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番号 《寂寞圣诞节-情欲兔激情之夜》--性爱特辑 完整視頻連結在留言區 節日的夜晚總是感到特別的孤單 聖誕節的夜晚 索性打給好朋友米索 @MisoQueen4 還特別跟他說，我想要聖誕兔女郎喔! 於是我滿心歡喜地迎接了她 她的性格特別開朗 也非常的.....瑟情 她跳了一段火辣性感的舞蹈 把我勾的血脈噴張 我只好.... 艾爺工作室 @abbykitty6666 #支持原创# #拒绝黄牛# AB151 Lonely Christmas-Passionate Night of the Lustful Bunnies (Chinese and English subtitles) 19mins On festive nights, I always feel an extra kind of loneliness. Christmas Eve was no different. So I decided to call my good friend @MisoQueen4 I even told her playfully, “I want a Christmas bunny girl tonight, okay?” And just like that, full of anticipation, I welcomed her. She’s always so bright and cheerful, and… incredibly, deliciously seductive. She danced for me! A hot, sultry, teasing dance every move making my blood rush and my heart race. I couldn’t help myself… I just had to…

一觉醒来时间线全是这个。 简单说就是互相评论指定格式的内容就可以加积分。 目前老外已经卷疯了，中文区也要加油冲了 进去 然后点击 jion按钮，然后点击自己的推特用户名那里 gift code 输入 love 这个很重要积分直接翻倍 然后评论区留言 Hey @commonsmade, vouch @Jadtrrguson 我会一个一个进行回复。别犹豫，犹豫就会败北！

散户最缺的不是本金，是一台自己的“私人 Bloomberg”。 FinceptTerminal 这个开源项目最近真的猛，GitHub 直接 23k+ 星，定位就很清楚：把机构级金融终端搬到普通人电脑里。 它不是简单看 K 线那种玩具。 里面直接塞了 37 个 AI Agent，包括巴菲特、格雷厄姆、林奇、芒格这类投资大师人格，还有宏观、经济、地缘政治分析框架。 以前这种东西是基金经理、分析师、量化交易员的标配。 现在开源版本直接摆出来了。 别老问 AI 怎么帮你赚钱，先把这种工具装起来，把信息差补上再说。 🔗

看完了 Claude Code 主席 Boris 的播客采访，他从去年 11 月起没有手写过一行代码，每天提交 10 到 30 个 PR，同时跑 5 个 agent。 听完 Lenny 对他一个多小时的采访，信息密度很高，分享一些我的收获。 1️⃣ Claude Code 的起源：一个人，两个赞 最初就是 Boris 一个人在 Anthropic Labs 搞的 side project，同期他也做了很多其他的side project，大部分都死掉了。 选了终端是因为一个人开发最简单，在内网发了篇帖子介绍，两个赞，没人觉得一个 CLI 能成事。 但是迄今为止这东西贡献了 GitHub 上 4% 的 commit，如果算上私有仓库，这个比例还会更高，Semi-Analysis 预测年底到 50%。 从两个赞到覆盖 50% 的 commit，中间只隔了不到两年，AI时代的产品进化速度可见一斑。 2️⃣ 核心产品哲学：为六个月后的模型而建 Boris 反复强调这一点，Claude Code 早期只能写 20% 的代码，他自己都不信任它。 