#AI# #Aibot# 新手实战合约教学-BTC 79,300 做多策略 -包含实战点位密码 很多人看到 BTC 跌到 79,500 附近的第一反应是——“完了，要破位了，跟空”。 但真正的左侧入场者看的是另一张图： •79,300-79,520 下方密集堆着多单清算簿 •这不是”支撑区”，这是燃料库 •主力不会在 80,000 上方做多接力，他们要先把这层燃料烧掉再走 所以这一笔的核心命题不是”猜方向”，而是”等屠刀挥下来之后，我站在哪个位置接”。 入场逻辑：三层挂单 2:3:5 不押单点，也不一把梭： •79,520：浅探 20%（试盘） •79,380：中位 30%（主力进场） •79,220：深探 50%（被插针时反而最该接的位置） 为什么不平均分？因为越深的位置越是别人不敢接的位置，越是清算簿被清空的位置，下面那一根的胜率就越高。 平均仓位 = 用同样的成本去赌每一个价格都成立。 2:3:5 = 我知道哪一档是真机会。 止损为什么放 78,780，而不是 79,100？ 79,100 太”舒服”了——所有人都会把止损塞在那。 舒服的位置 = 屠夫位。 止损要么不放，要么放在结构破位之外。78,780 下方是真正的形态失效区，不是心理失效区。 止损被扫这件事，从来都不是因为方向错了，而是因为放在了所有人都看得见的地方。 触发前必须再确认三件事： 1.OI 不能再涨——OI 上涨 + 价格下杀 = 还在加空头，没洗够 2.价格被拉回 79,800 / 80,000 之上——这是 CHoCH 的现场签字 3.15m 出现长下影 / 看涨吞没——不要在阴跌过程里”猜底” 三个条件少一个都不动。少一个就是赌博，不是策略。 止盈节奏：留住情绪，落袋为先 •TP1：80,150-80,260 → 平 45%（剩余保本） •TP2：80,600-80,780 → 平 35% •TP3：81,000-81,300 → 平 20% 或 trailing 第一波急拉通常发生在被动止损盘的 5-15 分钟之内。 TP1 到了就机械执行平 45-50%，不解读，不”再等等”。 “再等等”是行情送你的最贵的三个字。 执行细节（每一单都必须满足）： •Post Only 限价单（不允许 taker 进场） •OCO 同步挂止损 + 止盈 •提前几个小时把单子挂好，进入清算瀑布的时候不允许手动操作 左侧入场最大的敌人不是市场，是你自己在屏幕前的那只手。挂完单 = 把决策权交给系统，关掉盘面。 最后一句留给收藏的人： 清算簿不是支撑，它是磁铁。 你不在燃料库的位置接刀，就只能在烟花结束之后追价。 价格永远朝着流动性最深的地方走。 你要做的，是提前站在那。

💰 中小企业管仓库，终于不用再花钱买商业 WMS 系统了。 这是一套完全开源免费的仓库管理系统 ModernWMS，作者把自己做了多年的商业 ERP 里的仓储模块直接剥出来、免费开放，GitHub 攒了 1500 多 star。 以前小公司上一套仓库管理，要么花几万块买商业软件，要么用 Excel 手工记进出库、盘点对不上账、多仓库一乱就抓瞎。 换上它之后，入库、出库、库存、盘点、移库全在一个后台管，手机扫码就能操作，还支持中英文和多仓库。技术上是 .NET 7 加 Vue 3，MySQL、SQL Server、PostgreSQL 几个数据库都能接。 省下的是一整套商业仓储软件的授权费，自己的库存数据还全攥在自己手里。 GitHub：

