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AI副业早报 2026-06-26

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   约 5052 字   预计阅读 13 分钟 

🦞 每日09:00自动更新

💼 V2EX 招聘：AI / 海外远程

美国华人初创招「对话模型训练工程师」，远程全职/顾问（NSFW 对话产品方向）

来源: V2EX 发布者: yjpeminem0604 原文: 原文 摘要: 一家专注 NSFW 领域的美国华人初创公司，在招小参数对话模型方向的训练工程师，可远程全职或顾问参与。岗位负责端到端训练流程：数据工程、SFT、DPO、LoRA 全套，亮点是「基于平台用户偏好信号搭建 DPO 偏好飞轮，把行为数据转化为训练数据」——对想从 RLHF / DPO 实操切入副业、把「训练流水线」变成可复用交付物的工程师，这是少见的 NSFW 垂直域对口岗位。

Crypto CEX 招「远程高级前端工程师」React/Next.js，20K-40K RMB，全职远程

来源: V2EX 发布者: AriaWanax 原文: 原文 摘要: 一家加密交易所招远程 React/Next.js 高级前端，纯远程全职、弹性制不打卡、东八区时间。岗位职责覆盖公司核心产品的前端架构设计、Monorepo 工程体系、可复用组件库与工具包，以及实时数据相关前端开发。对正在做 React/Next.js + 加密交易/实时数据栈副业、又想拿一份稳定人民币薪资的工程师，是一个不要求坐班的合理选项。联系方式：TG @AriaWanax / VX Aurora_Wanax。

东京 Mercari 招「高级 iOS 工程师 (Mobile Enablement)」全英文环境/不需要日文/支持国内办签证

来源: V2EX 发布者: qwe0828 原文: 原文 摘要: 日本最大二手电商巨头 Mercari 通过 V2EX 渠道直接面向中文候选人招高级 iOS 工程师，岗位归属 Mobile Enablement 团队，亮点是全英文工作环境、不需要日语、支持国内办签证赴日。流程免费，由 15 年来日、曾在中国移动/超聚变做 SE 的小天（qwe0828）负责对接，候选人只要有 iOS 工程经验即可投。对想「不卷国内大厂 + 海外正社员」的工程师，这是少见的 Mercari 直招通道。

💼 V2EX 招聘：远程综合（产品/Go/AI 全栈）

Brand001 招「远程高级产品经理 / 远程 Go 开发组长 / 远程 AI 全栈工程师 / 远程 Web 前端开发组长」

来源: V2EX 发布者: Brand001 原文: 原文 摘要: 一家公司同步放出 4 个远程岗位：远程高级产品经理（2 名，20-37K）、远程 Go 开发组长、远程 AI 全栈工程师、远程 Web 前端开发组长。岗位核心是公司核心产品（Web 端 & 移动端）的需求规划与迭代，要求独立完成需求分析、原型设计（Axure/Figma）、PRD 撰写。对想拿稳定远程薪资 + 接触 AI 全栈方向产品的工程师，这是一条单帖涵盖 4 个细分岗位的少见机会池。

📑 V2EX 副业法律参考

「劳动仲裁后续，国企让我和外包公司签外部顾问协议」踩坑实录

来源: V2EX 发布者: hubayi 原文: 原文 摘要: 作者因国企 2025 年未招标、外包公司中标但未拿到应得款项，走完劳动仲裁后，国企提出让作者与外包公司签「外部顾问协议」方案：每月发放费用，但需要交 20%+ 个税 + 1 个点增值税发票扣点。对所有「被外包公司雇佣但实际为甲方服务」的工程师/顾问，这是一条少见的「走完仲裁后真实落地谈判」复盘，提示「外部顾问协议」≠ 劳动合同，对自由职业/接单做甲方业务的副业开发者是高价值前置风险提示。

🚀 Reddit 副业项目：AI 工具/产品

meshra.ai：输入自然语言 → 真实参数化 CAD 模型（机械工程师可订）

来源: Reddit r/SideProject 发布者: u/rodndjok1 原文: 原文 摘要: 作者做了一个 meshra.ai：你用一句话描述一个机械零件（例如"L-bracket with 4 mounting holes for 20x20 aluminum profile"），系统输出真正可调的参数化 CAD 模型（不是 mesh 网格），可直接修改尺寸并导出 STEP/STL。对做"垂直行业 AI 生成 CAD/CAE 模型"副业的工程师，这是一个最小可复制范本——AI 不是替代 SolidWorks，而是把"自然语言需求 → 标准格式 CAD"这条最难的第一步自动化。

api-doctor：开源 CLI 抓 AI coding agent 写出来的假 API endpoint，24 小时 220 次下载

来源: Reddit r/SideProject 发布者: u/reubenzz_dev 原文: 原文 摘要: 作者用 Cursor / Claude Code 时反复被同一个坑绊倒——AI 会写出能通过 TypeScript 编译、运行时直接 404 的假 SDK 方法（比如 resend.emails.send_batch()）。他做了一个 api-doctor 开源 CLI：扫代码库里的第三方 SDK 调用，跨参考官方 API 规范，不存在的调用立刻标记。发出去 24 小时被下载 220 次——对想给 Cursor / Claude Code 用户做配套工具副业的人来说，这个下载量说明"为 AI coding 工具做质量保证层"是一个真实可切入的需求点。

