Codex 和 Claude Code 天天被吹，但真有人把它们的源码开放平替做出来了，我上手翻了下 iPolloWork 的仓库，说说它到底不一样在哪。 它最狠的一点：不光帮你写代码，还能把活干完，而且结果能接着改。 1️⃣ 写代码，读懂仓库、规划、执行、检查一条龙 2️⃣ 办公，文档表格幻灯片直接出，不是甩你一段文字 3️⃣ 设计，网站幻灯片生成完在画布上原位改字换图调颜色 4️⃣ 视频，内置 Studio 加时间线直接剪 本地优先，Mac、Windows、Linux 都能跑，暂时没 Release，得自己拉源码。 个人用免费，3 人以上得先拿书面授权，这条别踩。 🔗

不用找什么昂贵的约会项目，在山里的溪边走一走，连吹过的风都在替你们说浪漫。 You don't have to look for expensive dating projects. Take a walk by the stream in the mountains, and even the breeze is telling you romance.

成人剧场《滴滴代操》 滴滴代操上线！ 你只负责下单，鸡巴我来替你捅。 紧穴热逼全给你操穿，九浅一深干到潮吹。 再难的货也操服，今晚就让你体验真正的操飞快感！ #ai短剧# #追剧狂飙# #绮梦短剧#

上帝会偏爱 好学又用心的孩子 恭喜弟弟成功达成潮吹初体验 他说这次高潮的快感很炸裂 就像掀开脑袋把灵魂抽出来 听了我分享的方法 射精后还能继续龟头责 30秒左右就潮吹了好几次 看来他是真的爽到了 写这些反馈很用心 描述的艺术成分就很高 我也替他感到开心 当然了 他也不能代表其他人的体质和玩法

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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。

女優在拍攝中突然喊痛，三名巨乳SOD女社員 #五關麻琴# #小野逸香# #加賀谷戀白# 被導演說服替補！只答應拍結合部位，卻被男優騎乘位狂幹到乳浪翻騰、後入深插潮吹連發，羞恥與快感交織的禁忌現場實況，完全淪陷！ 🔞 SDJS-308

Grok 4.5 实测：这次终于没让我失望 xAI 前几代 Grok，发布前吹得震天响，真上手实测，拉垮得不行。所以 7 月 9 日 Grok 4.5 正式公开那天，我本来没抱什么期待。 结果这次，真有点不一样，骗你我是小狗。 我实际跑了一圈编码任务，Grok 4.5 的速度很快，编程能力稳稳站进第一梯队。还解决了 GLM 5.2 都没解决的难题，而且明显更利落。这次之所以提升这么多，背后有个关键信息，新模型是和 Cursor 一起训练的。也就是说它拿到了优质的 coding 数据，在编程场景和优质数据上打磨，定价 $2/M 输入、$6/M 输出，对海外御三家来说性价比拉满，价格高于 GLM5.2 能力比 GLM5.2 强一点。 但它也不是没短板。 第一个短板是上下文。当前只给到 50 万 token，官方说 100 万长上下文要等到下周才更新。你要处理长文档、长代码库，现在还得忍一忍。 第二个短板是中文。处理中文任务时偶尔掉链子，语句不大通顺，用来处理中文文档工作不大行。 有意思的是，几乎同一时间，腾讯的混元 hy3 也被大家翻出来讨论。两者处境很像：能力都明显追上来了，而且训练数据来源高度接近，都来自社交平台，沉淀了大量真实优质内容。 hy3 在 OpenRouter 上的限免活动属实，免费调用一直到 7 月 21 日。在腾讯自家的 IMA、WorkBuddy、元宝上也能直接体验。腾讯手里握着公众号、腾讯新闻这些优质内容源，数据底子不缺。hy3 本身是个中等规模模型，295B MoE、21B 激活参数，SWE-bench 跑到 78。体量不大，但在写文章、做文档这类中文场景上表现很突出，我用下来超过了 minimax-M3，算国内第一梯队。 把这几个信号放在一起看，结论其实很清楚，决定模型上限的，除了参数还有数据质量。 Claude 在编程上长期遥遥领先，最早就是吃到了 Cursor 早期的高质量交互数据。GLM 最早称为 Claude 平替，也是因为它最先押注 coding，数据积累从一开始就走在前面，所以编程能力一直排在国产第一梯队。这次 Grok 能追上来，也以来 Cursor 的数据一起训练的。腾讯 hy3 则既有社交平台的优质语料，又有 IMA、WorkBuddy 里独有的用户上下文，数据 + 产品这个组合，体验的优势是很明显的。 优质的数据是hy3 和 Grok 这一波模型能力追上来的真正原因。