Rescue teams from Jiangxi rushed to Guangxi overnight with relief supplies amid the severe floods triggered by Typhoon Maysak (No.10). 江西救援队携带物资连夜驰援广西。受第10号台风“美莎克”影响，广西遭受严重洪涝灾害。 #我们中国人# #BeingChinese#

Google 與聯發科深化 TPU v9 合作，開發升級版 Triggerfish，聚焦 AI 代理、強化學習與有效算力最大化 1. 我最新的產業調查顯示，Google 將在 TPU v9 / Humufish 的基礎上，開發代號可能是 Triggerfish 的升級版 v9 晶片，並由聯發科獨家取得此單價更高的新增訂單。 2. 此升級版晶片是以 Humufish 為基礎的延伸新案，定位為更強推論能力的 v9 改版，可同時緩解 CPU wall 與 memory wall。此案也進一步驗證聯發科是 Google 在 TPU v9 世代的合作首選廠商。 3. 此 v9 改版與 Humufish 的主要差異，在於：SRAM 容量顯著提升至 Humufish 的 2–3 倍、新增 simulation die、升級至 HBM4E（vs. Humufish 的 HBM4）。 4. 新增 simulation die 的可能功能除了本地 TPU 管理、訓練 / 推論模式切換等，關鍵聚焦在強化學習（RL）與 AI 代理協作。 5. 更大容量的 SRAM 可將更多 RL 與 AI 代理所需的活躍工作集（active working set）留在 TPU 本地，降低資料搬移成本，提升超低延遲 decode 階段的效率。 6. 在 Humufish 生命週期 400‒500 萬顆出貨預估不變下，Google 額外追加 100–200 萬顆 Triggerfish 訂單，預計 2027 年底開始生產、2028 年放量；因Triggerfish 單價較 Humufish 高約 30%，有望成為聯發科 2028 年營運動能的新增量。

“Got you covered.” 🔫✨🔫 . 📸 @Gomjun1118 2025.11.16 G-Star Busan Zenless Zone Zero Trigger 绝区零 扳机 ————————————— #ZenlessZoneZero# #Trigger# #绝区零# #扳机# #젠레스# #트리거# #cosplay#

A grandfather cut watermelon for his granddaughter, and every slice triggered a sound effect. Netizens: "Grandpa cuts with even more energy now!" 爷爷给孙女切西瓜吃 每切一下西瓜就会触发音效 网友：爷爷切得都更有劲儿了 #爷爷的爱# #切西瓜音效# #隔代亲# #搞笑日常# #中国#

如果确认存在异常写入： → 先备份数据库 → 制定可回滚方案 → 必要时用 SQLite trigger 暂时拦截 logs 表的 INSERT → 确认 MAX(id) 和 WAL 中的 TRACE 日志不再增长 不要在没有备份时直接修改内部数据库。

SLX过于牛逼 甚至没有Bybit现货 没有Binance Perp， 直接从Binance Alpha跳上Upbit 上了upbit后去trigger了binance perp 这应该是前无古人的牛逼程度 更牛逼的一点是，甚至都没有上Coinbase 真是神仙项目了

推荐这篇文章，LangChain Deep Agents v0.7 发布。 他们把默认的基础指令砍掉了一大半，跑完全部 eval 性能不变。 LangChain 在 7 月 29 日发布了 Deep Agents v0.7。这次更新的核心是把 harness 变薄——基础输入 token 减少 65%（约 6K → 2K），性能不变。 三条瘦身策略 删掉基础 system prompt。 Deep Agents 之前内置了一个通用指南和工具使用说明的 system prompt。v0.7 把它整个砍掉了。 工具描述精简 43%。 内置工具的描述文本被压缩了近一半。 Todo 列表默认关闭。 TodoListMiddleware 不再是默认开启。跨三类 eval（自主任务、多轮对话、长上下文）× 四模型（GPT-5.6 Luna、Gemini 3.6 Flash、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.8）的评测显示，关闭 todo 后奖励略优、成本更低。不过有三类场景仍然值得打开：长多步任务、能力较弱的模型、需要可见进度条的 UI 场景。 验证方法 LangChain 用了一个新的 eval 套件来做对照。三个基准类别：Autonomous（编码、数据分析端到端任务）、Conversational（多轮对话）、Long-context（长上下文检索推理）。v0.7 vs v0.6.12 矩阵跑下来，reward 整体持平，token 和成本多数下降。最显著的是 GPT-5.6 Luna：token -34%，成本 -15%，reward +4%。 Anthropic 的影响 博客里直接引用了 Anthropic 刚发的 Claude 5 模型的 context engineering 新规——Claude Code 的 system prompt 被砍掉了 80% 以上，coding eval 毫无下降。两条核心发现： • 接口比示例好。 好的 tool schema 教会模型怎么用工具，比过去流行的 few-shot examples 更有效——示例反而会收窄模型的探索范围。 • 不要重复。 在 system prompt 和工具描述里各说一遍同一个指令，不带来增益。 可配置性 v0.7 让覆盖内置中间件变成一等公民。传一个 middleware= 实例，同名的默认中间件会被原地替换而不是报错。一个实际例子：SummarizationMiddleware 默认在上下文窗口 85% 时用通用 prompt 做摘要——v0.7 可以把它换成： SummarizationMiddleware( model="fireworks:kimi-k3", trigger=("fraction", 0.5), # 50% 就开始摘要 summary_prompt="Summarize the conversation, keeping file paths and decisions verbatim...", ) 破坏性变更 • TodoListMiddleware 默认关闭（可 opt-in） • 移除了 v0.5 中废弃的 backend factories • delete 工具加入默认文件系统工具列表（可通过 allowlist 关闭） 原文： #DeepAgents# #LangChain# #AgentEngineering#

