⌞ 微策略暴雷倒计时，BTC 瞬间到 48000 ⌝ 先说结论：Seller 高杠杆买币的优先股 STRC，已经跌到 91.79 面值 他已陷入财务危机，现有 Cash 只够支撑 7 个月，但在 6 月 30 日就会付息 2.3 亿美金 再不砸盘卖币，这家公司的债务将在 9 月 30 日清算，会发生严重的挤兑（甚至破产）！ 低位割肉砸盘，是他求生的唯一选择 -- STRC 暴跌至 91.79 ➔ 不回到 100 面值无法买币 ➜ 强行加息至 13% ➜ 更大的偿债压力 ➜ 普通股股东，拒绝再当垫背侠 ➜ 两边不讨好，估值全线崩塌 -- 很多兄弟不知道，微策略除了 STRC，还丧心病狂的发了另外 3 只优先股，STRK\STRD\STRF，它们是季度付息 塞勒这套操作，是 “吸普通股的血，去续优先股的命” ，何况普通股现在已经融不到钱了 6 月 30 日加上 每月付息的 STRC ，要掏出去 2.3 亿美金 所以他上次喊话放风要卖币，然后测试卖了 32 枚 很快就会看到他真的 “大砸盘” 加息是死，卖币能活 这是他的唯一出路 -- ✅ 很多人把 Saylor 当成中本聪之外的第二个神，认为是他撑起了加密货币 真的好天真，你所谓的比特币信仰 不过是商人口中赚钱的工具 仅此而已

说句大逆不道的话，BTC 可能盛极至衰了 昨天全网对微策略的 Fud 达到了顶点，现在只有两种剧本 剧本一） seller 现在砸盘立即砸死 剧本二）卖股强行续命，1 个月后彻底完蛋 但是做市商似乎在操纵第 2 种剧本 ✅ 从清算地图，我看蛛丝马迹 拉盘到 67200 会爆仓空军 13 亿 砸盘到 59300 只能爆多军 2.7 亿 接近 5 倍的利润差价，如果你是狗庄 会选哪条路？ 准备迎接疾风骤雨吧 惨、惨、惨！！！

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多

Cloudflare CEO Matthew Prince 在《华尔街日报》发了一篇专栏，标题是：《我是怎么选择用 AI 替换哪些员工的》 Cloudflare 刚裁掉约 1100 人，占全员五分之一，是这家公司 16 年来第一次大规模裁员。然后Cloudflare 今年招了 1111 名实习生，基本上和裁员的人数相当，等于是腾笼换鸟了。 而且夸张的是， Cloudflare 今年收到了将近 100 万份实习申请，录取率只有千分之一，就业环境可见一斑，也难怪毕业典礼上 CEO 们吹 AI 下面嘘声一片！ 至于裁员的理由，当然是归结为 AI 了。为了说清楚裁员的理由，Prince 搬出了管理学家彼得·德鲁克 1954 年的《管理的实践》，把公司里的人分成三类： 1. 建造者（builder） 2. 销售者（seller） 3. 以及“度量者”（measurer），负责其余一切，包括财务、审计、法务、合规、中层管理、运营、市场。 AI 不动前两类。工程师效率翻十倍，他说有多少招多少；销售也安全，因为掏钱的是人，人愿意跟懂自己需求的人打交道。 会被 AI 顶掉的是第三类“度量者”，因为他们做的统计业绩、出报表、跑审计，正是结构化、可重复、AI 最擅长的活。这次裁的，绝大多数就是这批人。 他举了几个具体例子：Cloudflare 的内部审计以前每个季度只能抽查几个业务风险领域，现在转向全业务持续审计；财务关账更快了，错误更少了；中层管理者被大幅裁减，因为 AI 让每个经理可以直接管更多人。 而且用来替代这些人的实习生，Matthew Prince 的话来说：是天生的 AI 原生代。他们无一例外，全都是“建造者”或者“销售者”。 财报和裁员一起公布后，Cloudflare 股价一度跌掉二十多个百分点；公司这一季其实还亏了 6200 万美元，光遣散和重组就要花 1.4 到 1.5 亿美元。一边说不是省钱，一边背着上亿重组开支，投资人显然没全买账。

【跨境电商卖家回款】 别家U卡：提现慢、汇率暗扣、还要交一堆交易证明 MiPay：U进U出，2%+2U透明手续费，T+1到支付宝 ✅ 支持Shopify、亚马逊、Etsy等平台绑卡付款 ✅ 广告费、物流费、采购款一键直付 🔗 开店必备： 💬 卖家交流群： [Cross-border E-commerce Seller Payment Recovery] Other U-cards: Slow withdrawals, hidden exchange rate deductions, and a bunch of transaction proofs required. MiPay: U-in, U-out, 2% + 2U transparent handling fee, T+1 to Alipay. ✅ Supports bank card binding for payments on platforms like Shopify, Amazon, and Etsy. ✅ One-click direct payment for advertising fees, logistics fees, and procurement costs. 🔗 Essential for opening a store: 💬 Seller communication group:

吴说获悉，比特币财库公司 Strive 公布 2026 年第一季度财报，并宣布自 2026 年 6 月 16 日起，其 SATA 优先股将改为按工作日每日派息，年化股息率维持 13%。截至 2026 年 5 月 12 日，Strive 比特币储备达 15,009 枚，其中包括通过收购 Semler Scientific 获得的约 5,048 枚比特币；公司在 2026 年第一季度共增持 6,001 枚比特币，并在第二季度截至 5 月 12 日期间新增购入 1,381 枚。财报显示，Strive 第一季度 GAAP 净亏损为 2.659 亿美元，其中约 2.958 亿美元亏损与比特币持仓公允价值下跌相关。