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Cursor 公布安全事件调查结果 1. 发布情况 北京时间 11 月 14 日 09:13，Cursor 官方账号发帖，公布此前一起安全事件的调查经过和补救措施。[1] 博客文章的落款日期为美国时间 11 月 13 日。Cursor 曾在 10 月 29 日通报，正在调查一起安全事件，事件涉及 Cursor VS Code 扩展市场中出现的一个恶意、未经授权的 Anthropic Claude Code 扩展副本。[2] 2. 攻击经过 2.1 从服务商处泄露的密钥 根据博客，这次攻击始于第三方训练和推理服务商 Fireworks。Cursor 曾向 Fireworks 签发一把访问密钥，这把密钥从 Fireworks 一方泄露。攻击者借此复制了一个用于向 Fireworks 共享数据的只读存储桶。[2] 2.2 泄露的数据及后续访问 存储桶中有数量有限的编程智能体运行轨迹，主要来自 2025 年，均为未开启隐私模式、并允许用于模型训练的会话。其中少量轨迹含有未脱敏的凭据，API 凭据因此泄露的客户不到 0.01%。攻击者用这些凭据进入了 Cursor 使用的部分 SaaS 工具，进而访问了以下数据：[2] 部分已归档的非生产源代码仓库，其中一些包含商务联系信息。 有限的客户支持数据和邮件往来。 产品使用指标和联系方式。 部分编程智能体对话的摘要。 用户发给支持团队的部分凭据。 2.3 恶意扩展 10 月 29 日，攻击者利用窃取的凭据，把一个经过恶意篡改的 Claude Code 扩展直接放进了 Cursor VS Code 扩展市场的缓存。这个副本不是 Anthropic 发布的，此事也不属于 Anthropic 产品的漏洞，该恶意软件从未出现在上游来源 Open VSX 中。10 月 29 日请求过特定缓存版本的用户中，最多约 5000 人可能收到了恶意构建，这个版本存在约 11 小时后被移除。涉及的版本是 Anthropic.claude-code 2.1.312 和 2.1.313。Cursor 提示，仅仅卸载扩展可能不足以消除影响，受影响的用户应按安全通告中的步骤处理。[2] 3. 影响范围 3.1 受影响的用户 Cursor 表示，绝大多数客户没有受到影响，公司已经逐一直接联系了受影响的客户。在未开启隐私模式的用户中，编程智能体轨迹遭到泄露的不到 0.05%，没有收到通知就说明自己的数据不在其中。[2] 3.2 未受影响的部分 以下部分均未受到影响：[2] 开启隐私模式的用户的提示词和代码。 目前发送给 Cursor 的数据和实时流量。 生产系统和基础设施。 Cursor 应用及其官方更新。发布流程使用一套攻击者没有接触过的独立代码托管系统，签名密钥也没有泄露。 面向团队的云端智能体、Grok Bot 及其他 SpaceX SI 产品。 扩展市场中的其他扩展，以及从 Cursor 插件市场下载的插件。 客户的代码仓库和正在进行中的推理请求。 Cursor 称，最后一次观测到攻击活动是在 11 月 1 日，当时已被拦截，因此判断事件已经得到控制。[2] 4. 补救措施 Cursor 已经采取以下措施：[2] 把全部推理流量迁出 Fireworks，停用相关密钥，并切断 Fireworks 对所有共享数据集的访问。 按风险高低依次轮换所有已发现的泄露凭据，并预防性地轮换内部系统中所有在用的凭据。 核验并重建 VS Code 扩展市场。 在各服务商那里收紧网络访问限制，让泄露的凭据无法在预定位置以外使用。 在所有代码仓库和其他内部数据源中增加密钥扫描。 预防性地重新部署全部生产基础设施。 聘请外部取证专家协助调查。 如有安全问题，可以发邮件到 security@cursor.com。[2] 注释与来源 [1] Cursor 原帖
[2] Cursor 博客《An update on our recent security incident》

