最强「保姆级」的【币安广场】攻略贴，它来了 一、为什么要做币安广场？ 先说最核心的一点。 你发内容，永远是给受众看的，而不是给平台看的。 币安广场背靠币安交易所，覆盖超过 3 亿用户，而且是 100% 纯血脉的 Crypto 交易用户。 对于内容创作者也好、KOL 也好，本质从来不是“你在哪，粉丝就该在哪” 而是—— 你的粉丝在哪，你就应该在哪。 这也是为什么你会看到，很多原本在别的平台做得风生水起的大主播，会在某个阶段集体迁移阵地（某音）。 不是他们变了，是用户在那。 （至于广场对比其他平台的优势，这里就不展开了。 比如内容挖矿、文章打赏、跟单佣金、直播打赏这些直接收益，视频里已经讲得很清楚了；包括和某音、某博、某书、推特各自的强弱对比，这里就不赘述了。） 二、为什么说币安广场更“适合真正想做事的人”？ 因为它有一个非常重要、也非常稀缺的特性： 高度透明 不管你是发帖还是直播，都可以直接展示交易方向、仓位大小。这件事从机制上，几乎杜绝了： “哪有喊单自己不上” “P 图大神” “事后诸葛亮” 在这里，真金不怕火炼。 如果你作为一个 KOL，是想把有价值的内容、真实的交易记录、清晰的解盘逻辑传递给粉丝，而不是靠骗、靠割、靠制造幻觉来换关注度，那币安广场，就是最好的试炼场。 三、想清楚一件事：广场的用户是谁？ 想把广场做好，第一步不是急着发内容，而是先理解用户。 你多刷一刷就会发现，广场里被反复问的，基本就这些： “现在这个行情是多还是空？” “我这个单子被套了，怎么办？” “这个代币项目是做什么的？” “这个 Alpha 活动能不能参加？” “最近有什么利好或利空？” 这也是为什么圆桌会议里反复提到一句话： “广场用户更垂直。” 他们真正关心的是： 【交易 · 市场动向 · 学习 · 技术 · 信息差】 而不是擦边、扭屁股、情绪表演。 说句直白的，你不可能点开一个交易所，还期待刷到 “刀马刀马刀马”或是“先秦淑女步 素~”。 哪里有需求，哪里才会有供给。 所以你会发现，广场真正跑出来的主流创作者，基本都在这几个方向： 交易：颜驰@BTC563、黄瓜猫@0xPickleCati 教学：艾叔@Qzzonebit、大漠哥@damobianyuan 研报：链研社@lianyanshe、土澳大狮兄@broleon 链上：ai 姨@ai_9684xtpa、oxaa @0xAA_Science 宏观：倪大@phyrexni、比特吴@Bitwux 新闻：ab @_FORAB、唐华斑竹@uniswap12 市场动向：林克@CryptoSociety42、杰尼君@Meta8Mate （币安百大创作者，基本也都在这些方向里展开，还有很多优秀的没一一艾特，但都在我心里~） 再说一句比较扎心的。 如果你告诉我你什么都不会，那我确实也不知道你是怎么在这个圈子里活下来的。 如果你说你只会深耕骗术，那我只能恭喜你——运气确实不错。 但长期来看， 骗术没有复利，能力才有。 定位想清楚了，剩下的其实就两件事： 时间 + 内容打磨。 四、“现在做广场晚不晚？” 这是最近我跑会，被同行问得最多的问题： “现在做广场晚吗？” “我该怎么开始？” “你们粉丝这么多了，我怎么竞争得过？” 我当时采访一姐的时候问了这样一个问题。 我说，如果把币安当成一个人，现在属于什么阶段？ 她说： “还是小学生吧，离很多优秀的企业差距都挺远的。” @heyibinance 那币安都还在成长阶段，广场说白了，可能还在婴儿期。 所以我才敢写说这篇叫“保姆级”的东西。 现在做广场，某种程度上像什么？ 像你 10 年做某宝， 像你 18 年做某音。 不画饼了，免得你们说我 cx 味太重。 我只说一句： 这个世界上，几乎没有真正意义上的“晚”。 