🗃️ 真香！腾讯开源的 WeKnora，能把散在飞书、Notion、语雀里的公司文档变成一个直接能问的知识库。 WeKnora 在 GitHub 已经 2.2 万 star，3200 多个 fork、700 多个 issue 还开着，9 月 3 日刚发了 v0.8.0，离上一个版本不到一个月。已经有人基于它做了二次开发版，专门补强扫描件 OCR 和表格提取。 团队里找一份流程文档，以前得在飞书、语雀、GitLab 之间来回翻，翻到了还得自己从头读完再总结。 接进来之后直接提问就行：简单问题走检索快速回答，复杂的交给 agent 自己去查知识库、调 MCP 工具、上网搜，再把结论整理给你；还能开 Wiki 模式，把一堆文档提炼成互相链接、自己维护的知识页。问答也能直接接进企业微信、飞书、Slack，同事不用换工具。 模型可以在 DeepSeek、通义千问、Ollama 等二十多家之间换，能部署在本地或私有云，MIT 协议开源。 公司文档终于不只是躺在网盘里吃灰了。 GitHub：

要说赚钱，还是得靠国内。 来X有8个多月了，钱赚了点但不多。 大头还是国内的公众号，有比较稳定的收益。 即使再忙也会保持公众号日更，尽管有时候断个一两天也无伤大雅，继续更新还是会有流量。 不像X这种不仅要求保持原创还要持续更新和互动才行，简直比上班还累。 但X的优点也很明显，只要你在某个领域内持续深耕，时间还是会嘉奖你的。 加油吧，希望大家都能有个好的明天。

分享一波GPT-Image生成手绘工程科普信息图的提示词 提示词如下⬇️ 创作一张竖版手绘工程科普信息图，主题为《[主题]的组成部分》。 背景是一张暖白色、轻微泛黄的横线笔记本纸，带浅蓝色水平横线， 纸张左侧有一条淡红色竖向页边线，保留细腻纸张纤维和轻微扫描质感。 页面顶部居中写大号蓝色圆珠笔手写标题“[中文标题]”，字体瘦长、 圆润、整洁，标题下方画一条蓝色手绘下划线。 画面中央放置一个尺寸较大的[设备名称]，采用略微俯视的四分之三 透视角度，以局部打开、剖视或拆解形式展示内部结构。结构符合真实 工程逻辑，各部件层次分明且容易辨认。 主体采用精细石墨铅笔工程插画风格：黑灰色细线勾勒，密集排线与 交叉排线塑造体积，金属表面有真实的磨砂、反光和机械纹理。整体以 灰黑色为主，仅在铜线、线路、冷却液、电缆等部位加入少量克制的 黄色、红色、蓝色彩铅点缀。保留自然的手绘线条和轻微不完美感。 在主体四周布置[数量]个编号中文标签，标签全部使用同一种蓝色 圆珠笔手写体，并用纤细的蓝色直线箭头准确指向对应部件。标签不得 遮挡设备，不要让箭头相互交叉，左右布局均衡，留白自然。 标签内容： 1. [部件名称] 2. [部件名称] …… 页面底部用同一种蓝色手写体书写2至3行简短的原理说明： “[说明文字]” 整体效果像一名工程专业学生精心绘制的课堂笔记：技术准确、细节 丰富、写实而有手作感、版式整洁、信息清晰、自然扫描质感。

支付宝领取财富黑卡皮肤教程 搜索高端理财-合投认证-上传截图证明（资产证明500W一张截图就行最简单） 至于这个数字怎么拥有，自己各显神通不便多说

我们上月考差了韩国相关企业，认定韩国在未来史诗级AI物理化方面将是关键国家，评论黄的韩国行： 英伟达韩国之行：锚定全链路物理AI新赛道 黄仁勋此次韩国之行，并非简单的企业合作走访，而是英伟达布局全球AI生态的重要战略落地，标志着其发展重心正式从数据中心算力，转向实体产业的物理AI领域。 英伟达已将韩国定位为综合性国家级AI生态基地，依托韩国完备的产业体系，搭建起全层级AI产业闭环。韩国各大头部企业各司其职、形成互补：三星与SK海力士筑牢HBM高端内存核心供应链，破解AI算力硬件瓶颈；SK电信与Naver搭建AI云基础设施、打造本土主权AI体系，完成AI算力平台与服务落地；LG、斗山补齐数据中心基建、电力、工业自动化与机器人配套；现代汽车则提供自动驾驶、智能工厂、移动机器人等核心物理应用场景。 纵观AI发展历程，行业历经GPU算力、基建配套、AI工厂、实体落地四个发展阶段，而英伟达此番布局，在韩国一次性串联起四大阶段，打通了从硬件供应、云端算力、AI服务到实体制造的完整链路。 此次合作的核心意义，是英伟达将韩国完整的制造业体系纳入全球AI生态，推动AI从虚拟数据中心的算法生成，下沉至汽车、工厂、机器人等真实物理场景。未来投资与行业观察的核心，将聚焦于HBM供应链落地、AI工厂投产、实体产业AI平台应用及相关硬件设备的实际落地采购。这也意味着，英伟达的下一核心战场，正式转向工业与制造业的物理AI赛道。