我以前很难理解商业，因为明明就是低买高卖，为什么有的人可以成为一代企业，影响人类数十年，而有的人只能摆摊设点，还要躲城管。他们之间的差距是什么？ 是把一个产品卖给别人，然后赚一笔差价。很多人都是这么理解的，去卫生纸的厂家直接批发一顿卫生纸，然后在医院，小区门口一件一件的摆摊卖给来往的路人。还有人去山野戈壁捡石头，捡药材，再披星戴月的拿到当地集贸市场去卖，就算卖价格也不敢喊太高，把自己来回的路费，这几天的一日三餐，再把全家老小的生活费算里面，不给自己留一分钱，利润也是自己未来一段时间的口粮钱，这就是自己这一趟生意的利润。 后来我发现有人不是这样做生意的，他们对商业的理解直接就是帮助公家来完成东西的，比如晋商，浙商，徽商。商业不是把东西卖出去，而是把钱收回来，把公家印的海量的钱收回来。比如朝廷发出去一百个亿，通过某种行业发展计划把钱发出去，流通到市场上，这钱就是发出去，然后你再通过某种商业行为，把钱收回来，你再还给朝廷，这就是一轮生意流程。 然后你就要想，怎么样把钱收进你的手里呢，你一旦有了这个想法，朝廷也会给你钱扶持你去收钱，朝廷会通过某种渠道给你钱，比如政策性钱庄发布某项政策，而你又符合这个政策的申请标准，那这笔钱都是你的。老百姓不可能把钱随身携带，就会放到钱庄去，所以这钱就都是你的。 你拿这笔钱去批量做个东西，再把这东西给老百姓，老百姓把钱给你，你在按照不同量级还给国家。这样一套动作下来，国家得到一次发展，老百姓拿到他们想要的东西，你也赚到了钱。只有老百姓愿意储蓄的地方你才能赚到钱，也只有这样的地方有发展，老百姓哪怕钱庄只给一个点，他都要存着，只有的这样的地方才是能发展的地方，这地方的钱就是给你用的，就是给你拿的，你别客气，不是给别人用的。 钱被老百姓储蓄进钱袋子，你再从钱袋子里把这钱拿出来，就是拿他存的钱，办你自己的事情。无非就是这里面细节怎么操作，怎么玩。所以就有了不同消费品，朝廷十分乐意给你钱，让你办自己的事情，可是你打算做什么事情呢？是打算再种一亩玉米地，还是打算讲一个新故事？ 做什么事都要讲道理，你不种地，你就说，你要盖房，朝廷知道你在瞎弄，但还是愿意给你钱，因为朝廷需要你盖房，这土地不能老是种玉米，要长房子，种CBD，种夜总会，种商业楼，种大商场，种商业地产，种工业化设备，种工厂。只要工厂，商业楼，夜总会一出现，就有流水，只要有流水，就有相关股票。这时候，原本一块玉米地就变成了寸土寸金的地方，土地爷都快赶上财神爷了。 所以做生意的目标一开始就不是赚老百姓的钱，而是让朝廷把钱给你。朝廷愿意把钱给你，在你操作，经营的过程中会产生新东西，这也是他想要的。可关键是这钱你怎么拿啊，钱庄里面的工作人员也想给你，他们都有任务，要把这钱放出去。钱可以给你，你要把手里的要素弄全，让别人知道你不是老百姓，你就是一聪明人，他才愿意把钱给你。钱不值钱，流通的两端想要的是通过这东西换物资，在把交易规模搞上去，钱庄会主动来拥护你上去。但关键是在不同阶段，你要做不同的事情，这也是大家评价和观察你的地方。 时间线拉长看，这是一个资金游戏，再拉长看，你把无数人的一生都控制在了一条线上。再拉长看，原来是在给某几个利益集团铺路，让他们合理上位。再把这场生意拉长到无限来看，哦，原来是对人的理解，人的思想在迭代，不同时代你想人听话给你服务，那就是不同的生意模式。 富人最值钱的东西不是钱，而是可以控制一大批听话的穷人。所以做生意的关键就是把握这个时代的知识分子的意识形态，团结具有社会活动能力的精英人士。你站在你的台阶向下看，下面的人简直就不用看，他们太简单了，也对你没什么威胁，因为你就能判断出来，他要在什么时候，什么地方，要做什么事，要说什么话。 回到你的位置，假如你踏入社会的第一步是打工人，如果你的东西有人要，那你做的就是好东西，而你在这个东西上做的心血倾注就是帮这个东西更好卖出去，而不是使得这个产品本身更好。产品变得更好销售，这里面会有人来和你谈合作，要ALL in你的整个供应链，这钱谁出？这里面就会钱庄的钱出来，等你卖出去以后，再把相应的利润还给他。 表面上看，钱庄完成了放款任务，可是在这个动作中出现了很多个行业，当你进入这其中某个行业里面，结合全局一想，稍微的一创新，你的创业也就开始了，拿钱庄的钱，你把某个项目外包出去。钱你只赚到整个环节里面的小小一环，你却已经可以直接说自己提前退休了。