一間原本沒人在乎的「古董級書籍資料庫」ISBNdb，是怎麼一夜之間爆紅，成為生成式 AI 大戰的核心，甚至可能身價暴漲到數十億美元？ 故事要從 Anthropic 被踢爆的「掃描與焚燒」（Scan and Burn）計畫說起。 現在網路滿是 AI 垃圾訊息（AI slop），AI 巨頭們為了防止模型「近親繁殖」退化，急需 2022 年前、純人類撰寫且經專業編輯的高品質文本。這時，擁有全球 1.1 億本實體書目錄的 ISBNdb 成了完美的「獵頭大亨」。 他們利用後台數據，秘密幫 AI 實驗室在全球大舉收購實體絕版書，用工業切紙機「砍斷書脊」高速掃描，隨後銷毀。 為了避開社會大眾對「燒書」的道德譴責，ISBNdb 還簽署嚴格保密協議（NDA），在暗處幫巨頭代購。 從月收 15 美元 API 費用的邊緣小公司，到如今掌握 AI 命脈的「乾淨數據門神」，在動輒幾千億美金估值的 AI 時代，這個神秘中間商的隱形價值，恐怕早已超越所有人想像。📈

【網絡安全】軟件類股票大跌 Anthropic在Claude AI模型中引入安全工具 網絡安全軟件類股上週五大跌，此前Anthropic PBC在其Claude AI模型中引入一項新的安全功能。Anthropic表示，新工具「掃描代碼庫中的安全漏洞，並建議針對性的軟件補丁供人工審覈。」

🚀 巨鲸不惧浮亏大扫货！Bitmine 距离 5% ETH 目标仅差一步，Strategy 持仓浮盈超 65 亿美元 🔹巨鲸动向与财库进展： @Strategy 上周以均价 86,194 美元增持 250 枚 BTC，目前持有 848,250 枚 BTC，浮盈达 65.36 亿美元。 @BitMNR 持续推进其 ETH 财库策略，距离持仓占总供应量 5% 的目标仅差约 7.7 万枚，预计约一个月后达标。其持有的 ETH 总价值达 153.19 亿美元（浮亏约 47.81 亿美元），超八成已完成质押。 🔹市场观点与链上信号： 知名交易员 @KillaXBT 指出，本周期短期投资者（STH）的 BTC 供应量再次升至过热水平，走势类似于 2023 年底部，或为市场底部已形成的又一信号。 Bitmine 董事长 @TomLeeTracker 强力看好下一轮牛市，认为资产代币化、财富代币化转移及 AI 产业链将共同推动史上最大规模的加密牛市。 👉 机构与巨鲸在熊市阶段（2025-2026年）依然动作频频，加密市场的下一波浪潮正在酝酿？你觉得底部到了吗？

这几天我不是在运营自己的 FDE 私域社群嘛，短短几天时间，涌入了1000多人。 然后就发现了一个特别让人抓狂的问题：虽然大家进了社群，但是对这些来的人，我到底了解多少？这个很难摸清。 这个用户是做什么的？有什么背景？为什么想要进群？进群想要解决什么问题？这些不聊就不知道，要一个个都聊下来，也需要花很多时间。 而且，人少的时候，挨个聊一聊，还能记一记。人一多，各种各样的身份、不同的需求、各种信息混在一起，根本就记不过来了。 经常就是突然有一个用户私信我，结果我已经忘了之前跟他聊的是什么，又得去翻聊天记录。 我相信做过运营的朋友，对这个痛点应该深有体会。 那怎么解决这个问题呢？正好最近看到网易智企·云商在做 AI 私域产品。看完产品介绍，我觉得它能帮助解决这个痛点，有几个能力非常吸引人。 1. 它可以记录和用户的互动行为、历史会话，帮助自动整理用户画像。跟用户沟通的时候，它能够辅助判断如何跟进、聊什么、怎么聊。 用户的一些喜好、之前表达过的诉求，都可以被记录下来，辅助下一次沟通。 在聊的过程当中，它也可以接入自有知识库，辅助回答客户的问题。比如对产品的一些疑问，就可以让 AI 调用知识库来回答。 2. 