AI 写项目有个痛点，就是前端太容易、后端太难。说句话出一个页面，但一碰到建数据库、配用户登录、搞文件存储、管权限，普通人直接卡住。 InsForge 就是填这个坑的。YC S26 孵化，专门给 AI 编程智能体做后端的平台，Apache 2.0 开源，GitHub 9.7k star。 怎么接入？两种方式：1) MCP 服务，Claude Code、Cursor 这类工具直接连上就能用；2) CLI + Skills，命令行交互，不挑编辑器。 连上之后 AI 能自动搞定六件事：PostgreSQL 数据库建表迁移查、用户认证邮箱注册 OAuth 登录权限管理、S3 文件存储、Edge Functions Deno 边缘节点跑代码、AI 网关一个接口调多个大模型、一键部署写完直接上线。 上手简单。Docker Compose 一行命令本地跑起来，或者一键部署到 Railway / Zeabur / Sealos。 以前 AI 只能帮你写前端代码，接上 InsForge 它就是能独立交付的全栈工程师了。

这个开源吊炸天了🔥 Anthropic 把 Claude 在金融行业的落地方案整个开源了。 而且几乎每天都在提交新代码。 它要解决的不是"AI 怎么用"这种泛问题，是一个更具体的事：投资银行、卖方研究、私募股权、财富管理这些行业的工作流都有自己的术语、报告范式、数据源——通用对话落不进去。Anthropic 这个仓直接给了一个插件市场。 按行业拆成几条线： 投资银行插件 — 募投备忘录、项目预告、流程函、买方名单、并购模型、交易追踪 股票研究插件 — 财报笔记、首次覆盖报告、模型更新、投资逻辑与催化剂追踪 私募股权插件 — 项目挖掘、初筛、尽调清单、投委会备忘录、投后监控 财富管理插件 — 客户检视、财务规划、再平衡、报告、税损收割 总账对账插件 — 总账核对、差异溯源、计提、滚动结转、净值勾稽 财务分析核心插件 — 可比公司、现金流折现、杠杆收购、三张报表、演示稿质检、Excel 审计,加 11 个数据连接器(路孚特、标普 Capital IQ 等) 用法:一条命令把整个插件市场加到 Claude Code,挑要的插件装;同时还有 claude-for-msft-365-install,让 IT 管理员把 Claude 部到自家的 Vertex / Bedrock,跑在 Excel / Word / Outlook 里。 适合: 在投行 / 卖方 / 买方 / 私募做 AI 落地,想要一份 Anthropic 官方参考架构抄 自己在做财务 AI 智能体,需要看专业提示词 + 技能模板(现金流折现 / 投委会备忘录都开源) 企业内部要把 Claude 接到非 Anthropic 的云(Vertex / Bedrock)走合规的 🔗

Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 为什么要关注Token？因为它让AI变成了一种可以计量、定价和交易的资源——就像“千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场。有了Token，AI经济就有了可以算账的单位。围绕这个单位，目前也正在形成一套全新的经济逻辑：有价格、有供需、有产业链、有国际竞争、有待解决的制度难题。 这就是Token经济学要讨论的事。Token 经济与加密货币世界的 Tokenomics 有何异同？ 两个Token，两个世界 说起来，这个世界上真正混乱的事情不多，两个东西叫同一个名字却毫不相干，算是其中之一。AI的Token和加密货币的Token，就像两个叫”刘伟”的人，一个在北京开餐馆，一个在上海做期货，见面了也没什么好说的。雷锋与雷锋塔区别！ 但这两个Token，最近都很热闹。热闹到让很多人以为它们是一回事。 Token这个词，到底是不是新营销词 先得承认，Token这个词确实有被滥用的嫌疑。每隔几年，科技圈就会造出一批新词，让人觉得时代变了，其实换汤不换药。“大数据”火的时候，什么都往大数据上靠；”云计算”火的时候，什么都上云；现在轮到Token了。 不过这次有点不一样。Token不只是一个营销标签，它背后有真实的计量逻辑在撑场子。 就像”千瓦时”让电力有了价格，“桶”让石油有了期货市场，AI的Token做的是同一件事：把原本看不见摸不着的”智能算力”，变成一个可以算账的单位。有了这个单位，才能定价，才能比价，才能有产业链，才能有国际竞争。 所以Token不只是营销词，它是一把尺子。问题在于，AI这把尺子，和加密货币那把尺子，量的完全是不同的东西。 AI Token：一个从技术后台走到聚光灯下的计量单位 Token这个概念在计算机里其实由来已久。编译器做词法分析，早就把文本拆成一个个Token。网络安全里，身份验证令牌也叫Token。这些都是幕后工作，从没人觉得它有什么经济价值。 转折点在2017年，Google发表了那篇著名的论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。这篇论文之后，所有大语言模型处理信息的方式都统一了：输入进来的文字，先被切成Token序列，模型一个个处理，再输出Token序列。Token变成了AI”思考”的基本粒子。 但这时候Token还没有经济属性，只是工程师内部的技术术语。 2022年11月，ChatGPT横空出世。这是个分水岭。 2023年3月，OpenAI推出GPT-3.5的API，第一次采用按Token计费。输入多少Token，输出多少Token，分别定价。那时候GPT-4的价格是每百万input token收30美元，output token收60美元，按今天的标准看，贵得像天价。 从那一刻起，Token从技术单元变成了经济单元。Anthropic跟上，Google跟上，国内百度、阿里、腾讯全跟上，全行业默契地采用了这套计费方式。Token成了AI服务的通用货币单位。 价格这三年掉得惊人。GPT-4刚发布时，每百万input token要30美元。 从2022年底到现在，GPT-3.5级别的模型使用成本从每百万token约20美元跌到了0.07美元，整整降了280倍。照这个速度，a16z记录的数据显示，LLM推理成本每年约下降10倍，堪称摩尔定律的重生。 便宜了有什么后果？后果是用量爆了。 这里有个经济学里的老故事，叫Jevons Paradox。1865年，英国经济学家Jevons发现，蒸汽机效率越高，煤炭消耗反而越多，因为效率降低了门槛，用的人更多了。AI Token正在重演这个故事。企业AI云支出从2024年的115亿美元涨到了2025年的370亿美元，整整翻了三倍，而这期间token单价跌了超过95%。 Google内部的token处理量在十八个月内增长了130倍。 越便宜，用得越多。越用得多，总账单越大。 这背后还有个推手，叫Agent。以前是人在问AI，AI回答，一问一答，token消耗有限。现在Agent出来了，AI在自动跑任务，自己调用自己，一次任务可以消耗几十万甚至上百万token。这不是线性增长，是指数级的爆炸。 2026年3月，黄仁勋在英伟达GTC大会上把”Token”这个词说了超过70次，把数据中心重新定义为”Token生产工厂”，把评价算力的核心指标从FLOPS换成了”每瓦Token数”。同一天，阿里巴巴把通义、千问、MaaS等板块整合，成立了Alibaba TokenHub事业群。Token经济，在2026年正式被主流商业世界承认了。 AI Token的上下游：一条新的产业链 AI Token经济的有意思之处，在于它重塑了整个产业链的逻辑。 上游是能源和芯片。每生产一个Token，都要消耗真实的电力和算力。英伟达的GPU是目前最主要的Token生产设备，黄仁勋把它卖给全世界的数据中心，本质上是在卖”Token生产产能”。能源成本直接影响token成本，这让AI经济和能源经济绑在了一起。 中游是大模型公司。OpenAI、Anthropic、Google、国内的百度、阿里、腾讯，都在这个位置。他们把算力和模型打包，按Token卖给开发者。这一层的竞争极其激烈，价格战打得很惨，但总量在涨，所以大家还活着。 下游是应用层。各种SaaS产品、企业工具、消费者产品，把Token的成本打进自己的定价里，再卖给最终用户。Token成本在企业财务里已经是刚性支出，和房租、人力一起躺在成本表里。 这和传统软件经济的逻辑不一样。以前软件卖出去之后，边际成本趋近于零，用户越多越赚钱。AI服务不是这样，每次用户交互都有真实的Token消耗，规模大了，成本也跟着大。