但产品架构留好了扩展空间，等 Opus 4 一出来，PMF 瞬间 click。 现在做 AI 产品的人，最大的错误就是按今天的模型能力做产品设计。 你应该赌的是下一代模型。赌对了你起飞，赌错了你也没亏多少。 3️⃣ 委派，而非指示 很多人做 AI 产品的思路是给模型设计死板的 step 1 → step 2 → step 3 workflow，把模型当成一个系统里的函数来调用。 Boris 说一年前你确实需要大量 scaffolding 来兜底，但现在完全不需要了。 给模型工具，给它目标，让它自己想办法。 对于 Agent 开发者来说，这点尤其重要。别太迷信 LangChain、LangGraph、AutoGen 这类框架，别尝试用流程图把模型框住。 Agent 应该为目标负责，而不为流程、中间态、执行路径负责。 这就是 Claude Code 一直强调的：delegate, don't dictate。 4️⃣ 编程已经被解决了，接下来是工具和多模态 Boris 认为 coding 对模型来说已经基本解决了接下来的方向是让模型接入更多工具，让 Agent 能操作的东西变多。浏览器、API、数据库、部署流水线，全都会变成模型的手和脚。 更有意思的是他提到一个现象：提升模型 X 方向的能力通常也会提升 Y 方向。模型能力的增长不是线性叠加，而是能力之间互相加速。 这意味着一旦某个能力突破阈值，其他方向也会跟着跳一级。 5️⃣ 软件工程师这个岗位会消失，Builder 会出现 Boris 的判断：也许今年年底，AI 就能包揽 100% 的代码编写。 传统意义上的软件工程师将不复存在。取而代之的是一个集合了产品、研发、测试、部署的综合岗位，大概叫 Builder。 他观察到 Anthropic 内部已经在发生这种融合。设计师在写代码，PM 在跑 Agent，工程师在做产品决策。三个角色的边界已经开始模糊，50% 的日常工作其实是重叠的。 有个数据很说明问题：Boris 在推特做了个调查，70% 的工程师和设计师表示有 AI 之后更享受工作了。不是因为工作变少了，是因为终于可以把时间花在真正重要的事情上。 6️⃣ 自然语言是新时代的编程语言，编程语言是新时代的汇编 未来编程可能就是和 AI 交互。手写代码会变成和今天写汇编一样的存在：深入底层，写一些计算机能直接看懂的东西，极少数人需要做，大多数人永远不碰。 自然语言会变成新时代的编程语言。编程语言会变成新时代的汇编语言。 怎么理解要不要学编程这件事？Boris 给了一个非常精准的历史类比。和程序员最像的历史角色是 1400 年代欧洲的抄写员，垄断了所有的读写工作。古腾堡印刷术出来后 50 年，印刷量超过此前 1000 年的总和，价格暴跌 80%，识字率从 1% 飙到 70%，抄写员这个职业直接消失了。 编程正在经历一模一样的过程，你可以觉得这话狂。但说这话的人，曾在 Meta 负责过 Facebook、Instagram、WhatsApp 的代码质量基础设施，是那个时代最顶级的 infra 工程师之一。 他不是不会写代码，他是写了太多代码之后，深刻认识到代码从来都只是手段，build才是目的。 7️⃣ 200% 的提效，到底意味着什么 Anthropic 工程师人均 PR 数提升了 200%。 200% 听着好像还好，但 Boris 之前在 Meta 就是做工程生产力的，负责 Facebook、Instagram、WhatsApp 全线的代码质量基础设施。 在那个体量的公司里，工程效率提升几个百分点都是巨大的飞跃，足够写进年度 OKR 当 两点。 200%，是完全不同量级的事情。 这就是为什么他每天能 ship 10 到 30 个 PR 还觉得很正常，游戏规则已经彻底变了。 8️⃣ 代码现在是真的廉价 这个观点对老工程师的冲击最大。 AI 现在会写大量的即时代码，用完就丢，只是为了完成某一次任务。跑个数据分析、做个格式转换、写个一次性脚本，用完就删，毫不心疼。 之前代码是很贵的。你需要几年的学习成本才能写出能跑的东西，coding 和 debug 的时间成本都很高昂。 