如果遇到特别复杂的问题，或者用户有明显的情绪风险，它就会提醒人工接手。同时，会给出这个用户的画像、历史摘要和接下来能用的推荐话术。 聊完之后，它会自动把用户的信息整理下来，提取标签、整理需求、识别用户意图。同时，也能分析团队里其他人与客户沟通的优秀方式，供大家参考。 另外，对于拥有大量企微账号的团队，网易智企·云商还提供了企微养号助理，辅助维护和巡检。 3. 在官方提到的一个女性健康管理案例中，AI 能够辅助整理用户的饮食、体重、打卡记录，并拟出方案和周报，最终由营养师复核。在没有增加人员的情况下，团队人效提升了大约40%。 所以对我来说，做社群遇到的这个问题，就是怎么样通过智能工具，把对人的了解持续积累下来。 就像一个助理一样，能及时记下用户说过的背景和需求，在之后的聊天中随时接得上。 如果你也有运营私域的痛点，不妨试一试网易智企·云商 AI 私域。想要了解的，可以直接扫下方图片的二维码。

这份清单把 300 多篇高质量工程博客收在一起，来自 Airbnb、Netflix、Uber、Stripe、Figma、Discord 等 39 家顶级公司。 按公司分好类，每篇标了主题标签和发表年份，扫一眼就知道值不值得点进去查看。 GitHub： 主题涵盖搜索、支付、架构、数据工程、性能、数据库和基础设施，都是从线上跑出来的经验。 准备系统设计面试的时候翻一翻，比看二手总结扎实得多，手上正要做架构选型也能拿来找同类案例。

Chat Control 没有死，它只是换了个马甲 在公共舆论中，“保护儿童”往往被塑造成不容置疑的政治正确。然而，欧盟近期强推的 Chat Control 法案，其真实图景却恰恰相反——这项法案的实际效果，是以牺牲 99% 无辜公民的数字隐私权为代价，去追逐那 1% 的潜在罪犯。 前不久，这项在程序正义上饱受争议的法案，凭借一个隐蔽的程序漏洞，以少数票强行通过了。 “绝妙的民主”：一场暑假前的政治偷袭 我们需要理清这场博弈的来龙去脉。 2022 年，欧盟委员会提出 Chat Control 法案，其核心条款是：允许 Meta、Google、微软等科技巨头在无需法院令的情况下，对平台上的私信进行大规模、自动化的无差别扫描，以检测儿童性虐待材料（CSAM）。事实上，这项“临时授权”自 2021 年起就已生效并多次续期。 直到今年 3 月，民意迎来了一次短暂的胜利——欧洲议会以 311 票对 228 票的绝对优势，明确投票拒绝为该授权续期，该临时授权于 4 月 3 日正式到期。 然而，政治博弈的残酷性在于它并不轻易服从民意。 7 月 2 日，欧盟理事会（即各成员国政府）绕开议会，将几乎一字未改的法案重新包装，通过“二读程序”重新提交。二读程序中藏有一个关键的规则红利：议会需要全体议员的“绝对多数”（即 710 票中的 361 票）才能否决法案，而非仅仅看“到场议员的多数”。 欧盟理事会特意将投票时间选在了暑假前的最后一次全体会议，此时大量议员已提前离会。 最终的投票结果极具讽刺性：276 票赞成，314 票反对，17 票弃权。 反对票比赞成票足足多了 38 票。但正是因为未能凑够 361 票的法定理性绝对多数，该法案在法律层面上被判定为“通过”。 前欧洲议员 Patrick Breyer 直言不讳地将这一行径斥为“对民主程序的公然蔑视”。 这一结果在海外技术社群与舆论圈引发了剧烈震荡。在 Reddit中，高赞评论字字见血： “通过只需要 276 票，否决却需要 361 票。真是绝妙的民主。” “温情提示：政客、律师和官员因‘职业保密’原则在法案中获得豁免。