《🔥如何使用DeepSeek选股炒股，让收益跑赢95%的散户？六年股民实战分享！》 本文为入市六年老股民的真实实操心得，全程落地可复制，无空泛理论。 一、炒股六年亏掉一辆车，直到我换了一种选股方式 先上一组真实数据：我今年的收益率是37.6%。不算惊人——肯定比不过那些抓到翻倍妖股的幸运儿。 但支付宝给我弹了一个提示：「你的收益超过了95%的基民和股民」。那会儿我才意识到：原来A股里大部分人今年压根没赚到钱。 我炒股六年，前五年都在亏。不是小亏，是把一辆本田雅阁亏进去的那种。我试过追涨停板、学过波浪理论、研究过缠论、还花过8000块报过一个「游资操盘手」的课。结果呢？亏得更快了。 后来我终于想明白了一件事：我根本不是在做投资，我是在赌博。我所谓的「选股」就是刷雪球看谁被讨论得多、看东方财富的评论区哪只票热度高、看哪个大V又发了代码。 我没有做过哪怕一次完整的公司基本面分析——因为我根本不知道怎么做，也没有时间做。直到DeepSeek出现。 梁文锋的幻方量化是DeepSeek的母公司——中国最顶级的量化对冲基金之一。他们训练出来的AI模型，骨子里就带着金融分析的基因。这个工具让我第一次觉得——原来一个散户也可以像机构那样做研究。 今年我选出来的每一只股票，都经过了DeepSeek至少三个维度的深度分析。没有一只是因为「听别人说好」就买的。这篇文章，就是我今年用DeepSeek选股的全套方法论。 二、DeepSeek选股的「铁三角」——基本面+技术面+情绪面 机构选股不是靠「感觉」或者「消息」——他们靠的是一套系统化的分析框架，覆盖三个核心维度：基本面（这家公司值不值得买）、技术面（现在是不是买入的好时机）、情绪面（市场其他参与者在想什么）。 散户和机构最大的差距就在于——散户三个维度一个都不看（或者只看技术面画几条线），机构三个维度都有专职团队覆盖。DeepSeek帮我把这三个维度的分析能力，从「机构专属」变成了「散户可及」。 三、基本面分析——五个提示词挖出财报里的「隐藏信息」 基本面分析是选股的核心。但A股有5000多家公司，每家公司的年报动辄两三百页——你就是辞职在家全职读也读不完。 DeepSeek的价值就是：它能在几分钟内啃完一份年报，帮你提炼出最关键的信息。但不是你随便问一句「这家公司怎么样」就行——你得问对问题。以下是我反复验证过的五个「挖金问题」，每一个都对应一个具体的选股逻辑。 第一问：盈利质量——公司赚的是真金白银还是纸面利润？ 很多公司报表上的净利润很好看，但实际上根本没收到现金——全是应收账款。 你要让DeepSeek帮你做这个「揭老底」的检查：「分析[公司名]最新年报，计算经营性现金流与净利润的比值（近三年趋势），检查应收账款占营收的比例是否异常上升，判断公司的盈利质量是否存在水分」经营性现金流长期低于净利润、应收账款增速持续高于营收增速——这两条红灯同时亮起，直接pass。 我今年用这个提示词排除了至少4只「看上去很美」的股票。 第二问：成长持续性——增长是加速还是减速？ 看增长不能只看「有没有增长」，要看「增长的加速度」。连续三年营收增长30%-25%-18%，增速在递减——这是成长性衰竭的信号。 提示词：「分析[公司名]近三年营收和净利润的同比增速变化趋势，计算复合增长率，判断公司的成长是加速还是减速，分析减速的主要原因是否具有持续性。」 第三问：护城河——凭什么竞争对手抢不走它的生意？ 毛利率是企业护城河最直观的量化指标。如果一家公司能连续多年维持高于行业的毛利率，说明它有某种竞争对手无法轻易复制的东西——品牌、技术专利、网络效应、规模优势。 提示词：「对比[公司名]与同行业头部公司的毛利率、净利率、ROE三年趋势，分析该公司的竞争优势来自哪里，护城河是变深了还是变浅了，哪些因素可能威胁其竞争地位。」 