所以老一代工程师对代码有一种天然的珍惜感，写出来的东西要 review、要重构、要维护。 但现在代码的边际成本趋近于零。认识到代码很便宜，非常重要。很多老工程师过不了这个心理关，还在用写精品代码的心态对待每一行输出。这就像印刷术时代还在手抄经文。 9️⃣ 给企业的建议：别限制 token，别省钱 Anthropic 内部有些工程师每月 token 花费过十万美元。 Boris 的建议：给工程师无限 token 预算，让他们可以大胆探索落地想法，甚至允许 token 费用超过工程师本身的薪资。 听着疯狂？对比人均产出提升 200% 的数据，这笔账太好算了。真正有创造力的想法往往来自某个人不计成本地试了一个看起来太疯狂的点子，你限制 token 就是在限制创新的上界。 用 Boris 的话说：先别急着衡量 ROI，先让工程师用起来，价值自己会显现。 🔟 成为通才，而不是单一技能点的专家 Boris 给工程师的职业建议：尝试真正成为一个通才。只会一个垂直能力的人未来会越来越吃亏。 未来几年能获得最大回报的那批人，不只是 AI native、拥抱 AI 的人。还要充满好奇心，知识广博。 你还得懂产品、懂设计、懂用户心理、懂商业逻辑。 单点深入的价值在被 AI 快速拉平，广度 × 判断力才是新的护城河。 1️⃣1️⃣ 一些CC的使用建议 Boris 分享了几个 Claude Code 的实战 tips： 1.一直用最强的模型。经济型模型可能因为能力不够强需要多次尝试，最终的 token 成本也许比最强模型更贵。考虑到时间成本更是如此，目前最强的是 Opus 4.6 2.多用 Plan Mode。先让模型理解全局再动手，效果远好于直接开干 3.尝试多种使用形态。终端、桌面应用、移动端，每种形态适合不同场景。Boris 提到 Anthropic 的设计师更多用 Desktop App 里的 Code tab，不需要打开 IDE 就能调用同等能力 他还推荐写好 CLAUDE.md，这跟我之前分享的 Claude Code 最佳实践完全吻合。 最后的彩蛋：味噌哲学 Boris 是乌克兰人，加入 Anthropic 前住在日本中部乡下好几年，是整个城市唯一的工程师和英语使用者。每周骑车去农贸市场，和邻居交换自制食物，学会了做味噌和发酵食品。 主持人问他 AGI 之后的计划？继续做味噌。 一个在日本乡下做味噌的乌克兰人，回到硅谷造了个改变所有工程师工作方式的工具。 编程是建造的方式，味噌也是。工具会变，建造的欲望不会。 这种人你很难不服。

美军没有政委，是怎么做到文官治军的？你要拿咱们这边“党指挥枪”的逻辑去套，那指定看不明白。人家压根就没打算让士兵脑子里装什么宏大叙事，装那些玩意儿干嘛？装多了还容易出事。美军的底层逻辑简单粗暴得吓人：这就是一份职业，你干活，我给钱，干得好加钱，干不好滚蛋。 文官那帮穿西装的凭啥能摁住四星上将？不是靠什么人格魅力，靠的就是攥着钱袋子。宪法把钱包焊死在国会手里，国防部长必须是退役好几年甚至压根没穿过军装的文人，军种部长也一样。你一个当兵的，哪怕肩膀上扛四颗星，想搞点动静？先问问国会那帮老爷批不批预算。 没钱，你连基地厕所都修不了，飞机都飞不起来。麦克阿瑟当年多横啊，杜鲁门一纸命令，直接卷铺盖走人，屁都不敢放一个。这帮将军心里门儿清，自己就是个高级项目经理，真正的董事会是国会山那帮人。 光卡住上层还不行，得把底层那帮大兵也安排明白。美军这招更绝，它用福利和薪水把士兵死死焊在“打工人”这个身份上。 现役军人不许掺和党派政治，穿军装去集会？想都别想。军营里没人跟你聊什么主义、什么思想，聊那玩意儿干嘛？聊了能多拿钱吗？不能？那聊个屁。 那聊什么？聊这个月住房津贴涨没涨，聊去海外驻扎那个家庭分居津贴拿多少，聊退伍之后GI法案能给掏多少学费。一个刚入伍的新兵，基础工资可能也就两千出头，看着不多是吧？架不住人家补贴多啊。 住房津贴、伙食补贴、战斗津贴、危险任务补贴，乱七八糟加起来一百多项。你在前线玩命，国会那边就算再扯皮，军饷这事两党谁都不敢真给掐了，掐了那是政治自杀。这帮大兵心里想的特实在：我干这几年，把大学学费挣出来，把房子首付攒出来，退伍了去当个警察或者进厂拧螺丝，这辈子就算稳了。 