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大家都在盯着红海，但别忘了美联储的通胀目标。如果能源成本失控导致二次通胀抬头，降息周期可能会被迫中断，这才是对全球流动性最致命的打击。

まって、ムリ！Fes〜二次通 from 夜な夜なプロジェクト〜　公開収録 Vol.3 ありがとうございました🙌🏻🙌🏻 最初はめっちゃ緊張していましたが、最後にはにやっにやしておりました🥰とっても楽しかったです🩵大好きな先生への愛、伝わっていたら嬉しいです🫶🏻 #ムリフェス#

🎙️本日開催⟡.· ㅤ 「まって、ムリ！Fes　〜 二次通 from 夜な夜なプロジェクト〜」公開収録 Vol.3に #相川奈央# がゲスト出演いたします🎀💫 ㅤ なおてゃんが"オタクの祭典" #ムリフェス# に初参戦させていただきます！🥳 ぜひ会場でお待ちしております🧚 配信はこちら🎬 📍全電通ホール 〈1回目〉開演 15:30 〈2回目〉開演 18:30 #夜プロ# @yonapro24 #ナナニジ#

「まって、ムリ！Fes　〜 二次通 from 夜な夜なプロジェクト〜」公開収録 Vol.2 ありがとうございました❤︎ ラインの友達の名前を推しの名前に変えるってあるあるじゃなかったのか.... 変えすぎてもはや誰が誰だか分からなくなってきてる #まってムリフェス# #ムリフェス#

「#まってムリFes# ～ #二次通# from 夜な夜なプロジェクト～」公開収録ありがとうございました！ 吉田さん、野口さん、久保田さん、真山さん、DJタマキさん！最高に良い意味で気持ち悪い話がいっぱいできて楽しかったです！ 日頃オタ垢でしか言わないことを公共の場で言えて良かった(？)です！！

二次元領域拡大通信がTVerで見逃し配信中です！ 是非ご覧ください👀 今回ロケでお邪魔したドリームズさんに ご好意でお土産をいくつか頂いたのですが、写真で抱っこしている『ふんばるず』のノッソリーをサイズ違いで2匹頂いて、我が子のように可愛がってます🥰 #二次通#

中文内容创作者，必装的 10 个 skill 1｜Humanizer-zh 中文"去 AI 味"神器，专抓空话、套话、三段式、过度排比那股机器腔，改得像人写的（归藏做的汉化版）。 2｜dbskill 内容"选题诊断器"，帮你诊断商业表达、抠 hook、拆爆款、想小红书标题。 3｜content-research-writer 从选题、找资料、列提纲到初稿，一条写作流跑通，公众号、长文、Newsletter 都能写。 4｜notebooklm-skill 让 NotebookLM 先查资料、Claude 再动笔，基于你的资料库写，少胡编，适合深度文和行研。 5｜khazix-skills 卡兹克开源的写作合集，写作流偏重，适合啃 AI 热点分析、万字长文、深度观点。 6｜ian-xiaohei-illustrations 正文配图神器，把观点、流程、情绪画成"小黑"手绘插图，不是随便甩你一张图。 7｜guizang-social-card-skill 写完文章直接切成小红书图文和公众号封面，一篇长文拆成多张能发的卡片。 8｜baoyu-skills 宝玉做的视觉工具箱，封面、信息图、结构图、图解都能出，专管文章包装。 9｜guizang-ppt-skill 把文章观点做成 PPT、演讲图、公众号头图、小红书封面，二次分发省事。 10｜html-anything 把 Markdown、文案变成好看的 HTML 页面、海报、卡片、PNG，杂志风、知识卡都能做。

