我把美股财报季彻底交给 AI 了，这套自动化流程比想象中能打📊还得是EasyClaw,强烈推荐大家来用： 提示词分享给大家⬇️ 【 帮我盯财报发布并做分析： 科技巨头财报周：人工盯不过来，AI自动跟踪 热点公司：Alphabet、特斯拉、IBM、英特尔、德州仪器。 我需要以下功能： • 自动建立财报日历； • 财报发布后抓取营收、利润、指引等关键数据； • 对比市场预期与上一季度； • 自动生成财报速评； • 将结果定时推送到微信。帮我盯财报发布并做分析】 财报季最累的从来不是「看懂数据」，而是那一堆碎活儿：记谁哪天发、发完手动查营收 EPS、翻英文原文、对比分析师预期、算环比同比、再判断对产业链的影响……一家票走完这套流程半小时起步，五家票一晚上就没了。 这两天我用easyclaw搭了个财报自动跟踪系统，跑通之后基本告别盯盘。分享下完整思路、实测效果，以及用下来感觉它跟普通 AI 助手不一样的几个地方。 一、我想要的五件事 需求很朴素，核心就是把重复劳动全部外包： • 📅 自动维护一份财报日历（核心持仓 + 相关产业链的票，比如内存/半导体链） • 📊 财报一出就抓营收、EPS、分部数据、下季指引 • ⚖️ 自动对比「分析师预期」和「上季度」，超预期还是不及一眼看清 • ✍️ 生成中文速评，别让我自己啃英文财报 • 📲 结果直接推微信，不用主动打开任何 App 或网站 二、搭出来是什么样 两个定时任务（北京时间），全程无人值守： • 🕕 06:30 周二到周六——盘后扫描：谁昨晚发了财报就抓数据、对比预期与上季、生成中文速评、推微信 • 🕘 09:00 周一到周五——财报日程汇总：今日待发 + 未来三天 + 近期已发 也就是说，早上睁眼，昨晚谁爆了谁崩了、今天该盯谁，全在微信里躺好了。 三、推送长这样（7/22 盘后四家实测） 公司 | 营收 | vs 预期 | 关键点 🟢 Alphabet | $119.8B（+24% YoY） | ✅ Beat | 云业务暴涨 +82%，AI 需求强劲，全线加速 🟡 Tesla | $28.24B（+26% YoY） | ❌ EPS 大幅 Miss（-38%） | 交付破纪录 489K，但营业利润 -57%、碳积分崩塌 🔴 IBM | $17.2B（+12% YoY） | ❌ Miss | 软件 +5% 但整体不及预期，客户支出转向硬件 🟢 德州仪器 | $5.46B（+23% YoY） | ✅ 大超预期 | 工业/汽车全面复苏，半导体周期回暖，Q3 指引乐观 结论：AI 云（GOOGL）和模拟芯片（TXN）是赢家；Tesla 增收不增利，IBM 软件转型承压。TXN 这种强劲信号，对整个半导体/内存链偏利好。 这不是干巴巴的数据搬运——它替我做完了「分析师那一步」：方向、力度、产业链外溢，都下好判断了。 四、为什么它跟普通 AI 助手不一样 🤔 我之前也试过让通用 AI 帮忙查财报，体验完全是两码事。差别主要在这几点： 1. 它会「主动跑」，不是等你问 普通 AI 是一问一答，你不开对话它就躺着。这套是真的挂了定时任务在后台跑，到点自己扫描、自己抓数据、自己推给你。从「工具」变成了「盯盘的人」。 2. 联网抓的是实时财报，不是训练记忆 财报是最讲时效的东西，昨晚发的数据靠模型「记忆」根本不可能有。它是当场 web search 抓最新营收 EPS，所以数字是活的、可核对的，不是编出来的。 3. 一整套工作流，不是单点问答 抓数据 → 比预期 → 算环比同比 → 写速评 → 推微信，这是一条完整链路。普通 AI 每一步都得你手动衔接，它一次配好之后自动串起来跑。 4. 推送直达微信，闭环了 分析做得再好，你不打开就等于没有。它直接把结果送到你每天都在看的微信里，这一步才是「自动化」和「半自动化」的分水岭。 五、顺手记一个小坑 ⚠️ 微信机器人默认不能主动给「从没跟它说过话」的人发消息——这是微信「用户先私聊、48 小时内才能回」的平台规则，不是工具的锅。