被我误判停掉的 300 返佣任务。这次经历让我再次确认：节奏和验证，比情绪更重要。 实测背景：联盟走向变化后的第一步动作 昨晚很晚 AM 又强调了一次最近联盟的走向，语气比之前更严肃。我听完之后没有多想，第二天一早就开始动手修改系统细节。 说实话，改代码对我来说仍然是硬伤。我能做的只有一件事——和 AI 较真，把每个逻辑点一点点确认到位。到现在为止，基本已经实现了要求的细节结构。 对我这种技术底子不强的人来说，AI 不是“偷懒工具”，而是唯一能放大的执行能力。前提是，我必须知道自己在改什么。 真相：细节调整对 ROI 的真实影响 昨天网络有问题，没及时上测试，节奏被打断了一下。早上起来我第一件事就是把一个老任务重新上架，一会儿还会再上一个新的测试任务，保持每天更新，这是底线。 昨天原本只是想统一更新细节，但今天跑出来的数据让我有点意外。 结果验证很直接。当我按照朋友的某些细节改回去后，ROI 明显上升。 收过钱的 Offer，不能乱动 之前我总觉得优化是进步，但现在慢慢意识到一个问题。对于已经验证过盈利逻辑的 Offer，频繁修改等于主动破坏稳定性。 新任务可以用我自己的细节逻辑去测试，但老任务必须保留已验证结构。否则所谓的“优化”，很可能只是增加变量。 如果一个 Offer 曾经稳定出单，任何改动都必须小步验证，而不是整体替换。 踩坑与意外：一个被我误判的“宝藏任务” 昨天还有一个非常意外的发现。我翻任务记录时看到一个之前跑了 30 美金 没出单就被我停掉的任务。 继续往联盟后台查，才发现它竟然累计有 300 的返佣。原来联盟数据回传非常慢，我当时以为不赚钱，直接停了。 联盟数据回传延迟，是必须纳入判断模型的变量。如果不考虑这一点，很容易把“潜在盈利”误判为“亏损”。 当前判断：系统稳定之后，剩下的只有节奏 现在系统层面基本没问题，细节逻辑也调整到位。剩下的事情其实很简单——持续测试，持续验证。 快过年了，时间过得很快。我不想再浪费时间在无效焦虑上，每天坚持测试任务，每天坚持更新文章，本身就是进步。 明天去单位值班，白天可能来不及改东西。单位还有一个视频大工程等着我，时间永远不够用，但方向是清晰的。 慢慢跑。我不信跑不正。

昨天我把几个之前跑过的 Offer 重新拉出来对比，同时和 ChatGPT、Gemini 都聊了一轮。结论并不一致，但整体方向没有问题。系统层已经提前修复，现在最重要的事，只剩下持续测试和验证。 实测背景：重新对比老 Offer 的原因 昨天我花了一些时间，把几个之前跑过的 Offer 又重新对比了一遍。这些 Offer 不是没给过钱，而是在不同阶段表现差异很大，我一直没完全想明白原因。 这次重看，我刻意把情绪放低，只做一件事：对比，而不是立刻下结论。 真相：不同分析结果，本身就是变量 在整理的过程中，我分别和 ChatGPT、Gemini 都聊了一下这些 Offer。很明显，两边给出的分析和关注点并不完全一样，有的甚至是相反的。 但整体看下来，并没有谁“完全不对”。真正的问题是：我不能指望任何一个分析结果，直接替我做判断。 当分析结论不一致时，最有价值的不是答案本身，而是它们逼你重新回到数据和执行细节。 ChatGPT 与 Gemini 的差异感受 在实际交流中，我明显感觉到一个差别。Gemini 如果你不主动追问，它往往不会把“可能有问题的点”直接抛出来。 ChatGPT 则更容易主动提醒风险，哪怕这些提醒未必全对，但至少会打断我正在形成的单一路径判断。 这对我来说是有价值的。不是因为谁更准，而是谁更容易让我停下来复查一遍。 细节推进：测试方式本身也要测试 细节优化这件事，其实一直在继续。只是到了这个阶段，我开始意识到，测试方式本身也需要被测试。 今天我刻意换了一种和昨天不同的测试方法，不是为了更快出结果，而是为了确认：哪种方式更符合我当前的量级和节奏。 如果测试方式本身不稳定，那所有结论都会被放大或缩小，最后反而误导判断。 判断更新：联盟趋严之前，把系统补齐 和 AM 聊天的时候，对方无意中提到一个细节问题。这个点其实之前就跟我说过一次，只是当时并没有那么强的紧迫感。 现在再听一遍，我反而有点庆幸。因为就在前几天，我已经把这个问题提前修复进系统里了。 当联盟规则开始趋严时，能救命的往往不是临时应对，而是你之前有没有把坑补上。 当前状态：系统稳定，剩下的交给测试 从系统层面看，现在已经没什么大问题了。剩下的事情，其实很单纯：抓紧测试，慢慢筛选。 和朋友聊了一会之后，我也顺带把接下来一段时间的大方向重新过了一遍。目标没有变，只是路径更清楚了一点。 不急，不乱。一步一步往前推，就够了。