AI模型评分都是被专项攻坚创造出来的，于是我对比了Fable5，Grok4.5， Kimi K3针对同一个交易系统审计结果进行了对比。 先说结论： Fable5：最适合作为系统级主审核模型 Kimi：最适合作为代码缺陷与一致性专项审核模型 Grok：最适合作为代码梳理和方案发散模型，不适合单独决定策略修改 最佳组合：Fable5全面审核+Grok 4.5代码梳理+K3代码审核 具体细节： 1. Fable5：系统级判断能力最强 Fable5 最大的优势不是代码读得比另外两个模型更多，而是它能把： 代码规则； sizing snapshot； intent ledger； 实际 block 统计； 当前资产 headroom； SELL/REDEEM 回流路径； 放进同一个因果框架。 它使用了几个非常关键的实盘指标： ADD 近 7 天约占新增资金 43%； 84% 资金已经部署； ETH、SOL、XRP headroom 为 0； 近 40 个周期中主要阻塞是：blocked_capital_efficiency=47 blocked_asset_cap=28 deployment cap=0 runway=0 这让它能够区分： “某个机制理论上可能限制资金” 和 “当前实盘真正正在限制资金的机制”。 最终它得出： ADD 对资金流向重要，但当前周转主因在回收端、资产 cap 和效率过滤，不在 ADD 准入本身。 这是三个模型中最接近生产系统审核要求的判断。 弱点 Fable5 仍有一些过度推断： 把 ADD 描述为让资金“锁得更久”，实际上 ADD 的剩余 TTE 通常比 ENTRY 短； 把超 cap 资产总持仓约 $382 说成可以“直接解锁 $382”，没有区分总持仓、超额部分和可成交部分； 把模型中的 redeem_lag_days=2 一度当作实际回款延迟； “$5 仓位几乎不受每美元每日利润门约束”的推理不正确，因为该指标已经按资金归一化； 2-lot 最低 ENTRY 建议可能系统性损失覆盖率。 因此，Fable5 的系统方向判断最好，但具体数字和金融指标仍需二次校验。 最适合的角色 PRIMARY_SYSTEM_REVIEWER LIVE_OPERATIONAL_DIAGNOSIS CHANGE_PRIORITY_DECISION CROSS_MODULE_ROOT_CAUSE_ANALYSIS 2. Kimi：代码缺陷侦测能力最强 Kimi 对代码结构的还原比较准确： 固定 ADD 次数和 interval 已退役； ADD 采用 target-gap 模型； ENTRY 60%，ADD 补到 100%； allocator 是最终数量权威； style 仅作诊断； 现金、集中度、shock、深度共同限制订单。 更重要的是，Kimi 找出了其他两个模型没有明确指出的具体问题： shared_deployable_pool() 读取 account_snap["capital"]["deployable_cash"] 但该字段可能没有实际写入 → 回退到 free_cash → 策略层与 allocator 层资金口径可能不一致 它还发现了： 合同写 debounce 60 秒，代码/配置为 30 秒； 注释周期 16 分钟，实际 loop 600 秒。 这些是典型的静态审核、字段追踪和合同一致性检查优势。 弱点 Kimi 在资本效率和交易语义上的推理弱于它的代码检查能力。 典型错误是： ADD 价格更高，所以边际 edge/day 必然更差。 这忽略了剩余持有时间也缩短。更高 ask 并不必然意味着更低 edge/day。 它还认为： 60/40 会让剩余资金长期闲置； 提高 entry share 会改善周转； CONFIRMATION_NO 应收紧； 增加单市场软 cap 会改善组合周转。 这些结论缺少真实候选竞争、实际 block attribution 和反事实分配数据支持。 最适合的角色 STATIC_CODE_AUDITOR SCHEMA_AND_FIELD_FLOW_CHECKER CONTRACT_IMPLEMENTATION_DIFF LOCALIZED_BUG_DISCOVERY Kimi 很适合回答： “代码是否存在字段没有写入、默认值回退、文档与实现不一致、某个 gate 实际是否生效？” 但不适合单独回答： “应该如何改变交易策略和资本分配？” 3. Grok：代码梳理最完整，但最容易过度设计 Grok 对整个 ADD 路径的整理最详尽： 各层准入条件； risk latch； REDUCE reentry cooldown； 价格带； fingerprint； emergency cap； market target； ENTRY/ADD gap； allocator 的现金、集中度、shock 和深度约束； ADD 与 ENTRY 的评分和 continuity； SELL/REDEEM 对现金回收的影响。 它对当前代码执行模型的概括非常清楚： 能不能加由 headroom 决定；加多少由 target gap 离散为 lot；ADD style 只是解释标签。 因此，在“快速理解一个陌生复杂系统”方面，Grok 表现很好。 弱点 Grok 最大的问题是： 从“发现一个可能的机制副作用”快速跳到“建议修改策略”。 它提出了大量未经实盘证明的改动： TIME_TOPUP 冷却； ADD 1.5 倍 edge/day 门槛； ask≥0.97 限制为 1 lot； 降低 peak target； 提高 entry share； 单次仅补部分 gap； 弱化 continuity； 降低 TTE confirmation 权重。 这些建议表面上都很合理，但存在三个问题： 没有先证明这些机制实际造成了损失； 没有量化被 ADD 挤出的 ENTRY 是否更优； 可能重新引入此前已经修复的低 ADD recall 和 leader fidelity 偏差。 Grok很擅长生成完整优化空间，但容易把： POSSIBLE SIDE EFFECT 升级成： CONFIRMED ROOT CAUSE 再进一步升级成： SHOULD CHANGE PRODUCTION LOGIC 这是生产交易系统审核中最危险的倾向。 最适合的角色 SYSTEM_MAPPING CODE_AND_CONFIG_EXPLANATION HYPOTHESIS_GENERATION DESIGN_OPTION_ENUMERATION 不适合作为唯一的： PRODUCTION_CHANGE_APPROVER ROOT_CAUSE_FINAL_AUTHORITY STRATEGY_SEMANTICS_GATEKEEPER 三个模型的典型思维模式 Grok 发现机制 → 推演可能副作用 → 生成多种优化 → 倾向建议修改 优点：覆盖广、思路多。 风险：过度设计、假设升级过快。 Kimi 追踪代码和字段 → 找实现不一致 → 找局部缺陷 → 尝试从缺陷推导策略改进 优点：代码问题定位强。 风险：局部正确不等于系统结论正确。 Fable5 理解代码 → 读取运行数据 → 找实际 binding constraint → 区分主因和次因 → 按实盘收益排序 优点：最接近生产运营思维。 风险：仍会在个别指标含义和金额口径上过度断言。