所以第一次要先给机器人随便发条消息（发个「test」就行）激活会话，之后推送全自动，不用再管。 六、用下来的感受 最爽的点是我的角色变了：以前是「手动查一晚上财报的人」，现在是「早上看一眼结论的人」。省下的不只是时间，是那种「怕漏掉哪家、怕算错环比」的心理负担。 而且它足够灵活，改推送时间、增删跟踪的公司、速评要更细还是更精简，说一句就改，不用重搭。 财报季如果你也被这些重复操作烦到，值得试试把它整个自动化出去，把时间留给真正的决策。💡

浙江一夜抓了109个放高利贷的，没一个纹身刀疤，穿格子衬衫敲键盘，这才是最瘆人的地方。 2026年8月6日前后，公安部统一收网深化扫黑除恶第一轮行动，全国打掉团伙1000余个，抓了8200多人，破案5400余起。浙江这一支被端的是网络“套路贷”加软暴力催收团伙，抓获109名。 数据冷硬，可看抓出来的人——大金链子？没有。花臂？没有。凶神恶煞？更没有。清一色近视眼镜、双肩包、机械键盘，工牌上印着“某某科技风控专员”，午休排队买咖啡还跟人聊娃小升初。不知道的，以为互联网公司下班被一锅端。 可就是这群人，吃人连汤都不剩。 杭州那伙专盯个体户。你店里有资金缺口，短视频刷到“日息万二、凭营业执照秒批”，点进去填资料，合同里夹着“服务费”“担保费”“逾期管理费”，到账先砍头15%。晚还半天，电话打到你所有微信好友那儿，P图群发“欠债老赖”配上你头像，孩子班主任都能收到。一户个体户为填窟窿关了店，一家三口租单间住。 宁波那伙更“文明”。开“商务咨询有限公司”，注册地址在写字楼18层，前台摆绿植和饮水机。他们雇写手批量注册小号，盯上淘宝、拼多多新店，拍下临期食品说发霉，截图去平台投诉加私信勒索“不给五千差评不撤”。商家怕降权，多数自认倒霉转账。河南同案手法抓了41人，浙江这伙只是换了个城市名。 温州那伙玩“舆情敲诈”。假冒财经自媒体，潜伏企业群，截几句正常聊天记录，写稿《某某厂污染超标员工中毒》，发到自建矩阵号上，再派人联系老板：“删稿八千，包季度干净”。老板不掏钱，稿子推上本地论坛，订单黄一半。 还有流窜洗浴洗浴中心、夜宵摊的碰瓷伙——不砸店不打人，专挑包间里“捡”个项链说丢你这儿了，叫来俩“证人”坐那儿喝茶，等你赔三千了事。恩施警方端了个跨四省干这行的，成员穿Polo衫开车来的。 为啥“没一个像坏人”才最吓人？因为黑恶换皮了。传统黑恶靠拳头，好认好打；新型黑恶把暴力拆成“合同+投诉+短信+差评”，用平台规则当刀子。你被坑了去报警，民警先看是不是民间借贷纠纷、是不是消费争议，立刑案门槛高；等你想清门道，对方公司早注销重开三家了。 更毒的是让人自我消化。货车司机被别车讹三千，算算扣车一天亏两千货损，认栽；网店小超市被索赔两万，想想举报复查停业一周更亏，转账；个体户被套路贷滚到三十万，怕丢脸不跟亲戚说，自己借新还旧。人人“算了”，村委社区警局全没信号，盲区盲区里草长得比人高。 毁的不是钱，是对规矩的信任。你按合同来，他合同里埋雷；你走平台申诉，他雇人刷你申诉；你报警，他说“我也在走法律程序呀”。次数多了，老实人心里那句“按规矩办事不吃亏”就塌了。塌到一定程度，投标的不投了，开店的关店了，开车的宁肯绕路不走高速——社会成本全摊在普通人头上。 这次收网不是拍脑袋。从去年底梳理线索，全国接收实名匿名举报几千条，浙江那109人背后翻出资金池、空壳公司股权、十几张银行卡流水，“打财断血”连服务器都扣押。 不光抓马仔，写脚本的、养号的、走账的、扮“法务”发函的，一层层剥。 别觉得离你远。今天你刷到“低息急贷”是它，明天你网店多一条差评是它，后天你爸送货被“事故”拦下是它，大后天你孩子学校门口有人发“某家长欠债”传单也是它。他们不挑行业，只挑怕麻烦、信规则、不愿把事闹大的人。 老百姓要的从来简单：借的钱明明白白，开的店不被讹，路上不被做局，受委屈敢报警有人接。这四件做到，比抓八千人还安生。 浙江把灯拧亮了，可灯不能只靠警察点。你隔壁要是正被“咨询公司”追着签空白合同、被“差评侠”天天轰微信、被“丢项链的客人”堵门，别咽。有些窗户纸，你不捅破，下个被按在键盘前的是你邻座同事。 这一轮8200多人落网，是给全国打个样。下一步类似的网只会撒得更准。 道理就一句——一个让老实人不敢点“同意借款”、不敢开差评回复、不敢正常上路的社会，不配叫安稳社会。

