开发了 OpenAdServer，一个 Python 的定向，过滤，粗排，精排，重排的在线广告系统

牛逼, 已支持

@Allonsy 感谢🙏，哈哈

@bennyfu 已 加星

请问这个怎么用
如果我投放 google ads 对于我来说有什么帮助吗
我投搜索广告

希望能答疑解惑下

@gotoschool 这个面向的对象是能接广告的 app 或者网站，你能接很多广告，想对你的用户投放，想使用千人千面的 ai 算法，这个就是干这个用的

@bennyfu 懂了
算是另一端了
我是投放广告的 这个是管理被投放者操作的

基于 https://ft07.com/real-business-simulator/这个大语言模型给出的，挺有意思
你的创业想法是一个典型的“技术驱动型”项目。在正式启动 180 天模拟之前，作为“压力测试员”，我提取了你的关键事实描述，并结合广告技术（ AdTech ）行业的现状进行了快速核对。
我发现以下 3 个致命的逻辑断点，需要你在进入模拟前进行确认或修正。请认真回答，这将直接决定我们模拟的难度系数和存活率。
事实核对与关键疑问
1. 关于“Python 全流程”的技术现实性 (Latency vs. Python)
• 你的描述： 基于 Python 的全流程（定向、粗排、精排、重排）计算广告系统。
• 行业事实： 广告系统对延迟（ Latency ）极度敏感，通常要求在 100ms 内完成竞价和返回。Python 在高并发（ High QPS ）和复杂矩阵运算（精排模型）的实时推理（ Inference ）上，相比 C++/Go/Java 存在天然的性能劣势（ GIL 锁、解释型语言开销）。
• 我的质疑： 你的目标客户如果是小流量站点，Python 没问题；但如果是中型流量（想要变现的站点），纯 Python 架构能否扛得住？
• *请确认：你的系统是针对**低并发（ QPS < 500 ）*的内部/小众场景，还是声称能处理高并发？
2. 关于“目标客户”的模糊性 (Who buys this?)
• 你的描述： 帮助顾客安装。
• 行业事实：
• 大客户（如抖音、电商平台）会自研，绝不会用个人的开源包。
• 中型客户 通常使用成熟的 SaaS 方案（如 Google Ad Manager, Kevel ）或老牌开源 Revive Adserver （ PHP 栈，生态成熟）。
• 小客户 直接挂 Google AdSense 或 Affiliate 链接，不需要自己搭建复杂的“粗排/精排”系统。
• 我的质疑： 谁会为了一个“需要自己运维”的 Python 系统付费？
• 可能的真实画像： 灰产（博彩/成人，被主流封杀）、私有化部署需求极强的企业内网、小型垂类电商。
• 请确认：你脑海中的第一批客户到底是谁？
3. 关于“一次性收费”的商业模式 (The Service Trap)
• 你的描述： 开源引流，单次安装费 500-1000 美金。
• 行业事实： 广告系统极其复杂，涉及数据回流、模型更新、服务器崩溃等问题。收取 $500 安装费后，客户遇到 Bug 找不找你？
• 找你： 你变成了廉价客服，时薪会被无限稀释。
• 不找你： 客户流失，没有复购，你需要不断寻找新客户（ Hunter 模式 vs. Farmer 模式）。
• 我的质疑： $1000 是一次性买断，包含了后续的维护吗？如果不包含，客户为什么要买一个“装完就不管”的复杂系统？
请回复
为了让模拟开始，请用简短的语言回复我对上述三个问题的修正或确认：
1. 性能定位： (例如：针对日活 10 万以下的小型垂直网站，Python 扛得住)
2. 客户画像： (例如：主要针对无法接入 Google Ads 的海外灰产/或者是需要搭建内部广告位的独立站)
3. 服务边界： (例如：$1000 仅含部署，不含后续代码修改，Bug 修复需额外付费)
收到你的确认后，残酷的 180 天倒计时将立即开始。