已经完成了，一键榨取任意图片中的信息，进行高保真还原。让GPT Image 2性能拉满的反推方案「GPT通用特调」已经内置到我的插件中。 26日起，「照样拍」插件不再是人像反推插件，而是进化成了通用图像反推插件，兼容海报、摄影、二次元、商品图等多种类型图像，正在努力做到给所有需要反推的人群服务。 此外，针对Z Image Turbo和Nano Banana的反推方案今天已经完成了一部分，预计明天就可以向大家展示！ 多并行反推+生图也已经在计划中了，以后可以做到批量反推+批量生图/多角度宫格图，让插件进化成生产力工具。

会搜磁力就够格当老司机？想多了，那充其量刚摸到方向盘 真正的老司机，不在于会不会搜，而在于清楚去哪找、怎么挑、怎么躲开坑。 今天直接把整套导航甩出来，国内国外一起安排。先收藏，别回头说没提醒 国内先上： ① 黑马磁力（ ② 磁力多（ ③ 磁力搜索（ ④ 搜番（ ⑤ 磁力星球（ 国外接着来： ① BT4G（ ② MagnetDL（ ③ EZTV（ ④ 1337X（ ⑤ The Pirate Bay（ 这套下来还找不到？那就先检查下自己网速吧。 资源到手自己处理，别指望连用法都要手把手教。 老规矩：低调点，收藏完事。