主要观点：

• 创始人模式下，作者试图创建一个包含数十亿 sqlite 数据库的项目，虽未达到目标但已取得一定成果，即将结束该模式。
• 重点在于通过爬取 Common Crawl 项目的数据来获取网站的反向链接（backlink），以进行 SEO 研究和创建相关产品。
• 涉及使用多种技术和语言，如 Python、Bun、JavaScript 等，处理和存储大量的 backlink 数据。
• 开发了一个包含 backlink 搜索功能的 API，并添加了诸如代理缓存（nginx）、Stripe 支付集成、Agentic 智能等功能。
• 最终创建了一个功能性的 AI SaaS 产品“lunk”，并准备通过社交媒体等方式进行推广。

关键信息：

• 创始人模式期限将至，需在两周内创建至少一家盈利的 sAAs 公司。
• 通过 Common Crawl 项目获取数据，使用特定格式（如 WAT 格式）存储和处理 backlink。
• Python 用于处理 WAT 文件和提取 backlink，Bun 用于将 backlink 转换为 sqlite 数据库。
• Stripe 用于支付集成，实现自动退款和订阅管理。
• Agentic 智能功能通过 LLM 生成 backlink 相关的改进建议和其他信息。
• 面临磁盘空间问题，尝试多种解决方案，如使用 pandas 库、添加索引等。

重要细节：

• 不同 SEO 工具（如 Ahref、semrush）的价格较高，不适合作者的需求。
• 作者在处理 backlink 数据时遇到各种技术问题，如多线程处理、内存问题、文件锁定等。
• 开发的 API 具有缓存功能（nginx），提高了性能和用户体验。
• “lunk”产品的各个功能模块，如支付、Agentic 智能等的具体实现细节和代码示例。
• 对未来的计划，如使用更好的数据库系统（如 clickhouse）和进一步推广“lunk”产品。