这是一个全新的商业模式，整个行业还在摸索怎么把它算清楚。 加密货币的Token：从一枚Coin开始的故事 要说清楚加密货币的Tokenomics，得从更早的地方讲起。 2008年金融危机，全球对银行体系的信任跌到低谷。这个背景下，一个叫Satoshi Nakamoto的神秘人物发布了Bitcoin的白皮书，2009年Bitcoin网络正式上线。2010年5月22日，程序员Laszlo Hanyecz用一万个BTC换了两个披萨，这是比特币历史上第一笔真实商品交易。这笔交易现在被称为Bitcoin Pizza Day，那一万个BTC今天价值近十亿美元。 Bitcoin是一个Coin，有自己的区块链，规则写在代码里，总量2100万枚，靠挖矿产生，四年减半一次。这是最早的加密货币逻辑：用数学创造稀缺，用共识创造价值。 Coin时代的Token概念很简单：就是一种数字货币，用来存储价值和转账支付。Bitcoin是Coin，Litecoin是Coin，它们都有自己的链，规则各不相同，互不兼容。 然后Ethereum出现了，把整个游戏改了。 Ethereum的核心发明是智能合约。有了智能合约，任何人都可以在Ethereum上发行自己的Token，不需要搭建新的区块链。2015年，开发者Fabian Vogelsteller提出了ERC-20标准，描述了一套技术规范，让所有基于Ethereum发行的Token都能互相兼容，在各种钱包和应用里无缝使用。ERC-20在2017年正式实施。 ERC-20的意义在于，它把发Token的门槛从”搭一条链”降低到了”写一个智能合约”。2017年ICO浪潮中，过了5分钟就能发出一个新Token，中心化交易所上架新Token的时间也从几个月缩短到几天。 这就引发了2017年的ICO大爆炸。 2017年到2018年间，数千个项目进行了Token销售，ICO在2018年前三个月就募集了63亿美元，是2017年全年的118%。项目方写一份白皮书，发出Token，散户拿着ETH来换，钱哗哗地流进来。其中有真正想做事的团队，也有大量的骗局和空气项目。监管机构随后介入，SEC把不少ICO认定为非法证券发行，这场派对才逐渐收场。 但ERC-20打开的大门就再没关上。从那以后，crypto世界的Token不再是简单的数字货币，开始承载更复杂的经济功能。Tokenomics这个词，就是在这个背景下诞生的。 Tokenomics：加密货币世界的经济设计学 Tokenomics这个词，是Token和Economics的合体，研究的是一个加密项目怎么设计自己的Token经济体系。它包括发行总量、分配比例、释放节奏、通胀通缩机制、使用场景、持有激励……本质上是在回答一个问题：凭什么有人要买我的Token，买了之后为什么不卖？ 这些年发展出了几个有代表性的模型。 Governance Token模型是2020年DeFi夏天流行起来的。Compound和Uniswap在2020年普及了Governance Token，持币者拥有对协议方向的投票权，但没有直接的现金流权益。用白话说，就是持Token可以投票，但不能分钱。这个模型一开始很流行，因为绕开了监管对”证券”的定义，但后来大家发现，一个没有经济权益的治理权，价值有多大，很难说清楚。 veToken模型是Curve Finance搞出来的，后来影响了一大批DeFi协议。ve(3,3)模型是Andre Cronje在2021年1月提出的，融合了Curve的Vote Escrow机制和OlympusDAO的(3,3)博弈论。基本逻辑是：把Token锁仓，换成veToken，锁仓时间越长，获得的veToken越多，投票权和协议收益也越大。这个设计试图解决短期投机者砸盘的问题，鼓励长期持有。Curve用这套veCRV模型吸引了大量流动性，成为DeFi里流动性最深的DEX之一。 Deflationary模型是Bitcoin开创的，很多项目跟进。通过限制总量、定期销毁，制造通缩预期，支撑价格。以太坊在EIP-1559之后，每笔交易都会销毁一部分ETH，使得ETH在高使用量时期变成通缩资产。 这些模型各有各的玩法，但有一个共同点：它们的价值都依赖于市场共识。没有人相信，Token就没有价值。这和AI Token完全不同，AI Token的价值是真实算力消耗在背后撑着的。 两个经济体，两条路 说到这里，可以把这两个世界放在一起看了。 AI Token的产业链是垂直的、中心化的。英伟达造芯片，云厂商建数据中心，大模型公司训练模型，应用公司调API，最终用户买服务。每一层都是真实的成本和真实的价值。Token是计量单位，不是资产，用了就没了，没有任何金融属性。整个产业链最终服务的是实体经济，帮企业提升效率，帮开发者造产品。 加密货币的产业链是网络化的、去中心化的。矿工或验证者维护网络安全，协议层发行和管理Token，持有者通过投票参与治理，投机者在二级市场买卖。Token本身是资产，可以转让，可以交易，有金融属性，价格由市场供需决定，和外部实体经济的关联相对间接。 两套经济体，两条独立的价值链，两种完全不同的生态。 当然，有人在尝试把两者融合：用区块链来做去中心化的AI算力网络，把AI服务的计费和分润用Token来结算。Bittensor、Render Network、IO net都在这个方向探索。这是第三条路，但无论走到哪里，它骨子里仍然是加密货币的Tokenomics，只是应用场景叠加在了AI上。 有一件事可以确定：这两个Token，同名不同命。一个在工厂里量产，一个在市场上流通；一个代表消耗，一个代表持有；一个撑着AI产业的运转，一个撑着加密世界的信仰。 名字一样，生意不同。就像那两个都叫刘伟的人，一个卖的是饭，一个卖的是梦。饭是真实的，梦也未必是假的，只是得分清楚你在做哪笔买卖。 #AI# #AIAgent#