杭州 IP 被封传言后，我才看懂：Claude Code 真正值钱的不只是 Claude 最近抖音上突然开始传一件事：Claude Code 把杭州的 IP 大面积封了。视频里的字幕很重，评论区更热闹，有人说“阿里注册了二十多万个账号”，也有人说“Anthropic 把整个杭州都封掉了”。我看到这个消息的真实反应其实很直接：身边用 Claude Code 的人，最近确实普遍反馈更容易遇到风控和封禁。这个体感不是空穴来风。 但我也没有因此立刻跟着骂 Anthropic。因为同一时间，我自己这边的体验又很反差：Codex 最近重置了两次，但整体还是挺香。我现在主力用的是 Codex 这边的额度池，调度方便，量大管饱。对一个每天真要靠 AI 干活的人来说，这种稳定感和余量感，比“哪个模型参数更强”还要现实。 先把事实边界说清楚 查完以后，我觉得这个热点最容易被讲偏。情绪很足，证据没跟上。截至 2026 年 6 月 30 日，我没有查到 Anthropic 针对杭州发布过城市级封禁公告。中国大陆本来就不在 Claude 官方支持地区列表里，所以有人无法登录、账号被风控，和“整个杭州被封”不是一回事。这个边界必须先说清楚，否则后面所有判断都会变成情绪消费。 如果你已经遇到 account on hold，可以先做一件很具体的事：点 Request a review，同时发一封简短英文申诉邮件。重点不要写阴谋论，也不要长篇解释，只讲三件事：我是正常用户，主要用途是什么，没有故意违规，请求人工复核。 英文申诉模板 Subject: Account Suspension Appeal - [your registered email] Hello Claude Support Team, I am writing to respectfully appeal the suspension or account hold on my Claude account ([your registered email]). I use Claude primarily for [briefly describe your use, such as work, learning, or coding], and I have tried to follow Anthropic's Terms of Service and Usage Policy. I did not intentionally violate any rules, so this may have been triggered by mistake. If I accidentally violated any policy, it was unintentional. I rely on Claude for my daily tasks and would appreciate a review of my account. [Optional, if applicable] I am an active Pro subscriber, and I value this service. Could you please review my account and help me restore access? Thank you for your time and assistance. Best regards, [your name] 但我顺着这条传言查下去，发现了另一件确定的事，而且比“杭州有没有被封”更值得讲。阿里云百炼的官方帮助中心，已经有一篇标题就叫《Claude Code》的接入文档。它不仅写了安装方式，还直接给出配置：把 ANTHROPIC_BASE_URL 指向百炼的兼容接口，再配置 Claude Code 的模型映射。保存以后，终端里照样运行 claude，但回答问题的后端可以换掉。 这里也要防止另一种夸张。它不是 Anthropic 和阿里云共同宣布的合作，更不能说 Claude Code 官方投奔了某个模型。准确的说法是：阿里云百炼利用 Claude Code 支持的环境变量和 Anthropic 兼容接口，给出了一套官方接入方案。Claude Code 这个交互外壳还在，但模型供应商可以被换掉。能确认到这里，就已经足够有意思。 你真正舍不得的不是某个模型 很多人以为自己离不开 Claude，其实舍不得的是已经形成的工作方式：让工具进入项目目录，读取上下文，修改文件，执行命令，调用 Skills，最后由人检查改动。用久以后，人依赖的已经不是某个聊天窗口，而是一套“我提目标，AI 读现场，AI 动手，人来验收”的工作节奏。模型质量当然会直接影响结果。但当后端可以替换，当 Codex 这种工具也能接住很大一部分工作量时，Claude Code 的价值就不再只由 Claude 模型决定。它更像一个工作台，模型是工作台下面的发动机。 这也解释了为什么“封号”会引发这么大的焦虑。很多人把账号、模型和工作流绑成了一件事。一旦账号出问题，积累的提示词、项目习惯和自动化流程仿佛都要跟着报废。更稳妥的做法，是从一开始就把它们分开：项目资料留在自己的目录里，Skills 和规则用可读文件保存，关键流程保留人工确认，同时准备至少一个兼容模型或替代工具。内容选题、草稿、同步脚本、发布包、复盘记录，这些都应该是你自己的资产，不应该长在某个模型账号上。账号会重置，额度会变化，模型会轮换，但你的工作流不能每次跟着归零。 OPC 最怕的不是换模型 对于做一人公司的我来说，这件事尤其现实。OPC 要的是一个人也能持续交付，没有人能保证永远押中最强模型。今天用 Claude，明天用 Codex，之后还会有新的选择。供应商会调整地区、价格和政策，个人控制不了这些变化。我们能控制自己的项目文件、任务规则、上下文资产和验收标准。只要这些东西能迁移，换工具就只是换入口，不用重新造一辆车。 围着“杭州到底封了多少个 IP”吵下去，最后很可能只剩一场真假难辨的情绪消费。更实际的问题是：如果明天 Claude 真的不能用了，你现在这套工作方式还能不能继续运行？如果答案是否定的，那你积累的可能只是一个账号的使用熟练度，还没有形成自己的 AI 生产系统。 AI 时代最危险的，不是某个模型封了你，而是离开某个模型，你就不会工作了。 END 参考资料 阿里云百炼：Claude Code 接入文档 Claude 官方支持地区列表 #AI# #AIAgent# @grok

