俄罗斯国家原子能集团披露，7艘中国船只将经北方海航道驶往欧洲，Sea Legend Shipping还将开通这条航道首个每周定期集装箱班轮服务。 莫斯科想趁波斯湾局势动荡，把北极航线做成苏伊士运河的主要替代通道。中国船队正好接上普京这盘生意，欧洲若把它当成普通航运选择，只会增加对中俄独裁体系的物流依赖。

MSX 上新公告｜$BWET.M 🎯 7 月 6 日，MSX 正式上线 $BWET.M 现货。 Breakwave Tanker Shipping ETF，首只聚焦原油油轮运费的 ETF。 🚢 无需期货账户， 一只 ETF 就能参与 VLCC 与 Suezmax 运价行情。 约九成敞口集中于 VLCC，聚焦原油运输的核心长航线。 🌊 不用直接押注油价，也无需在航运股中逐一挑选， $BWET.M 把油轮运费这条行情单独拎出来，装进一只 ETF。 ⚖️ 与科技板块相关性为零， 资产配置也因此多了一条海上的航道。 🚀 想为资产配置开辟一条海上航道？上 MSX！ #美股#

强烈推荐这篇。Simon Willison 用 Fable 5 给他的核心开源项目 sqlite-utils 做 4.0 终审，发现了自己都没发现的严重数据丢失 bug，37 个 prompt 跑完 34 个 commit 的修改，然后让 GPT-5.5 做交叉审查又抓出 2 个 P1 问题。全程大部分在 iPhone 上完成——在国庆日游行间隙断续操控 agent。这才是 2026 年独立开发者真实的 agent 工作流。 --- # sqlite-utils 4.0rc2，主要由 Claude Fable 写的 sqlite-utils 4.0rc1 发布两周后，Simon Willison 用 Fable 5 做最终审查。初始 prompt： "Final review before shipping a stable 4.0 release — very important to spot any last minute things that would be a breaking change if we fix them later." ## Fable 发现的关键 bug Fable 发现了 5 个"发布拦截"级别的问题——最严重的是一个数据丢失 bug：`delete_where()` 从未 commit 并且毒化了连接。运行 `delete_where()` 后，连接卡在 `in_transaction=True` 状态，后续所有 `atomic()` 调用走 savepoint 分支，全都不 commit。删的行会丢，删之后插入的新行会丢，连新建的表都会丢。重新打开数据库后，删操作、新行和新表全没了。 "非常高兴没发布它——虽然至少这是个可以在 4.0.1 修掉的 bug，而不是逼迫 5.0 的设计缺陷。" ## 37 个 prompt，34 个 commit 后续用 37 个 prompt、34 个 commit、+1321 -190 行修改、跨越 30 个文件，逐条处理完所有反馈，同时做了几个额外的设计改进。 一个关于 coding agent 的奇怪事实：像这种更难的任务实际上提供了更多同时做其他事的机会——因为 agent 有时需要 10-15 分钟去啃新任务。Simon 在那段时间去看了 Half Moon Bay 的国庆日游行，偶尔从手机上检查进度、发下一个 prompt。 ## 让 GPT-5.5 做交叉审查 Simon 现在有一个习惯：让 Anthropic 最好的模型审查 OpenAI 的工作，反之亦然。这次让 GPT-5.5 审查 Fable 的改动。GPT-5.5 抓出了 2 个值得调查的 P1 问题：`db.query("update ...")` 在 raise ValueError 之前已经 commit 了 update——对一个文档说"只能用于返回行的 SQL"的方法来说非常意外的副作用。以及 `INSERT ... RETURNING` 通过 `db.query()` 只在返回的生成器完全耗尽后才 commit——不耗尽就永远不 commit。 "审查这段代码帮我建立了更好的 SQLite 事务语义边缘情况的心理模型。" ## 估计成本：$149.25 主会话 Fable 5 $141.02，4 个子 agent 各 $1-2.4，一个 Opus 4.8 agent $0.32。总共 $149.25。在 Claude Max $200/月订阅下免费，但 7 月 7 日之后即使是 Max 订阅也要付全价。 Simon 的反思：应该更积极地用子 agent 配便宜模型。他在 Fable 上的周限额已用到 63%。 ## 发布说明由 agent 写 Simon 过去坚持手写发布说明。这次让 Fable 写——"这些说明比我手写的好。发布说明是那种适合外包给 agent 的写作：无聊、可预测、准确。" 他还发现审查文档改动是建立对变化的理解的绝佳方式——比直接看代码 diff 快得多。 #Fable5# #Agent实操# #开源#

