幻想必須是不切實際的，因為在你得到你所追求的事物的那一刻、那一秒，你就不會、也不可能再想要它了。 為了繼續存在，慾望的對象必須永遠缺席。 你想要的不是「它」本身，而是對「它」的幻想。

痛苦。我们买了一点房产（上海房产已经企稳）和银行，但是不涨。消费放弃了。硅基基本上透支三年业绩，也有五年的。 地产、券商（今年很不错）、煤炭、金融（银行利率还在下调，主要是70万亿地方债需要用新低息债置换）盈利很好，但没人要。 分歧巨大，讨论热烈，但基本上代表性观点可以总结为三大阵营。 A股成长股机构逻辑还是之前逻辑： 这次是AI牛，Claude是革命级突破，产业上限超越想象力，中国股市只有硅基上游高景气确定。但很多机构表示短期行动上也选择了缩圈5%= 上个月眼中有两个行业： 通信+电子。 目前眼中还是只有两个行业： 光+半导体设备的龙头股。 同时表示： 坚决不切老登资产，跟着高景气走。上半年切的都落后了，不切的都海赚。少数机构表示可以考虑切一些到有色和新能源 做平衡。 价值派公募：表示准备坚守消费龙头到年底，互联网、新消费都有粉丝，茅依然有粉丝，但表示没有太大预期，只是预期其是底部，没有太大风险。表示坚决不会在此刻再追硅基上游。核心逻辑：A股所有 硅基上游公司PB都已严重高估。表示可以考虑地产、券商、煤炭甚至光伏等。 绝对收益者： 本来就不是很极端，5月被市场逼着犹豫是否剁碳追硅，最近感觉市场风向有变，后面外围不确定性大看不清，正在展开我们的精选95%动作 =再平衡。 加仓能源金融电力股，碳基阵营正在悄然扩大，且开始在积累赚钱效应。 医药无人问津，创新药几乎一致放弃， 中药/医疗服务/医疗器械偶有提及，但表示目前看中期逻辑可能比不过互联网、高端消费、服务消费与能出海的新消费。

CNN小组在得知田纳西州重新划分选区后的新国会席位将归属一位共和党黑人女性，而不是一位年老的白人民主党男性时，不知该说什么。 他们不得不切到广告时段 🤣 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

给 Agent 装电脑操作能力，我会优先挑做得薄的方案。macOS Harness 只给了六种原语，不单独为 Spotify、Slack 这类应用做插件。 这些原语是 see、key、type、click、ax、script，一个 Python 进程同时连着 macOS、浏览器和本地文件，截图、按键、点击、访问辅助功能、执行脚本都在同一个环境里。没有现成工具的时候，模型直接写一段 Python 补上。 我更在意它把权限和隐私这件事处理得清不清楚。macos-harness doctor 会把实际需要的 macOS 权限列出来，它不会把目标应用激活或置顶，也不会真的移动鼠标指针，不切到前台也能截后台窗口的图。遥测默认是开着的，采集的只是命令类型、成败、耗时、版本、系统这类元信息，不碰提示词、应用名称、截图、脚本、窗口名称这些内容。 我会先拿一台不敏感的 Mac 装上，第一件事就是看 doctor 报出来的权限清单。它目前是实验性、仅 macOS、MIT 许可，接进日常 Agent 之前值得先划清楚边界。 🔗链接：