🎮链游篇 ⭐前言 尽量每天分享一个gamefi，让大家选择性变多。项目好坏不会太多评价。如果我一个项目发多篇帖子，证明我自己也会参与建设这个项目。如果只是发一篇帖子结束，那就是单纯分享文。 ⭐正文 昨天发的链游篇，@CoinHK_eth兄弟 推荐了@warped_games 这个项目，我看了一下感觉还行，今天简单发个帖子介绍一下。 UE5 科幻宇宙 + 实时射击/回合策略混搭，1-4 人合作干 Void，每场任务都推动全服地图进化 免费 Early Access 已上 Steam/Epic，我玩下来觉得还是有一定的潜力的，他的Web3 部分可选不强制，你可以选择web2的玩法，所以说先做好游戏再谈链上 的态度我觉得还是可取的！ #WarpedUniverse# #GameFi# #CoopPvE# #UE5# #Web3Gaming#

拍片前在聊這些！「童帝」是和女優這麼溝通的。 在決定好合作後，接下來男女優就要在片場袒裎相見了：因為雙方很可能是第一次見面，所以男優通常會先打個招呼、進行一些簡單的溝通，你知道他們在溝通什麼嗎？一塊兒來看這篇文章吧～ #結城結弦#

每期必看的币安@binancezh广场区块链一百人又来啦！ 这期嘉宾是最近热度最高的字节哥 Leto @leto_bao ！主持人是@jennyukim_bnb！ 全程干货密度很高，全是自己实打实操盘、踩坑攒出来的经验，从新手入门到进阶策略，从决策逻辑到赛道判断都覆盖到了，整理了核心内容给大家参考，一起来看看吧！ Leto 说字节的经历给他的投资打下了很深的烙印： 一是做数据工程师养成了对数字的敏感度，凡事都要挖清楚数字变动背后的原因 二是大厂的前沿技术和业务场景拓宽了视野 三是身边都是顶尖的同事，做事的逻辑和方法让他受益很多 这套数据驱动的思路，后来完整平移到了投资决策里，他也直言技术人做投资最容易踩的坑 天然迷信自己熟悉的行业，觉得自己懂就坚信一定会涨，忽略大环境变化，很容易被思维惯性困住亏钱 至于深耕和探索的关系，他觉得两者并不矛盾：深耕同一个领域攒核心经验，同时在不同发展阶段的公司里探索，能换更多角度看问题，反而看得更透 整场最核心的思路，是他把互联网的 AB 测试逻辑用到了投资里，他说判断力从来不是凭感觉练出来的，都是靠数据验证： 新手如果觉得指数涨得慢想自己选股，不用急着 all in，半仓定投指数、半仓自己操作，跑满一年对比收益、回撤和夏普比率，跑不赢指数就说明不适合主动选股，老老实实投指数就行，方法简单但特别好用 他还完整复盘了自己最经典的存储板块投资案例，整个决策链非常清晰： 最开始是去年 8 月买硬盘发现价格持续上涨，这是第一个信号 加上当时字节内部要求缩短数据存储周期，本质是存储资源紧张，这是第二个验证信号 当时已经有研报提 AI 带动存储涨价，但他没有立刻重仓，直到看到机构连续三个季度加仓的实锤数据，才把大仓位打进去，拿到现在收益很高，至今还持有 全程是逐步验证、分批加仓，完全不是赌一把的思路 关于很多人好奇的期权，他用买房的例子讲得特别好懂： 看涨期权就像付 10 万定金锁定一套 100 万的房子，一年后不管市场价多少都能按 100 万买，定金不退 如果房价涨到 150 万，一份定金就能赚 40 万，相当于用小资金加了杠杆 看跌期权就像买保险，付一笔保费，约定未来不管跌多少，对方都按约定价收购你的资产，跌了能兜底，没跌就亏保费 他也很坦诚，说早期做期权交易虽然有逻辑支撑，但也有赌的成分，当时本金少，亏了也能很快赚回来，现在不会再做这类高风险操作 风险部分他讲得非常实在（这真的重点看）： 值不值得冒风险，核心看能不能承受最坏结果 年轻人没家庭负担、存款少、现金流稳，就算亏完也能很快赚回来，适当冒点风险没问题 但如果要借债、卖房投入，或者上有老下有小有房贷，失败了连累全家，这种风险绝对不能碰，生活杠杆高的人，先给生活降杠杆，再谈投资 他也分享了自己亏得最惨的经历：2022 年跟着佩洛西买英伟达，180 