第四问：隐藏雷区——财报附注里藏着的「定时炸弹」 这是DeepSeek最让我惊艳的能力之一——它真的会去「读」财报附注。而财报附注里往往藏着上市公司最不想让你看到的东西。大额对外担保、关联交易占比异常、商誉减值风险、存货跌价准备不足——这些对于普通散户来说是「天书」一样的存在，DeepSeek能像侦探一样找出来。 提示词：「仔细阅读[公司名]最新年报的附注部分，找出可能存在风险的会计科目（重点关注：商誉、应收账款账龄、关联交易、对外担保、存货减值计提是否充分），逐一评估风险等级。」 第五问：估值合理性——现在的价格到底贵不贵？ 最后一步才是看价格——很多散户把这个顺序搞反了，一上来就问「这只票现在能不能买」。正确的顺序是：先确认公司质量过关，再判断价格是否合理。 提示词：「计算[公司名]当前PE/PB/PS，与近五年历史区间和同行业均值进行对比，结合公司的成长性和盈利质量，评估当前估值处于什么水平，是被高估、合理还是低估。」 【基本面分析速记卡——五个必问DeepSeek的问题】 一、盈利质量：经营现金流/净利润比值？应收账款是否异常？ 二、成长持续性：近三年营收和利润增速是加速还是减速？ 三、护城河：毛利率vs同行？竞争优势在变深还是变浅？ 四、隐藏雷区：商誉/关联交易/对外担保/存货减值——逐一排查 五、估值合理性：当前PE/PB处于历史什么位置？和同行比呢？ ▲ 五个基本面提示词让DeepSeek在几分钟内完成一个分析师团队几天的工作量 四、技术面分析——用DeepSeek找到「基本面好+买点对」的交集 基本面分析告诉你「这只股票质地好不好」，技术面分析告诉你「现在买时机对不对」。两者缺一不可。好公司在错误的时间买入，照样亏钱。 DeepSeek在技术面分析上有一个独特的优势——因为它背靠幻方量化的技术基因，它对技术指标的解读远比普通的「看图说话」要深度。 我最常用的三个技术面分析方法是： 第一，均线系统——让DeepSeek判断当前股价在所有重要均线（5/10/20/60/120/250日）中的相对位置，是典型的多头排列还是空头排列； 第二，量价关系——成交量是价格走势的「燃料」，放量突破关键压力位是真突破的可靠信号，缩量上涨则需要警惕；第三，技术指标共振——不会只看一个指标，而是让DeepSeek同时检查MACD、KDJ、RSI和布林带，只有在多个指标同时发出相似信号时才认为信号有效。 一个特别实用的提示词模板：「分析[股票名]近三个月的日K线走势。 第一步：判断当前均线排列状态（多头还是空头）； 第二步：分析近一周的量价配合情况； 第三步：检查MACD、RSI和布林带是否出现背离或共振信号。 综合以上三个维度，给出当前是否适合介入的技术判断。」 ▲ 技术面不是画几条线就完事了——量价关系+指标共振才是核心 五、情绪面分析——让你在市场疯狂时保持冷静的「AI保险丝」 这个维度是散户最容易被收割的地方。一只股票基本面很好、技术面也发出了买入信号——但如果你是在市场情绪最高涨的时候追进去的，很可能买在了山顶上。 DeepSeek可以做舆情追踪：你让它搜索目标股票最近一周在全网（微博、股吧、雪球、新闻）上的讨论，统计正面/负面/中性评价的比例，再和前一阶段的数据做对比——如果正面情绪在短时间内剧烈升温，往往意味着短期过热。 还有一个冷门但好用的用法：让DeepSeek帮你「反向思考」。 当你特别看好一只股票的时候，不要问它「这只股票有什么投资价值」——你已经先入为主了。而是问它：「如果这只股票未来半年跌了30%，可能是哪些原因导致的？请列出所有可能的风险因素，包括那些市场上目前没有人讨论的潜在风险。」 这种反向提问会让你在情绪高涨的时候保持一份清醒——这份清醒在牛市中可能让你「少赚」，但在熊市中能救你的本金。 ▲ 全网舆情追踪+反向思考——AI帮你在大众疯狂时守住理性 六、我的完整选股流程：从5000只到最终2-3只 以上三个维度单独来看都很有用，但真正的威力在于把它们串成一套系统化流程。