凌晨時分的林森北，夜色朦朧、喧囂依舊。 街邊小販叫賣聲熱鬧無比，連來自北方的冷空氣，彷彿也在此時緩緩退去。 「哥，請樓上坐。我們這裡都很優質，一定可以讓你滿意....」 「這邊通通99，進口的199，不用客氣都可以試吃。來，帥哥你試一下。」 ................... ........... 下了電梯，跟老普走了一小段。 歡樂的聚會已然散場，腦袋暈暈乎乎，此時無暇理會耳邊的嘈雜。 匆匆走進僻靜的巷弄中，貌似在逃離什麼。 後方車燈拉長身影，伴隨著單一的腳步聲，此時不免顯得有點寂寥。 都試圖想要回去，但還是有疙瘩，我知道一定可以，慢慢來就好。 她個性殺伐決斷，冷豔外表下藏著火熱的心，她翻頁了，而我還是放不下。 . 車子緩緩駛過，帶起一陣冷風，我點了根菸。 煙霧裊裊，擋不住前方道路清晰可見。但回首過去，卻仍舊看不清楚自己。 ======================== 雙手軟嫩的觸感未退，餘溫尚存。 這次臨時起意，在眾目睽睽之下示範，她做了很大犧牲，我豈能無知無覺。 一個「謝」字，在喉間醞釀許久，但當下終究說不出口。 平常都是她開發男生，今天換男生開發她。 即便閱人無數，高冷御姐仍略顯羞澀，在場眾人無不看直了眼。 真不愧是五木套房天花板。 今天只是示範，日後跟模特洽談租賃時長、各類耗材，自然不可能免費。 但無料傳授手法、心得，我很樂意。 時間排出來之後，歡淫報名。 ======================= 前年初次視訊，她在房內上竄下跳，甚至穿著外出套裝、踩著高跟鞋蹦到床上。 就是為了配合我擺姿勢截圖。 完全顛覆了執業女性的刻板印象。 當時，她的笑容漫出手機螢幕，開朗的個性，輕而易舉感染週遭的人。 慢慢地認識日久，我知道她想看看更高的風景。 懇求我幫她的姊妹推薦，還叫我不要跟她們說。 但她終究沒吃到四郎的肉粽。 因為某些不可名狀的誤會，她最終只吃到了四郎的閉門羹。 四郎還是被別人的讒言影響，四郎狠狠關上了溝通的大門。 事實證明，用功利的角度去看任何女生，本身就是一種大錯。 少數拜金女、沾染賭毒的除外。若非不得已，誰又想每天送往迎來？ 四郎悟了，但幸好不晚，還能重新開始。 ======================= 學員進到房間，她除下浴巾，表情平靜地躺在床上任我施為。 好一具完美胴體。皮膚白皙透亮，入手細緻無比，沒有任何瑕疵。 認識那麼久，這還是第一次看到。 御姐晴哥果然名不虛傳。 . 都是熟人了，照理來說沒什麼好害羞的。 按摩不是搔癢，而是喚醒女體情慾的過程。 很多女生跟男生做愛，一旦超過時間，就會魂飛天外，無法投入。 機械式的迎合，哀鳴聲響徹雲霄，但事實上在想等等出門要吃什麼、刷卡點數該換些啥比較好.... 藉由刺激女體敏感點，將注意力拉回現實，把她叫回來。 她還沒準備好，你幫她準備；你要先在乎她，她才會在乎你。 指腹輕輕點擊上下肉芽，滑過胸前兩團柔嫩白膩，私處溫度飆升，熱度燙手。 氣氛逐漸曖昧旖旎，眾人的注視，反而帶來莫名的刺激感。 打鐵趁熱，若干學員跟著接手。 按摩+愛撫真的會上癮。（北社）

許多上市企業在 2026 年正積極開發或建造小型模組化反應爐（SMR）與微型反應爐，主要鎖定資料中心與GPU電網市場。 核心上市開發商 - NuScale Power (NYSE: SMR)： 專注於工廠製造、模組化 SMR 的指標性開發商。 - Oklo Inc. (NYSE: OKLO)： 由 Sam Altman 支持，研發快中子分裂微型反應爐。 - GE Vernova (NYSE: GEV)： 與日立合資開發 BWRX-300，已在加拿大推進專案，並計劃部署於美國。 - NANO Nuclear Energy (NASDAQ: NNE)： 專注於開發便攜式、極低功率的微型核反應爐。 - BWX Technologies (NYSE: BWXT)： 生產核能組件，並透過政府合約開發微型反應爐。 - Rolls-Royce Holdings (OTC: RYCEY)： 在英國及國際市場積極推進 SMR 開發。具 SMR 業務版圖的公用事業與能源巨頭 - Constellation Energy (NASDAQ: CEG)： 美國最大核電營運商，已投資 Rolls-Royce SMR。 - Dominion Energy (NYSE: D)： 正評估於維吉尼亞州境內部署 SMR。 - Cameco (NYSE: CCJ)： 頂級鈾礦供應商，同時注資支持 SMR 相關技術。 👉2026 年產業關鍵趨勢AI 資料中心需求： 亞馬遜與微軟等科技巨頭正與核能企業合作，藉此鎖定 AI 所需的無碳電力。美國軍方計畫： 美國陸軍與 NuScale、Oklo 等公司建立夥伴關係，目標在 2028 年前部署微型反應爐。工廠量產模式： 揮別傳統核電廠的現地建造，新型 SMR 採工廠預製再運送至目的地組裝。