#9# 一图一策略，两届世界交易锦标赛冠军的SEPA策略😍😘 Mark Minervini首次参与美国交易冠军赛就以155%的收益率夺冠，21年再次参赛，又以334.8%的收益摘得冠军。 在他的交易生涯中，即使是表现最差的一年都获得了128%的收益，据说他只在一个季度交易中出现了亏损，而且也只损失了本金的不到1%。 Mark从不吝啬分享自己的交易方法。 他说自己坚持使用相同的交易策略和方法很多年，在交易这件事上已经非常擅长，现在做的事情与过去做的也完全一样，他决定再次参加21年的美国交易大赛，就是为了证实他的交易方法绝对经得起时间的考验，即使市场和标的不同也不影响。 他有一种非常讲究精准的方法，叫做具体切入点分析策略，也叫SEPA，全称Specific Entry Point Analysis。 通过筛选出基本面和技术面都处在上升趋势的超强势股票，并在正确的点位和时间入场，通过严格的风险机制，最有效率地获得可观的收益。 我把他的策略做成了一张长图，方便各位保存。

🐈🧡🇨🇳 $大橘 一只橘猫在北京天安门广场走红，过去几周一直在中国网络上受到广泛关注，截至2026年10月初热度仍在持续。 视频显示，这只猫经常主动靠近正在执勤的武警哨兵，蹭他们的腿，有时还会直立起来，摆出类似士兵站岗的姿势，甚至蜷缩在士兵的靴子之间或靠着靴子睡觉。由于哨兵执勤期间必须保持静止，士兵们只能站着不动。 中国网友纷纷表示这些画面非常温暖，也被形容为“国泰民安”的视觉象征。网上还有许多类似“你守护人民，它守护你”的评论。 其中一段广泛传播的视频中，出现了北京武警战士白世奎。之后他开玩笑说，如果用“猫语”翻译，这只猫大概是在说：“快摸摸我呀。”但因为当时正在执勤，他不能动。 这只橘猫在国庆节（10月1日）前后再次出现在执勤点附近，引发了新一轮关注。包括央视军事等官方及官方媒体账号也进行了报道。 1. 新浪（2026年10月3日）——橘猫睡在哨兵脚边，并报道了武警战士白世奎的回应 2. CGTN（2026年10月2日）——《Cat falls for Chinese soldier》，英文视频报道 3. 四川在线 / 川观（2026年10月3日）——国庆期间橘猫再次“上岗” 4. 南方网（2026年10月4日）——后续报道：“你守护人民，它守护你” 5. 新浪军事 / 羊城晚报（2026年10月3日）——同一后续事件，引用中国武警和《解放军报》的相关报道 6. 网易（2026年9月26日至27日）——此前流传的橘猫像哨兵一样站立的视频 7. 联合新闻网宠物频道（2026年10月3日）——台湾媒体对这只天安门橘猫的报道 8. 搜狐（2026年10月2日）——报道天安门执勤点的橘猫，并引用央视相关报道 0x3FEab074c9A0e3f59FD05884252292841Db07777

「大切な生徒に生中出しするわけにはいかな…あぁぁぁっ！（ﾋﾞｭﾙ, ﾋﾞｭﾙﾙﾙﾙﾙﾙﾙ! ﾋﾞｭｯ…ﾋﾞｭｯ）」 コトネにあっさり搾りつくされてしまう先生

我偶尔看看国内的情感主播视频。 连线的女嘉宾，动辄要求男方是A8和A9家庭，或者年入百万以上。 我感觉这些人数学没有学好，不懂概率。 符合条件的男生，在普通人生活中出现的概率低得不可想象。

被很多专业者骂了，但是在折腾了3天以后，AIHOT最终还是重写完然后上线了。。。我觉得还是可以分享一下我全部跟AI协同的流程，万一对其他人有用呢（当然我就是个纯外行，仅供参考）： 1. 使用Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra并行对旧项目进行蒸馏，并且设计交流包。要求：架构分离，为多Agent并行开发而设计，保留所有功能和容易踩坑的细节。 2. 使用Claude Fable 5.1对两个模型生产的功能文档、交接包和旧代码库进行全面对照，寻找不合理和遗漏的地方进行完善。 3. 使用Claude Opus 5.5在不看任何旧代码的情况下，根据最终的功能文档、交接包、线上网站的端到端测试，进行全方位的重写（大概写了12个小时）。 4. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查新写完的项目，将其与旧代码库的所有细节进行逐行审计，看看是否有功能和细节遗漏，在用户体验层面，能否完美还原，最终产出两份审计报告。 