以下是我今年优化了至少五个版本之后沉淀下来的完整选股六步流程： 第一步：行业筛选。 不直接从5000多只股票里选——那太多了。先用DeepSeek做行业比较分析，找出当前处于景气上行周期的3-5个行业赛道。 提示词：「对比以下五个行业近期的景气度指标（营收增速、库存周期、政策环境、机构持仓变化），推荐两个最值得关注的行业并说明理由。」这步做完，选股范围从5000只收缩到了大概三四百只。 第二步：基本面初筛。 在目标行业内，用五个基本面提示词（第三节的方法）对行业龙头和主要竞争对手逐一做快速扫描。 重点关注两个「一票否决」指标——经营现金流长期为负的、应收账款增速持续超过营收增速的，直接排除。这步做完，候选池缩小到20-30只。 第三步：财报附注深挖。 对候选池里的每一只股票，用「隐藏雷区」提示词做一次深度排雷。商誉占比过高的、大额对外担保的、关联交易占比异常的——标记出来，结合具体情况判断是否继续保留。 这步很关键——今年帮我在一只非常火的消费股上发现了巨额商誉减值风险，避免了一大笔潜在亏损。 第四步：估值判断。 在排雷之后的池子里，逐一做估值分析。当前价格处于历史估值区间的什么位置？和同行业相比是高是低？结合公司的成长性判断当前估值是否合理。这步做完，候选池缩小到8-12只——剩下的都是「基本面过关+价格合理的优质标的」。 第五步：技术面择时。对着这8-12只股票，逐一用技术面方法判断当前是否适合介入。重点看均线排列状态和量价配合——只有「多头排列+放量企稳」的才列入买入备选。这步做完，真正准备出手的只有3-5只。 第六步：仓位分配和止损预设。最后一步不是选股，是「管钱」。每只股票分配多少仓位？总仓位不超过多少？每只的止损线设在哪里？这些我都会让DeepSeek基于我的风险偏好给一个参考建议，最终自己拍板。 铁的纪律是：任何一只股票，单笔亏损不超过总资金的2%。这个比例看起来很保守，但它保证了你即使连续犯错十次，本金也就亏20%——还能东山再起。 ▲ 六步完整选股流程——从5000只到2-3只，每一步都有明确的筛选逻辑 七、用DeepSeek选股最容易犯的三个致命错误 致命错误一：让DeepSeek直接推荐股票代码。 「帮我推荐三只这个月最值得买的股票」——这是最危险的问题。DeepSeek可能会给你一个答案，甚至包含看起来很具体的目标价和理由。但AI的「推荐」本质上是基于历史数据的模式识别，它既不预测未来，也不为你的亏损负责。 正确的问法永远不是「推荐什么」，而是「帮我分析这个」。你是最终的决策者，AI是你的研究助手——这两个角色绝对不能模糊。 致命错误二：用DeepSeek的结论代替自己的判断。 DeepSeek说「这家公司基本面良好」——你看了觉得有道理——然后买了。请注意你的决策链条：你唯一的判断依据是「AI说的」。这就是所谓的「外包式决策」——看起来你做了研究，实际上你把最关键的判断环节外包给了一个语言模型。 正确的做法是：DeepSeek提供数据和角度，你用这数据和角度形成自己的独立判断。如果DeepSeek的分析中有任何一点你不能用自己的话解释清楚——那就不要基于这个分析做决策。 致命错误三：只分析不跟进——买入之后的监控比买入之前的研究更重要。 选股和买入只是投资的开始。买入之后公司基本面有没有变化？行业环境有没有发生改变？当初买入的理由还成立吗？这些问题的答案每天都在变化。 我给自己定了一个规矩：每两周至少对持仓股做一次快速体检——把最新的公告和新闻喂给DeepSeek，让它判断「买入逻辑是否发生实质性变化」。 如果没有变化，继续持有；如果逻辑被破坏，果断离场——不管盈亏。这一条纪律，比任何选股方法都重要。 ▲ 三个致命错误：让AI直接推荐/外包式决策/买入后不再跟进——每一条都可能让你亏掉本金 八、写在最后：DeepSeek没有让我变成「股神」，但它让我不再当「韭菜」 37.6%的收益率不算高——在牛市中很多人能做到更高。但我的收益率和那些靠运气或者牛市赚到的有一个本质区别：我知道自己为什么赚了这些钱。 我每一次买入都有明确的、可以被事后验证的理由；我每一次卖出都有根据的、可以复盘和反思的逻辑。这种「知道自己为什么赚、为什么亏」的能力，比任何一只牛股都重要——因为牛股是一次性的，而正确的选股方法论是可以复制的。 DeepSeek的母公司幻方量化有一句话我很喜欢：「量化不是预测未来，而是管理不确定性。」 这恰好是对DeepSeek在选股中角色最精准的描述——它不能告诉你下一只翻倍股在哪里，但它能帮你把「不确定的赌博」转变为「被管理好的风险」。 它能让你看到一家公司财报里隐藏的危险信号、让你在情绪过热时多一份冷静、让你在做决策时有数据和逻辑的支撑。 这些事情看起来很朴素，但如果你炒股超过三年就会明白——让人在股市里长期亏钱的不是「运气不好」，而是不懂得避开那些本该提前看到的风险。 DeepSeek帮我的不是「赚得更多」，而是「亏得更少」。而在A股这个市场上，活得久比赚得快重要一万倍。 以上内容为转载，非小龙先生的原创。我在思考，既然DeepSeek可以拿来选股和炒币，当然也可以拿它来选币炒币。我已经在实践了，你也可以的！ #DeepSeek# #炒股# #炒币# #AI炒股炒币#

求职系列（3）：如何准备面试 面试准备这件事，大部分人的做法是打开一个面经合集，从第一题背到最后一题。背完觉得自己OK了，但一上场发现面试官根本不按套路出牌。 因为你准备的是答案，但面试考的是能力和内核。答案是死的，能力是活的。面试官稍微换个角度追问，背答案的人就卡壳了。 每个人的技术方向和项目经历都不一样，我没法告诉你具体该准备什么内容。 但准备面试这件事本身是有方法论的，我自己用了很久，效果极好。 1.面试前：做好背景调查 很多人准备面试只盯着技术和专业能力进行准备，但更重要的是需要了解：你要去的那家公司、那个团队、那个岗位到底是什么情况。 你至少要搞清楚几件事： 1.这个岗位的 JD 里哪些是核心要求，哪些是凑数的。 JD 里列了十几个技能点，不可能每个都是硬性要求。找到那两三个反复出现的关键词，那才是这个岗位真正需要的能力。你的准备应该围绕这些核心点展开，而不是面面俱到。 2.这个团队在做什么业务，目前处于什么阶段。是新业务在探索期，还是成熟业务在优化期。 探索期的团队更看重你的学习能力和抗压能力，成熟期的团队更看重你的系统设计和深度优化经验。知道这些，你在面试中举例子的时候就能挑最匹配的来讲。 3.面试官是谁，他的技术背景是什么。LinkedIn、GitHub、技术博客，能查到的都查一下或者找HR、猎头大概打听一下。 不是让你去讨好面试官，是让你知道对面坐着的人关注什么方向，他大概率会从自己熟悉的领域出题。 这些信息花不了你多久，但能让你的准备精度提升一个量级。盲目准备就像不看地图就出发，方向都没对，走再远也是白走。 2.简历：每次重要的面试都应该微调 一份简历走天下，这是大多数人的做法，也是大多数人的错误。 你的简历不应该是一个固定文档。每次投递不同的岗位，简历都应该做针对性的微调，调整侧重点。 同样是你做过的三个项目，投 A 公司的基础架构岗，你应该把偏基础设施的项目放在最前面，展开写；投 B 公司的业务开发岗，你应该把业务复杂度高的项目提上来。 项目还是那些项目，但排列顺序和展开深度不一样，给面试官的第一印象就完全不同。 项目描述里的技术关键词也要和 JD 对齐。不是让你编，是你确实用过这些技术，只是之前没在简历里强调。JD 里提到了 Kubernetes，你的项目描述里就把容器编排相关的工作写清楚。面试官扫简历的时间可能只有 30 秒，关键词匹配度直接决定你能不能进入下一轮。 