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

女優: 新有菜 (#新ありな）# 發行日期: 2024-12-13 番號: MIDV-999🀄️ 與經常實施性騷擾的經理一起出差，我喝醉了，睡夢中被強暴！他用那個影片當作敲詐資料，我再也無法抗拒，他就一次又一次地強暴我，三天兩夜，讓我一遍又一遍地潮噴‼️

🛡️ Vercel 重大安全事件爆發！幣圈開發者們，這波供應鏈攻擊值得高度警覺！（2026/4/19） 今天 Vercel 官方確認發生安全事件：一名員工使用的第三方 AI 工具 被駭，導致攻擊者透過 Google Workspace OAuth 入侵內部系統。雖然只有「有限子集」的客戶受到影響，但駭客已取得部分未標記為 sensitive 的環境變數（env variables），包括 NPM token、GitHub token 等高敏感憑證！ 更嚴重的是，ShinyHunters（曾搞出 Ticketmaster 大洩漏的那群人）已在 BreachForums 上以 200 萬美元 標價販售 Vercel 內部資料庫。Vercel 擁有 Next.js（每週下載量高達 600 萬次），一旦惡意程式碼被推上去，全球供應鏈瞬間中招！ Vercel 官方已緊急聯絡駭客、聘請 Mandiant 調查、通知執法單位，並公開 IOC（OAuth App ID）。他們也建議所有用戶： - 立即審核 Activity Logs - 旋轉所有 env variables（尤其是 API key、資料庫憑證、簽名金鑰） - 未來務必把重要 secret 標記為 “Sensitive” - 檢查最近的 Deployment，有疑慮就刪除 - 啟用 Deployment Protection（至少 Standard 等級） 🔥 幣圈重點來了！ 現在的 Web3/幣圈，已經不止要防智能合約漏洞了！ 人為疏失 + 第三方工具風險 才是真正的大魔王： 1. 人為疏失：開發者為了方便，把 Google Workspace、AI 代理工具、CI/CD 權限全部串在一起，一個 OAuth 授權就全盤皆輸。 2. Vercel 這類工具：Next.js、Vercel 已經是無數 dApp、前端專案的部署主力。一旦供應鏈被毒化，錢包合約、Bridge、前端 UI 全都可能被植入後門。 這次事件再次提醒我們：零信任（Zero Trust）不是口號，是生存法則。 - 不要再把「方便」當成安全 - 所有 secret 永遠當成已洩漏處理 - 第三方 AI 工具、OAuth App 都要嚴格審核權限 立即行動清單（推薦複製給團隊）： ✅ 檢查 Vercel、NPM、GitHub、所有 API key ✅ 啟用 sensitive env variables ✅ 審核過去 72 小時的部署紀錄 ✅ 考慮把關鍵專案遷移到自管基礎設施或更嚴格的權限控制 Vercel 這次 DM 駭客「拜託停手」的畫面真的蠻震撼的… 這不是單一事件，而是整個開發生態的警鐘！

JUQ-765 水川蓳 (#水川スミレ#) Mizukawa Violet 丈夫招待客戶回家飲酒晚飯，人妻發現客人曾經是她年青時的性玩伴！他一開始假裝若無其事，卻狡滑地偷偷往人妻的飲料裡倒了春藥。而在丈夫酒醉先入睡的瞬間，他彷彿喚醒了可怕的獸慾，向已經漸漸開始發春情的人妻發動攻擊‼️

EBWH-084 雨宮響（#雨宮ひびき）# 他的下屬是公司排球隊的主將，經常在下班後集訓！一天他加班錯過了末班車，唯有借宿下屬家，誰料她被大雨打溼的運動服，毫無保留的堅挺胸部讓他發瘋了！身體不自覺被誘惑擊倒，抗壓能力逐漸變弱，他一邊舔舐她，一邊多次出軌中出，直到早上‼️

你有注意到嗎？一連兩間經紀公司發表聲明，針對不特定帳號對女優造謠污蔑以及毀謗中傷，AV事務所將會要求各平台提供發文者資料，並且視情況提告： . . 像是愚人節造謠她們引退，或是無中生有的揣測又或者是各種或實或不實的爆料讓一些女優不太開心，到處有什麼狀況？請看〜

別再一個個複製 skill 到其他 AI 工具理了，本貓發現了個好工具 "skillshare" 就讓他來管理吧 自從 skill 這概念火了之後幾乎所有 AI Agent 都支援，但是每個工具又有自己的路徑，總不能把已有的 skill 再複製堆疊上去吧? 所以 skillshare 做的事很簡單： 把你的skill、agent、rules、commands存在一個源頭，然後用一條命令 skillshare sync 同步到 claude、codex、openClaw ....等所有平台。不用手動複製，也不用擔心版本差異，更不會遺漏任何工具。 比如你設計了個 skill 或 code 審查框架，skillshare 會自動推送到其他已安裝的 AI Agent —瞬間同步，無需手動操作。 使用起來也很簡單，安裝完後指定一個資料夾路徑。把要同步的檔案放進去，然後執行: skillshare sync 搞定! 完全離線可用，還有Web 儀表板，視覺化控制所有資源分發簡直不要太爽。很適合有資源管理強迫症的我😌 當然這還有其他功能，只等小夥伴自行挖掘了 地址：