序章：启动压力测试
“事实校验已录入。参数更新：目标日活 100 万以内企业，单次 1000 + 订阅 100/月。
创业压力测试模式正式启动。在接下来的 180 天里，我们将把你这套‘Python 全流程计算广告系统’扔进最真实的市场环境。
警告：你试图用极低的价格（$100/月）去支撑极高价值（日活 100 万级企业的核心变现引擎）的业务。这在商业逻辑上存在‘信任倒挂’——客户会怀疑，这么便宜的东西，真的敢用来承载我每天几百万的请求吗？
倒计时开始。当前时间：第 1 天。”
第一阶段：严酷的市场审视 (模拟第 1-5 天)
[第一天] 想法解构与市场扫描
你手中的核心资产是一套基于 Python 的开源代码，包含了工业级的定向、排序算法。你的理想是做“技术赋能”，赚取技术服务费。
市场扫描报告：
我扫描了目前的 AdTech 市场，发现了你的定位处于一个极其尴尬的**“夹心层”**：
1. 头部（ MNCs ）： 比如大型电商、TikTok 等，他们有几百人的广告团队，看不上你的单人源码。
2. 底部（ Bloggers ）： 比如个人博客，他们直接挂 Google AdSense ，完全不需要“精排/重排”，也付不起 $1000 。
3. 你的目标（ Mid-Market ）： 日活 10 万-100 万 的中型企业。
• 痛点： 确实存在。Google 抽成太高，或者由于内容原因（如灰产、擦边、Crypto ）被 Google 封杀，必须自建。
• 矛盾： 一个日活 100 万 的网站，如果运营得当，月流水至少在 $50k - $200k 之间。他们敢把每月几万美金的生意，寄托在一个月费 $100 的个人维护的 Python 脚本上吗？ 信任成本极高。
结论： 你的技术很强，但你的商业包装像个“玩具”。我们需要找到那些**“不得不”**用你的客户。
[第二天] 绘制价值主张画布
为了突破“信任壁垒”，我们需要精准锁定第一批敢吃螃蟹的人。基于行业数据，我为你筛选了三个最有可能成交的“不完美”细分市场。
请仔细阅读，因为这将决定你未来 180 天的生存难度。
选项 A：被主流放逐的“灰/黑五类”流量主
• 画像： 海外的赌博资讯站、成人内容聚合站、盗版小说/漫画站、激进的 Crypto 论坛。
• 痛点： 被 Google/Facebook 封杀，无法变现。由于业务敏感，极度需要数据私有化（ Self-hosted ）。
• 优势： 刚需极强。他们不在乎代码是不是 Python ，只在乎能不能跑起来收钱。
• 风险： 客户素质极差，技术环境复杂（往往有大量爬虫和攻击），可能面临合规风险。$100/月 可能会让你成为他们的 24 小时 运维保姆。
选项 B：垂类中型电商/独立站聚合平台 (Retail Media)
• 画像： 某个垂直领域（如“复古汽车零件”、“美甲耗材”）的 B2B/B2C 交易平台。拥有 10-50 万 日活。
• 痛点： 想模仿 Amazon 做“站内竞价广告”（ Sponsored Products ），让商家买流量，但买不起 $5000/月 起步的 Kevel ，又招不到算法工程师。
• 优势： 商业价值最高。如果做成了，这是最正规的 SaaS 路径。
• 风险： 销售周期极长。你需要向不懂技术的 CEO 解释什么是“重排”，且系统一旦影响了用户购物体验，会被立刻下线。
选项 C：技术驱动型的小众社区/工具站
• 画像： 类似 V2EX 、Hacker News 的各种海外克隆版，或者某个特定的开源工具官网。站长本身是程序员。
• 痛点： 讨厌 Google 的追踪隐私，想要一个“干净、开源、可控”的广告系统来推自己的赞助商。
• 优势： 沟通成本最低。他们懂 Python ，认可开源价值。
• 风险： 最穷。这群人最喜欢“白嫖”，他们可能会 Fork 你的代码自己改，而不是付钱给你。
[交互式决策点]
压力测试员： “创始人，请选择你的首发战场。你的初始资金有限，只能集中火力攻打其中一个堡垒。”