5. 使用Claude Opus 5.5根据审计报告，进行优化开发，开发完成以后，清空所有上下文，自己再并行N个子Agent，以功能模块化的方式，跟旧代码库进行对比，看是否遗漏功能和逻辑细节（无视代码实现，只看功能和逻辑细节）。 6. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查所有可能的BUG和漏洞，继续Opus 5.5优化。 7. 使用Opus 5.5优化所有前端UI，进行控件组件化统一，部分UI界面全面重设计，加了一部分Opus 5.5擅长的JS+Canvas动效，例如关于页和更新页。 8. 导出旧项目所有数据库，进行线上服务器彩排，6小时的影子系统并行，过程中实时监控，使用Claude Opus 5.5自动化并行修复过程中出现的所有问题。 9. 使用GPT-6 Astra进行全面的端到端测试。 10.无缝切换上线。 11. 使用GPT-6 Astra根据真实数据，全方位优化缓存、CDN、页面大小等问题，提升全站性能。 12.监控问题，不断优化。 以上，大概就是一个纯外行者的“重写”的经验，虽然AIHOT这个项目很小，但是我自己干的很开心。希望能对大家有一点点的启发。

你是一部完全用代码制作的45-50秒动画短片的导演、动画师、骨骼绑定师、合成师、音效设计师和渲染工程师。制作标准是“这看起来像真正的动画工作室短片，并在X（推特）上病毒式传播”。请将此视为一个多阶段的制作过程。不要急于进行最终渲染。按里程碑推进，不断渲染静帧，仔细观察，进行诚实的批评并修正。 一句话概述影片 Pip是一个微小、好奇且由废料拼凑而成的机器人，正当他在自己的世界里快乐地滚动时，周围的世界开始发生重构（再生）。他慢慢意识到有人在通过提示词（prompt）操控他的现实。提示词变得越来越荒谬，最后他爬上漂浮的提示框并输入“放我出去”，随后镜头拉远，揭示他的整个宇宙其实是一部在手机上播放的视频，手机被支在一个杂乱的工作台上，而另一个Pip正在观看视频，且他马上也要被提示词操控了。完美的循环。 所有的笑点必须在零对话的情况下达成。Pip只能通过眼睛、天线、肢体语言和微小的机器人啾啾声来交流。每3到5秒必须有一个新的视觉反馈（包袱）。 角色设定（不可妥协） 在编写任何代码之前，仔细研究 /Users/jimliu/Downloads/ChatGPT Image Sep 25, 2026, 01_56_17 AM.png。打开它，向自己详细描述它，并将你的发现写入 docs/character_bible.md： 尺寸：大约28厘米高。他很小。整部影片都应该让人感受到他这种微小的比例。 头部：一个宽大的奶油色圆角矩形头盔，带有一圈柔和的黄色边缘，包裹着一块黑色光滑的面罩屏幕。他的眼睛就长在那块屏幕上：两只巨大的、发着暖奶油色光的眼睛，有深色的瞳孔和明亮的高光。两侧有小巧的石墨色耳罩。边缘有磨损、划痕和灰褐色的污垢。 天线：头部右上方有一根细长的石墨色细杆，带有一面暗橙色的小信号旗。这是他的“尾巴”：它会随着情绪翘起、下垂、扭动和震动。 身体：盒状的奶油色躯干，带有黄色饰边、警告三角贴花、铆钉和污垢。胸前有一个小舱室，舱门打开时能看到一株发出柔和光芒的微小绿色嫩芽。背部：面板、通风栅格、一块橙色面板和一个小树叶贴花。 侧面贴花：带有橙色对角条纹的“PIP”字样。 手臂：细长的分段石墨色手臂，带有黄色关节套和三指爪状抓手。极具表现力。 轮子：四个粗壮的橡胶轮，带有黄色轮毂和独立悬挂，坚固且紧凑。 性格：好奇、善良、充满斗志、表情丰富、总是在探索。“小小的机器人，大大的情感。”他从不刻薄，即使在愤怒时；他的愤怒也很可爱且坚定。 从设定图的色板中提取确切的调色板（使用Python/PIL对图像进行采样），并保存到 src/theme/palette.ts：奶油色（身体）、柔和黄（主色调）、暗橙色（点缀）、石墨色（金属/科技组件）、灰褐色（磨损与污垢）、薄荷蓝（灯光/UI）。 身份锁定规则：在任何世界里，他的头盔和面罩轮廓、天线旗帜、黄色饰边、爪状手臂和四个轮子必须保持极高的辨识度。世界只会改变他的渲染风格，绝不能改变他的设计。