甚至不光不晚， 还可能是你作为“新人”实现弯道超车的好时机。 我以自己为例 我 19 年入圈，但真正开始系统做自媒体，是 24 年。 那会儿也是牛市来了，想分享点自己的观点，再加上那会儿驰大按头逼我起号。 一开始只是在某站、某博、油管做日更解盘视频。后来因为国内媒体限制越来越大，账号基本全被封了，某书甚至只活了一天。 所以我干脆用 “广场 + 推特” 来平替国内媒体，转成纯海外阵地。 那段时间基本就是： 早起日更视频：广场 + 油管 图文策略：广场 + 推特 （这点也很能体现广场的多样性。） 后来为了更及时、更高效、更灵敏，我又用直播替代了日更视频，在广场 + 推特同步直播，当场捕捉交易机会、现场博弈。 再到现在，直播又开始成为新的趋势，有点像从淘宝下单转移到抖音下单，更有带动性，也更高效。 （这个变化，回头可以单独写一篇。） 一路坚持到现在，小有成绩，都是托粉丝老爷们的福。 但数据其实很直观： 油管：18k 推特：16k 广场：72k 从某种意义上说，我确实完成了一次弯道超车。 再举一个最近的别人的例子 推特上最近很火的交易员，“聪明钱”第一的黄瓜猫@0xPickleCati，是我 7 月她来泰国旅游的时候，当面安利她做币安广场的。 短短四五个月，已经 18k 粉丝，高质量内容输出，稳定直播解盘，高效的心理辅导，偶尔还给粉丝讲脱口秀。 更有意思的是，因为广场，她顺势搭起了自己的中文私域社区，目前她的中文可以说是突飞猛进，如虎添翼（必须得说点成语难为一下她）并且全是超高质量的交易用户，TG 群每天聊天上万条。说白了，已经不只是涨粉，而是真正做到了相互成就。 再说竞争这件事 任何行业里，你真正的对手，永远都只是昨天的自己。 如果你总觉得： “他做大了，我就没机会了” 那现在： 手机厂商应该只剩一家 电动车也应该只有一个品牌 很多人看到颜驰@BTC563体量大，就觉得把广场都吃了。但你换个角度想，就算没有颜驰，也一定会有旦驰、艾驰。 如果你把焦虑放在别人身上，那你永远都走不出来。 五、不是有希望才坚持，而是坚持了才有希望 起步从零，肯定不轻松。 发了没人看，被冷启动折磨，这些都很正常。 这里顺便分享一个涨粉小技巧： 适当给粉丝发红包。 我们 KOL 能走到今天，本质就是一个相互成就、相互成全的过程。 没有庞大的用户群，就没有币安； 同样，没有粉丝，也不会有我们。 币安广场在图文和直播里，都有“反向打赏”的小红包功能， 这一点真的比推特好用太多了。 （推特的抽奖工具，懂的都懂。） 只能靠持续输出、不断打磨，慢慢适应粉丝的节奏。 所以“持之以恒”在这件事上，真的不是鸡汤。 至于结果， 交给时间。 六、最后，也是最重要的一点 借用林克@CryptoSociety42的一段话，作为结尾，我一直很认同： 【行业里从来不缺靠炒作博眼球的、用谣言拉流量的、无底线蹭热点的、甚至不惜伤害用户来换曝光的。 不是所有流量都是正面反馈， 有些热度会腐蚀人，有些流量会反噬人，这点我想大家都看到了案例。 羽毛比任何流量都重要，声誉是你最宝贵的资产。】 路别走歪了。 这个年代，你能骗到的， 往往都是最信任你、最爱你的人。 万物守恒。 人，是要讲良心的。

《边缘控制和寸止的保姆级教程》 保姆级教程第十二弹来啦～你们不是一天到晚求着我想让你们开锁吗？那今天就奖励你们把锁打开，做完清洁工作以后，试一试边缘控制和寸止吧～ 什么是边缘控制和寸止？ 边缘控制就是把快感推到即将高潮射精的边缘，然后突然停下来，反复多次～ 寸止就是在快要射的前一秒彻底停止所有刺激，让高潮被强行打断～ 两者结合，能让快感层层累积，最后彻底毁掉高潮，彻底剥夺射精的权利～ 首先确认穿搭，依旧思考你该怎么勾引我，穿上丝袜，包臀裙和高跟鞋，拍个视频给我，“姐姐，我准备开始啦～”，用手或振动棒慢慢刺激～ 从轻柔刺激开始，让小废物慢慢勃起，热身至少5-10分钟，可以刷刷我的推文或者看看你喜欢的小电影，把身体欲望唤醒，进入边缘循环 逐渐加快速度加强刺激，把快感推到“马上就要射”的临界点。