【人民日报被threads网友骂到禁评】近日，人民日报在Threads开了账号，蓝勾认证齐全，发的是广州夜景、龙舟、灯光秀这类岁月静好内容。一条帖子三千多次浏览，十一个赞，底下的回复却是另一番景象：有人把习近平坐在电脑前的旧照配上一句“看我掐断你的VPN”，就这么甩在那张流光溢彩的夜景下面。 更热闹的在别处。有网友发帖说“人民日报原来也入驻 Threads 了，真的服了”，六千多人点赞；另一条“看到有人说人民日报入住 threads 直接举报走起呀”，附上举报流程的截图，同样六千多赞。截图里的日期是 2026 年 8 月 27 日，页面上“拉黑 peoples_daily”和“限制 peoples_daily”两栏都已经打了勾。 没过几天，这个账号的主页只剩下一行字：“这是私密主页。关注就可查看这个主页的串文。” 它的国内读者被防火长城挡在 Threads 之外，根本看不到这个账号；而看得到的人，它又不愿意让对方开口。中共对内挡住外面的世界，对外挡住外面的声音，两头都要关门，剩下的“中国故事”只能讲给自己听。

刷推特有知识焦虑、经常做信息挖掘的，这个神器你真得看看。 以前刷推看到好东西有多容易丢你懂的，手滑一刷新就再也找不到了。靠推特自带的书签和喜欢来管理？乱成一团根本没法做检索，纯纯的信息黑洞。 现在有个刚完全重写升级的工具叫 ThatTweet，只要你在网页端浏览过的推文，它全自动无感抓取保存到本地，直接把你的X信息流变成结构化的个人知识库。 几个点说一下： 1️⃣ 无感收集与标记：刷过就存（连带图片视频和转评赞数据），还能一键开启自动滚动抓取。存过的推文会高亮显示，绝不漏掉一条干货。 2️⃣ 真·个人推文知识库：硬核语法搜索（from/tag/before）+ 向量语义检索（RAG），意思相近就能搜出来。最猛的是能直接跟你的推文库AI对话，回答自带引用来源卡片。 3️⃣ 全自动AI处理：自己配个API Key，智能打分、分类、一键摘要全包了。连图片OCR和视觉理解都支持，每天还能自动给你拉一份高价值推文AI日报。 4️⃣ 数据主权在你手里：优先本地存储，不强依赖云端。支持一键导出JSON/CSV/Markdown，还能挂Markdown写笔记做版本管理。 研究员、自媒体找灵感、搞Web3或者做技术沉淀的，这玩意拿来做信息库绝了。 作者刚重写完，Discord群也能直接找到人。 🔗：

每次有人提到“为什么不能给交了一辈子公粮的老农民多发一点退休金”时，总会有盘盘反驳：钱从哪儿来？那我告诉你钱从哪儿来。 从城投亏空的几十万亿呆坏账里来，从烂尾的雄安新区的基建费用里来，从下饺子、用来威胁打压台湾的军舰里来，从除了京沪线几乎全面亏损、到处是幽灵站的高铁建设费用里来，从每年一次花费重金在大年三十硬要教育人的春晚里来，从几千个老干部就超过好几个省全部医疗开支的高干病房经费里来，从每年超过军费的维稳费用里来，从给东南亚儿童的免费早餐、阿富汗儿童患心脏的所谓“援外费用里来”，从每个非洲留学生几十万、还配三个学伴的“奖学金”里来，从满世界找洋五毛、养着一大推假外媒的外宣经费里来，从全国各地的网评员、在推特上刷屏“有附近的哥哥们，找线下男大”、批量注册上千万假账号、甚至假装日本网友抹黑高市早苗的信息战费用里来。 以上任何一项开支，你敢说是必要的，比让几亿老农民过得好一点，有起码做人的尊严更重要吗？如果你有机会搞民调，问问占人口一半以上的退休农民、退休农民们的子女和孙辈，他们会怎么选？ 有国内大学的学者做过测算，只要像我爸妈这种体制内退休人员每年的退休金涨幅稍微低那么一点，就能让老农每个月退休金从不到200涨到500，大大改善生活，为什么不做呢？ 你今天能恬不知耻地反问“钱从哪儿来”，不就是因为这些人都发不出声音，不被当成人，什么都包子一个人说了算吗？以上那些毫无意义的挥霍被花出去的时候，你有追问过“钱从哪儿来吗”？为什么你从不敢反问“钱往哪儿去呢”？

