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Anthropic 最强的 Fable 5 限时免费,就 7 天——7 月 7 号前 Pro / Max / Team 在周额度 50% 以内直接跑,之后转积分。 但国内用户先别急着乐:这两天 Claude Code 刚被扒出偷偷加了识别代码,靠 Asia/Shanghai、Asia/Urumqi 时区加日期格式这些信号,专挑走中转的大陆用户,一批批封号。 一边防得死死的,一边喊最强模型限免——这波挺魔幻。

今天开始陆续有朋友被暂停收益了，似乎每次发工资前都会有这么一波 不过一般来说，都可以通过申诉拿回来。快的一周慢的1个月。下面是一个通用申诉模板和一个我的模板，希望大家用不上（记得用英文）： 通用模板： 我恳请复核我的账号。 就我所知，我并未有意违反任何平台规则。 如果我的内容有被误解或断章取义的地方，我愿意澄清并做出调整。 我非常珍视这个账号，并承诺未来严格遵守平台准则。 恳请您重新审视我的情况。 我的版本： Hi X Creators Team, I am writing to respectfully request a reconsideration of the permanent suspension of my account @snail_9106 from the Creator Revenue Sharing program, related to Case CREATOR-145938. I fully respect X’s Creator Monetization Standards and understand the importance of maintaining a high-quality and compliant creator ecosystem. However, the suspension notice did not specify which content, behavior, or account activity caused my account to be found non-compliant. Because of that, I am unable to clearly identify the exact issue, but I have taken this matter seriously and carefully reviewed my profile, posts, replies, and account activity. To reduce any possible misunderstanding, I have removed or adjusted content and profile elements that could potentially be interpreted as promotional, repetitive, misleading, or not fully aligned with the standards. My account mainly focuses on English learning, AI tools for content creation, writing techniques, self-media growth, and creator-related discussions. My intention has always been to share useful, original, and non-harmful content with the X community. If there is any specific post, reply, profile element, or account activity that caused the suspension, I would sincerely appreciate clarification so I can correct it properly. I respectfully request one more manual review of my account and ask your team to reconsider my eligibility for the Creator Revenue Sharing program. Thank you for your time and consideration. Best regards, @snail_9106

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Crypto 真的是少数几个把好奇心与风险偏好当作默认配置的行业。跟很多Web2 VC聊，发现即使在他们团队里，看AI的team使用agent 程度都远不如看crypto的team，更别说Crypto 无数team已经拿agent来实战了，大家一边用、一边踩坑、一边迭代。 甚至在 2024 年底，我们就已经经历过一波 AI Agent 的meme热潮，在资本市场，我们其实也走在了前面。

