有没人玩数据标注的 比如DataAnnotation，Outlier啥的
数据标注副业时薪$30-$80，平台限制多，严禁AI，F1需CPT且麻烦。
1. 关键信息
- 时薪：30–50 USD（#1），$75 USD（Outlier，#3），$80 USD（PhD 项目，#3），低于 $75 USD 的平台如 DataAnnotation、Mercor、Handshake AI（#3）。
- 平台体验：
- DataAnnotation：投递后无反馈，时薪低（#3）。
- Mercor：工资高，但投递后很少有回复（#3）。
- Handshake AI：页面差，反馈多为机器人，任务时间宽松，时薪尚可（#3）。
- Outlier：页面简洁，真人反馈，时薪 $75–$80，任务竞争激烈，难度大（#3、#10、#11）。
- 其他：部分平台要求 OPT/CPT 身份，限制非美国学生（#3）。
- AI 使用风险：平台明文禁止使用 AI 生成答案，违规会直接封号并影响合同/税务（#5‑#9、#13）。
- 税务/身份：发 1099，H‑1B 持有者可能受影响（#14）。F1 在读学生不能干，OPT 应该可以，H1B 也不行（#16）。F1 学生需申请 CPT 才能参与，但过程麻烦（#17）。
2. 羊毛/优惠信息
无。
3. 最新动态
- Outlier：加州用户已被禁止注册（#11）。
- 平台支付：部分平台（如某平台）据称以 USDT 支付，暂无进一步确认（#10）。
4. 争议或不同意见
- 收入 vs. 工作强度：有人认为高时薪平台实际工作时间是付费时间的 1.2–1.5 倍，导致实际收益下降（#3）。
- AI 是否算薅羊毛：部分用户认为使用 AI 是“薅羊毛”，但也承认风险（#8‑#9）。
- 平台可靠性：对 Mercor、Handshake AI、Outlier 等平台的反馈差异明显，用户体验分歧大。
- 身份限制：F1 在读不能做（#16），需 CPT 但麻烦（#17），与此前 OPT/CPT 要求一致，但也有用户认为 OPT 可行。
5. 行动建议
- 先评估平台：优先选择时薪 ≥ $75 USD、且有明确反馈机制的平台（如 Outlier），但要做好任务抢夺准备。
- 遵守平台规则：严禁使用 AI 生成答案，避免账号被封及税务风险。
- 身份准备：F1 在读学生无法参与，需申请 CPT 但流程繁琐；仅 OPT 或 STEM OPT 可行；H‑1B 持有者需谨慎，可能影响身份（#14、#16、#17）。
- 收入核算：将实际工作时间乘以 1.2–1.5，重新计算有效时薪，决定是否值得投入。
- 关注政策变化：留意地区限制（如加州）和支付方式（USDT）等最新动态，及时调整平台选择。
好像时薪还可以，30-50.。。反正闲着也是闲着 关键是！ 有没有羊毛？
outlier在我这人满了 data annotation reddit上说差强人意，接活前还要做几个小时的assignment
最近靠这个养活自己，优点是正反馈比较迅速，缺点是不稳定（一个是容易EQ没有task做 再一个是好多平台限制身份比如必须OPT或者CPT）就各个平台来说： dataannotation 投了没消息 Hourly rate很低 mercor 给的工资巨高 但是投了十几个一点消息没有 Handshake AI 比较草台班子 那个平台网页做得很烂，feedback大部分靠机器人，有时候需要和AI斗智斗勇体感不是很好。优点是比较不容易EQ然后task time limit给的时间长，hourly pay rate还行（我是 $75/hour）。 Outlier 体感最好的，页面比较简洁然后给feedback的是真人不是傻傻的AI bot。PhD的project一般都是$80/h的pay rate，缺点是人太多了要抢task，然后有的时候给的题巨难无比时间又很紧。 总之我觉得不要看hourly pay rate高就去干，基本上一天做三四个小时就已经很累了，而且体感来说实际工作时间大概是paid time的1.2-1.5倍。 btw：我觉得做这个已经不算薅羊毛了，属于正经工作或者副业的范畴有违泥潭宗旨（bushi
很多 task 用 chatgpt 和 claude 的 computer use 可以全程托管
我是不敢直接用AI生成的答案往上写…他们review team真的会检查的而且后果很严重
什么后果
按terms账号会直接ban掉 然后他们平台因为要签合同 都是实名认证的，基本上就彻底没了 我觉得不值当
嗯，用 AI 能算是薅羊毛，需要承担被 ban 风险。 自己干就是搬砖了
icework: 用 AI 能算是薅羊毛 那倒确实哈哈
这个利好云居民/加拿大用户 （听我一个朋友说）outlier还是哪个平台工资给USDT并且没水表。但是可能是一年前的经验而且我不记得具体平台了
Outlier 加州不让注册了
Handshake 一般是怎么样的任务啊 annotation不能用AI吗？ 我做过的一般都是让你判定AI出的结果对不对
annotation我投了没有消息 task内容我觉得大差不差的，取决于project吧，大体上都是比较llm给出的回答，哪方面好哪方面不好之类的 handshake和outlier terms上都写了不能用AI生成答案
但是发1099，H1B直接死掉了
请问， 做这个工作， 大约可以挣多少钱？
有个身份上的问题 f1在读是不是不能干 opt应该可以？h1b应该也不行？
f1要去搞cpt，实在是麻烦