还有一点：简历上写的每一个点，你都要能展开讲三分钟。写了不能讲的东西，就是给自己埋雷。 面试官最喜欢挑简历上看起来很厉害的那一行追问，你要是讲不清楚，可信度瞬间崩塌。 3.模拟面试：最被低估的准备方式 技术知识可以看书学，但面试能力只能通过模拟来练。 这两个东西完全不同。你可能对某个技术点理解得非常透彻，但一开口就是一团浆糊，说了五分钟面试官都没听明白你在讲什么。知道和说出来之间，隔着一条巨大的鸿沟。模拟面试就是在填这条沟。 1️⃣ 自己给自己模拟面 每次太久没面试，我都会给自己来一轮。步骤很简单： 1. 写一份题单，围绕你的技术方向和项目经历出题 2. 只有题单，不写答案。答案在你脑子里，写出来就变成了背诵而不是思考 3. 开始回答，全程录音 4. 回放录音，审视自己的状态、表述和内容质量。哪些点回答得不够顺畅、哪些知识有盲区、哪些表达可以更精炼，全部记下来 5. 没答好的点记录成清单，下一次模拟面的时候加进题单 6. 循环迭代 这个方法的核心在于录音回放。你以为自己说得很好，回放的时候会发现各种问题。有些点你以为很熟，一开口才发现根本组织不出来清晰的表达。语速太快、逻辑跳跃、关键信息遗漏，这些问题你在说的时候根本意识不到，录音不会骗你。 2️⃣ 找人模拟面 自己面自己有一个局限：你没法模拟真实面试中的压力和追问。 自己问自己的时候，你知道答案是什么，潜意识里会绕开那些你不擅长的方向。但真实面试中，面试官偏偏就会往你不舒服的地方追。 如果条件允许，找一些对应方向有经验的人给你做模拟面试。可以是朋友、同事，也可以是网上的付费 mock interview 服务。关键是对方要能问出有质量的追问，而不是照着题库念。好的模拟面试官会根据你的回答临时追问，逼你暴露出真实的知识边界。 模拟面试之后一定要要反馈。不只是哪些题没答好，更重要的是你的表达方式、沟通节奏、回答的结构性，这些东西自己很难察觉。 3️⃣ 每次正式面试都录音 这一条很多人不知道，但非常重要。 每次正式面试全程录音。重要的面试结束后回放复盘，哪些问题答得好，哪些答得拉垮，面试官的追问你有没有接住。 没过的面试，100% 复盘。 没过一定有原因。是技术深度不够？是表达不清晰？是某个项目细节被追问到了盲区？找到原因，下次就不会在同一个坑里摔两次。 过了的面试也值得复盘。哪些回答让面试官眼前一亮，哪些问题的回答框架可以复用到其他面试中。好的经验要提炼出来变成你的标准打法。 项目复盘：提前把坑填了 面试中 80% 的追问都围绕你的项目经历展开。 项目复盘不是把你做了什么列一遍。面试官不关心你用了什么技术栈，他关心的是你为什么做这个选择、做的过程中遇到了什么问题、你是怎么解决的、如果重来一次你会怎么改。 每个你打算在面试中讲的项目，至少要想清楚这几个维度： 这个项目的业务背景是什么，你在里面承担什么角色。别一上来就讲技术细节，面试官需要先知道 context。 技术方案为什么这么选，有没有考虑过其他方案，为什么没选。这个问题回答得好，比你把技术方案本身讲得多精彩都有用。因为它展示的是你的决策能力，而不只是执行能力。 遇到了什么困难，怎么解决的。最好是真实的困难，不要编。面试官见过太多人了，编的故事一追问就破。 最终效果怎么样，有没有可量化的数据。性能提升了多少、成本降低了多少、效率提高了多少。没有数据的项目复盘就像没有 benchmark 的性能优化，缺乏说服力。 心态：面试是一个训练过程 很多人把面试当成考试，一次没过就觉得自己不行。 面试能力和任何能力一样，是可以训练的。每一次面试都是一次实战，每一次复盘都是一次参数调优。面的越多、复盘越勤，你的面试模型就越准。 前几场面试表现不好很正常，就当是 热热身。不要把你最想去的公司放在第一个面，先拿几个没那么在意的 offer 练手，把状态调到最好再去面你的 dream company。 面试这件事，准备的上限很高。 你永远可以更了解对方公司、永远可以把项目讲得更清楚、永远可以把表达打磨得更精炼。 但也别追求完美到焦虑，准备到你觉得能自信地坐在面试官对面聊天的程度，就够了。