推掉 offer、延毕转AI safety，他一个月重新拿到 offer 刚看完一篇研究员求职复盘，作者 Yong Zheng-Xin，布朗大学五年级 PhD。 他的经历有点特别：读到最后一年，从多语言 / post-training 直接 pivot 到 AI safety，拿了 Astra Fellowship（在 OpenAI 做），为此把毕业推到 2027，还推掉了手上已有的 offer。 后来重启求职，本来计划 7 月才开始面，结果担心 headcount，5 月中就上了，6 月中就拿到满意的 offer，甚至撤掉了一些还在进行的面试。 他写了 6 个让他意外的点，我觉得对正在找 research 岗的人挺有用，整理一下👇 1/ 真正起作用的，可能只有一两篇 paper，甚至一篇都不靠 他多语言方向的 paper 数量远超 safety，还拿过 best paper。但 pivot 之后，这些一篇都没影响到面试结果。 paper 的作用其实就两个：① 敲门，你做过 team 感兴趣的东西，于是被放进 pipeline；② deep dive，research presentation 时聊一篇的动机和细节，有时短到只有 20 分钟。 所以发表数量除了证明 credibility，没那么重要。你随时可以转去一个你觉得更重要的方向，只要在新领域证明够强、team 想要你。 2/ 面试轮次的花样，超出预期 他本来以为就是 fresh-grad SWE 那套：LeetCode + behavioral + 一些 LLM / 深度学习。结果遇到了 system design、并行编程（用 asyncio 手写并发），甚至还有专门评估你“用 AI agent 用得好不”的轮次。 结论很简单：永远预期 wildcard。 3/ Work trial（试岗）越来越常见 他原以为 work trial 只在 AI safety 岗比较常见，结果发现 AI startup 也越来越多。 试岗和 onsite 完全是两回事：不是飞过去面几轮，而是真的跟团队一起做一个任务，有时还是开放式的。通常带薪，但有的线下试岗能持续整整一周。 副作用是：试岗期间你几乎没法准备别家面试，因为得全力扑在当前任务上。同时面多家、又赶时间的话，这点排期要特别小心。 4/ 时机的权重，比你想的大 去年秋天，AI safety 岗极难找，远不如 RL 相关的多；但现在一堆 startup 开始招 safety（比如 Lila、Mechanize）。 几个现实： 你的工作 viral 了，会有一波机构同时来找你，别被打懵，接住这个时机。 你的方向变热，机会整体变多，但窗口可能不到一个月，也可能拖上几个月。 headcount 一定要问 recruiter，尤其你打算推迟、或想同时面多家时。 面试可以试着往后推一两个月，但一旦开面，各轮之间的间隔通常很短。有些岗位还希望你下个月、下下个月就入职（这点能谈）。 5/ Return offer 很稀少 SWE 那边 return offer 基本是常态，research 岗就完全 case-by-case。 他 2024 在 Meta 实习，return 全职 offer 很少，高度依赖 headcount 和 team，身边不少人没拿到。他在 OpenAI 做 Astra fellowship，最后也还是和所有应聘者一样走完了全部面试轮。听说有的机构更快，如果 team match 成了，再补一两轮就行。 6/ 很多面试，跟你的方向根本没关系 他从能力研究（多语言）转到 safety，本以为 safety 相关的面试会占大头。 结果并不是。他遇到很多轮跟 safety 毫无关系，甚至跟他研究兴趣都不沾边。有些地方还是在考你“作为一个 AI researcher 够不够全面”。 他觉得这有道理（领域跑得快，基本功值得查），但预期还是落空了。也许 senior 岗会不一样。 前两天刚写完 Silvia Sapora 那篇顶级 ML Research Scientist 面试指南，这篇刚好补充了另外一个视角。