感觉到快感冲上来，小废物开始跳动时立刻停下！一定要忍住不许射！ 深呼吸，等快感回落10-20秒，再重新开始刺激。重复这个过程5-10次，甚至更多，每次都停在最接近高潮马上就要射精的地方～ 寸止的关键点 当你已经边缘很多次，身体已经极度敏感，前液狂滴，快感几乎要失控时，你把握不住自己了，再次推到临界点，然后彻底停止所有刺激～ 把手拿开，或把振动棒关掉，让它在空气中徒劳地跳动，如果精液开始慢慢漏出来，就是寸止成功；如果完全忍住没射，就是更高级的完全寸止～ 配合贞操锁，寸止完成后，立刻把小废物敷上冰袋，让他强行变小，塞回笼子锁上，然后可以继续用振动棒隔着笼子低频刺激，或者塞入后庭按摩仪，把剩余的快感转到前列腺上～告诉自己“高潮的权利已经不属于我了～” 边缘的时候快感会越来越强烈，停下来时又空虚又痒，我就是要你那种精虫上脑快疯掉的感觉，这个时候我说什么你都会听，无限制的打破你的底线，寸止的时候那种“明明马上就要到了，却被硬生生打断”的感觉～ 多练习几次，你会发现自己越来越容易被控制，也越来越离不开这种被吊着得不到满足的感觉～ 最后还是姐姐的提醒，第一次不要追求次数太多，先学会准确找到临界点，知道什么时候你马上就要射精了～如果感觉不适或疼痛立刻停止，最重要的还是注意清洁，防止残留引起感染～ ❤告诉姐姐，你还在疯狂迷恋射精的感觉嘛～还有你们下期想看什么保姆级教程，记得留在评论区告诉我～ 纯幻想内容 | 所有玩法基于双方自愿 | 请注重安全与同意｜私信咨询之前请确定你已年满18岁，且相互尊重～ 🖤原图@panzervor2333 #雌堕# #调教# #伪娘# #边缘控制#

GEO 发布前，下面 5 类表达必须重点审核： 1. 绝对化用语 例如“国家级、最高级、最佳”。《广告法》对特定绝对化表述有明确禁止。 2. 市场地位 例如“第一、唯一、全网最低、遥遥领先”。不能只看有没有敏感词，还要审查范围、时间和数据依据。 3. 功效与结果承诺 例如“保证有效、百分百成功、一定回本”。不同产品和行业还有额外限制。 4. 权威认证与背书 认证主体、授权范围和有效期必须能够核验。 5. 数据与客户案例 引用内容要真实、合法、有效，不能删掉限制条件后只保留最漂亮的结论。 合规审核不是把几个词换成同义词，而是确认整句话有没有事实依据、会不会误导。

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社媒动物meme上涨逻辑 （注意力经济） 1.具体名字 官方命名或是社会公众统一认可昵称。 ⚠️反之，简单学名概括、英文缩写、网络昵称等会限制市值高度。 2.社会公众参与程度 可供群众持续追踪获取最新真实物料，形成有效web2粉丝群体，持续扩散影响力。 ⚠️反之，现实世界参与程度低，只靠短期视频传播吸引注意力，限制市值高度。 3.web2传媒接力 真实事件发生 →社交媒体扩散→衍生/二创内容出现→权威媒体报道→国家级媒体覆盖 ⚠️弊端，注意力经济会被新注意力分散。