的价格重仓进场，结果遇上美联储加息大盘普跌，英伟达回撤了 40%，当时直接卸载软件躺平 这次经历给他的最大教训是：哪怕是再好的公司，买的时机不对、踩不中周期，一样会亏大钱，大环境的权重一点都不比公司本身低 针对完全没碰过美股的新手，他给了非常明确的入门步骤： 开户后别上来就选股，先买指数 可以先用模拟仓练手，但别全信模拟仓的结果 —— 模拟仓没心理压力拿得住，真金白银心态完全不一样 拿自己能接受归零的钱进场，先跑 AB 测试验证自己的能力，跑不赢指数就放弃主动选股 常见的宏观名词他也做了大白话解释： CPI 就是物价指数，美联储盯着它调利率，2% 是长期目标 非农就是非农业就业人数，和通胀有相关性；美联储是独立于政府的机构，负责制定利率政策调节经济，这些都不是噪音，都会实实在在影响行情，不能忽视 作为数据工程师，他的交易体系也很有技术特色： 自己搭了 AI agent 工作流，订阅各类数据和行情，早晚自动推送持仓异动和重点资讯，同步汇总到 Notion 方便复盘； 自己搭建冷热数据存储跑策略回测； 交易 bot 只负责用期权做对冲，股票买卖必须自己手动决策 —— 买入的核心逻辑没变就长期持有，短期波动用期权对冲，不会随便乱卖 他还分层级推荐了实用书单： 入门必看《生命周期投资法》《持续买入》 想学分选股可以看彼得・林奇的《战胜华尔街》 期权入门看《Options as a Strategic Investment》 想学尾部对冲看《避风港》 想了解暴跌中如何对冲可以看《The Second Leg》； 想拓展思路可以看《嘲笑华尔街》，讲怎么从大众日常内容里找交易信号 他把普通人分成四类，认为最容易受伤的是负债多的人 —— 不仅自己扛不住波动容易追涨杀跌，亏了还会连累家人 他建议没兴趣研究投资的人，老老实实买指数就行，别碰个股 普通人选股难，本质是容易被自己过往的经验和思维惯性困住，判断自己适不适合，跑一遍 AB 测试就知道了 他自己的交易频率很低，走长期路线，工作日基本不怎么看盘，每周固定复盘一次，核对每笔交易的买入逻辑有没有变，有没有受情绪影响做决策 最近存储板块回调比较大，他的判断是机构季度持仓再平衡带来的短期抛压，行业底层逻辑没坏，他提前布局了看跌期权对冲，对整体仓位影响不大 聊到财务自由之后的状态，他说现在最看重健康，排在赚钱前面（每个大佬都这么说过，真的得时刻铭记）： 每天健身、吃干净饮食、买高端保险 —— 相当于给自己的人生买了份 put，健康出问题的时候有兜底 现在主要精力在筹备 AI 方向的创业，写 BP，见投资人，希望以后大家提到他，想到的是他做的公司，而不是炒股赚了钱 他觉得 AI 对普通人财富管理最大的意义，一是省时间，不用手动搜集整理信息 二是有复利效应，写好的工具和方法可以反复迭代复用，不用一直做重复劳动 他现在最信奉的是改良版杠铃策略：大部分仓位放在稳健的指数上，小部分仓位投高波动、高潜力的方向，就算这部分亏光了也不影响整体盘，一旦涨起来就能大幅拉高总收益，回撤可控，收益上限也高 最后几个观众提问的干货也很足： 一是期权他主要做买方，用来给正股加杠杆、做对冲，不靠期权本身盈利； 二是针对机器人、航天、核能、电力几个热门赛道，他判断短期都难成主流： 里面最有潜力的是机器人 航天更多是上市初期的情绪炒作，短期盈利跟不上 传统核电站建设周期长达十几年，小型模块化核电站成本是大电站的两倍多，都很难成为短期主线 电力方向短期最受益的是天然气发电机公司，部署快、不占民用电网、成本合适，是目前 AI 算力供电的最优解 结尾他给年轻人的建议：投资要趁早，尽早把钱投进 AI 相关的优质资产里，给自己做一层 “被 AI 取代” 的对冲 整场听下来最大的感受是，他没有吹任何暴富神话，所有方法都可落地，所有结论都有对应的逻辑和经历支撑 从大厂做事的方法论，到投资体系，再到人生选择，整套逻辑是自洽的，不管做不做投资，这套数据驱动、为风险兜底的思路，都挺值得参考的，希望能帮到大家！ 建议大家去看直播回放，会更直观：