Anthropic 今天正式上线了一个叫做「Claude for Legal」的仓库，一口气放出了 12 个针对具体法律岗位的插件，以及超过 20 个连接行业常用软件的 MCP 连接器。 无论你是公司法务、打并购战的律所、专注隐私和 AI 治理的法律顾问，还是每天苦熬到半夜的诉讼律师，甚至是法学院里摸爬滚打的学生，这个仓库都给你准备好了对应的 AI 工具，直接在 GitHub 上开源了： 这些插件用之前不是即插即用，你得花 10 到 20 分钟，带着 Claude 做个简单的“冷启动访谈”，把你团队的 playbook、模板和风格习惯都塞进一个叫 CLAUDE.md 的本地文件。这样，以后每个插件干活儿的时候，都自动按照你自家的风格和标准来。 Anthropic 这么搞，是为了彻底解决 AI 法律工具最常见的槽点：输出内容太通用，看起来不像哪家律所自己的东西。 Anthropic 还是挺懂律所的痛点的。 比如 Vendor Agreement Reviewer 插件，它能自动对照你家合同模板改供应商协议，还贴心地输出一份 redline 备忘录； 又比如 NDA Triager，帮你自动把涌进来的 NDA 文件按绿黄红分级，绿灯放行、红灯直接推律师处理； Claim Chart Builder 插件可以一键生成专利侵权对比表； Privilege Log Reviewer 自动帮你跑第一轮特权日志审查； 而 Docket Watcher 插件则不知疲倦地盯着法院动静，帮你把最新动态实时扫进来。 简单讲，就是把律所里最烦、最机械、最浪费人力的活，变成了一个个简单的 slash command。 如果说插件解决的是律所内部效率问题，那么对行业系统的深度接入才真正体现 Anthropic 的野心。 现在，Thomson Reuters 的 CoCounsel、Harvey，还有 iManage、NetDocuments、Ironclad、DocuSign、Everlaw、Relativity、Box、Datasite 等几乎所有你能叫得上名字的平台，全都接入了官方 MCP 连接器。日常办公的 Word、Excel、Outlook、PPT 也全线打通。合同改完后，Claude 甚至会直接输出成 Word 修订模式，律师一条条接受或拒绝就行。 Anthropic 不只是把目光停留在高端律所。他们还特意做了些更「接地气」的事儿，联合 Free Law Project 和 Justice Technology Association，给法律援助机构、公设辩护人、非营利法律组织推出特别折扣，连给普通当事人设计的 Courtroom5 工具也接进来了。这点挺让人感触的，因为美国大约八成民事诉讼里的原被告，根本请不起律师。 Claude for Legal 背后的大脑是刚升级的 Claude Opus 4.7 模型。Anthropic 很谨慎地强调：所有插件输出都是“仅供律师审阅的草稿”，绝对不能替代律师的专业判断。 README 文件里反复提醒：引用必须追踪来源，涉及特权和主观法律判断时，要默认保守处理。毕竟法律这件事，AI 还是不能完全代替专业律师。 官方博客：