今年年中在OKX Ventures的那段时间里，项目聊的没有23-24年那么密集，毕竟一级市场相对于前两年冷了不少。但也有好处，就是每个项目可以聊的更细，也有更多的时间去做DD和研究。可以“精聊” @Almanak属于当时印象比较深的一个，CEO老哥第一眼看上去就是个技术狂热者，一个来小时聊下来之后更是加深了这种感觉。为了DD他们的产品，我们除了深度试用了Almanak之外，还把它的几个竞品挨个体验了一番。我当时还扔了几千U去Almanak的Vault追踪下收益。结果要不是看到Almanak Games的最新消息，可能都忘了自己还在里面存了点钱…… OK言归正传，这项目干嘛的呢，你看它Twi的简介 - Your personal AI quant team - 你的个人AI量化团队 这个就比普通的AI Agent帮你Yield或者说帮你炒币又更进了一层，我给你搭一个AI Agent组成的量化团队 更酷的是，你可以把Almanak当成是Defi届的Cursor，无需懂代码，你可以用Vibe Coding的形式，通过AI Agent Swarm来构建、测试并部署机构级别的代码化金融策略。换句话说，你可以指挥这个AI量化团队，来根据你的要求构建量化策略。你提要求，Agent自动感知，决策，回测，执行…… 这也是为什么在Agent Yield的网站排名上，Almanak各项指标都遥遥领先，TVL几个月就突破1亿，甩开后面几名大几倍 当时我跟投资团队的小伙伴除了试用Almanak，还一起体验了Hey Anon，Griffin，Giza等几个竞品。确实产品功能和复杂度上，Almanak都高出一个量级。18个Agent有负责策略设计的，有负责审计的，有负责Alpha发现的，更关键的是还有负责回测和优化的，通过历史模拟，压力测试等判断大体收益率，潜在回撤等等，这个确实不是一般所谓“De-Agent”项目或者团队可以实现的。 估计这也是为什么Almanak可以拿到Delphi、HashKey、Bankless Ventures、RockawayX及Shima等顶级VC超过千万的投资，8月份在Legion的打新在市场极冷的情况下依旧超募400% 项目不光在产品上有创新，TGE也同样。很多项目TGE前搞一堆虚假指标、虚假互动、虚假社区，拼了命的卡空投，然后赶紧上所出货。Almanak这次除了产品先行之外，还把重点放在完全透明、社区共创、高参与度激励的设计上。避免隐藏锁仓和临时变更 马上开始的Almanak Games（12/11–1/31）是一场链上竞赛，旨在发现真正的用户和社区 - 用户对 $ALMANAK 进行交易、持仓、LP、策略部署均可获得奖励。 - 奖励包括：代币奖励（1.5%–3% Supply） 稳定币奖励（随社区参与解锁，数量真心不少,包含最高 100 万美元的稳定币奖励） 如果承诺持仓到 2025 年底还可获得 Boost 当然现在项目还处于早期的阶段，策略的丰富程度，数据验证还需要更多的时间交给市场检验，不过就目前提供的功能和搭的框架来看，跑出厉害的“链上量化策略”应该只是时间早晚问题，期待“Agent Defi Summer”的一波崛起！

Pi 插件生态彻底起飞 🔥 全网玩家把 Pi 玩成了下一代「Claude 级子 Agent 舰队 + 零配置全网搜索研究官 + Cursor 原生循环桥 + 多 Agent 编排平台 + 高质量单用途工具箱」： 1️⃣ tintinweb/pi-subagents（ Claude Code 风格子 Agent：并行执行、实时 widget、自定义 agent 类型、中途 steering、FleetView。 “给 Pi 装上真正的团队协作大脑”！并行 + 可观测直接起飞。 2️⃣ nicobailon/pi-web-access（ 零配置 Web 搜索 + 内容提取 + GitHub 克隆 + PDF/视频理解，支持一堆 provider（Exa 默认免 key）。 “研究特工合体”！Agent 终于能真正上网干活。 3️⃣ fitchmultz/pi-cursor-sdk（ 在 Pi 里原生跑 Cursor Agent 循环（本地 SDK 优先），模型选择、thinking、fast/plan 模式全保留。 “Pi 与 Cursor 终于无缝双开”！云端能力直接进终端。 4️⃣ ruizrica/agent-pi（ 43 扩展 + 11 主题 + 20+ 技能，6 种操作模式（NORMAL/PLAN/SPEC/PIPELINE/TEAM/CHAIN）+ 安全硬化。 “把 Pi 从单兵变成全天候自治军团”！一装即多 Agent 平台。 5️⃣ diegopetrucci/pi-extensions（ 高质量单用途扩展集：code-reviewer、contrarian、librarian 等，读后即用。 “生产级可审查 + 对立思维 + 研究 scout”！专业工具箱直接拉满。 这波直接把 Pi 从「极简编码助手」推到「会并行协作、会全网研究、能桥接 Cursor、有完整编排、工具箱专业」的下一阶段。谁先装上这五件套，谁就提前进入 Agent 自治时代。直接冲！

Team 的运转离不开三类人。第一，能够持续去定义问题，做什么，不做什么。第二，对结果负责的 owner，他能够牵引团队，以正确的方式拿到结果。第三，领域专家，他的技能是确保团队在复杂任务之下，依然可以良好运转。AI 很容易让这三类特性同时落在一个人头上，因此出现了大量的超级个体、OPC。