把半导体产业链的票，2019～2021的K线图调出来，按图索骥，再炒一轮，即可。 以为是科技股，其实都是周期股！本质上和煤炭股没啥区别，炒股而已。 U盘—硬盘—内存条—CPU—GPU—蓝牙—射频—wifi—电源—IGBT—封装—设备—材料—电子化学—代工—硅晶—金属新材料—非金属材料，内部随便轮。 至于今天轮的是碳化硅还是光刻胶，不用管。

方舟投资在6月1日做了半导体板块的大调仓，旗下五只ETF合计加仓英伟达约30万股、耗资超6400万美元，同时抛售了超11万股AMD，这次调仓刚好在英伟达发布PC端Arm架构芯片、宣布Vera CPU量产之后

但斌的最新持仓、调仓亮点 （Q1 vs Q4） 和分析： - 加仓：谷歌（合计权重显著提升）、英伟达（小幅）、苹果（小幅）。 - 新进：谷歌A、台积电（半导体代工）、美光科技（HBM存储，AI算力关键）、Circle（稳定币相关，小额）。 - 清仓/减持：清仓微软（此前第五大）和FNGU；减持Meta、亚马逊等；持仓从高度集中进一步优化为更纯的AI硬件/基础设施。 - 规模小幅下降主要受市场波动/赎回影响，但核心仓位坚定。 首先，坚守“主因”（AI）、“改变世界的公司”（巨头+产业链核心），长期主义穿越波动。 Q1在市场调整中逆势加仓，体现对AI长期确定性的信心（但斌观点：2026年进入应用爆发期，算力需求无上限）。

你们有让 AI 替你们付过钱吗？ 支付宝起调很高啊，自称完成 3 亿笔 AI 智能体支付了 到底哪些人用过，我怎么现实中问了好多用 AI 的人都一头雾水🥲

做爱前戏实用教程
（技巧+科普，10-20分钟高效版，直接干货） 1. 前戏核心原理（30秒科普） 大脑是最大性器官：前戏10-15分钟让女性大脑释放催产素+多巴胺，阴道壁充分充血、自然润滑（避免干涩痛），男性海绵体血流更足，硬度持久翻倍。 高潮阈值降低：充分前戏让双方高潮更容易同步，爽感提升2-3倍。 目标：让对方“湿到滴水/硬到发痛”再插入，插入即高潮。 2. 黄金4步流程（顺序做，绝不踩雷） 第1步：氛围+沟通（1-2分钟） 调暗灯光，说一句：“今天我想慢慢把你玩湿。”（瞬间拉高期待） 直接问：“哪里最敏感？想被怎么摸？”（实时反馈=最强技巧，比乱摸强10倍） 第2步：全身点火（5-7分钟） 从非私处开始：脖子、锁骨、腰窝、大腿内侧、耳后。 技巧： 手掌大面积贴皮肤游走（温度+压力变化最刺激）。 指腹轻刮→画圈→轻捏，节奏忽快忽慢。 吻：轻咬下唇 → 舌尖浅探 → 脖子和耳朵附近轻轻抚摸吹气 禁忌：别一上来直奔乳头和私处，先吊胃口。 第3步：重点攻击（8-12分钟）
女性优先（90%需要）： 乳头：舌尖绕圈轻舔 → 吸吮 → 手指轻轻捻（像弹钢琴，别用力拧）。 阴蒂：先隔内裤按压 → 湿透后用中指+食指“画8字”或上下滑动，速度先慢后快，力度先轻后重。 阴道口：两指浅插画圈，配合阴蒂同时刺激（G点前戏神技）。 杀器：边刺激边耳语脏话/夸她反应，视觉+听觉+触觉三重轰炸。 男性必杀（要轻轻的）： 龟头冠状沟：舌尖重点舔+吸（最敏感区）。 会阴（蛋蛋和屁眼中间）：手指轻轻按压画圈。 口交时手套弄蛋蛋，节奏同步。 第4步：同步升温（最后3分钟） 双方同时玩对方（69或手+口互攻）。 观察信号：呼吸变重、身体发抖、呻吟变高 → 立刻保持当前节奏，别换动作！ 3. 实战雷区（直接避开） 手指剪短+磨平+用润滑液（干抠=痛）。 别只死盯一个点，换节奏比换地方更有效。 对方说“轻点/快点”立刻执行，别猜。 前戏不够就别插，强行进=双方都爽不了。 照这个流程，15分钟前戏，插入后高潮概率提升3倍以上。
去实践，玩得开心最重要！