我去，我去，真的起飞了⚠️ 果然是中国人会飞😄 SEEDANCE 2.5｜车窗偶遇扫帚飞行 时长：17秒 画幅：9:16竖屏 手机随手拍摄质感，一镜到底，无字幕。 SUBJECT / 角色绑定： ​ 1 绑定【主角】，人物形象完全遵循角色卡，不另加外貌和穿着设定。 道具： 一把普通扫帚，细长木柄，后端为棕色枝条扎成的扫帚头。主角跨在扫帚杆上，木柄朝前，枝条束朝后；全程保持同一把扫帚，长度、形状和前后方向一致。 SHOT 1｜0—17秒｜车内拍摄者目击起飞 Environment： 多云白昼，灰白天空，郊外灰色沥青公路、白色车道线与金属护栏。护栏外是绿色农田、草地、零散树木和低层房屋，远处可见电塔。柔和自然光，普通日常公路环境。 Camera： 拍摄者坐在行驶的汽车内，举手机朝打开的侧窗外拍摄。开场保留左下方一部分外后视镜、底部车窗沿和少量窗框，建立真实车内视角。 汽车与主角近乎并行前进，手机持续追拍，存在轻微道路颠簸和自然手持抖动。前半段主要横向跟随主角，保持全身、扫帚和脚下路面同时可见。 主角超过汽车后，拍摄者仍从侧窗向道路前方转动手机，再逐渐上仰追踪。后视镜沿画面下缘退出，天空占比增大，公路保留在下方。全程不切镜，不切到车外机位，不突然变成航拍。 Style： 真实手机偶遇视频，普通曝光、自然色彩、轻微运动模糊。奇观来自人物和扫帚实际离地、持续悬浮与加速飞远。没有发光法阵、喷火、烟雾、魔法粒子或彩色拖尾。 Action / 连续动作： 0—1.5秒｜跨着扫帚跑，先跳一下 开场主角已经在公路边缘跨着扫帚奔跑，侧身朝画面左侧前进，与汽车并行。木柄向前，扫帚头拖在身后，但不扫地。 一只手先扶住身前杆身，另一只手随跑步自然摆动。约0.8秒，主角借跑步蹬地跃起，两腿短暂前后屈伸，随后双脚先后落地，继续跑动。这一次仍是普通跳跃。 1.5—4.8秒｜双手握稳，身体逐渐前倾 主角改为双手握住身体前方的扫帚杆，两肘逐渐弯曲，胸口慢慢压低。双腿仍交替蹬地，脚步与地面接触清楚可见。 汽车继续并行，拍摄者把主角稳稳留在画面中，保留脚与路面的位置关系，让观众清楚看见起飞前还在跑。 4.8—5.5秒｜真正离地 最后一次蹬地后，扫帚开始平稳承托身体。主角胸口进一步贴近杆身，两膝同时弯曲，小腿与双脚向臀部后下方收起。 双脚缓缓脱离路面，脚底与地面之间出现明确且持续增大的间隙。这次离地后不再落回地面。扫帚大致保持水平，人物与扫帚作为整体平稳上升。 5.5—10秒｜低空飞行，与汽车并排 主角伏低上身，双手持续握杆，两肘弯曲，双膝收在身后，双脚靠近，保持紧凑的飞行姿势。双腿停止跑步摆动。 扫帚沿道路方向低空飞行，与汽车并排保持数秒，离地高度缓慢增加。背景护栏和田野持续向后流动，人物悬空稳定，使“不再触地却仍然前进”的状态清楚可见。 拍摄者因吃惊出现一下轻微手抖，随即稳住手机，仍完整拍到主角和扫帚，不用猛烈甩镜遮住起飞。 10—13秒｜超过汽车，逐渐升高 主角与扫帚开始平滑加速，沿道路前方超过汽车，同时逐渐爬升。身体仍保持伏低握杆、屈膝收腿的姿势。 随着主角移动到车辆前方，画面自然从侧面视角转为偏后方视角。这个变化来自超车和摄影机追随，不让主角突然掉头。 拍摄者从侧窗向前转动手机，再抬高镜头。主角在画面中连续缩小，飞行路线清楚，没有瞬移。 13—17秒｜飞向远处天空 主角继续向道路前方上空飞远，速度进一步拉开与汽车的距离，逐渐缩成天空中的小剪影，再成为一个仍可辨认的小黑点。 摄影机持续自然上仰追踪，画面下方留有公路与远处地平线，最后天空占据大部分画面，小黑点仍留在上部。保持距离增加带来的连续缩小，不突然抹掉人物，不用闪光转场结束。 Performance： 主角专注向前，跑步时有真实蹬地和重心起伏；飞行后身体逐渐稳定。全程不向镜头讲话，不回应拍摄者，不做台词口型。 拍摄者不出镜，只通过声音和轻微手机动作表现反应：先觉得好笑，随后发现真的飞起来，语气突然变为惊讶。 AUDIO / 拍摄者同期画外音： 0.3—3.6秒： 同一位拍摄者在手机后方近距离说： “快看快看，这怕不是是个傻子吧！” 前两个“快看”说得快，像在招呼车内同伴；后半句带一点忍不住的笑意，口语自然。 5.4—8.4秒： 确认主角双脚持续悬空后，拍摄者脱口而出： “我去，我去，真的飞起来了！” 第一个“我去”短促、突然；停顿一小下，第二个“我去”音调提高；“真的飞起来了”带着明显难以置信的惊讶，声音稍大但仍是车内随手录制的感觉。 两句话均来自画外拍摄者，不是主角发声，不采用播音腔或后期解说腔。保留车内低沉行驶声、轮胎路噪和开窗风声，飞远后留一点惊讶的呼吸声，不追加其他台词，不配音乐。 Constraints： 只绑定一位人物主角，拍摄者始终在画外。 先有跳起再落地，随后才持续离地，两个阶段必须区分。 第二句惊呼在真正悬浮之后出现。 跑步阶段双脚交替触地；飞行阶段双膝后收，双脚不再蹬地或在空中跑步。 扫帚始终跨在两腿之间，双手握杆位置连续，人物不能与扫帚脱离。 车辆、道路、人物位移与镜头方向保持一致。 结尾通过飞远而缩小，保留远处小黑点。 NEGATIVE： 人物换脸，穿着漂移，多余手脚，扫帚复制或变形，悬空跑步，突然瞬移，人物主动掉头，魔法光效，夸张甩镜，切镜，主角对口型，字幕，水印。