在胡志明市，这家开了近 70 年、连年拿米其林必比登的老字号 Phở Hương Bình，人均只要4 美金，直接拿币安 App 扫码付款。 朋友@bitboyalpha 说这趟在越南全程没碰过现金。靠的就是本地国民码 VietQR：打开币安 App 一扫就付，流程跟支付宝、微信一模一样。 汇率也友好。币安折算下来磨损约 1%，对比境外刷卡普遍 3% 的货币转换费、机场换汇、外卡取现，对短途旅游很香了。 不是只有大商场，路边小面包店 0.74 USDT、路边摊两杯咖啡总共 5 块钱、甚至给人 MoMo (本地电子钱包）转 10,000 盾≈3 块，都走币安 退款也快，新山一机场一笔，原路退回 0.77 USDT，3 秒到账。 一趟下来，之前特地取的现金，一分没花又拿回家😂

性爱小技巧:舔穴教程 让她躺下、腿分开之后，先别跪进正中间埋头。 跪偏一点，侧脸贴近大腿根，让她先感觉到你的呼吸和颧骨温度，而不是舌头。手掌贴在她耻骨上方，掌根轻轻往下压，不是揉阴蒂，是把整片外阴往骨盆里“按实”。很多女生这时会自己把腰沉下来——这比任何预热动作都准。 原则只有一句：先让这块肉充血，再决定舌头落在哪。 第一层：把整片外阴当成一块皮肤，不当成“洞” 多数人一上来就找缝。更好的做法是把大阴唇、会阴、阴阜当成同一张皮。 • 舌面放平，从会阴斜着舔到一侧大阴唇外侧，再换另一侧。像在擦一块已经微湿的皮肤，不钻缝。 • 嘴唇含住一侧大阴唇，含住后不要猛吸，含住停半秒再松开，让血流回来。左右各两三次就够。 • 鼻梁或下唇贴着阴阜，左右缓慢蹭，阴蒂只被连带擦到，不作为目标。 这一层成功的标志不是她叫，是外阴从“软薄”变成“饱、热、微肿”。肿起来之后，后面所有动作都会被放大。 翻车点：一直沿着中间那条缝上下刮。那会又干又痒，还容易让她夹腿。 第二层：阴蒂先当“开关”，不当“按钮” 包皮还盖着的时候，阴蒂头不是你的主攻点。主攻点是包皮和阴蒂头交界的那一圈。 三种吃法轮换，不要连用同一种超过十几秒： 1. 覆：整个舌面盖住包皮区域，几乎不动，只做极小幅度的左右挪。像热敷。她会先觉得“被包住”，而不是“被戳”。 2. 刮：舌尖放平，从阴蒂下方往上轻轻刮过包皮，刮完停一下。不要来回刷。 3. 含：嘴唇包住阴蒂+包皮，吮一下立刻放。吮的目的是把血吸到表层，不是把阴蒂当吸管。 她突然夹腿、手按你后脑、或发出短促吸气，说明这一层对了。对了就锁住当前幅度，不要奖赏自己加速。加速是后面的事。 牙齿碰阴蒂是硬伤。下巴收、嘴唇先包住，舌头再出来。 第三层：露出阴蒂头之后，用“点、扫、贴”而不是“转圈刷盘” 包皮可以用拇指外侧极轻上推，推一点就停，不要把阴蒂头完全扒出来长时间晾着。 露出之后三种动作，按她的反应选，不按固定次数： • 点：舌尖点顶部，点完离开。适合她已经抖、但还没到窗口。 • 扫：从阴蒂下方扫过顶端，一下比一下稍长，但力度不加。适合她腰开始往上送。 • 贴：整片舌面贴死，左右只挪几毫米。适合她说“别停”但又受不了太尖的刺激。 一个很少有人用、但很有效的缓冲：每做一小段尖刺激，立刻改成用下唇含住整个区域，静止两秒。阴蒂被含住时，高潮不会掉，敏感度却能缓一口。这比“狂舔十秒再休息”稳得多。 手什么时候进，进了做什么 不要因为教程里都写“一边舔一边扣”就马上进。手指进去的时机是：外阴已经湿、阴道口自己在吸、她有往下坐或把穴往你脸上送的动作。 进之前用她自己的水，不要另找润滑硬塞。 进去之后先别找G点表演。指腹朝上，只放到能感觉到那块略粗糙、略肿的区域（多数人在入口内大约两指节、朝肚脐方向），停住，让她适应填充感。