小霓首次挑战在停车场🅿️用假鸡吧自慰，全程太刺激了，玩到飞起，猜猜后面有没有被发现，完整版在🚪后…… @luchu888888 @Public_Catgirl1

男厕🚹漏出后续来啦 看到露姐那么骚，他直接就把棒棒塞我嘴里，🐢头上还有尿液💦，口了几下，他终于忍不住了，把我拉进了马桶隔间从后面捏我的奶子，看图二那力度就知道他有多爽了吧 猜猜我们有没有做别的🤩

😭最近真是熬夜看世界杯看成熊猫眼！ 我是连续熬了好几天，除了昨天的没看直接给我全亏了！这届世界杯踢得太刺激了，裁判的哨子也挺偏，每次都特么把预测的人当孙子耍！ 看球嘛光看总觉得不过瘾，我最近也在玩 @Predictstreet 的预测平台，反正多个平台参与多个平台送财了 虽然我就以为这个是普通的竞猜网站，它每次结算都走链上，清清楚楚，透明得不行。我这人有个毛病，但凡碰到不懂的，非得把它搞清楚。于是我就去扒了一下这个平台的底，看看到底跑在什么上面。 >这一扒不要紧，发现后面藏着一条叫ADI Chain的链。 虽然现在的链太多了，一天能冒出好几个，大部分活不过三个月。但越往下看，越觉得 @ADIChain_ 这条链有点不太一样。 它背后的母公司叫IHC，是阿布扎比那边的一家投资公司。我顺手查了一下，市值大概2400亿美金，旗下子公司1300多家。这已经不是“有钱”的范畴了，这基本上是国家队级别的了。 >但真正让我觉得有点意思的，是另一件事。 你们知道阿联酋央行去年批了一个迪拉姆稳定币吗？就是1:1锚定阿联酋迪拉姆的那种。我一直好奇它会跑在哪条链上，结果一看，就是这条ADI Chain。这条链融资了5000万美金，吓人吧。稳定币已经在上面真实跑了好几个月了，交易量还不小。 这就有点意思了。一个国家央行背书的稳定币，选了一条链作为结算层，这相当于官方用行动告诉你：这条链是靠谱的。 然后我再顺着往下翻，发现贝莱德、万事达、富兰克林邓普顿、纽约梅隆银行，这些名字全都出现在它的合作伙伴列表里。Chainlink也进来了，非洲那个几千万用户的M-Pesa也接了通道。 而且你们猜怎么着？我现在玩的这个PredictStreet，就是这届FIFA世界杯的官方预测市场。也就是说，几十亿看球的人的注意力，正在被引流到这条链上。 >所以用的人越多， $ADI 赋能也就越多。 我不是想吹哪个币，也没什么利益相关。纯粹就是觉得这个发现挺有意思的，跟大家分享一下。 一条链，背后是中东主权资本，上面跑着央行批准的稳定币，全球顶级金融机构在合作，然后通过世界杯这种世界级IP来触达普通用户。这个路径走得确实跟其他链不太一样。 当然，现在还很早期，很多东西还在建设中。我这个人的习惯是，看到有意思的东西先关注着，慢慢观察它能不能跑出来。 >好了，不扯太多，最终决赛西班牙踢阿根廷！ 一个是亚马尔，一个是梅西 兄弟们猜猜谁能赢？我下3000万阿根廷！ 这次一定行！！！