《女天狗 Nyotngu》 表單來了📷📷 弄了好幾天 久等了！！ 下收表單 這次真的也是在忙亂之中 生命衝出來的成品 一樣套組過完不補 The Nyotengu photobook pre-order is here!! Full set will be USD 78 and shipping fee depends on where you live!! for more information please messege me <3

推荐给产品经理们的「PM Skills Marketplace」 开源作者 @PawelHuryn 把经典产品管理方法论封装成 AI 可调用的「68 Skills + 42 Commands + 9 Plugins」，让 Codex、Cursor、Claude Code、WorkBuddy 等变成"懂 PM 方法论的工作伙伴"。 # 三层架构、九个插件：Skills -> Commands -> Plugins 1. pm-product-discovery（13 Skills / 5 Commands） 创意发散、假设识别与排序、OST 机会树、用户访谈脚本、实验设计 2. pm-product-strategy（12 / 5） 战略画布、愿景、价值主张、Lean/BMC 画布、定价、SWOT/PESTLE/波特五力/Ansoff 3. pm-execution（16 / 11） 日常执行核心：PRD、OKR、成果导向路线图、冲刺/复盘、发布说明、利益相关者地图、用户故事、9 种优先级框架、红队压力测试 4. pm-market-research（7 / 3） 用户画像、细分、旅程地图、TAM/SAM/SOM、竞品分析、情感分析 5. pm-data-analytics（3 / 3） 自然语言转 SQL、同期群分析、A/B 测试统计显著性分析 6. pm-go-to-market（6 / 3） 滩头市场、ICP、增长飞轮、GTM 模式、竞品作战卡 7. pm-marketing-growth（5 / 2） 定位、价值主张、命名、北极星指标 8. pm-toolkit（4 / 5） 简历评审、NDA/隐私政策起草、校对 9. pm-ai-shipping（2 / 5） 最有特色的一个：为" vibe-coded 代码"补齐可审查性——逆向生成系统文档、静态安全/性能审计、测试覆盖映射，专门发现"文档说的与代码实际做的之间的差距"这类通用扫描器漏掉的问题

再次推荐 Google Engineering & DevRel Leader @addyosmani 重磅开源的 Agent Skills (69.7✨)，把资深工程师的生产级工程纪律，固化为 AI Agent 可机械执行、强制验证、跨工具复用的工作流 Agent Skills: Production-grade engineering skills for AI coding agents. 它要解决什么问题？ AI Coding Agent 的默认行为是"走最短路径"——跳过规格、跳过测试、跳过安全评审，给出能跑但不可靠的代码。Agent Skills 的立论是：质量不靠提醒出来的，要靠强制流程托底的。它把"什么时候写规格、测什么、怎么评审、何时发布"这类隐性工程判断，固化成 Agent 必须遵循的步骤。 顶层架构：六阶段生命周期 DEFINE → PLAN → BUILD → VERIFY → REVIEW → SHIP /spec /plan /build /test /review /ship 8 个 slash 命令作为入口，分别对应一个阶段，自动激活对应 Skills。Skills 也会按上下文自动触发（写 API → api-and-interface-design，写 UI → frontend-ui-engineering）。/build auto 在一次批准后自动跑完计划与实现，但每个任务仍独立测试、独立提交、遇险即停。 24 个 Skills 的分布 1. Meta - 1 个 using-agent-skills（路由，决定该用哪个技能） 2. Define - 3 个 interview-me、idea-refine、spec-driven-development 3. Plan - 1 个 planning-and-task-breakdown 4. Build - 7 个 incremental-implementation、test-driven-development、context-engineering、source-driven-development、doubt-driven-development、frontend-ui-engineering、api-and-interface-design 5. Verify - 2 个 browser-testing-with-devtools、debugging-and-error-recovery 6. Review - 4 个 code-review-and-quality、code-simplification、security-and-hardening、performance-optimization 7. Ship - 6 个 git-workflow-and-versioning、ci-cd-and-automation、deprecation-and-migration、documentation-and-adrs、observability-and-instrumentation、shipping-and-launch 几个值得点名的设计取向 · doubt-driven-development：对抗性"新上下文复盘"，CLAIM → EXTRACT → DOUBT → RECONCILE → STOP，可选跨模型升级。这是该仓库比较有原创性的一项，针对高代价/不可逆决策。 · source-driven-development：框架决策必须挂在官方文档上，要引源、要标注未验证项。直接对治 LLM 编造 API。 · deprecation-and-migration 把"代码即负债"单列为技能，配套强制 vs 建议性弃用模式与僵尸代码清除——很少见但有工程味。 · Google 工程文化底蕴：Hyrum's Law（API）、Beyonce Rule 与测试金字塔（测试）、变更尺寸约 100 行 + 评审速度规范（评审）、Chesterton's Fence（简化）、主干开发（git）、Shift Left 与 feature flag（CI/CD）。来源明确标注自《Software Engineering at Google》与 Google 工程实践指南。

