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性感女特务任务失败反被拷
强制捆绑猥亵被开发成母狗
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好工具分享～ 推荐指数 ★★★★
今天给 跑浏览器自动化总被各种BOT检测和风控拦住的家人强烈推荐一个神器！！
脚本卡死、IP 封禁、账号被ban、CAPTCHA 无限弹窗、数据抓不到、任务失败……只有跑过网页自动化的家人知道有多难～
CamoFox Browser 是为 AI Agents 打造的顶级 stealth headless browser，基于 Camoufox，Firefox C++ 级深度指纹伪装，底层硬 spoof 所有指纹，无任何 JS shim 痕迹，检测工具根本发现不了！
- 极致隐身：硬刚 Cloudflare Turnstile、Akamai 等主流风控
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不定期分享AI工具/美股资讯，欢迎各位大佬一起互关～
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如果你运行一个 NVIDIA H100 集群，并且希望训练任务能真正跑完，那么你必须有大约 5% 的算力冗余：而这相当于每个月有超过 100 万美元的芯片“闲置”。
这个结论来自一项在 11 月发布的研究：基于 1,056 块 GPU、持续 2.5 年、累计 1,170 万 GPU 小时的运行数据。这是目前公开领域中，对 H100 可靠性规模最大的一次分析。
成本之所以这么高，原因在于：每块 H100 出现“不可纠正内存错误”（uncorrectable memory errors）的概率，是 NVIDIA A100 的 3.2 倍。NVIDIA 为应对错误设计的恢复机制（例如行重映射、错误隔离）原本是按 A100 较小规模设计的，在 H100 上不仅触发更频繁，而且失败率也更高。单节点可用性大约是 99.3%，听起来还不错，但一旦把它扩展到数百个节点、再叠加一个月的运行时间，整体成功率就会显著下降。
论文中最有价值的数字其实藏在推算里：如果单节点可用性从 99.3% 提升到 99.9%，所需的超额配置（overprovisioning）可以减少 2.5 倍。这正是为什么行业开始把“硬件可靠性”当作“软件问题”来解决——这是一个纯粹的经济驱动。
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这几天Axis 老板 @chris_anm01 在群里很活跃，回应了很多社区关心的问题，给老表捋捋：
1⃣关于脚本的问题
team自行购买了市面上的各种脚本，包括多层验证去测试，目的就是最大化降低脚本影响。
当前的情况是：不能完全阻止脚本提交，但是可以通过后端强验证把污染数据筛掉，把被刷坏的 slot 重新释放出来。目前这套机制已经在跑，效果明显。
2⃣验证机制
①每一条数据都会在服务器端做 Replay，验证轨迹真实性和质量
②单条 Replay 耗时几秒到几十秒，目前有 3-5 台服务器实时处理
③任务发布后2小时内就会涌入上万条，因此replay 会 pending
④最近一周实际表现：最长8-12小时完成全部 verify
⑤通过 = 可 sign 状态 ，Failed = slot 自动释放
⑥若账号绝大部分数据 failed，将直接 ban 账户
3⃣关于发币与激励
如果发币，会严格按照真实贡献量 + 贡献价值来做空投或数据商业化后的分润。
4⃣ Fail 是正常现象
绝大多数失败是因为 sim2sim validation 没过。
Fail 就代表这条数据确实无效，无法恢复，但如果觉得有问题，项目方可以人工介入帮忙看。
翻了翻历史记录，failed属于极个别现象，问题不大，欢迎老表一起上车：
@axisrobotics
@0xsexybanana
@plpiaoliang
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$2.1，Google 这次先把资金和介质风险摆到台面上。能接住真实交易和真实工具流，叙事才会从热词变成业务。 当 AI 能够设计分子并加速药物发现，传统药企漫长的研发周期和极高的失败成本，正在被这种计算力直接抹平。后面更值得看的是，它到底能不能把长任务的中断率压下去，并让上下文复用变成默认能力。
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说说为什么我还在盯@quipnetwork。
最近刷空投是越刷越觉得没劲。很多项目就是流水线作业：签到、拉人、做任务，热度一退，项目和用户一起消失，根本没长期逻辑。
我也是认真体验了@quipnetwork才发现不一样。