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不要用旧的 prompt 思维去套新的 Agentic Coding 我最近越来越强烈地感受到一件事——模型不是瓶颈，人才是 以前模型弱的时候，输出拉胯你可以怪模型 现在 Fable 5 能自主跑几十步长任务，结果不对，问题大概率出在你给它的需求文档上 这个认知转变，可能是 2026 年下半年每个用 AI 干活的人最该搞明白的事 你和 AI 之间，隔着四层信息差（参考anthropic工程师的论文） 我把人和 AI 协作时的信息状态分成四层，搞清楚这个框架，后面所有方法论都能串起来： 第一层：已知的已知 — 你写在 prompt 里的东西，明确告诉 AI 要什么。这是大部分人唯一在做的事 第二层：已知的未知 — 你知道自己还没想清楚的部分，比如“这个交互逻辑我还没定”。至少你知道这里有坑 第三层：未知的已知 — 你觉得理所当然、根本不会写进 prompt 的东西，但 AI 不知道。 比如你的项目从来不用 Redux，你不会特意说“别用 Redux”，但 AI 可能直接给你整一套上来 第四层：未知的未知 — 你压根没意识到的盲区。你不知道自己不知道什么 大部分人只覆盖了第一层。 后面三层，AI 全靠猜 猜对了你觉得 AI 牛逼，猜错了你觉得 AI 垃圾。但问题从来不在模型身上 为什么现在这件事突然变得致命？因为模型能力到了一个临界点 以前模型本身能力有限，你给它一个模糊指令，输出质量的天花板本来就低，你的“信息差”造成的损耗被模型自身的弱鸡能力掩盖了——反正它也做不到多好 现在不一样了。Fable 5 一个 session 可能自主执行几十步决策。 你开头埋下的一个模糊假设，会在后面几十步里像滚雪球一样被放大。 Anthropic 内部研究了大约 40 万个 Claude Code session，覆盖 23.5 万用户，结论是人类主导了 70% 的规划决策 换句话说——你以为你在让 AI 干活，其实你在当产品经理。你的需求文档写得烂，再强的开发也救不了你 这跟我做 PM 那几年的认知完全一致：需求文档写得好的 PM，不是因为文笔好，而是因为他提前把模糊地带都想清楚了 落地 SOP：三个阶段，把你的盲区变成可控变量 阶段一：动手之前——做一次盲区扫描 在你开始让 AI 写代码之前，先问它一句： “我要做 X，但我对这块不太熟。帮我扫一遍我可能没意识到的盲区，找出那些我不知道自己不知道的东西，这样我能更好地给你下指令” 这一步的本质是承认自己不是全知的 大部分人不愿意做这一步，觉得浪费时间 但这恰恰是高手和普通人的分水岭——我观察到最强的那批 Agentic Coder，他们之所以强，不是因为 prompt 写得花哨，而是因为他们对自己要什么有极其清晰的认知，同时永远假设还有未知存在 另外一个我自己常用的方法是让 AI 反向面试你——告诉它你的大致想法，然后让它一个问题一个问题地问你，优先问那些“你的回答会影响整体架构”的问题。 几轮下来，你会发现自己有多少东西是“以为想清楚了其实没有” 阶段二：实现过程中——让 AI 记录它的临场判断 再好的计划也会遇到意外。 我的做法是让 Claude 维护一个 implementation-notes.md 文件，专门记录它在执行过程中遇到的边界情况和临时决策： “维护一个 implementation-notes.md。如果你遇到边界情况需要偏离计划，选保守方案，记录在‘偏离记录’下面，然后继续” 这招的精髓在于——你不需要预见所有问题，你只需要让问题可追溯。 下次迭代的时候，这些记录就是你最好的学习材料。而且它还有一个隐藏好处：当你回头看这些“偏离记录” 你会发现很多都是你第三层和第四层的信息差导致的——这些就是你下次该提前写进 prompt 的东西 阶段三：完成之后——让 AI 考你 这是我觉得最有效的一招 代码写完了，diff 看完了，你觉得自己懂了。 但我现在养成了一个习惯：让 Claude 针对这次改动出一份测验，只有我能答对才算真的理解了这次变更 “我想确认我理解了这次改动的所有内容。给我生成一份报告，包含变更的上下文、直觉解释、具体做了什么，底部附一个测验” 为什么这有效？ 因为“看懂了”和“真懂了”之间差着一个数量级。 你不测试自己，你就不知道自己的理解有多少是幻觉。而那些你答不上来的问题，恰恰就是你下一次协作时需要提前澄清的“未知” 底层逻辑：这不是 prompt engineering，是 requirement engineering 把上面三个阶段串起来，你会发现一个规律：你越清楚自己要什么，AI 越能给你想要的 你越能预判 AI 会在哪里困惑，它越不会跑偏 你越愿意承认自己有盲区，AI 越能帮你补盲区 这套逻辑跟写 prompt 没有半毛钱关系 这是需求工程 模型能力的天花板已经高过大部分人的需求表达能力了。 你的下一步不是学更花哨的 prompt 技巧，而是学会问自己一个问题： 我到底有多少东西，是我以为 AI 知道、但其实我从来没告诉过它的？ 把这个问题想清楚，比换任何模型都管用