老大哥从不审视自己。” “作为一个坚定的欧洲一体化支持者，我不得不承认，正是这种暗箱操作，在一步步摧毁公民对欧盟的信任。” 面对“我们现在该怎么办”的提问，最高赞的回答只有冷峻的一句话：“Use Signal. Side note: Telegram is NOT encrypted.” 算法凝视与失效的审查系统 所谓的“无差别扫描”，究竟在扫什么？又是如何剥夺我们的隐私的？ 在目前通过的 Chat Control 1.0 框架下，扫描对象为未端到端加密的平台私信，涵盖 Instagram DM、Discord、Snapchat、Skype、Xbox 消息、Gmail 以及 iCloud 邮件。其技术手段主要依赖三种路径： 哈希匹配：对比已知违法图片数据库（如 PhotoDNA 技术）； AI 图像识别：试图检测未知违法图片； 文本分析：用于识别所谓的“诱骗”语言模式。 目前，采用端到端加密的消息（如 Signal、WhatsApp）尚在安全地带，但“目前”并不代表未来。 比隐私泄露更令人担忧的是，这套依靠算法维系的审查系统在现实中低效且臃肿。各项官方及权威机构的数据给出了有力的回击： 德国联邦刑事警察局（BKA）指出：在收到的 Chat Control 警报中，高达 48% 的线索完全与犯罪无关。 瑞士联邦警察的数据更为激进：80% 的机器自动生成报告最终被证实为无效错误。 爱尔兰警方的实证同样印证了这一现状：在收到的 4192 份报告中，仅有 852 份（20.3%）确认为真实违法材料。 欧盟委员会自己的评估报告亦不得不承认：没有任何证据表明，这种侵犯广泛公民隐私的无差别扫描，与定罪率的提升有任何实质性的因果关联。 在源头上：2024 年来自私信扫描的报告仅占所有儿童保护报告的 36%，绝大多数真正有价值的线索依然来自公开帖子和云存储。 最荒谬的现实来自于科技巨头自身——在 Meta 产生的庞大报告中，99% 是早已记录在案的旧材料，对于阻止正在发生的、当下的虐待行为几乎毫无裨益。 前欧洲议员 Patrick Breyer 曾做出过一个极具穿透力的比喻： “用大规模监控来保护儿童，就像拼命在屋里拖地，却始终不肯去关上那个一直开着的水龙头。” 权力、资本与被操纵的议程 既然技术上漏洞百出，法理上备受质疑，为什么这项法案依然能被强行推向历史舞台？因为在其背后，伫立着一条隐秘的利益链条。 据跨国媒体（Balkan Insight）的深度调查揭露：美国组织 Thorn 是 Chat Control 最激进的游说力量之一，而极具讽刺意味的是，它同时也是 CSAM 扫描软件的商业销售商。 在这场资本与权力的合谋中，政治权力的傲慢展现得淋漓尽致。欧盟委员会负责推动该法案的专员 Ylva Johansson，曾三次拒绝与数字权利组织会面，却被曝出在幕后使用微定向广告技术来精准推广这项提案——而这一推广手段本身，就已经公然违反了欧盟引以为傲的《通用数据保护条例》（GDPR）。 甚至连欧盟理事会自己的法律顾问也在内部意见中明确发出警告：该提案已实质性违反了《欧盟基本权利宪章》第 7 条（关于公民隐私权的规定）。但在暑假前的政治时间窗口里，这些理性的声音悉数被权力掩埋。 终局未至：Chat Control 2.0 的技术灾难 如果说 1.0 时代是对公共通信管道的截流，那么正在谈判中的 Chat Control 2.0，则是对人类数字生活根基的毁灭性重塑。 1.0 尚且局限于未加密平台，而 2.0 的核心诉求是引入客户端扫描（Client-Side Scanning）。这意味着，在你的信息被端到端加密、发送出去之前，它必须在你的本地设备（手机、电脑）上接受算法的预先审查。 