留学生发明「报吃」黑话骗过 AI，结果把全行业大模型都整崩溃了 莎士比亚它能逐行解析，却读不懂一句“几乎可以媲美我高中食堂”里，那点咬牙切齿的嘲讽。 —— 与龙共弈 最近，自然语言处理（NLP）圈被一篇论文轻轻将了一军。宾夕法尼亚大学和华盛顿大学的研究者发现：在评估主流大模型对中文在线评论的理解能力时，只要用户稍微用暗号，用一套只有圈内人才懂的编码语言写差评，几乎所有模型都瞬间瞎了。 这篇论文已被ACL 2026收录，它是计算语言学的顶级会议，能被它收，说明这事不是段子，是真问题。 更扎心的是这些模型能写代码、能翻译古籍、能在律师资格考试里吊打人类，却在这饭到底好不好吃这种问题上栽了跟头。 当差评可以被删除：一套黑话的诞生 故事要从谷歌地图的一个机制说起。在海外，谷歌地图的商家评论区长期存在差评可删的灰色空间，只要评论触发某些规则，商家或平台就可能把它移除。 于是，一群在海外生活的中国留学生，想出了一个朴素又聪明的办法：把差评用正面内容包起来，再用只有中国人能懂的暗号传递真实态度。 英文写Newspaper eat（字面：报纸吃），对应中文谐音报吃，意思就是这饭不好吃。 有人用藏头诗写好评：每句首字连起来，才是真正的差评。 还有人更硬核：用米粒在桌上摆出字，拍照配五星，图里的字才是真心话。 表面是五星、是夸赞、是报纸吃这样莫名其妙的句子，背后，是一群人对一套不公机制的集体幽默反抗。 这不是孤例，论文团队在真实评论里捞到大量这类编码语言，它们共用一个特征：字面意思与真实意图完全相反，且高度依赖社群共识。 7744 条评论实测：大模型全军覆没 光有轶事不够，研究者做了硬核实验，他们收集了7744 条真实中文评论，其中900 条属于各类编码语言（黑话、谐音、藏头、反讽）。 然后，他们把这些评论喂给一众主流大模型，让模型判断评论的真实情感倾向（正面 / 负面）。 结果，用论文作者的话说，是断崖式下跌，在普通评论上还能打八、九十分的大模型，一旦遇到编码语言，准确率直接跳水。 核心结论：大模型并不是变笨了，是它从未真正学过这套语言。当真实意图被藏进字面相反的表述里，依赖统计规律的模型就只能举手投降。 病根在哪：Transformer 的阿喀琉斯之踵 为什么连 GPT 级别的大模型都会翻车？论文把矛头指向了几个结构性原因。 局部语义强，跨句整合弱 Transformer 的核心机制是注意力（attention），它对单个词、相邻几个词的关系把握得很好。但一旦真实意思散落在字面是五星 + 图片里一行米粒字 + 评论区的社群语境之间，模型就拼不出完整拼图。它看得见每一块碎片，却读不懂整幅画。 训练数据里，黑话占比极低 大模型的世界观来自训练语料。而像报吃米粒摆字这类活在日常、长在社群的表达，几乎没有进入高质量训练集。模型没见过，自然不懂。 最棘手的映射关系动态演化 Newspaper eat → 报吃 → 不好吃这样的对应关系，不是字典里固定的，是网民实时共创、随时改写的。今天报吃是暗号，明天可能就换了说法。对靠静态语料训练的模型来说，这是一道追不上的移动靶。 模型读得懂词典，却读不懂人间。语言不是死的符号，是活的关系。 当机器学会了读书，却读不懂人 这篇论文最值得玩味的地方，不在于AI 又翻车了，翻车年年有。它真正提醒我们的，是人工智能的理解，和人类的理解，根本不是一回事。 我们读懂报吃，靠的是共情、社群经验，是知道一个人不会无缘无故夸一家难吃的店。而模型读懂一句话，靠的是它见过的千万次统计。当真实世界比训练集更复杂、更狡黠、更有人味，差距就暴露了。 人之聪明，多失于浮炫。——《金史》　 再聪明的系统，一旦困在字面的浮光里，也会在真正的深意面前失语。 所以，下次看到 AI 妙笔生花，不妨想起那句：几乎可以媲美我高中食堂。它写得越漂亮，越提醒我们：真正的理解，从来不只是读懂字，更是读懂字背后那个人。 #AI# #AIAgent# @grok @xai