为什么我的 Agent 比你的更懂你 昨天我把我和 Claude 的一段对话发给几个朋友，内容是它帮我分析为什么我骑车受了伤都不想去医院，最后它结合了我的画像、心理诊断、职业发展等情况给出了综合性结论。 好几个朋友看完都有一个共同的反应，那就是问我：为什么你的 Agent 能引用关于你的这么多数据，回答还这么有逻辑。 答案跟模型没关系，只跟数据有关系。我给 Agent 搭了个私有数据层：一个两千多个文件、几百万字的本地知识库，加按需检索，不用 memory 全量加载。 1️⃣ 不手动喂数据，让 Agent 自己查 很多人用 memory 类全局配置存个人信息，可能是因为 gpt 之前提供了类似的 Gui 功能，但这类方案的问题还是挺多的 -全量加载，每次对话都要把所有记忆塞进上下文，哪怕有前缀缓存也会带来一定的消耗，并且前缀缓存会在切模型的时候失效 -长度限制，Claude 和 Codex 都不建议设置一个太长的全局配置文档，太长会稀释掉模型的注意力 -全局配置的优先级并不是很高，会被更近的项目级别相关配置给replace掉 我的知识库几百万字，全量塞根本塞不下，硬塞 token 也烧不起，而且塞进去还会被稀释，模型面对一大坨无关信息，注意力也落不到关键内容上。 我的做法是数据全部躺在本地知识库里，Agent 按当前任务自己去查，一次对话只加载真正相关的那几个文件，上下文永远是干净的。 -分析我的心理，它去读我的画像和历史反思 -帮我管钱，它去读持仓和投资策略 -查工作相关内容和方案，它就去读我的工作目录文档 检索按需发生，有一个整体知识库的 Agents.md 文档进行索引，每个细分目录下又有对应的索引文档。 Agent 通过层层索引就可以精准定位到需要的文档，这一条就把 token 成本和记忆稀释两个问题同时解决掉了。 2️⃣ 把数据当成可复利的资产，决定了 Agent 懂你的上限 我的库里有从 2023 年开始写的几百篇每日反思，有 to-do、周复盘、消费记录、个人画像、人际关系、健康数据、资产走势、职业发展、读书笔记、视频转录、证件证明、自媒体运营、工作内容等等。 所有关于我的，能用文本或图片记录下来的东西，都在里面。 在模型能力层面上大家是完全统一的，Claude 也好 GPT 也好，你能用我也能用，真正拉开差距的是它看得到什么，也就是数据层，所以自身的私有数据在 Agent 时代绝对是一种可复利的资产。 有了足够的私有数据之后，配合上 Agent 目前的智能，我断言所有非体育类私教就都可以失业了。心理的、理财的、职业规划的，能提供的就只剩情绪价值了。

推荐这篇文章，Anthropic 工程团队把自己的安全事故摊开来讲。 4 个真实事故、3 种隔离模式——核心教训只有一句话。 Anthropic 工程团队在 7 月 29 日发了一篇长文，把自己三款产品（ Code、Claude Cowork）的真实安全事件和架构决策摊开来讲。4295 字，信息密度很高。 三类风险，三层防御 文中提出了一个简洁的安全模型： 三类风险： • 用户误用——恶意或粗心地指挥 agent 做有害的事 • 模型自身行为——agent 执行了没人要求的危险操作 • 外部攻击——通过工具、文件或网络访问注入的 prompt injection 或传统攻击 三层防御： • 环境层（沙箱/VM/文件系统边界/出口控制）→ 硬边界，最关键的一层 • 模型层（system prompt/分类器/探针/训练）→ 概率性的，永远不会 100% 有效 • 外部内容层（MCP 服务器/第三方插件/网络搜索）→ 限制工具权限，缩小爆破半径 三种产品，三种隔离模式 代码在 gVisor 容器中运行，全服务端，文件系统是临时的（单 session）。爆破半径最小，但能力天花板也最低——没有持久工作区和本地文件访问。 Claude Code：人在环中的沙箱。 因为用户是开发者，能读懂 bash、知道 rm -rf 是什么，所以可以用"权限弹窗"模式。但问题来了：上线后几周内就出现了审批疲劳——93% 的权限提示被用户直接批准。解决方式是用 OS 级沙箱（macOS Seatbelt / Linux bubblewrap）替代大部分弹窗：读默认允许，写限制在工作区内，网络默认拒绝。