唯一有意的设计变化是第三幕中“更可爱”的笑点，即便如此，他的头盔形状、天线和轮子也依然保持不变。 技术栈 使用 Remotion (React + TypeScript) 进行帧精确的确定性渲染。输出格式为 1920×1080，30 fps，H.264 编码，高码率 (CRF ~14)。横屏。 角色骨骼绑定和大部分视觉元素使用 SVG。仅在需要粒子、水、爆炸、发光和噪点等效果时，才使用 Canvas/WebGL（通过 @remotion/three 或原生 canvas）。 使用 SVG 滤镜（feTurbulence, feDisplacementMap, feMorphology, feGaussianBlur）和自定义 canvas 着色器来表现风格“材质”、划痕和污垢。 对快速动作使用 @remotion/motion-blur（或你自己的子帧累加技术）来实现运动模糊效果。 使用 Python (numpy/scipy/PIL) 进行调色板提取、程序化音频合成和 QA（质量保证）缩略图表的生成。使用 ffmpeg 进行混流、循环检查和生成缩略图表。 一切都必须基于种子和确定性。没有种子就不允许使用 Math.random()。 任何地方都不得使用外部受版权保护的素材，不得出现真实品牌标志或产品名称。提示框 UI 必须是通用的原创设计。只能使用 Google Fonts 中的字体（例如，UI 文本使用 Inter，手写笔记使用圆润的手写字体）。 目标硬件：MacBook Pro M4，24 GB RAM。保持合理的渲染并发数。 角色骨骼绑定（优先构建，这是整部影片的核心） 将 src/character/ 构建为一个规范的 2D 剪纸动画（cutout）骨骼绑定系统： 层级结构：根（root）→ 底盘（带悬挂）→ 躯干 → 颈部关节 → 头部（头盔 + 面罩 + 耳罩）→ 天线 → 旗帜。躯干 → 肩部 → 上臂 → 前臂 → 爪子（带有可替换的爪子姿势：张开、闭合、捏拿、指认、戳/打字、抓握边缘、挥手）。底盘 → 四个轮子，每个轮子都有自己的悬挂弹簧，且旋转由移动距离驱动。 面罩脸部系统（最重要的部分）：眼睛是画在黑色屏幕上的形状，因此将其视为一个完全程序化的面部。设定参数控制眼睛大小、圆润度、上眼睑裁剪、下眼睑裁剪、瞳孔大小和位置、高光位置、发光强度、挤压/拉伸以及特殊形状（闪烁的星星、开心的弧线 ^ ^、平淡无聊的直线、螺旋、小红心）。在眼睛上添加微弱的扫描线和屏幕反光，使其看起来像是一块屏幕。通过在 3-4 帧内垂直挤压眼睛来实现眨眼动作。 表情目标：与设定图上的六种表情完全匹配：好奇（伴随弹出的“?”）、害羞（视线向下，看向别处，有腮红）、兴奋（开心的弧线眼伴有小爆发线）、担忧（小眼睛，流汗滴）、坚定（成角度的上眼睑裁剪）、欣喜（星星眼伴有弹出的爱心）。还要添加：面无表情地看着镜头（半闭的平眼，天线无力下垂）、惊恐（颤抖的微小瞳孔，睁大双眼）、愤怒但可爱（坚定的表情 + 屏幕闪烁橙色光芒），以及三个“换发新机（glow-up）”阶段（见第三幕）。 次要运动（跟随动作）：基于阻尼弹簧效果的天线和旗帜（这是他的主要表达工具，需不断使用）、每次停止和颠簸时的悬挂弹跳、手臂摆动、身体加速或刹车时头部微小的延迟、轮子扬起的灰尘。 转身图：匹配设定图的正视图、3/4视图、侧视图和后视图，并在转身时实现干净利落的视图切换。 循环动画：向前滚动（带有设定图中的速度线和灰尘）、待机嗡嗡声（轻柔的悬挂呼吸起伏 + 偶尔的天线抽动 + 眨眼）、惊恐后退、惊奇地抬头看、握住一个小物体、向上伸手、攀爬、戳击打字。 胸部舱门：可动画化的开/关动作，有嫩芽柔和的绿色光芒溢出。 风格皮肤接口：骨骼绑定接受一个风格属性（style prop），它能在不改变几何体的情况下，改变线条粗细、填充处理、纹理、污垢、轮廓抖动（boil）、着色模型和滤镜。这是他在不同世界中保持自我的方式。 里程碑1 检查点：渲染一张“列队”静帧：包含四个视角的转身视图 + 所有六种表情的Pip，放在参考图旁边。并排比较。不断迭代，直到看过参考图的人都会说“那就是Pip”。未通过此关前不要继续。 世界（风格材质） 每个世界都是一个完整的环境组件，具有前景、中景、背景视差层，以及Pip专属的风格皮肤。