舌头继续在外面工作。 内外配合不要同步画圈——同步很容易变成两套噪音。更好的错位： • 舌头在阴蒂上做短、密的刺激时，里面的手指几乎不动，只抵着那块软肉。 • 舌头改成大面积贴住时，里面才做很小的“过来”或缓慢按压。 她快到时，手指幅度要变小、频率可以略增；幅度一大，她会从快感里掉进“被搅”的感觉。 高潮窗口：两种完全不同的收法 窗口信号通常一起出现：呼吸乱、大腿内侧持续绷、阴蒂变硬、腰自己送上来、声音变短。 收法 A：送过线 舌头改成小幅度、密集的左右扫或点，手指在那块软肉上做短促的“过来”，幅度极小。到了之后不要立刻撤离，改舔阴蒂外围或含住整片，帮她把余波多送几秒。 收法 B：先抽一层再给 窗口刚出现时，舌头改成极慢、整面贴住，手指几乎停住只按。她会自己把腰送上来找速度。等她主动找了，再突然回到密集小幅度。这一下通常比一直加速更狠，也更像“被你控制着到”。 两种都比“发现她要到了就拼命加快”干净。一直加速的结果经常是她夹腿、躲开、或高潮又浅又短。 高潮刚过，阴蒂会刺痛过敏。立刻改含大阴唇、舔大腿内侧，或只把嘴唇贴在阴阜上呼吸。给她三十秒到一分钟。阴道如果还在一收一放，可以把舌头或手指停在原处跟着那个节奏，不要另起一套动作。 位置可以换，技术不用换 躺着只是最省事的一种。同样的感觉层可以搬到： • 她坐你脸上：你少用“点”，多用“覆”和“贴”，不然容易顶太死。 • 侧躺，上面那条腿架你肩上：适合单侧大阴唇+阴蒂斜舔，她更容易放松腹肌。 • 你仰躺、她跪骑过来：她能自己调角度，你负责稳定舌面，让她来找。 换位置不是为了花活，是为了让她骨盆能自己参与。骨盆一参与，比你舌头再快都有效。 真正决定质量的四件事 1. 舌头始终湿。中途抬头咽一口，或用手指把她的水抹上来，干舔是最常见的减分。 2. 她说“轻一点”“慢一点”立刻照做，说“就这样”就锁死，不加戏。加戏是翻车第一名。 3. 不要全程盯着阴蒂。外阴充血不够时，阴蒂再怎么舔都是表面刺激。 4. 时间别贪。有效的是前面把整片舔热、中间找到一种她认的幅度并守住、后面在窗口里做选择。二十分钟里如果有八分钟是对的，已经比四十分钟乱舔强。 按感觉层走，她记住的不是“你很会舔”，而是“你知道什么时候该停、什么时候该把她按在那条线上”。这和只会狂攻阴蒂，不是同一件事。

太好了！太好了！太棒了！有救了！ dappOS出了一个ai产品，叫xBubble。 它是一个低提示词AI，啥叫低提示词AI呢，就是直接能把一句很短、很随便的话，直接变成完成好的工作，不用你自己去折腾提示词、选模型、调试、写技能。 🔗 上周，我朋友需要准备一场产品路演 PPT。 以前他会打开 Claude，试了七八个不同的 prompt，从最开始的“帮我做 15 页 PPT”，到后面具体要求“每页用 bullet points + 数据可视化”，改了三次结构、换了两次设计风格，花了快两个小时才勉强满意。 现在用了 xBubble，他只说了一句：“帮我做一份关于 AI 操作系统的产品路演 PPT，要 12-15 页，包含市场数据和视觉效果。” Bubble Pilot 直接匹配到合适的 SOP，十几分钟就给他生成了一份结构清晰、配色专业、数据图表完整的 PPT，连配图和演讲备注都一起做好了。 他只微调了两处，就直接能用了。省下来的时间，他拿去好好完善演讲稿，整体准备效率提升了很多。 这太牛逼了！ 完全解决了我的痛点！ 因为我不是ai专家，我是普通人，专家会写 prompt、会用工具、会编 skill，几分钟就出好结果。   而我这种普通人，要花大把时间研究、调试、踩坑，最后还可能不满意。 xBubble 把这个“学习 AI、操作 AI”的负担全部交给 AI 自己，我们只需要说要干啥就行了。 这个AI有两个核心部分组成。 一个叫Bubble Pilot，AI 替你用 AI。 