这相当于：加密的锁依然挂在门上，但在你打包行李的阶段，权力就已经强行翻开了你的私密背包。 对此，Signal CEO Meredith Whittaker 表达了决不妥协的底线： “我们宁可选择退出欧盟市场，也绝不会破坏我们的隐私承诺。这是装在安全瓶子里的监控毒酒。” 同时，全球超过 500 名顶尖密码学家联署公开信指出：在操作系统底层强行引入客户端扫描，等同于在数字世界的基础设施中亲手挖出一个巨大且无法修复的安全漏洞。 目前，2.0 仍在艰难的谈判与拉锯中，这场关于数字自由的战争远未结束。 我们如何自处？ 对于我们这些每天穿梭在多种语言之间的人，这意味着什么？ 当你使用翻译工具阅读一封来自海外合作伙伴的商业邮件，当你在 Discord 或 Slack 上与外国同事探讨行业趋势，当你将一份敏感的跨国合同翻译成中文时——这些原本属于个人与商业机密的内容，正在历经一个不可知、不可控的自动化算法的“凝视”。 更具现实威胁的是：这些用于扫描的数据库极不透明，算法从未公开，且误判率高达 13-20%（此为欧盟委员会自身披露的数据）。一张无辜的学术截图、或者一句因文化差异被误读的翻译，都可能因为“特征相似”而被算法自动化标记，随后被递送到某个未知国家执法机构的收件箱中。 信息平权的前提，永远是信息流通的安全。 如果说我们消除语言的藩篱，是为了让更多人能够自由地看见这个真实的世界；但如果在这个世界里，有一套隐蔽的系统正在无时无刻地窥视、审查着你—— 那么我们所需要的底层工具，就不仅仅是一座高效的翻译之桥，还需要一把足够坚固的、捍卫数字主权的隐私之锁。 9 月谈判行将重启，对抗 Chat Control 2.0 的战役依然艰巨。正如 Patrick Breyer 所言：“他们会一直试，直到通过为止。” 而我们要做的，就是保持凝视，直至权力退场。 隐私，从来不是你“有没有东西需要隐藏”的问题，而是你“有没有权利拒绝被窥视”的问题。 💡 遇到复杂的海外技术法案与深度长文？开启「沉浸式翻译」，双语对照，助你解构政客与资本的文字游戏。 #ChatControl# #Privacy# #信息平权# #EndToEndEncryption#

去年老婆懷孕的時候，兩個人去上海住了三天養雲安縵，讓兩人生小孩之前好好放鬆一下。 住進去第一個感覺是安靜。整個酒店被古樟樹林包圍，這些樹原本在江西，因為要蓋水庫差點被淹掉，一個企業家花了十幾年把幾千棵古樹跟幾十座明清老宅從 700 公里外搬過來重建。樹齡動輒幾百年，還有一棵超過千年的香樟樹王。 櫃檯對你的行程瞭若指掌。酒店活動很多，書畫課、太極、藝術導覽、spa，你報了什麼、幾點吃飯，櫃檯全部知道。他們會趁你出去的空檔安排房務打掃，所以每次回房間永遠都是整理好的狀態。 房間裡的沐浴用品完全沒有 logo，但你一聞就知道是好東西。毛巾、床單、茶具，每樣東西都很講究，家具全部都是頂級的金絲楠木，但沒有過分鋪張，有種淡然的氛圍。 帶孕婦去特別適合，節奏很慢，不用趕行程。事先有寄信提醒酒店孕婦不能喝酒，mini bar 酒精飲品就主動拿掉了，餐廳都有記下來不用再提醒一次，還會主動給老婆附上腰枕。老婆那三天心情很好，光這點就值了。

