独立开发变现周刊（第131期）：3周内打造的产品赚了6万美元

凯凯而谈

分享独立开发、产品变现相关内容，每周五发布( 合集：ezindie.com )。

目录

• 1、LLM Scraper: 使用大型语言模型(LLMs)将任何网页转换成结构化数据

• 2、AsPoem: 开源中国诗词学习网站

• 3、增长策略: 如何从LinkedIn上获取60%的客户?

• 4、三周内打造的产品赚了6万美元

1、LLM Scraper: 使用大型语言模型(LLMs)将任何网页转换成结构化数据

LLM Scraper 是一个基于TypeScript的开源项目库，它利用LLMs将网页内容转换为结构化数据。

这个项目为了简化和自动化从网页上提取信息的过程，使用了语言模型来解析和理解网页内容，并将其转换为更易于处理的格式。

1. 功能：

• 支持多种语言模型：包括本地部署的模型（GGUF），OpenAI提供的模型以及Groq的聊天模型。

• 通过Zod定义模式：Zod是一个TypeScript库，用于创建类型和验证数据结构，这有助于确保数据的正确性和一致性。

• 完全类型安全：项目使用TypeScript进行开发，这意味着它提供编译时类型检查，有助于减少运行时错误。

• 基于Playwright框架：Playwright是一个开源的Node库，用于自动化Chrome、Firefox和WebKit等浏览器的操作，适用于测试和爬虫任务。

• 支持流式处理：在爬取多个页面时，支持流式处理数据，这可能有助于提升性能和处理大量数据的能力。

输入模式：

• html：加载原始HTML内容。

• markdown：加载Markdown格式的内容。

• text：加载提取的文本内容，使用Readability.js来提取文本，这是一个用于改善网页阅读体验的库，能够从网页中提取主要内容。

• image：加载屏幕截图，适用于多模态输入（即同时处理文本和图像的模型）。

LLM Scraper 项目地址^[1]

2、AsPoem: 开源中国诗词学习网站

这是一个本周刊读者(by @meetqy )自荐的开源项目，一个现代化诗词学习网站，诗词内容丰富，阅读体验很好。约3000首诗词。Github上有1.7K的Star。支持网站和手机浏览。

AsPoem开源项目地址^[2]

3、增长策略: 如何从LinkedIn上获取60%的客户?

作者：Paul van Oijen

不久前，我分享了将我的产品设计服务机构的月收入从0美元增长到4000美元，然后是16000美元的进展。从那时起，我们开始专注于一个非常有效的成长策略，我们有60%的客户来自LinkedIn，纯自然流量。

我们在LinkedIn上成功的关键是持续、不断地发布各种形式的内容，直到我们找到了一些几乎每次都能打中目标的内容。而这些帖子，自然而然地吸引了我们潜在的和未来的客户。

然而，LinkedIn与其他更注重短期、多巴胺刺激的平台，比如X、TikTok或YouTube有着足够的不同。

1、提出争议

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