高级军官在这套体系里反而最憋屈。想跟士兵谈理想？军队规定不让谈。想跟国会谈价钱？你又没那资格。你就是个带兵打仗的，战术层面你说了算，战略层面那是文官和议员们掰手腕的地方。 美军还搞了个特别损的招，军官和士兵隔三差五就轮岗，今天在日本，下个月去德州，再下个月飞中东。你跟一个地方还没混熟呢，人已经调走了。 想拉山头？想搞私人武装？门儿都没有。士兵们跟长官之间就是纯粹的上下级工作关系，今儿你是我营长，明儿调令一来，咱俩这辈子可能都见不着了。这种流动性把任何“小团体”的土壤都给铲干净了。 说白了，这套玩意儿的本质就是把军队拆成了一堆原子化的“武装打工人”。士兵只认钱和福利，军官只认调令和国会预算。 文官坐在华盛顿，手里攥着预算审批权和人事任免权，根本不用操心底下哪个将军会造反。你造什么反？ 你手底下的兵，工资是国会发的，退伍福利是联邦政府管的，人家凭啥跟着你一个随时可能被调走的将军去送死？你给得起那个价吗？ 所以你看，美军不设政委，但它有一套更冷冰冰的东西在维持运转。它不让士兵有政治思想，但给了他们足够多的现实利益。 它让将军们有军衔没实权，但给了他们体面的职业路径。整个系统就是一台精密运转的国家暴力机器，每个零件都被“钱”和“制度”这两根钉子钉得死死的。 至于什么理想信念、家国情怀，在这台机器里，那都是要额外花钱买的奢侈品，而国会，从来不做亏本买卖。

我上篇文章分享了AI DePIN、AI MEME、AI Agent等AI叙事之间的逻辑关系，可是在挖掘AI潜在Alpha的时候问题来了，是跟可能来自阴谋集团财富效应强但频繁更替的AI MEME？是选正搭建infra却还很早期的协议框架？或者选一些很酷且有特定应用场景的单体AI？ 说实在的，我混乱了很久，以下仅梳理一些浅见： 1）大的趋势毋庸置疑，AI Agent既不是一种“资产”，也不是一种“应用”，而是一种大规模的区块链生态“叙事”新范式。 也就是说，AI Agent的来临就像2020年区块链迎来一次DeFi Summer一样，会围绕AI Agent的Token发行、托管、交易；infrastructure构建、框架、标准、通信、堆叠、SaaS封装；Application开发、运营、聚合、迭代、落地等等产生一个庞大的Build+Speculation的新“泡沫”叙事周期。 DeFi推动了上一轮牛市的辉煌，且围绕稳定币+借贷+DeX衍生品三架马车激发了多大的市场活力。据不完全统计，多链DeFI总锁仓价值1,346亿，稳定币流通数量也超过了1,000亿美元，DEX月交易量达到3,723亿美元，借贷量也将近200亿美元等等，整个DeFi行业的市场规模和生态重要性都在这些已增长惊人且还在持续刷新的数据中，这还不包括因DeFi而产生的各种链、应用等MCAP\FDV等更广的数据。 在我看来，AI Agent也会创造同样甚至可能超越DeFi叙事的新一轮叙事奇迹，200B，500B的想象空间？别总想着新的DeFi Summer 2.0了，请跟上当前的 AI Agent Summer叙事潮，不要掉队。 2）基于此逻辑，再来看当前AI Agent市场的“乱象”： 1） $GOAT 、$FARTCOIN、 $ACT 等 AI MEME之间的社区骂战和龙头之争；2) $VIRTUAL 、$AI16Z 等AI Agent框架标准之争；3） $VVAIFU 、$GRIFFAIN 等资产发行流通等衍生infra之争；4) $AIXBT 、$AVA 、 $BULLY 等单体AI Agent应用之争等等。 你会发现，都还太早期，DeFi上出现的各类借贷平台、衍生品、机枪池、治理代币等等至少还有以太坊等链提供了基础的执行框架和标准，而AI Agent生态甚至还没有专属的infra条件，从生态可塑性来看，AI Agent带来的行业叙事机会要比DeFi宏大很多； 换句话而言，这些乱象并不乱，如果你看好AI Agent叙事发展，各个板块方向，大凡上了一定市值且有对应用户基础的资产，在庞大AI Agent叙事爆发之前都是优质资产，类别曾经的YFI、CRV、UNI、DYDX等等资产达到的数百亿不等FDV市值高度，你就不慌了。 