为什么流传 “等 9 月再炒”？（四大硬核原因） 1）“五穷六绝七翻身、八低迷”—— 上半年后段天然弱 5 月：“Sell in May”，资金避险、调仓，历史平均负收益。 6 月：半年末 + 缴税 + 银行揽储，流动性全年最紧，经常砸盘。 7 月：中报预告、分化大，叫 “翻身” 但多是反弹，难有主升。 8 月：中报落地、政策空窗、交投寡淡，全年第二弱月。 → 5–8 月：赚钱效应差、回撤大、容错率低，老股民干脆 “空仓等 9 月”。 2）9 月 =“金九银十” 起点，资金 + 政策双松 资金面： 半年考核结束，机构仓位重置、新资金进场。 银行信贷下半年更宽松，理财、险资入市意愿强。 政策面： 中报出完，业绩真空期，炒预期、炒政策（十五五、四季度稳增长）。 国庆前维稳、四中全会 / 重要会议预期，利好政策易落地。 历史数据（2010–2024）： 9 月上涨概率60%，平均涨幅 **+1.02%**。 近 5 年：4 涨 1 跌，“九月魔咒” 已弱化。 3）9 月是 “成长主线回归” 窗口，容易出大妖 3–4 月炒消费 / 稳增长；5–8 月防御、轮动快；9 月资金偏爱科技成长。 近几年 9 月主线： 2021：新能源（锂电、光伏） 2022：电力设备（风电、光伏） 2023：AI 算力（CPO、服务器） 2024：中特估 + 金融 2025：AI + 半导体 → 9 月易出趋势大票、连板妖股，赚钱效应强。 4）年底 “排名战”，9 月必须发力 公募 / 私募全年考核在 12 月，9–10 月是最后冲刺窗口，重仓、拉净值、做排名。 资金抱团主线、放大波动，行情更猛、机会更多。 二、一句话总结（好记版） 5–8 月：流动性紧、业绩雷多、政策空窗 → 易跌难涨、少做或空仓。 9–10 月：资金松、政策暖、业绩真空、机构冲刺 → 金九银十、好做、多做。

川普在买什么股票？美国政府道德办公室（OGE）发布的有川普总统提交的定期交易报告，链接 ，报告主要集中在2026年1月至3月期间，川普的美股交易记录，当然应该都是其经纪人的操作。 报告披露的是川普相关申报主体在一定期间内发生的证券买卖交易，核心看点不是“他有多少钱”，而是：交易规模极大、交易数量极多、涉及 AI/半导体/国防/GovTech/券商/加密等高度政策敏感板块，因此它的政治伦理和市场信号意义都很强。 uiver 在昨天的的文章中 OGE 文件披露了 “thousands of stock transactions”，并点名包括 Nvidia、Robinhood、Boeing、SanDisk、GE Aerospace 等股票买入。 如果这只是普通富豪调仓，市场意义有限。但问题在于，申报主体是总统相关披露，且标的集中在美国政策最敏感的几条主线： 1）AI / 半导体：Nvidia、Intel、Dell、SanDisk 这类标的，与 AI 算力、芯片制造、出口管制、数据中心建设、供应链回流高度相关。 2）国防 / 政府技术：Palantir、Boeing、GE Aerospace 与政府合同、国防预算、航空航天、国家安全支出高度相关。 3）加密 / 券商 / 零售交易：Coinbase、Robinhood 与加密监管、金融市场监管、零售投资者政策相关。 不能把它当作买入信号，但可以把它当作情绪和政策叙事信号。原因很简单： 第一，披露是滞后的。5 月 8 日披露的交易，很多发生在 1 月到 3 月。等普通投资者看到时，价格、估值、政策预期可能已经变了。 第二，金额是区间，不知道真实仓位权重。比如 100 万美元和 500 万美元，在同一个披露区间下，意义完全不同。 第三，不知道是否已经卖出。278-T 披露的是历史交易，不是实时持仓。 但可以把它作为一个主题雷达，显示出一个高度政策敏感的资产组合正在大规模调仓。这份披露强化了几个主线：AI 算力、美国半导体再工业化、国防科技、政府数字化、加密金融基础设施