你发一句短请求 → 它自动判断任务类型 → 找最合适的“标准流程（SOP）”去执行 → 没有就用通用模式 → 结果直接给你。 另外一个叫ubble Engine：AI 自己学习 AI。 它在后台不停研究任务、生成各种解决方案、测试哪个最好，然后把最好的方法固化成“标准流程（SOP）”，下次别人再提类似需求就直接用，越来越聪明。 然后运行环境也有两种。 Bubble Computer：云端的项目工作间。适合复杂、多步骤的大任务（比如调研+写报告+做图+核查），全程自动，不用你管中间步骤，一次就把最终成果给你。 Bubble Personal：本地模式。可以操作你电脑里的文件、浏览器、日历等，但所有危险操作安装软件、系统改动都在云端沙箱里做完就销毁，很安全。 他们的这句话我很喜欢⬇️ AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，用户只需陈述目标。

刚开始使用龙虾的时候有个问题一直没想明白❓： AI Agent 已经可以写代码、查数据、做决策了， 但它要"花钱"买一个 API 调用的时候， 还是得等人类手动去付。 这不太对劲吧？ 就像你雇了一个效率极高的员工， 但他每次买个工具都得先来找你刷卡，如果你没授权他就会干等着—— 那他快又有什么意义？ 我们 今天发的Agent Payments Protocol 让我觉得： 这个断层终于有人来补了! 让 Agent 在授权范围内自己完成支付，金额、对象、用途都锁在协议里。这就是Agent经济的开始吧？两个互不认识的 Agent， 用协议代替了"人类之间互相认识"这个过程， 信任直接写进合约，不靠关系靠代码。 某种程度上， AI Agent经济在重新发明我们花了几千年建立起来的那套商业信用体系， 只是快了很多很多倍。 我们的Agent Payments Protocol就是 让 Agent 自己跑完整个商业流程，从报价到结算，全程不需要人插手。 并且！ APP 是完全开放的协议，设计逻辑跟 Email、HTTP 一样： 不是某家公司的产品，是所有人都能用、能建的基础设施。 首批加入的名单包含： AWS、阿里云、Ethereum 基金会、Solana、Uniswap、Base… 也许我们正在见证一个未来称之为“奇点”的时刻...... #OKX# #AgentEconomy# #OnchainOS#

现在真的是年轻人，直接把我们这种老登按在地板上摩擦了。 上周末去了两天 Apple 给大学生办的「学以智用」。 主题很简单：用 AI 加上自己学的东西，做出能跑的应用或交互程序。 结果现场一圈看下来，有人把宇树机器人接上 AI，做成能交互的装置，有人做了冰箱猫管家。 还有人把红外传感器和 AI 绑在一起，搭了套能分析和捕捉野生动物活动、观察大自然的系统。 艺术方向、女性疗愈方向也都有人在做，类型多到我没想到。 更离谱的是台上分享的那些博主，个个小红书 15 万粉起步，还都是大学生，甚至有 13 岁的学生。 真的不服不行啊~ 我坐在台下全程点头如捣蒜，一句「我是 AI 博主」都没敢说出口，怕被当场拆穿。只能默默学习。 以前总觉得代差在「谁学得更快」。 错了。 真正可怕的不是年轻人会用 AI，是他们已经跳过「讲 AI」这一步，直接把东西做出来摆在那了。 我们还在聊可能性，人家落地都快晾干了。 随手剪了个视频，走马观花看看。

真实调教极品气质人妻4P，公务员人妻玩的就是花从沙发操到卫生间，床上，震撼的近景角度4p，从身后抱起来给单男操，轮番爆操一下午，逼都快操烂了，全程完美露脸超级反差，淫语骚话撸管可射，喜欢少妇人妻必看。 完整版26分钟在推特主页置顶电报群

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