How to Build a UGC Video Generator: A Practical MVP Architecture
Plan an AI UGC video generator for ecommerce with clear inputs, async rendering, asset storage, huma
一个人,对你的项目全程负责。
没有中间层和销售话术,从沟通到交付都是动手的人。
习惯异步沟通与跨时区协作,按里程碑推进。
从前端到基础设施,独立扛下完整产品。
按项目范围估算,清晰透明,不绑长约。
我做的产品,欢迎试用。
三个最常被找上门的方向。
把 Next.js / Nuxt 稳稳跑在 Cloudflare 上,告别失控的 Vercel 账单。
从 LLM 接入到 Stripe 计费,跑通一套真正能收钱的 AI 产品。
一套 React Native / Expo 代码,稳定上架 iOS 与 Android。
踩坑、架构与实践笔记。
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本以为用 Cloudflare Workers + KV 跑 Next.js 增量静态生成(ISR)是极致性价比的白嫖方案,直到突然收到存储账单告警:免费额度 1GB 的 KV 竟然无声无息堆到了 2
想想你在管理一只研发团队。团队里有名校顶尖好手,也有普校踏实骨干,还有半路出家的精神小伙,你该怎么做? AI 工作流的关键,不是追逐单次模型输出摸到上限,而是在确定性和灵活性之间找到能稳定交付的平衡点
前几天运气不错,FreeAIAPI 出了篇爆款文章,结果,立刻就把基础不牢的网站打爆了。前脚修好 R2 的 10+M 读操作泄漏,后面 Cloudflare Worker 又爆出 10+M 请求。复盘
在 Cloudflare Workers 上为 Next.js 生成 Open Graph 图片:Satori/resvg 限制、冷启动与 CPU 时间、R2/CDN 缓存与发布时预热,附可复制的 r
博客的 TiDB 账单逼近限额,RU 基线常年 110+。我用两天逐层排查:边缘缓存、漏洞扫描器、WordPress 对象缓存、连接税、TiFlash 副本、演示数据……一个接一个假设被数据打脸。把能