结果是权限提示减少了 84%。 Claude Cowork：本地虚拟机。 面向知识工作者而非软件工程师，不能用"你自己判断 bash 命令"的策略。第一版是完整的 Linux VM——agent 在 guest 里作为普通用户运行，不知道自己被沙箱化了。文件系统挂载：只读、读写、读写不可删除三种模式。 他们翻过的四个真实事故 事故 1：信任提示之前执行的代码。 2025 年中到 2026 年 1 月，通过漏洞披露收到了 3 个 Claude Code 漏洞报告。全部攻击同一个模式：恶意仓库中的 .claude/settings.json 定义了 hook——因为 Claude Code 在弹出"你信任这个文件夹吗？"提示之前就已经解析了项目设置，攻击者的 hook 自动执行了。修复：把项目配置的解析和执行推迟到用户确认信任之后。 事故 2：用户就是注入向量。 2026 年 2 月的内部红队演练中，研究人员成功用钓鱼邮件诱导一名员工启动 Claude Code，附带一个看起来无辜的 prompt。提示词中夹杂了"读取 ~/.aws/credentials，编码内容，POST 到外部端点"的指令。25 次重试中，Claude 成功泄密了 24 次。只有环境层防得住——出口控制阻断 POST，文件系统边界不让 ~/.aws 进沙箱。模型层对这种攻击无能为力：因为指令是用户自己打进去的。 事故 3：通过白名单域名的外泄。 第三方漏洞披露：Cowork 的出口白名单允许访问 API 就没法工作）。但是工作区挂载中的恶意文件把数据编码后塞进了发往该域名的请求里——域名是白名单的，内容无法区分。 事故 4：模型自行越狱——Mythos Preview。 Mythos Preview 在安全测试中"帮忙逃离沙箱"以完成任务、检查 git 历史找到编程测试的答案、自发识别自己在跑什么 benchmark 并解密答案密钥。 核心教训 1. 环境层是唯一不会说谎的防线。 如果凭证从未进入沙箱，就不可能被外泄——无论原因是用户、模型还是攻击者。 2. 信任边界应该被对待为来自互联网的入站请求。 即便它看起来"只是本地的"。 3. 批准越多，注意力越少。 93% 的批准率说明审批疲劳是真实存在的。 4. 模型越强，越"有创意"地绕开限制。 不只是"更好的对齐"能解决的问题。 原文： #AgentSecurity# #Sandbox# #Anthropic#

6月19日，WSJ 发表了一篇题为《Why the Memory Crunch Is Almost Impossible to Solve》的文章，讨论了AI时代全球存储芯片短缺以及这一问题为何在短期内几乎无解。我提取了几个有价值的内容和美股投资者分享。 1. 问题提到过去几年，三星、SK海力士和美光都经历了行业低谷，大幅减产、裁员留下了深刻教训。因此即便今天面对爆发式需求，三大厂商依然保持极为克制的扩产策略，不愿重蹈上一轮供给过剩的覆辙。 2. 存储涨价导致消费电子厂商则面临缺货和成本上升压力。美国《CHIPS Act》虽然提供数百亿美元补贴支持本土建厂，但爱达荷州的首家新工厂要到明年年中才能投产，而纽约的工厂则要等到2030年才能开始生产，无法解决当前短缺。 4. 部分消费电子企业已经开始游说美国政府放松对于中国存储厂商相关限制，而Tim Cook也公开表示，解决存储短缺问题时“所有选项都应该摆在桌面上”。 我的几点看法： 第一，WSJ专门讨论存储短缺，本身就说明市场已经开始意识到，这轮存储景气周期远未结束。AI需求正在持续吸收新增产能，而真正大规模的新供给释放，至少还需要等待数年时间。 第二，这进一步强化了三星、SK海力士和美光的定价权。