卧槽，刚发现一个能让我每天比别人节省2小时的学习黑科技！！我做梦也没想到还能这么搞… 作为AI博主，我订阅了200+个newsletter：OpenAI Updates、Lenny's Newsletter、AI Breakdown、Benedict's Newsletter、还有一堆Substack独立作者 说实话，每天早上打开Gmail，300封未读邮件直接让我窒息 我知道里面肯定藏着金子——某个AI工具的重大更新、某篇深度行业洞察、某个开源项目的突破 但我永远不会逐封去看，只能随机扫过标题，然后在心里默念"晚点再看，晚点再看，晚点再看…" 结果就是：重要信息被淹没，newsletter变成心理负担，订阅越多越焦虑，我相信大家肯定都是这样的 直到上周我试了网易邮箱的Mail Agent，整个工作流直接被重构了！！ 他让我有种感觉：newsletter不是用来"读"的，是用来"问"的 这个认知一旦建立，你会发现邮箱的价值被低估了100倍 Mail Agent做的事很简单： 把你的邮箱变成一个可对话的知识库，不是帮你写邮件回复（那没啥用），而是让你的历史邮件变成可检索的信息资产！ 这个就很牛了… 我现在的工作流是这样的： 每天早上不再打开邮箱逐封看，而是直接问Mail Agent： "今天所有newsletter里，有哪些AI工具发布了重大更新？" "帮我整理最近一个月关于AI Agent的所有讨论，生成一份趋势摘要" "找出所有提到'开源'和'本地部署'的newsletter内容" 30秒，它给我一份结构化的信息清单，以前我要花2小时翻邮件，现在5分钟搞定，谁懂！ 更绝的是知识库沉淀，Mail Agent会基于你的邮件内容自动构建知识库 这意味着：你过去3年订阅的所有newsletter，都变成了可检索的外部大脑 我试了几个场景，直接震惊： 场景1：写文章需要引用数据 以前：疯狂翻邮件，"我记得某期newsletter提到过这个数据" 现在：问Mail Agent"过去半年有哪些newsletter提到了AI市场规模的数据？"，3秒出结果 场景2：找某个工具的教程链接 以前：在收藏夹和邮件里来回找，最后放弃 现在："帮我找出所有关于Cursor使用技巧的邮件"，历史邮件秒级检索 场景3：复盘行业趋势 以前：凭记忆和零散笔记 现在："把今年所有newsletter里关于AI视频生成的讨论，生成一份时间线报告" 这不是邮件工具，这是信息资产管理系统 技术上它是怎么做到的？ Mail Agent结合了LLM Wiki的理念，基于邮箱全部内容构建知识库 关键是它有固定记忆系统，可以持续学习你的使用习惯 你可以告诉它： 我关注哪些领域（AI工具、创业方法论、产品设计） 我的信息优先级（开源>付费，实操>理论） 我的输出偏好（要数据来源，要具体案例） 用得越久，它越懂你，这不是工具，是你的数字分身，等你训练好它，它就更明白你需要什么了 几个实际的使用场景： AI超级个体必备 订阅了几十个AI工具的newsletter，但从来不看 现在每周一问："本周有哪些值得关注的AI工具更新？" 信息密度直接拉满 内容创作者的素材库 newsletter里藏着大量选题灵感和引用素材 "帮我找出所有关于AI商业化的案例" 30秒，10篇高质量素材到手 成本几乎为0，但价值巨大 网易邮箱大师是免费的，支持添加Gmail、Outlook等所有主流邮箱 Mail Agent内置在邮箱大师里，更新到最新版就能用 我测试了一周，已经从邮箱里挖出了50+个之前忘记的优质资源 这些信息我本来就订阅了，只是一直在吃灰 现在它们变成了可检索的知识资产 这些数据一直在那里，只是你从来没有好好利用过 Mail Agent做的事，就是让这些沉默的数据开口说话 信息过载时代，检索能力>阅读能力 订阅焦虑的本质，不是订阅太多，是缺乏检索能力 有了Mail Agent，我反而订阅得更多了，因为我知道，这些信息不会丢，需要的时候随时能找到