巴菲特从来没说过 没有人可以通过做空自己的祖国而暴富， 巴菲特的原话是 “Indeed, who has ever benefited during the past 238 years by betting against America?” “事实上，在过去的238年里，谁曾因做空美国而获得过利益？” 非要这样翻译，也应该是 没有人可以通过做空美国而暴富。 人家说的是美国，啥时候说 自己的祖国了？？？ 美国 200 年国运，造成了没有人可以做空美国而暴富。 所以，做空 A 股暴富，没有什么问题，创业板会跌倒 2300 上下，还有 30～40% 的下跌空间。

炎夏之時浸在清涼的水中，確實是至高無上的享受呢 你若是不介意打濕衣服，也可以來試試看🖤 這週有颱風耶!!!拜託求求不要來... 好想要跟你們見面聊天♥(´∀` )人 - Soaking in the cool water in the hot summer is indeed the supreme enjoyment. If you don’t mind getting your clothes wet, you can also give it a try🖤 There is a typhoon this week!!! Please, please don’t come... I really want to meet and chat with you♥(´∀`) people #碧藍航線# #アズールレーン# #鎮海# #ChenHai#

NeumanOS：一个跑在浏览器里的本地优先个人 OS 把笔记、待办、日历、表格和 AI 终端放到了一起： • 不用注册账号，也没有后端服务 • 数据默认保存在浏览器本地 IndexedDB • 支持 Ollama 本地模型和多种 AI API • 表格支持 400+ Excel 公式 • 支持 PWA 安装和自托管部署 对于喜欢本地工具和 AI 工作流的人来说，可以关注一下。 👉 #开源工具# #本地化AI# #Ollama#

🎥 剪视频圈的外挂来了，打开浏览器就能剪片子，不用先装几个 G 的软件 GitHub 上快 5000 star，MIT 协议开源 以前想剪个两分钟的片子，得先下 Pr 或者达芬奇，等一晚上装完，电脑还得扛得住那套渲染。现在浏览器打开就是时间轴，素材拖进去直接剪。 它能在网页里跑得动，是因为直接用了 WebCodecs 和 WebGPU 去调浏览器底层的编解码和显卡，素材存在本地的 IndexedDB 里，不往服务器传。 有一点得提前说清楚：嵌套序列、运动跟踪、ProRes、GIF 导出和插件系统都还在开发中，调整图层、高级遮罩、音频频谱编辑和协作编辑还停在规划阶段，现在拿它剪简单片子够用，复杂工程再等等。 剪个片子不用再先装一晚上软件。 GitHub：

别再用画图软件或者白板手敲 SQL 数据库架构了，GitHub 上这个项目直接把后端和 DBA 的活儿给“可视化”自动化了。 这是一个叫 drawDB 的开源项目，全网爆火抓了 3.8 万+ 星标（AGPL-3.0 协议）。它本质上是一个免注册、完全运行在浏览器本地的现代化数据库 ER 图设计器与 SQL 生成神器。 🔥 核心卖点： 免登录即用： 打开浏览器直接画，数据保存在本地 IndexedDB，零隐私泄漏风险。 拖拽连线生成： 点几下拖出数据表与外键关系，一秒自动吐出精准 SQL 建表语句。 逆向工程黑科技： 复制现有 SQL 脚本粘进去，直接自动反向生成直观的结构拓扑图。 全主流数据库支持： 支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、MariaDB、SQL Server 和 Oracle。 轻量可私有化： 纯前端架构，支持 Docker 一键部署到本地或内网环境。 🔗 体验与源码： GitHub 源码： 在线即用：

🎉家人们，新课更新了：《Harness Engineering 入门实战课：如何让 AI 稳定开发项目？》。 AI 编程正在从“写好 Prompt”进入“让 Agent 稳定干活”的阶段，真正重要的不只是怎么提问，而是如何给 Agent 准备好产品说明、架构边界、工作规则和交接记录。 这节课会带大家用 4 个基础 Markdown 文件搭建一个最小 Harness，并让开发 Agent 基于这些文档，一次性完成一个本地项目看板应用，支持项目卡片拖拽、IndexedDB 本地保存，以及通过右侧 Agent 面板用自然语言新增、删除和修改项目。 课程地址：

🔥 浏览器里直接跑大模型的神器 WebLLM，不用后端、不用 API key，网页打开就能聊，算力全在用户自己电脑上 GitHub 狂揽 1.9 万 stars，配套论文挂在 arXiv 2412.15803，底下的运行时 TVMjs 由 CMU Catalyst、UW SAMPL、上海交大、OctoML 和 MLC 社区一起发起。 想给自己的网页加个 AI 功能，以前的流程是：搭个后端、接上 OpenAI、按 token 付费，最后还得跟用户解释一遍“你输进去的东西会经过我的服务器”。三件麻烦事，没一件跟你真正想做的功能有关。 WebLLM 靠 WebGPU 在浏览器里做硬件加速推理，接口照着 OpenAI 那套做的，流式输出和 JSON 模式都在，原来的调用代码基本不用改。Llama 3、Phi 3、Gemma-2B、Mistral-7B、Qwen2 这些开源模型原生就支持，自己的模型也能接进来。 跑起来也不会把页面拖死，模型可以丢进 Web Worker 或 Service Worker 里算，主线程该干嘛干嘛；模型文件缓存在浏览器 Cache API、IndexedDB 或者 OPFS 里，还能用 SRI 哈希校验一遍，防止半路被人掉包。想做成 Chrome 扩展也有现成例子。 上一代 AI 应用要先跟用户要信任，WebLLM 这种是压根不用要。 GitHub：