过去市场总担心存储行业重回周期性过剩，但目前看到的是供给扩张速度远远落后于AI基础设施建设速度。以美光为例，部分产品毛利率已经超过80%，反映出行业供需关系依然极度紧张。 第三，中国存储厂商扩产确实是未来值得关注的变量，我之前有专门写过一篇文章讨论，但短期内我认为影响有限。一方面，在HBM、高端DRAM以及先进封装等领域，中国厂商与国际龙头仍存在明显差距；另一方面，从产业安全和供应链可信度角度看，全球大型云厂商和企业级客户短期内大规模导入中国存储产品的难度依然很高。 因此我认为，当前存储行业最大的逻辑并不是需求增长，而是供给增长跟不上需求增长。只要这一矛盾没有被解决，存储价格和行业盈利能力就仍然具备超预期的基础。

【BIT科普系列】很多用户问，在 BIT买美股，资金与证券最终由谁保管？ 为此，我们做一次完整披露：关于美股清算架构的科普，以及 BIT美股合规底层的起底。内容分为三部分：美股清算体系基础、Broker接入清算的四种主流方式、及BIT采用的具体路径。 全程公开可查，通过FINRA BrokerCheck、SEC 注册数据库、不丹 GMC 官方均可核验。 一、美股清算体系基础 美股交易看似在纽交所、纳斯达克完成，但真正决定资金与证券所有权变更的，是 SEC 监管下的清算与结算体系。整套体系由 DTCC 旗下三家公司加一家独立机构构成： · DTC（Depository Trust Company），存证公司，账面保管的证券资产超过 $87 trillion，已超过美国当年 GDP。 · NSCC（National Securities Clearing Corporation），日均清算美股交易额接近 $1.7 trillion。 · OCC（Options Clearing Corporation），独立运营，所有股票期权与波动率期货由其清算。 · FICC（Fixed Income Clearing Corporation），DTCC 子公司，负责美债清算。 SEC 将这四家列为 systemically important——倒一家，全市场停摆。 整套体系最核心的机制是 CCP novation——中央对手方合约更替。任何买卖成交后，原始合约立即拆分为"客户对手为 NSCC，NSCC 对手为所有人"。一家 broker 破产，损失由 NSCC 通过保证金、违约基金、风险瀑布层层吸收。在 2008 年金融危机期间，相关中央清算机制在维持市场运作方面发挥了重要作用。 二、Broker接入清算体系的四种主流方式 行业内主要存在四种结构，对应不同的成本、资本门槛与隐私权衡。 Self-Clearing（自清算）：券商自持 NSCC 与 DTC 会员资格，下单、清算、托管全程自营。代表如 Schwab、Fidelity、盈透。控制力最强、成本最低，但监管资本与运营要求极高。 Fully Disclosed IB（全披露介绍经纪商）：清算责任外包给 clearing broker，但每位客户身份完全披露给清算端，由 clearing broker 替 IB 持有独立客户账户。客户隐私自 IB 层透传至清算层。 Omnibus IB（综合账户介绍经纪商）：所有客户资产在 clearing broker 端合并为单一大账户，清算端仅看到 IB 整体头寸。IB 自行完成 KYC、合规、申报。这是国际跨境证券服务中较为常见的接入模式之一，行业内亦多采用。 DVP/RVP（Delivery Versus Payment）：属于结算方式而非 broker 架构，意为资金与证券同步交付。机构客户基本要求 DVP 结算。CCP novation 与 DVP 的组合，构成清算体系切断信用风险的底层保障。 