开发了 OpenAdServer，一个 Python 的定向，过滤，粗排 ...

作者：bennyfu 发布时间：3 小时前

做了 8 年的计算广告/推荐系统，很多经验都在 OpenAdServer 里面，算是对以前的一个回顾，后续也会加入更多算法，中小公司可以开箱即用
地址： https://github.com/seanZhang414/openadserver
OpenAdServer
Open Source Ad Serving Platform with ML-Powered CTR Prediction
Production-ready ad server for SMBs, startups, and developers

OpenAdServer, Python, 广告系统

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Allonsy 2 小时前

牛逼, 已支持

bennyfu

OP

2 小时前

@Allonsy 感谢🙏，哈哈

gotoschool 2 小时前

@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

bennyfu

OP

2 小时前

@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

gotoschool 2 小时前

@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

bennyfu

OP

2 小时前

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 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。

ldyisbest 2 小时前

@livid AI

kongkx 2 小时前

想试试，如果加入费用计算就好了

bennyfu

OP

2 小时前

@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

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

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