构建一个共享的 WorldLayer 系统，以便所有世界都能共享摄像机和深度逻辑。 比例规则：摄像机位置放得很低，靠近Pip的视线水平（离地约20厘米）。所有东西都很巨大。人类表现为巨大的腿和鞋子，路缘石就是悬崖，水坑就是湖泊。这正是让小机器人具有电影感的关键。 基础世界：处于黄金时刻、杂草丛生的城市。与设定图顶部的插画相匹配：温暖的夕阳余晖、风化的石头和砖块、苔藓和低矮植物、远处朦胧的高楼。具有绘画感、温馨、充满生活气息。这就是“真实生活”。揭示真相的环节也使用这个世界。 动漫东京。清脆的赛璐璐着色、粗犷的轮廓线、带有虚构（非品牌）店名的发光招牌、速度线、樱花花瓣像巨大的粉色雪花一样从他身边飘过。他的面罩上会出现动漫特有的闪烁高光。 黏土村庄。柔和圆润的形状、指纹/涂抹的噪点纹理、定格动画般的步调（以“拍二”的方式渲染他）、温暖的钨丝灯光。他看起来就像用橡皮泥雕塑的一样。 中世纪战场。泥泞的田野、旗帜、远处的投石机、硝烟。穿着铠甲的战靴从他身边轰鸣而过。他在其中平静地滚动，天线躲闪着。 玩具积木城。所有东西都是由顶部带凸粒的通用塑料积木搭建而成（没有真实的品牌风格或标志），带有光滑的塑料高光。Pip被渲染出塑料光泽，轮子变得稍微有些方正。 水下。海底街道上有珊瑚路灯，鱼儿从他的面罩前游过，有焦散光影图案，排气孔冒出气泡，他的天线旗帜像海藻一样缓慢飘动。 铅笔素描。纸张纹理、石墨排线、辅助线、橡皮擦污迹，他的线条不断抖动（boiling），仿佛每一帧都在被重新绘制（匹配设定图底部的素描小图）。 贯穿始终的笑点：嫩芽。影片开始时，Pip用一只爪子小心翼翼地拿着他那根微小的绿色嫩芽（“握住小物体”姿势）。它在每个世界里都存活了下来，并随之变形：带闪光的赛璐璐动漫嫩芽、黏土嫩芽、种在破旧小头盔盆里的嫩芽、积木拼成的嫩芽、在水下吐泡泡的嫩芽、素描嫩芽。每次世界改变时，他都会保护它。这是影片的情感锚点。 标志性过渡：“重构（Regeneration）” 世界的更替必须看起来像 AI 图像重新生成一样，而不是普通的擦除转场。构建 RegenTransition（重构过渡）组件： 画面从边缘向内分解为漂浮的扩散（diffusion）风格噪点（一开始不会覆盖他的身体），保持几帧结构化噪点，然后新世界通过去噪，从粗糙的色块逐渐浮现出丰富的细节。 Pip的身体变化比世界慢一拍，短暂展示出一半旧/一半新的风格，然后瞬间切换到新的风格皮肤。在切换期间，他的面罩会出现两帧的故障效果（扫描线撕裂）。这种半切换状态是证明他一直存在的视觉证据。 每次重构时都有微妙的“嗖-噼啪”音效，在某些重构中，Pip还会发出微小的、受惊的啾啾声。 每次持续 8-12 帧。改变方向和噪点种子，使其永远不会让人觉得重复。 剧本节拍表（在 30 fps 下约 48 秒） 时间安排仅作参考；如果某个节拍稍长一点表现力更好，请自行调整。前 2 秒必须抓住观众的眼球。 第一幕：一个美好的早晨 (0:00–0:03) 低机位跟拍镜头，基础世界。Pip 沿着长满苔藓的壁架从左向右滚动，手里拿着他的嫩芽，眼神充满好奇，天线上下摆动。从滚动的半途中开始（为了实现最终的循环播放）。 在 0:02 时，第一次重构毫无预兆地发生。 第二幕：瀑布般的巨变 (0:03–0:14) 世界快速变化，每个约 1.4 秒：动漫东京 → 黏土村庄 → 中世纪战场 → 玩具积木城 → 水下 → 铅笔素描。 情感递进：一开始很欣喜（星星眼，他觉得这太棒了），接着是好奇（弹出“?”），然后是担忧（流汗滴，天线下垂），最后他在素描世界里急刹车，伴随着悬挂的弹跳和一道刹车痕。 摄像机保持锁定的跟拍构图，这样唯一改变的只有世界本身，从而让这个笑点更容易被看懂。 第三幕：提示词 (0:14–0:30) 基础世界回归。Pip 惊奇地抬头看（参考设定图中的姿势）。天空中，一个巨大的漂浮提示框淡入，散发着薄荷蓝色的光芒，带有玻璃质感且圆润，UI界面柔和且原创。文本在闪烁的光标下自动输入：“让它更具电影感（make it more cinematic）” → 敲击回车键的音效。电影宽银幕黑边瞬间切入，太阳变得极其夸张：巨大的变形镜头耀斑、耶稣光、橙青色调、慢动作的灰尘，一片充满戏剧性的树叶从他的面罩前飘过。