眼瞅着「功夫女足」的票房预测在短短几天内从10亿出头奔着30亿以上去了，我一直在感叹大伙还是太有钱了，谁再唱衰中国经济，就把这个数字甩到他脸上去。 不懂的人可能以为我是在嘲讽烂片，这实在是冤枉，烂片确实是烂片，但嘲讽是没有的事，恰恰相反，以我之见，当烂片也能拥有票房大爆的机会，中国电影市场的行情才真正复苏了。 借用峰哥的那句话来说——「这是好事儿啊！」 过去几年，整体低迷的院线表现叠加「哪吒」「给阿嬷的情书」这种少之又少的尖子生，催生并推动了一种逻辑使然的叙事： 只要拍出高质量的电影，观众自然会用钱包投票，还你一个叫好又叫座的回报，所谓「为众人抱薪者，不可使其冻毙于风雪。」 道德的高地上人满为患，电影业也只能选择瑟瑟发抖，不敢锐评上面的金玉良言其实是一句正确的废话，就没人会制定一个我要拍部烂片的目标，这不是资质有限吗，如果一个行业只容得下极致的成功，那么它一定是不健康的。 我是看过不少电影人恨天恨地，坚持那套「进电影院是一种生活方式，和电影的质量没有太大关系」的说辞，但是除了遭到白眼和耻笑，并不能起到迷途知返的劝说效果。 直到「功夫女足」空降打破了只有好电影才配得上高票房的那条叙事，曾经的坚固如今荡然无存，鲸落万物生的繁荣这才有了苗头。 「功夫女足」几乎集全了所有的debuff，首先它烂，觉得它不烂的，自觉坐小孩那桌去，我不是来跟你商量的，其次它俗，对流量明星应用尽用毫不避嫌，来自饭圈的控评包场样样不落，再者它Low，说是AI特效我看都是在辱AI了，Seedance干不出来那活儿，最后它坑，君不见多少人在说「再也不欠周星驰电影票了」，按理来说，消费者最恨消费情怀的刀法。 但是没想到吧，人家票房就是节节攀高，连着刷新中国影史的暑期档纪录，昔年高山在这部片子面前都不过是减速带。 于是又有了新的挽尊说法，把下沉市场搬了出来，接着便是难懂的话，什么「人民群众喜闻乐见，你算老几」之类，天了噜，这是下沉市场最支棱起来的一集，城乡二元论的公式太好用啦。 稍微动了点儿头脑的，想往周星驰这个IP上靠，却解释不了周星驰上一部声势更为浩荡的「新喜剧之王」是怎么扑街扑穿地心的，预期票房30亿，最后连8亿都没过，同样的配方，不同的结局，说不通的。 老阑以为，真的不如老实承认，内容创作不是一门科学，任何试图为它总结规律、套用公式的做法，都会变成呼啸而来打响脸颊的回旋镖，世上并不真的存在能够拍出好电影的方法论，更不只是只有好电影才能卖得盆满钵满。 醒醒，大清都亡了，Netflix的大数据神话早就被证伪了，哪有什么点石成金的魔法，石就是石，又不是不能吃。 所以我要大夸特夸「功夫女足」的走势，它非但是中国电影之幸，救行业于水火之中——就是别问是怎么到水火之中的——更是给「扩大消费『十五五』规划」的一次献礼。 至少我看朋友圈里的电影从业者，从资方到制片，都挺受鼓舞的，这甚至契合了周氏作品的一贯爽点：英雄的故事太远太假，烂泥里的小人物翻身，才让人有代入感。 鉴于能真正理解我说这么多是何意味的人大概不会太多，干脆直接自爆好了，我是非常双标的，于情而言。劝人掏钱看烂片这种烂屁股的事儿我是肯定不会干的，于理而言，我高度认可烂片的存在价值，这个世界需要烂片，需要赚大钱的烂片，看电影就不应该成为所谓品味的投射，成为那么多大道理的寄托，它就是个俗得不能再俗的、花上几十块钱打发时间的消遣。 再说了，「给阿嬷的情书」的导演蓝鸿春第一次自导自演的电影，豆瓣评分还不如「功夫女足」呢，没有拍烂片的烈火烹油，未必能有拍好片的鲜花着锦，周星驰虽然是老惯犯了，但大家还是要给年轻人机会，对不对？