去中心化依然是行业渊薮，不用程度的去中心化有不同的溢价，越中心化的协议（平台）越要留更多的保险基金和人才储备作为冗余对冲相对应的责任，那么相对应的流向币东的权益也就会减少。对币东权益的论述，看时间线种种，不切肯綮较多。

OpenAI 和 worklouder 合作的这个小键盘正式发布了，实际上是现有产品的换皮联名版，原版定价 174 美元，Codex 版 230 美元。 差价换来的比较有意思的地方是为 Agent 运行状态设计了一个专属的状态指示灯，每个 Agent Key 用 RGB 实时显示 Codex agent 的状态——思考中、运行中、等待、完成，不切窗口就知道哪个 agent 需要你。 摇杆触发 skills：review PR、debug、refactor 这类常用工作流一拨即发。 以及 Codex 内置的各种专用命令键：accept、reject、push-to-talk、新建对话等高频操作各占一颗实体键 还有个独立的实体 Reasoning 旋钮：转动旋钮实时调节模型推理深度，简单任务调低求快，重活儿调高 但作为被 worklouder 小厂品控坑过一次的用户，心情是急需一个有真正供应链品控管理的键盘品牌来做个同类竞品。

AI 视频剪辑 Skill 分享「video-use」 @browser_use 团队推出的开源 Skill，定位为面向 AI Coding Agents（Codex、Claude Code、Cursor、Hermes Agent 等）的视频剪辑 Skill。它不做传统意义上的 Premiere / CapCut 替代品，它是一套让 LLM 通过 “阅读转写文本 + 按需可视化” 来理解视频、并调用 ffmpeg 等工具完成剪辑的 prompt-engineering + 工具脚本集合。 # 核心思想：LLM 不“看”视频，它“读”视频 第一层：音频转写文本（always loaded） 通过 ElevenLabs Scribe 获得逐词时间戳、说话人分离、音频事件标记（如笑声、叹息、掌声），打包成约 12KB 的 takes_packed.md。这是 LLM 的主要“阅读材料”。 第二层：视觉时间线视图（on demand） 仅在决策点（歧义停顿、重拍对比、切点校验）调用 timeline_view.py 生成胶片帧 + 波形 + 字幕的 PNG 复合图。 对比朴素方案“30000 帧 × 1500 tokens = 4500 万 tokens 噪声”，项目走的是 “12KB 文本 + 少量 PNG” 的轻量化路径。这与 Browser Use 让 LLM 读结构化 DOM 而非直接看截图的思路一致。 # 技术流水线：Transcribe → Pack → Reason → EDL → Render → Self-Eval 1. 转写 - transcribe. py / transcribe_batch.py 提取 16kHz 单声道音频，调用 ElevenLabs Scribe，缓存为 transcripts/.json 2. 打包 - pack_transcripts.py 将逐词 JSON 合并为按 0.5s 静音或说话人切换断句的 takes_packed.md 3. 决策 - LLM 自身 阅读 packed transcript，必要时用 timeline_view.py 可视化 4. 生成 EDL - subagents 输出 JSON 格式 edl.json，包含源文件、切点、节奏标签、引用、原因 5. 渲染 - render. py 分段提取 → 无损 concat → 叠动画 → 压字幕 → 响度标准化 6. 自评估 - timeline_view.py + LLM 在输出文件的每个切点 ±1.5s 检查跳帧、爆音、字幕遮挡，最多 3 轮 # 关键工程细节： ffmpeg 为主的剪辑实现 1. 分段提取 + -c copy 拼接（避免叠 overlay 时二次编码） 2. 每段边界 30ms 音频淡入淡出（消除切点爆音） 3. overlay 使用 setpts=PTS-STARTPTS+T/TB 进行时移，确保动画第 0 帧对齐输出时间线 4. 字幕始终最后叠加（防止被动画遮挡） 5. Master SRT 使用输出时间轴偏移：output_time = word.start - segment_start + segment_offset 6. 切点必须落在词边界，并加 30–200ms 填充以吸收 Scribe 50–100ms 的时间戳漂移 7. HDR 源自动 tone-map（HLG/PQ → Rec.709 SDR） 8. 竖屏源自动按高度缩放 9. 两-pass loudnorm：-14 LUFS / -1 dBTP / LRA 11，符合主流社交平台标准 # 动画与包装：多引擎并行 1. HyperFrames：HTML/CSS/GSAP compositions，适合产品 UI、网页转视频、动态排版 2. Remotion：React 组件化 compositions 3. Manim：数学/技术/3Blue1Brown 风格解释动画 4. PIL + PNG sequence + ffmpeg：简单卡片、计数器、打字效果 # SKILL.md 的 12 条“铁律”：生产正确性优先 1. 必须遵守的 12 条硬规则：字幕最后、分段提取再拼接、30ms 淡入淡出、PTS 时移、SRT 输出时间偏移、不切在词中、切点填充、逐词 ASR、缓存转写、并行动画、先确认策略再执行、输出在 /edit/ 2. 其余全部是可调整的“worked example”：调色风格、字幕分块、动画时长、节奏等都可按材料和用户品牌定制