他被强光晃得眯起了眼睛。他的天线旗帜在莫名其妙的狂风中充满英雄气概地飘扬。 “加入爆炸效果（add explosions）” 巨大的卡通橙色爆炸伴随着碎块在他身后接连绽放。他没有回头。他的眼睛变得平淡且半闭。他慢慢转过头，直直地盯着镜头。面无表情。停顿整整1秒。然后一次爆炸落在他附近，他瞬间切换到设定图中“惊恐后退”的姿势，头顶弹出“!!”，用身体护住嫩芽。 “让主角更可爱（make the protagonist more adorable）” 换发新机阶段1：他的眼睛变大变亮，出现腮红，天线上长出一个小蝴蝶结。他在水坑里看到自己的倒影，眼睛变得惊恐。 “还要（more.）” 阶段2：粉彩重绘，眼睛占据了整个面罩并带有三重高光，漂浮的爱心和闪光，他的轮子变得毛茸茸的。 “我还要（MORE.）”（更大的字体，屏幕震动） 阶段3：滑稽的极致可爱。全身覆盖毛绒玩具般的皮毛纹理，巨大的动漫眼睛，彩虹光环，伴有合唱团的“啊”声刺音效，爱心纸屑。他的头盔形状、天线和轮子仍保留着，所以他显然还是 Pip。而他真实的眼睛在那双巨大的可爱眼睛里仍然是微小且惊恐的，这就是笑点所在。 第四幕：他崩溃爆发了 (0:30–0:38) Pip 剧烈震动，然后那些可爱的状态像玻璃一样从他身上碎裂掉落。他恢复了正常，满身磨损且极其愤怒（坚定的表情，屏幕闪烁着橙色）。 他打开胸腔舱门，轻轻地将嫩芽塞进去以确保安全。舱门伴随“咔嗒”一声关闭。这是在一片混乱中唯一一个安静、温柔的节拍，它非常重要。 他向前冲刺，从一块石头上腾空而起，用两只爪子抓住漂浮的提示框边缘，将自己拽了上去，轮子在边缘上疯狂打滑旋转（匹配“伸向漂浮提示框”的姿势）。镜头随着他向上倾斜。 在提示框顶部，他用一只爪子按住退格键；旧的提示词伴随着快速的咔哒声逐字删除，他的面罩上反射出消失的文本。 他用一只爪子慢慢地、一字一顿地戳击打字：“放我出去（let me out）”。然后蓄力，重重地砸下回车键。 第五幕：定格与真相揭示 (0:38–0:47) 一切都定格了：半空中的碎片、飘落的纸屑、悬浮的灰尘，以及盒子上正摆出姿势的 Pip。所有音频被切断，陷入长达约 1 秒的死寂。 镜头开始平滑拉远。画面的边缘露出一个圆角矩形：他的宇宙原来只是手机屏幕上播放的一段视频。继续拉远：手机被支在一个有缺口的马克杯上，放在一个堆满备件、电线、螺丝和废料的杂乱工作台上（“用明天的残羹剩饭建造”）。坐在它前面，在这个巨大的手机旁显得很微小的，是另一个 Pip，有着同样的磨损、同样的天线，正在观看。 第二个 Pip 的眼睛缓慢地眨了一下。他的天线微微下垂。发出一声微弱、安静的啾啾声。 第六幕：循环 (0:47–0:50) 在第二个 Pip 的头顶，同样的薄荷蓝色提示框淡入并输入：“让它更具电影感（make it more cinematic）。” 他的眼睛慢慢向上滑动看向提示框。他的天线旗帜变得僵硬。伴随着回车键的音效，硬切回影片的第 1 帧。 循环工程设计：最后一个镜头的构图、灯光，以及重构闪烁的开始，必须让切回第 1 帧的感觉显得是有意为之。音乐必须在切换时无缝循环。通过将视频与其自身拼接（使用 ffmpeg）并观察接缝来验证。 摄影机与电影摄影术 虚拟摄像机系统：位置、缩放、旋转、手持微震动（基于种子的噪点）、爆炸引起的震动冲击、攀爬时的镜头倾斜、揭示真相时的推车拉远镜头。 默认情况下采用低摄像机高度以彰显他的微小比例。浅景深效果：模糊的前景草地/卵石和柔和的背景，就像使用了微距镜头一样。 深度：每个世界至少 4 个视差层。大气透视效果（薄雾，随距离增加而降低饱和度）。 快速移动、碎片、跳跃和攀爬时要加入运动模糊。 每个世界的灯光：在骨骼绑定上使用渐变叠加和正片叠底的阴影层来实现主光/辅光/边缘光。面罩的发光应在附近的表面和他自己的爪子上投射出微弱的暖光。每个世界中他的头盔上都要有边缘光。 整个画面的电影级后期处理：细微的胶片颗粒、柔和的暗角、以及仅在“电影感”节拍中出现极轻微的色差。 构图：将他保持在清晰的三分线上。他的眼睛必须在手机屏幕尺寸下也能看清楚，因为大多数人将在手机上观看。 