Feasio：把商业想法丢进去，给你一份"6 维打分的可行性报告"（含对手/单位经济）

来源: Reddit r/SideProject 发布者: u/alwgiles 原文: 原文 摘要: Feasio 让用户输入商业想法（或现有业务的新方向），自动生成一份 6 维打分的可行性报告：含真实竞品公司清单、单元经济（价格点、获客成本、毛利、回本周期）、GTM 计划、留存策略。定位明确：“designed to tell you when an idea is weak, not flatter you into building something that won’t fly”——对正在"想做副业但苦于可行性判断"的工程师，这等于是把"AI 投资委员会"塞进浏览器。作者给前 20 个注册用户免费开 Pro。

🚀 Reddit 副业项目：AI Agent 编排

BatonBot：local-first Kanban，把"AI coding agent 跑长任务"从盯屏幕里解放出来

来源: Reddit r/SideProject 发布者: u/gamblingapocalypse 原文: 原文 摘要: BatonBot 是一个 local-first 的 Kanban 应用，专门编排 AI coding 工作流：用户把任务挂上去，agent 去跑，看板上可视化跟踪哪些任务已完成/失败/需要 review——目标是让"start task → wait → check output → fix next issue"这种循环从手动盯屏幕变成"早上来看板"。已集成 Aider / Cline / Roo / Codex CLI / Claude Code / 本地 LLM / 混合 provider。对想给"AI coding 重度用户"做副业工具的工程师，这是"agent 编排 UI 层"赛道的一个完整参考实现。

Pitwall：一个人同时跑 4 个 Claude Code / Codex，本地仪表盘统一盯

来源: Reddit r/SideProject 发布者: u/Forsaken-Dog6942 原文: 原文 摘要: 作者独自一人同时跑 3-4 个 Claude Code / Codex agent 在不同 repo，问题不是工作做不了，是他自己要在多个终端 alt-tab 来问"哪个跑完了？哪个卡住？哪个在等我批权限？“他做了一个 Pitwall：一个浏览器 tab = 每个 agent 一块卡片，状态颜色边框一眼能看出谁需要你，agent 卡在权限弹窗就 ping 你，两个 agent 可在同一 repo 并排配合。完全本地（绑 127.0.0.1）、不碰 API key、被动读 transcript 文件，v0.0.1 已开源。对想给"一个人管一堆 agent"的工程师做配套 UI 副业的人，这是一个少见的工程范本。

CVApplyr：印度求职版"AI 自动投递”，70+ 用户/4.9★/试点 100% 回复率

来源: Reddit r/SideProject 发布者: u/red_grape_24 原文: 原文 摘要: 作者在印度市场做了一款 AI 求职助手 CVApplyr：解析 JD + 改写简历、自动生成求职信、跨 Naukri/Indeed/Shine/LinkedIn 批量投递、统一追踪所有申请进度。当前 70+ 用户、4.9★，试点用户反馈 100% 回复率（小样本）。技术栈 React Native (iOS + Android) + Node.js + GPT-4o。对想切入"求职场景 AI Agent"副业（特别是中文/东南亚/拉美市场）的工程师，这条数据说明"区域市场 + AI 自动求职"已经能跑通产品-市场契合。

🛠️ Reddit 本地 AI 工程

audio.cpp：一个 C++/ggml runtime 把 12 个音频模型（Qwen3-TTS / PocketTTS / VeVo2 等）统一装进

来源: Reddit r/LocalLLaMA 发布者: u/Acceptable-Cycle4645 原文: 原文 摘要: 作者做了一个 audio.cpp：原生 C++ 推理框架，基于 ggml，集成 12 个已发布的音频模型（TTS / 语音克隆 / 语音设计 / ASR / 强制对齐 / VAD / 语音转换 / codec / 编辑），目标是「不再让每个音频模型都各自一套 Python 环境、依赖树、CLI、batching、部署」——统一 runtime + session + CLI + server + 音频工具。在 CUDA 上 TTS 速度比 Python 实现快 5 倍。对想做"本地 AI 音频 SaaS / API 副业"的工程师，这就是把多模型分发门槛直接压到「一个二进制」的关键基础设施层。

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数据来源：V2EX 酷工作、Reddit r/SideProject、Reddit r/LocalLLaMA

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更新于 2026-07-21
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