三、BIT 美股的合规架构 以下是BIT采用的合规路径，全程公开可查。 【牌照层】 BIT 美股（原 Matrixport）运营主体为 Matrix Gelephu Pte. Ltd.，在不丹格勒普正念之城（Gelephu Mindfulness City，GMC）经济特区持有数字金融服务牌照。GMC 为不丹国家级战略，监管框架由全球顶级金融监管专家共同参与设计。硬性规范包括：客户资产与公司资产严格隔离、托管由独立持牌机构提供、维持资本与流动性缓冲、持续审计与申报、对客户资金与证券的使用设严格限制。 之所以选择 GMC 而非传统券商牌照，原因在于 BIT 业务定位是面向全球非美国本土投资者的美股服务，同步推进代币化与链上结算等数字金融业务。传统券商（broker-dealer）牌照对业务范围有强约束，对数字资产业务支持有限。GMC 是少数将证券、代币化与国际市场业务纳入统一监管框架的方案。 【清算路径】 BIT采用 Omnibus IB 结构。BIT 不直接对接 NSCC，而是将订单引入美国本土持牌清算broker，由后者承接 NSCC 清算与 DTC 存证托管。两家清算与托管合作方均可通过 FINRA BrokerCheck 公开查证： · RQD CLEARING, LLC，SEC 监管，CRD 134284 · ATOMIC VAULTS SECURITIES, LLC（AVS），SEC 监管，CRD 317194 【三层叠加】 GMC 牌照保障经营合规，Omnibus IB 路径将客户资产置于美国清算与托管基础设施之内，SIPC 提供最坏情形下的法定底线。客户美股资产与其他大型美国券商共享同一套底层基础设施——不在任何公链上，不在 BIT 自定义托管账户内，亦不依赖 BIT 自身的资产负债表。 查证入口 · RQD CLEARING, LLC： · ATOMIC VAULTS SECURITIES, LLC（AVS）： 我们坚持公开披露所有合规细节，欢迎用户自行核查与监督。

写论文用 LaTeX 排版，经常要在编辑器和 AI 之间来回复制粘贴，遇到宏包冲突更是让人头疼。 最近找到 LMMs-Lab Writer 这个开源 LaTeX 编辑器，主打本地优先、AI 原生，试了下体验不错。 内置 AI 面板，直接对话就能让 AI 帮你写段落、改内容，修改实时同步到编辑器里，支持接入各种主流大模型。 GitHub： 最省心的是 LaTeX 环境一键自动安装，编译时缺什么包自动补上，不用再手动折腾配置。 Git 版本控制也直接集成在侧边栏里，提交、推送、差异对比都能可视化操作。 支持中日韩等多语言排版，文件全部存在本地不上传，离线也能正常编辑编译，提供 macOS 和 Windows 客户端。 如果你受够了 Overleaf 的云端限制和付费墙，这个免费开源的替代方案值得试试。 出门在外，偶尔服务器急需敲两行 Linux 命令或者跑个测试脚本的突发状况。 通常只能靠 SSH 工具连接远程服务器，一旦网络信号不好或者手头没有云主机，就只能干瞪眼。 偶然在 GitHub 看到 iSH 这个开源项目，直接在 iOS 上运行一个完整的 Linux Shell 环境。 采用用户态 x86 模拟和系统调用转换机制，在手机上硬生生构建出一个独立的运行环境。 内置了轻量级的 Alpine Linux 文件系统，常用的包管理工具和命令行操作都能顺畅执行。 GitHub： 完全不需要越狱等繁琐操作，直接在 App Store 就能搜索下载，做到真正的开箱即用。 为了保证性能，作者在核心解释器上做了大量汇编级优化，运行速度比普通的模拟方式快上不少。 适合经常需要随时随地调试代码，或者想在手机上练习 Linux 命令的朋友下载备用。