临睡前加了一个跑过的任务，系统报 Campaign 已在数据库存在 的错误。我误判为系统大问题，交给 AI 连夜修复，结果越修越乱。事后发现，真正的解决方案非常简单。 实测背景：深夜加任务，系统直接报错 有时候真的是手欠。临睡前我加了一个之前跑过的任务，结果网站立刻报错：Campaign ‘XXXXXX’ 已在数据库存在。 第一反应不是“我操作错了”，而是“系统有问题”。我当时的判断是，这肯定是数据库或逻辑层的 Bug，需要马上修。 避坑真相：AI 修 Bug，为什么会越修越糟 因为原始文件在单位电脑，我先远程打开单位电脑准备修。但那边的 Cursor 特别慢，我一时着急，就决定把代码拉到家里电脑，用 VPS 跑，让 Cursor 帮我检测问题。 接下来就是噩梦。家里的 Cursor 像是完全失去了判断能力，从晚上 11 点 一直折腾到凌晨 4 点，问题没解决，反而引入了一堆新问题。AI 一上来就开始生成迁移脚本、检测脚本、修复脚本，但没有先判断问题是否复杂。结果是： 前台一会儿打不开 后台提示端口错误 日志却显示“没有问题” Cursor 与人工判断的边界 这一晚让我第一次真切意识到，AI 并不适合在“判断未收敛”的情况下接管修复权。 我一边看着脚本越写越多，一边发现系统状态越来越不稳定。那种感觉不是技术问题，而是失控感。说实话，这是我第一次真想和 AI 吵架。如果问题还没被明确定位，AI 更容易把“小问题”升级成“系统性事故”。 踩坑与复盘：错误其实很简单 凌晨快 4 点时，系统才勉强恢复。真正讽刺的是，早上我远程看了下单位电脑，发现昨晚提的问题已经有了解决方案。 解决方式只有一行代码的调整。根本不需要迁移脚本，也不需要复杂修复。 这一下，我才彻底意识到：我把一个本可以 10 分钟解决的问题，交给了不该接管的对象。...

重新梳理 Brand Bid 之后，我发现关键词筛选和执行逻辑本身就存在矛盾。工具并不是非此即彼，AI 在文案层面的优势也远比我预期强，而一次不理智的“改回去”操作，则让我再次确认：判断永远要留给时间和数据。 复盘背景：关键词筛选这件事，其实一直没想清楚 这两天重新梳理了一下任务，我发现问题并不只是出在执行层面，关键词筛选本身就存在偏差。本来我已经打算不再用 SEMrush 做筛选了，但新工具用了一段时间之后，又开始出现一些说不清楚的矛盾点。 这种矛盾不是“好不好用”，而是取样视角不同。有些词在一个工具里看起来没价值，但在另一个工具里却能对得上真实投放的反馈。 真相：工具不是对立关系，而是取样角度不同 冷静下来之后，我反而接受了一件事：SEMrush 和其他工具并不是互相替代关系，而是互补关系。 一个偏历史数据和竞争结构，一个偏当前搜索行为。强行只选一个，反而容易把视角压扁。 【实测经验】我现在的做法是： 用一个工具判断“值不值得看” 用另一个工具验证“有没有真实空间” 虽然麻烦一点，但比单点判断要稳。 AI 在标题和描述上的真实优势 在重新整理关键词的同时，我也重新审视了标题和描述这一层。必须承认一件事：AI 在文案结构上，确实比我强太多。 不管是 AIDA 模型、情感钩子，还是 USP 的提炼，AI 都能稳定输出结构完整的版本。问题不在“能不能用”，而在“我有没有足够的数据去喂它”。 【实测经验】现在真正值得学的，不是怎么写文案，而是怎么在实操过程中，把真实数据不断反馈给 AI，让它越调越准。 踩坑实测：一次“改回去”的愚蠢操作 前天我针对一个上个月有大量转化、但最近几天没转化的 Offer，修改了一些执行细节。昨天账户里出现了转化，我当时判断，很可能是前天调整带来的结果。 但今天早上我发现没单了。原因很简单，也很蠢：我觉得耗损大，又把设置改回了之前。 结果是两个问题一起出现： 转化没有了 每日消耗反而变高 【踩坑提醒】这种“看到波动就立刻回滚”的操作，本质上是在破坏验证过程。当我把所有逻辑又改回前天的状态，其实已经把判断权重新交给了时间。 判断更新：从数量焦虑到质量优先 这次调整之后，我干脆删除了几个任务，也新上了一些任务。到最后，整体 Offer 数量甚至比之前还少，但我已经不太在意这个了。 我现在越来越清楚一件事：Offer 的质量，远比数量重要。 只要能稳定跑出 ROI，哪怕只有几个任务，也完全可以接受。数量焦虑只会让我更频繁地乱动设置，反而拖慢进度。 【实测经验】只有持续、克制地做测试，才能慢慢筛出真正稳定的 Offer。 延伸判断：SEO 不学了，但事还是要继续推...