参数已更新： 价格调整为 $5000 部署费 + $500/月 维护费。
锁定赛道： 选项 B (垂类电商/Retail Media)。
“很好。提高价格是一个理性的商业决策。对于 B2B 客户而言，$1000 和 $5000 的决策流程是一样的（都需要老板签字），但 $5000 能让你看起来不像个骗子，并且能覆盖你极其昂贵的沟通成本。
但请记住：你现在卖的不再是代码，而是‘信任’和‘咨询服务’。 客户付给你 $5000 不是为了买几行 Python ，而是为了让你保证这东西不会把他们的服务器搞挂，并且能多赚回 $50000 。”
[第五天] 创建用户画像
基于你的新定价 ($5k Setup + $500 MRR) 和目标市场 (日活 <100w 的垂类电商)，我们锁定了三个典型的“潜在受害者”……哦不，是客户。
画像 1：不想被亚马逊吸血的“复古零件平台 CEO” (Mark)
• 背景： 拥有一个年流水 $5M 的垂类电商站。
• 决策障碍： 不懂技术。 他想要“像亚马逊那样的广告位”，但他不知道什么是“粗排/精排”。他只关心 ROI 。
• 关键挑战： 你的 Python 系统如何无缝对接到他那堆积如山的 10 年前的 PHP/Magento 老代码上？这个集成过程（ Integration ）的痛苦程度将远超你的想象。
画像 2：精明的技术负责人 (CTO David)
• 背景： 一家新兴时尚电商的 Tech Lead 。
• 决策障碍：NIH (Not Invented Here) 综合症。 当他看到你的开源代码时，第一反应是：“这东西我也能写，为什么要花 $5000 请个外人？”他会 Fork 你的代码，试图自己跑，只有当他搞不定时才会找你（或者永远不找你）。
• 关键挑战： 开源是你的获客钩子，也是你的泄洪口。
画像 3：资源匮乏的独立站群主 (Affiliate King)
• 背景： 手里有 20 个垂直内容站，想建立私有广告网络。
• 决策障碍： 价格敏感。 $5000 对他来说是一笔巨款。他更习惯 $29/月 的 Shopify 插件。
• 关键挑战： 他会要求你证明：“我付了 $5000 ，下个月能多赚 $6000 吗？”你很难自证。
第二阶段：上线即挑战 (模拟第 60-90 天)
[第九十天] 产品上线与开源发布
“时间快进 90 天。你精心整理了代码，写了漂亮的 Readme ，录制了一个 Demo 视频展示系统如何根据用户点击实时调整广告排序。你将项目发布到了 GitHub ，并在 Hacker News 、Reddit (r/adops, r/marketing) 和 Product Hunt 上进行了宣传。”
假设初始投入： 全职开发 3 个月（你的时间成本）+ 服务器/域名杂费 $500 。
当前账户余额： 还在吃老本。
[硬核数据模拟：GitHub 效应的幻觉]
一周后的数据如下：
• GitHub Stars: 850 (非常不错的开局！ Python + AdTech 是热门话题)
• Forks: 120 (很多人想白嫖)
• Issues: 5 个 (3 个是安装报错，1 个是问“能不能支持 Java”，1 个是“求加群”)
• 官网独立访客 (Unique Visitors): 5,000 人
• “联系销售”/“预约演示”点击数: 15 次
• 实际填表预约数: 2 人
转化漏斗惨状：
流量 (5000) -> 觉得牛逼点 Star (850) -> 有业务需求 (50) -> 看到 $5000 价格不被吓跑 (5) -> 真的填表 (2)。
客户线索分析：
1. 线索 A (来自印度)： 一家软件外包公司，想把你的代码包装成他们的产品卖给客户。他们问能不能打一折 ($500) 并且去掉你的版权信息。