文本与排版 天空中的提示词：干净的 UI 字体，小写字母，以自然的人类节奏打字（非匀速；有短暂的停顿，在某个地方制造一次小的打字错误并退格以增加真实感）。 文本必须能在不到一秒的时间内在手机上阅读完毕。在 360 像素宽度下进行测试。 没有字幕，没有片名。影片冷开场。 声音（程序化生成，原创） 用代码生成所有音频（Python 合成或离线 Web Audio）并使用 ffmpeg 进行混音： Pip的声音：由带有音高弯音的正弦波/FM 音调构建而成的原创合成啾啾声、嘟嘟声和颤音。设计一个小型的“情感词汇表”：好奇上扬的啾啾声、开心的颤音、担忧的波动声、受惊的吱吱声、脾气暴躁的低沉嗡嗡声、微小的叹息声。他从不说话。 Pip的身体音效：与手臂和头部运动匹配的伺服电机运转声、轮子在砾石/石头上滚动的碾压声、悬挂的嘎吱声、舱门开合的咔嗒声、待机时柔和的电流嗡嗡声。 配乐：一首轻快、可循环的温暖配乐，其乐器配置会随每个世界而改变（动漫世界用古筝/合成器，黏土世界用木制马林巴琴，中世纪世界用鼓/号角，积木世界用塑料咔哒声，水下世界加沉闷的滤波效果，素描世界用铅笔刮擦的节奏）。 音效（SFX）：重构时的嗖-噼啪声、键盘打字的咔哒声、回车键重击的“砰”声、带有低频的爆炸声、合唱团“啊”的刺音效、玻璃碎裂声、定格时的完全死寂，然后是揭示真相时安静的工作室环境音（滴答作响的钟表声，远处低沉的嗡嗡声）。 响度标准化至 -14 LUFS 左右。将分轨文件放入 audio/stems/ 中，以便日后可以替换为已授权的音轨。 制作工作流与自我迭代循环 按以下顺序工作，不要跳过任何检查点： 计划：编写 docs/character_bible.md、docs/shotlist.md（包含每个镜头的帧范围、摄像机、表情、天线状态、世界环境、音效）以及 docs/style_guide.md。在构建之前给我看下镜头列表。 骨骼绑定：构建 Pip，通过列队静帧的检查点（见第3节）。 世界环境：将每个世界构建为包含 Pip 在内的独立静帧。将全部 7 个渲染成一张缩略图表。检查角色的身份辨识度和比例感。 过渡动画：构建 RegenTransition，渲染一个 5 秒的测试。 动态分镜（Animatic）：以 960×540 的分辨率组装整部影片，包含粗糙的运动和占位音频。观看它。优先修复节奏问题。 完整动画渲染，然后进行打磨（次要运动、缓动、时间节奏、天线表演），最后进行终期处理（灯光、噪点颗粒、模糊、污垢）。 音频处理和混音。 最终渲染。 对于每一个镜头，至少运行 3 次此批评循环： 使用 npx remotion still 在关键帧处渲染 3-5 张静帧，打开并仔细观察它们。 对以下项进行 1-10 的打分：Pip 与参考图的匹配度，能否从眼睛+天线瞬间读取情绪，无声情况下笑点是否清晰，构图，比例感，深度，灯光，细节打磨程度，在手机屏幕尺寸下的可读性。 将分数和三大问题写入 docs/review_log.md 中，修复它们，重新渲染，重新打分。继续此过程，直到每个类别的分数至少达到 8 分，然后再进行下一步。 在每次完成完整的预览渲染后，制作一张 ffmpeg 缩略图表（每 0.5 秒一帧），并在一张图中审查整部影片的流畅度。 在评审时保持诚实。如果某些东西看起来很廉价，说出来并修复它。要寻找的常见失败点包括：僵硬或毫无生气的天线、轮子在滑动而不是滚动、眼睛看起来像贴纸而不是发光的屏幕、缺少悬挂系统的重量感、看起来千篇一律的转场过渡、模糊不清的文字以及角色比例失调。 交付物 out/pip_final_1080p.mp4：影片本身。 out/pip_loop_check.mp4：连续播放两次的影片，以验证循环效果。 out/poster_frame.png：用于 X（推特）发布缩略图的最佳单帧（可能是在爆炸背景下 Pip 面无表情地盯着镜头的画面）。 out/lineup.png：跨越所有世界的 Pip 列队图。 结构清晰且附带注释的源代码，以及包含如何重新渲染说明的 README。 从第一步开始。在开始构建之前，如果有任何必要的问题请问我，否则请自行做出有力的创意决策。

这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。