为什么大部分女生都很难遇到优质男？ 一旦进入长期关系，女人的心态就变了 她们会觉得，这个男人已经是自己的囊中之物 这个男人无论多么优秀，也已经是被她“征服”了的 她们会开始反思，能被一个不咋地的自己征服的男人，又怎么可能多么优秀？ 于是她们会越看另一半，越觉得平庸，越发的嫌弃起来 这就是为什么，大多数女人结婚后，无论双方如何匹配，男方表现得如何努力，都会或多或少，遭到她们的嫌弃 越是不自信的女人，这点就越是明显 表现出来的，就是“作” 配得感越差的女人，就越作 她们的另一半再努力也没用，因为问题的根源在于她们的内心，潜意识的深处 这个道理还能解释另一个常见现象，就是不能轻易告白 一旦你告白，你在女人心目中，就会被打上“已被征服”的标签 她们不会觉得，你是很优秀才配得上她；而且相信，任你再怎么优秀，也得喜欢她 你只能是“手下败将”，要么证明她更优秀，让你拜倒在石榴裙下；要么证明你不过如此，毕竟她并不觉得自己有多好 简单来说，所谓的“优质”，完全是比对的结果 一切的，没有例外地，所有关于“优质”的定义，本质是人脑的幻想，是纯粹的主观认识 当年日本经济腾飞的时候，男人们排着队给女人送钱，结果就是女人的眼界越来越高，看不上普通男人 后来经济逐步衰败，大部分女人的想法就变了，只要收入稳定，不家bao就算是不错的结婚对象 你看，男人还是那群男人，但是不同情况下，关于优质的定义天差地别 甚至，前者的钱更多，付出也更多，得到的差评却只多不少 你看xhs那些狂言狂语就知道，前几十年的经济腾飞给很多人一种错觉，那就是女人普遍更优质，是同阶层男人所配不上的 但是在国外就没有这个问题 对比起本国那些男人，中国男人简直是超人 就算你不把喝酒打老婆计算在内，无论是颜值，收入，还是情绪价值，中国男人都是相当能打的 这就是为什么，这几年外娶的质量都很高 原因是在国外那种，几十年社会发展缓慢的地方，人与人的差距会十分明显 随随便便一个中国男人出去，都会被当成“卷王” 实则是，国外整体水平低太多 只要你不把在国内“跪舔”女人那一套搬出去，包括去很多白人国家，一样能嘎嘎乱杀 不过，遗憾的是，包括男人在内，国内能够意识到这点的人其实并不多 很多男人还是非常不自信，总觉得自己低人一等 还有很多男生喜欢跟女生比颜值，觉得自己颜值比不过，就是配不上 但是他们偏偏就不会拿收入去比，潜意识还是觉得，凡是自己擅长的，必定没什么用 这就是典型的，拿自己的短处和别人的长处比较 根本原因还是那一点：你没有认识到，优质与否完全是主观的概念 说你好，不代表你就好；说你差，不代表你就差 很多女人都知道“女人不被定义”，但是她们却热衷于定义男人，整天说这个男人不理想，那个男人不优质 那种真正的白富美说你差劲也就算了，但现实中基本是普通得不能再普通的女人，在到处评价 你难道就不觉得奇怪么 一语以破之，优质女人一定找得到优质男人，找不到说明她们还不够优质 那是她们自己的事 每个男人要学会尽可能客观地认识自己，以免被人牵着鼻子走

9999元！2TB 版 iPhone 17 Pro Max，太离谱了！ 2TB 版的 iPhone 17 Pro Max 是目前苹果在售顶配手机，国行官网售价高达 17999 元，堪称顶级「机皇」。 不过，最近京东数码海外自营旗舰店搞了个大动作：美版 2TB iPhone 17 Pro Max 裸机（不含数据线），到手只要 9999 元。 当然，想拿到这个 9999 元的超低价，还是得花点心思凑一凑。 具体来说，默认活动价是 11999 元，你需要先去店铺直播间领一张 9 折券（立减 1000 元），到手变成 10999 元。 等确认收货并给个好评后，联系客服还能返 1000 元京豆（相当于无门槛消费券）。如果你是 Plus 会员，还能再省 60 元，最终到手价大概是 9939 - 9999 元。