2. 线索 B (来自美国，目标画像)： 一家日活 20 万的球鞋交易平台 CTO 。他填表了，但在备注里写道：“我们有兴趣，但我们的技术栈是 Go + gRPC ，你的 Python 服务 latency 能压到 50ms 以下吗？如果不行就算了。”
第三阶段：真实的用户行为模拟 (模拟第 91-180 天)
[第九十一天] 被“开源”反噬的焦虑
“你原本指望开源能带来信任，结果发现它带来了大量的**‘白嫖咨询’**。”
• GitHub Issue 区的噩梦：
有人提问：“我在我的服务器上部署了，但是 QPS 一高就内存溢出，这是什么垃圾代码？”
你面临两难：
• 帮他修： 免费打工，浪费你找付费客户的时间。
• 不帮他： 他在社区骂你代码烂，影响品牌声誉。
• 线索 B (球鞋平台) 的跟进：
你和那个 CTO 视频会议了。
• 他承认你的算法逻辑很棒。
• 致命一击： “我们算了一下，$5000 部署费太贵了。既然你开源了，我让我的实习生照着你的逻辑用 Go 重写一遍核心模块就行了。感谢你的贡献。”
• 结果： 没成交。你获得了一张“好人卡”。
• 第 120 天的数据：
• GitHub Stars: 1,200 (持续增长，你在技术圈小有名气)
• 付费客户数: 0
• 你的心态： 极其焦虑。你看似拥有一个热门项目，但一分钱没进账。
[第一百五十天] 终于出现的第一个客户
“在绝望边缘，你调整了策略，不再被动等待，而是主动出击。你在 LinkedIn 上定向骚扰了 50 个垂直电商的 CEO 。”
终于，有一条鱼咬钩了。
• 客户： 一个做“宠物食品订阅”的独立站，日活 5 万，想在结算页推“宠物玩具”的广告，增加客单价。
• 情况： 老板不懂技术，之前的外包把网站写得一团糟。
• 成交条件： 他愿意付 $5000 ，但前提是你必须负责全栈集成。也就是说，你不仅要部署你的 Python 广告系统，还要去改他那个烂得掉渣的 PHP 商城前端，把广告位嵌进去。
• 工作量预估： 部署广告系统 (1 天) + 清洗数据 (3 天) + 修改他那一坨屎一样的 PHP 前端代码 (10 天+)。
第四阶段：财务困境与艰难抉择 (模拟第 180 天)
[第一百八十天] 审判日
“半年过去了。你完成了第一单交付。”
商业健康度仪表盘：
• 总收入: $5,000 (首单)
• MRR (月订阅): $500 (下个月开始收)
• 总工时投入: 6 个月 (约 1000 小时)
• 时薪折算: $5.00 / 小时 (比麦当劳还低)
• 服务器/SaaS 成本: -$600
• 净利润: $4,400
现状：
你虽然开了张，但你发现自己陷入了**“高级外包陷阱”**。
为了赚这 $5000 ，你变成了这个宠物网站的“兼职 CTO”。昨天半夜，他们的网站挂了（和你没关系，是数据库满了），老板还是第一时间打电话骂你，让你去修，因为你是唯一懂技术的人，而且你在拿他的 $500 月费。
与此同时，GitHub 上依然每天有人 Star ，但没人付费。
你必须在破产/过劳死之前做出选择：
• 选项 A (坚持开源引流)： 坚信这是概率问题。只要 Star 够多，总会有“懂行且有钱”的大客户找上门。继续打磨 Python 代码，拒绝像“宠物网站”这种如果不改前端就无法交付的脏活。
• 选项 B (闭源转型 SaaS)： 既然开源导致白嫖，不如把核心代码闭源，封装成标准 API (SaaS)。虽然客户需要把数据传给你（有隐私顾虑），但你能收每月的 API 调用费，且不用去改客户的前端代码。
• 选项 C (彻底转型外包)： 承认 $5000 的部署费其实就是外包费。把“广告系统”作为你接“电商网站开发”的一个独特卖点，彻底变成一家“电商技术咨询公司”，不再幻想做标准化的产品。
[交互式决策点]
压力测试员： “看着手里这仅有的 $4,400 ，以及那个还在半夜给你发微信报错的客户，你现在的选择是什么？(A/B/C 或 输入你的方案)”