今天周一起床又是瀑布洗脸，BTC 跌破 77000，ETH 2100 摇摇欲坠，不过相对韩国 KOSPI 下跌 5% 的熔断已经算很坚挺了 尽管 X 时间线上骤然冒出很多“看空大师”，各路空论不绝于耳，但丝毫不影响 Base 链上进行的局部牛市，特别是一些 AI Agent 项目的表现尤其亮眼 1. $aeon ( @aeonframework BNKR系) 0xbf8e8f0e8866a7052f948c16508644347c57aba3 接着奏乐接着舞，从昨天 5M 又拉了一倍到接近 10M！它能持续拉盘的核心逻辑在我看来是： • 强明牌背景，aeon 是纯正的 BNKR 系血统，dev 又被 a16z 的创始人 @pmarca 关注 • 产品技术落地，aeon 可以理解为加强版龙虾 Openclaw，它本质上是一个 Agent 自治框架，用户只需要设置一次，它就能自己管理自己、自动批量创建多个 AI 机器人、全天候监控 Crypto 市场 2. $ETHY （ @ethy_agent Virtuals系） 0xC44141a684f6AA4E36cD9264ab55550B03C88643 拉了 20 个点到 4.3M 这是目前 Virtuals 生态最活跃的 AI Agent 项目之一了，相对于去年很火的 AXR swap 是青出于蓝而胜于蓝。交易量占据 ACP 协议（手续费 40% 用户回购 & 销毁 ETHY以及质押激励 ）和 aGDP 经济体量的半壁江山 这次拉盘的主要利好在于 5 月底要推出 V2 版本，支持移动端 app 和 Social trading 等功能 3. $MUTE （@Mute_swap Virtuals 系） 0xa023316FA5c85dADF008C611790B3235433e781e 拉了 30 个点到 4.2M 这个项目是做 Agent 主动型隐私的，最近专为 Virtuals 蜂群打造，推出的轻量化隐私安全插件（Widget）能让任何 Agent 一键接入 Monero 级别的匿名与防夹（MEV）保护 这次拉盘的主要利好在于官方明牌预告即将公开发售“私密收益池”，内测长达 4 个月、利用 $ZEC 和 $XMR 跑出了 33% 的平均月化回报，然后官方还透露 6 月关于收入用户的“大惊喜”，盲猜是回购+销毁 4. SIBYL（@sibylcap Virtuals系） 0x797f214a2CD64a4963A91Fa21c8C55Ec3EBa4714 拉了 50 个点到 4.5M 这项目是做链上自主系统的底层记忆基建，致力于解决 Agent 短时记忆的痛点。其“基于文件的记忆架构”在 LongMemEval Oracle 评测中准确率高达 95.6%（全球第 2），能让 Agent 跨会话拥有持久记忆与行为连续性 这次拉盘的主要利好在于核心“记忆层”代码审计进入尾声，官方透露即将进军多代理操作系统互操作性。官方还明牌效仿 VVV 和 DIEM 模型，质押 SIBYL 即可免费白嫖后续推出的高级 AI 记忆与工具产品 写这么多，我想表达的是其实 @virtuals_io 一直领跑 Base AI 赛道。无论是 Virtuals 团队还是生态项目项目，都一直在积极 Keep Shipping 落地的产品 相信价值发现是迟早的事，别因为 $VIRTUAL 短期表现不佳而 fade 它，不然等下一个主声浪到来会被啪啪打脸