当然，有信心不代表可以乱搞，别忘了大姨夫之外还有二姨夫这样的伪价值资产存在，而且这类资产永远以短期更诱人但长期有毒的姿态悄然攻陷你的钱包。 3）因为确实还是叙事初期，有些明明知道有阴谋集团操作的AI MEME也没有劝说大家不要参与的道理，毕竟谁也不知道一个早期赛道能迸发多大的财富效应，而且主要是一些看起来更有价值且有落地的框架标准也可能随时面临被竞品反超的可能性。 总之，很难给出一个明确的Alpha发掘逻辑。我仅分享一个我个人的投研逻辑供参考： 1、AI MEME，只考虑 $GOAT 此类带有叙事鼻祖性质的“龙头币”，没有逻辑，非要说一个，就好比先有了比特币这种共识币才诞生以太坊这类智能合约技术交付币一样。 一个赛道早期MEME，虽然投机属性为主，但其在教育市场、培养用户认知的作用不可忽略，就像当初DOGE之于加密货币的普及一样。 2、AI Agent infra很重要，长期看都是低估，比如 $ELIZA 这类有着丰富Github开源库且应用覆盖范围特别广的早期框架，虽然其确实很早期，随时有可能被其他更强的框架标准吸走流量，但其绝对优势的开源共享和先发优势就是壁垒，有比它更好的框架大概率也会on top of it，也许会影响它的增长高度，但一定消灭不了它。 我们把ELIZA当成AI Agent时代的EVM、就势必会有EVM++、EVM Compatible等新框架出来补足； 3、AI Agent 资产发行、托管、交易，目前还停留在MEME化的资产发行叙事层面，要锁定平台价值而不要被平台上的“垃圾资产”迷了心智。 逻辑很简单，AI Agent本质上是一个AI场景基于Crypto激励机制价值落地的过程，早期infra、应用、协议框架等等都尚未成熟，怎么可能有那么多AIXBT级别的超级应用诞生？发币的便利性能带来什么？领悟一下？到头来只是给VIRTUAL、VVAIFU等资产发行平台制造热度的泡沫陷阱. 因此不要过于追AI Agent超级应用，除非有绝对的信息差，不然等你看到时候的市值冲进去，性价比就不高了，而锁定创新平台infra就不一样了； 4、AI Agent的infra构建还有一大片空白，比如，ELIZA这类早期框架只解决了LLM大模型和AI Agent对话机制的问题，且应用到了Twitter、Discord等应用场景中，但更多还是web2信息的撮合，何时有一套能基于公链范式能把ELIZA框架和web3交易场景打通的ELIZA++版本出来，值得期待； 又比如，Virtual、VVAIFU等AI Agent资产发行平台虽能快速发行资产，但在后续资产去中心化托管、AMM式意图式交易等方向还欠缺很大，此前热议的AI Agent+TEE的私钥管理方式何时能成熟？资产发行平台能在交易上延伸出新玩法，有更有趣的交易玩法和激励模型出来？ 还有，能否有一些为AI Agent构建交互标准的链出来，成为AI Agent时代的Cosmos，提供标准的interoperability能力？或者一些为AI Agent构建永久Memory模块化存储的链，为AI Agent构建必要的DA能力？还有一些AI Agent可视化工具、执行引擎、模块化组合封装服务等等。 有了这些技术和市场驱动的配套infra出来，你还会守着一堆看不懂的MEME空焦虑吗？ 以上。 至于过往基于智能合约范式构建的各类layer1、高性能链、跨链infra、链抽象、DA组合链、layer2、Restaking等等完善的基建出路在哪里？除了原有的infra落地应用PMF交付实现问题，一个破局点就是“蹭AI Agent叙事”的新概念。 所以，哪条链能跳出来为AI Agent提供一些通信协议、DA、应用开发等等服务能力，就都值得关注。当然，这其中肯定有纯粹蹭概念的链，但总比固步自封啃老本的链要强。 无论如何，请锁定AI Agent赛道，迎接这一次史诗级的牛市主升浪的到来。 Note：大家觉得文章有用烦请“一键三连”支持为谢，认可我持续干货内容输的朋友，可以Follow一下，也访问我推特首页点击Substack专栏订阅一下（目前还免费），更多深度专业的投研和分析内容，尤其是不适宜在推特公开分享的内容，会在那里看到。