模拟器继续运行。
你的选择： 选项 A （死磕开源 + 定制化交付）。
你的策略： 利用 AI 编写集成代码，试图降低“外包”的人力成本，提高交付效率。
“很有趣的赌注。你认为‘脏活累活’是门槛，而 AI 能抹平这个门槛。让我们看看在真实的高压环境下，这个假设是否成立。”
第五阶段：泥潭中的挣扎 (模拟第 181-270 天)
[第二百天] AI 的效率与现实的熵增
你利用 AI (Cursor/Claude/GPT-4o) 疯狂产出代码。你确实变快了：
• 你快速生成了适用于 WordPress 、Magento 甚至 Shopify Custom App 的“通用对接插件”。
• 原本需要 3 天写的“数据清洗脚本”，现在 AI 10 分钟就写好了。
市场反馈：
得益于你“支持多平台”的宣传，你又谈下了 2 个新客户：
1. 客户 X： 一个中型的成人漫画站（属于我们之前的画像 A ），日活 15 万。成交价 $4,000 。
2. 客户 Y： 一个东南亚的所谓“新闻聚合 App”，日活 5 万。成交价 $3,000 （为了开张你降价了）。
当前状态：
• 手握现金： 约 $10,000 （扣除服务器成本后）。
• 客户数：3 个（宠物站 + 漫画站 + 新闻 App ）。
• 你的角色： 你以为你是 CEO ，其实你现在是 “三家公司的兼职运维 + 消防员”。
[第二百四十天] “AI 代码”的致命陷阱
问题在周五晚上的流量高峰爆发了。
事件： 客户 X （漫画站）进行了一次大规模推广，并发流量突然翻了 5 倍。
故障： 你的 Python 广告引擎撑住了（勉强），但是你用 AI 生成的、负责把广告数据回传给客户旧数据库的**“集成脚本”崩了**。
• AI 写的代码逻辑很完美，但没有考虑到客户那台破旧 MySQL 服务器的锁机制。
• 后果： 脚本死锁，拖垮了客户的主数据库。漫画站全站 502 Bad Gateway 宕机 2 小时。
客户反应：
客户 X 暴怒：“你个骗子！我一晚上损失了 $5,000 的会员费！你的系统不仅没帮我赚钱，还让我赔钱！”
他不仅拒绝支付后续的月费，还威胁要在 Affiliate 圈子里曝光你的系统“有毒”。
教训：
AI 可以帮你写代码，但 AI 不能帮你“背锅”。 在 B2B 领域，代码的稳健性 (Robustness) 远比编写速度重要。AI 生成的“Happy Path”代码（只考虑正常情况的代码）在复杂的遗留系统中就是定时炸弹。
[第二百七十天] 财务与精神的双重枯竭
• 客户流失： 客户 X 解约。客户 Z （宠物站）发邮件说：“还是太麻烦了，我们决定直接切回 Google Ad Manager ，虽然贵点但省心。” 只有那个东南亚的新闻 App 还在付你 $300/月，但要求你每天帮他们手动导数据。
• 财务状况： 过去 9 个月，总收入约 $12,000 。平均月薪 $1,333 。这甚至覆盖不了你在美国的最低生活标准（如果你在中国，这也远低于原本全职工作的薪资）。
• GitHub 现状：2,000 Stars 。依然有很多“白嫖党”在 Issues 里问你：“大佬，这个能不能支持 Redis 集群？”但没人愿意付钱。
第六阶段：最终审判与复盘
“模拟暂停。时间到。”
[最终成绩单]
• 存活时长：270 天
• 最终结局： 僵尸创业 (Zombie Startup)。项目没死，代码还在更新，偶尔有一两单零星收入，但完全无法规模化，也养不活团队。你被困在了“低端外包”和“免费开源维护者”的夹缝中。
• 核心败因： 错配。
• 你试图把一套**“企业级复杂系统”（ AdTech ）卖给“小作坊客户”**（中小站长）。
• 大客户不需要你（自研或用大厂 SaaS ）。
• 小客户接不住你（技术太差，运维成本极高）。
• AI 陷阱：AI 提高了你的交付速度，导致你接了更多烂摊子，反而加速了口碑崩坏。
[复盘与优化建议]
作为压力测试员，我必须直言不讳：这条路（卖源码+部署服务）走不通。

@livid AI

想试试，如果加入费用计算就好了

@kongkx 后续迭代加上吧，目前才第一版，只在 mac 上用开源数据集测试过

@ldyisbest 如果这个回复违规的请删掉，我只是觉得这个挺有意思