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最近观察一个标，西方顶流一顿互动，10m，还不如币安 alpha 一个小中文 meme。
说明，玩山寨和链上的，主要是华人了。
这也是为什么，各种项目这么重视华语市场，币安一个吸星大法，直接能吸走一条链的流动性。
是英文区没钱了么？
不，是只剩下咱们在这里 p 了，人家都回美股了。
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币安人生，全网都在吃瓜，一个行业，顶流一旦出书，我总感觉，就是行业就开始走下坡路了；
早晨被胀气痛苦折磨了一上午，估计是昨晚粗纤维吃多了导致的，吃了些药慢慢缓解了。
想到一个我反复思考过的一个问题，幸福其实不是个绝对概念，是个相对概念。
年轻时，特别害怕平庸和无聊，不止追求成就，甚至有时故意在追求某种危险和刺激。
记得有次跟一个二代朋友聊，他们家公司出大问题，老爷子被弄进去，他被迫在北京随时接受组织传唤和调查。
他跟我讲，处理完这个破事，会觉得生活每天有点事做，下午悠闲喝杯咖啡，就挺好。
我跟他同感。
幸福其实就是，能吃好，睡好，拉好；自己和家人平安，不愁温饱，就挺好。
如果有点小爱好，小事业做做，每天能心流一阵，就更好了。
拿什么去换这个？暴富，但是每天担惊受怕，睡不好吃不好，甚至冒着风险？
没必要。
留好安全垫，不管是投资还是投机，不要影响自己和家人最平凡的幸福，这是最重要的。
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看到做kyc的哥们发的朋友圈，一周在 xlayer上赚了20万美金！
币圈真的从来不缺机会，稳定现金流+一直留在牌桌上，一定会等到属于你的财富密码的。
朋友100k喊我上的 $okay ，我看不懂，也不知道许乐到底是谁，什么铜锣湾一哥！没有买！
然后 $meme 因为他们转型做发射台，拿了半个月，今天凌晨emo平掉了，结果直接拉30% ，服了！！
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我以前用 AI 的方式很简单：
有事就问一句，
问完就走。
当下感觉挺爽，
但过两天再看，
东西又散了，
还得重新来一遍。
我自己以前就是这种“聊天式 AI”用户。
开个对话框，
问一下，
复制一点，
关掉。
看起来天天都在用 AI，
但总觉得它没有真正进入我的工作。
后来我才慢慢意识到，
问题不是我不会用，
也不是工具不够强，
而是我的工作流根本没变。
AI 以前只是我的聊天工具，
现在才开始慢慢变成我的工作流一部分。
以前是想到什么问一句。
现在是把资料先留下来，
再整理起来，
再接着起草、改写、沉淀。
这时候差别才真的出来了。
不是工具多厉害，
而是工作流变了。
对我来说，
Obsidian 负责把资料接住，
Claudian 让我在笔记环境里继续和 AI 往下走，
Codex 再把整理和起草接过去。
这 3 个东西放在一起，
我感受到的不是“工具更多了”，
而是终于从“聊一下”变成“走一遍”了。
而且说实话，
现在也不用太怕 Markdown 语法这些东西。
很多工具都已经做得很方便，
跟写 Word 差不多，
点一下就可以。
真正麻烦的从来不是语法，
而是你有没有把东西留下来。
如果 AI 只停留在聊天框里，
很多内容很快就散了。
但一旦它进到你的笔记、整理和输出流程里，
内容才会慢慢积起来。
所以我现在越来越在意的，
不是 prompt 花不花，
而是这次对话之后，
有没有东西真的被留下来，
被整理起来，
再往前推一步。
如果你也在用 AI，
但一直没有形成自己的工作流，
可以先别急着加更多技巧。
先试一个很小的动作：
别再只在聊天框里问一句就走。
试一次把资料丢进 Obsidian，
再让 Codex 接着整理和起草。
很多时候，
你以为自己缺的是更强的 AI。
其实你更缺的，
是一个能把东西留下来的流程。
感谢 @AISpark1 的课程
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今天去见新男朋友，回来的路上在出租车里就忍不住开操了…我骑在他身上疯狂扭腰，操得又深又猛，好刺激好爽！这身材把司机看得哈喇子流一地，那表情明显也想加入一起操我～💦😈
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所有拿Claude Code/Codox写代码的人，必须看这个高星项目！
它不是万能Prompt，是TypeScript大神Matt Pocock公开的.claude工作流：一个个SKILL.md，把和AI协作时的工程规矩写死。
怕的是AI太积极：只想改个bug，它顺手重构半个模块；只想看报错，它顺手加个新依赖。不确定？它不问你直接猜。
这套SKILL的牛逼在于：让Claude动手前先读代码、先拆计划、不确定先问、别乱扩scope、别为了优雅牺牲可维护性。
AI写代码真正该关心的不是怎么写，而是边界在哪。
Prompt解决一次问法；Skills解决以后的每一次。
你要是建自己的skills目录，第一条规矩怎么写？
🔗
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礼来也在建AI数据中心，这会是各行业巨头AI变革后的标配。
员工则是agent类似龙虾组建成标准的工作流，一个员工当500个用，也会变成标配。
💡 One AI factory. 1,016 NVIDIA Blackwell Ultra GPUs. Over 9,000 petaFLOPs of AI performance.
@EliLillyandCo and NVIDIA launch LillyPod, the world's first #NVIDIADGX# SuperPOD with DGX B300 systems to accelerate drug discovery, medical research, operational efficiency, and enhance industry collaboration.
Together, by combining science, data, and compute power, we're breaking new ground for AI in life sciences.
Learn how we're advancing the broader biotech ecosystem. ➡️
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$GLW — Corning 正成為 AI 數據中心光學供應鏈的關鍵環節——從光纖製造、超大規模客戶到頂級晶片廠商,三方資金與訂單同步流入
核心亮點:
— 2026 年第一季每股盈利 0.7 美元,財報強勁;光通訊業務受惠 AI 需求,營收按年增長 36%
— Nvidia 投入 5 億美元入股 Corning,公司同步承諾將美國光纖產能提升 50% 以上,專供 AI 數據中心
— 已與多家超大規模雲端服務商簽署長期協議,包括 Meta 一筆 60 億美元的訂單,鎖定 AI 供應鏈中的光學卡位
光纖、晶片、雲端三條訂單線同時匯流,一家被 AI 重新定義的舊產業龍頭
在 StableStock 用穩定幣交易 $GLW 及 1,000+ 支美股與港股
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