一开始我也是随手做任务，没太当回事。但慢慢发现，它不是在“催你做任务”，而是在一步步带你理解整个网络。很多交互都有逻辑，不是为了刷活跃度而刷。
它想做的是真正的去中心化算力网络——把闲置的计算资源整合起来，让这些资源真正参与计算，而不是浪费。现在市场上都在讲AI、GPU、算力，但大多停留在概念层面。@quipnetwork已经在想更远的事：量子计算可能带来的变化，还有现有加密体系的安全挑战。这种方向短期难被市场完全理解，但正因为这样，才值得提前布局。
更让我在意的是它的商业闭环——不是简单卖算力，而是开发者接入SDK后，能把复杂计算卸载到链上，用户按次付费，App就能按周期稳定赚钱。基础设施从纯成本，变成了利润中心。
安全层面也有实锤——后量子保险库已经保护了超过三分之一的BTC，把量子风险压得很低，这不是营销话术，是能看到数据的进展。
我个人最期待接下来能看到公开透明的周期收益仪表盘、SLA执行失败自动退款、可跨链结算的便携收据。
在算力赛道里，硬件重要，但协调能力和商业闭环往往更关键。@quipnetwork给我的感觉是，他们不是在追热点，而是在为下一代基础设施铺路。
至少目前，它是我少数愿意持续花时间关注的项目之一。
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养龙虾最蠢的事，就是每次都重复说同一句话。
YC创始人Garry Tan放出了他自己在用的OpenClaw神提示词，可以把龙虾从一次性工具变成一次指令、永久生效的自动系统。
这样你再也不用每次都叮嘱它“记得按这个格式”“别忘了加这一列”“每周一跑一次”。
把这四条规则复制到你的AGENTS.md最前面，重启就生效。
核心规则简单到离谱，但威力巨大：
1. 禁止一次性工作
第一次做3-10个样本给你确认，满意了自动写成SKILL.md存进技能库。
是周期性任务？直接自己用openclaw cron add加定时，以后到点就跑。
2. MECE原则
一个活只能有一个技能管，不重叠不空白。能扩展旧技能就绝不新建。
3. 最狠的失败判定
如果你第二次还要问它同一件事，它就失败了。
第一次是发现需求，第二次就该自动完成。
4. 标准六步流程
概念→原型→评估→编码→定时→监控，全流程自己闭环。
这个prompt相当于给龙虾定了一套自我进化的底层规则，
不用教它每一件具体的事，只需要教它“怎么学会做事”。
而且用得越久，你的技能库越厚，整个系统自己会复利增长。
我已经用了小一个月了，
现在每天早上起来，龙虾已经把昨天的报表、邮件、数据整理好了。
所有重复工作，一次教完，永久自动运行。
以下配图是我用 Cloud 的 Opus 4.7HTML 输出，真的非常清晰漂亮！
@garrytan Thank you so much, Garry. You’ve been incredibly helpful.
#OpenClaw# #养龙虾# #AI# #Agent# #YC# #GarryTan#
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Claude团队的工程师，已经彻底抛弃Markdown了。
不是Markdown不好用，
是AI变得太快，它已经跟不上了。
以前AI写10行笔记，Markdown刚刚好，
现在AI能一次性输出1000行计划、复杂流程图、完整代码审查，
密密麻麻的纯文字墙谁有耐心看得完？
作者自己都说，他从来没完整读完过100行以上的AI生成MD文件。
更要命的是：现在都是AI写，我们只看不改。
Markdown最大的优点“易手动编辑”，现在已经彻底没用了。
而HTML，才是AI时代真正的沟通语言，
它能做到的事，Markdown想都不敢想：
• 直接生成带颜色的表格、SVG流程图、可点击的原型
• 加滑块调参数、拖拽排序任务、实时预览Prompt效果
• 改完一键导出成代码或Prompt，喂回给AI继续迭代
• 发个链接别人点开就能看，不用下载任何工具
作者直接放出了20个现成示例：
从代码审查的彩色diff，
到可拖拽的任务看板，
从动画参数调试器，
到一键生成的幻灯片。
每一个都是能直接用的生产力工具。
最爽的三个用法，现在就能抄：
1. 代码审查：让AI把PR生成带注释的彩色diff+模块调用图
2. 做计划：生成带时间线、风险表、流程图的交互式项目页
3. 临时工具：让AI写一个Prompt调参器，改完直接复制结果
当然它也有缺点：
多花一点token，生成时间长2-4倍，版本控制不如MD干净。
但作者说：体验提升了10倍，这些代价完全值得。
本质上不是格式之争，而是人机协作方式的升级。
因为Markdown是给人写给人看的，
而HTML是给AI写给人用的。
随着当AI越来越聪明，我们需要的不再是文字墙，而是能互动、能操作、能思考的界面。
现在打开Claude，输入“帮我做一个HTML文件……”，你会打开一个全新的世界。
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