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周末爆了 今天上午账号迁移遇到了一点小问题，系统提示由于我的关注人数和内容素材较多，需要较长时间（24小时）完成。这就有点尴尬了，因为一旦发起迁移之前的账号就不能再登陆了，而这边的新账号读者们还没有自动迁过来，所以今晚的更新就无法正常进行。 我的情况有点像前天上海的滨崎步，观众一个没来，自己一个人在台上唱歌。我这里倒是不用退门票，但今晚还要更新吗，我想了想还是写，日更有个交代，而且文章放那里，你们明天迁过来了会有人去补看。 …… 这几天留言里很多读者问我对吸毒记录封存这事什么看法，这事在互联网上闹的很大，群情激愤。我完全能理解诸多网友反对吸毒记录封存的情绪，换做是我也不愿意日常接触以前吸过毒的人，但在表达完情绪后，能否理性的思考一个问题，就是这些吸毒的人怎么工作和生活呢？ 我问grok吸毒人员在当下的中国可以从事哪些职业？像公务员、教师、医生、律师这些不用想了，事实上城市铁人三项（外卖快递网约车）也注册不了，进厂打螺丝会被拒，甚至建筑工地和小区保安只要查到吸毒史也肯定不会要的。 能做的工作只有个体户摆摊，废品回收，淘宝/拼多多/抖音开店，跑车货运，洗碗，洗车，农村种田养殖。总的来说就业面很窄，就业资源也很有限，吸毒人员不可能有体面的工作，找一份稳定的工作都很难，生存空间堪忧。 很多网友会说他们活该，谁让他们吸毒了，原谅他们就是对不起牺牲的缉毒警察。但吸毒不是死罪，吸毒人员服完刑出来还要生活几十年，他们得有出路，否则就会成为社会不稳定因素。90年代有个悍匪叫白宝山，就是刑满出狱后受到歧视，无法融入社会，最后成为连环杀人魔。现在社会治安好多了，但一个人破罐子破摔想要报复社会，谁也防不住的。 我没有吸毒人员就业情况的分析数据，但政府肯定有，现在推出封存记录的政策，应该是希望引导他们去参加工作，恢复正常生活。我在想不出更好的替代方案之前，也轻易不会反对，毕竟情绪发泄没什么用，能提出解决方案才有价值。 个别媒体把这件事往“掩护少爷”的节奏上带是不客观的，全世界无论哪一个国家，吸毒人员的主体（70%+）都来自社会最底层。 …… 这几天另一个热点是《疯狂动物城2》的票房彻底疯狂了。 上映5天，票房已经20亿，这个周末每日票房占比达到惊人的95%！其它同时上映的十几部电影加起来只能分到5%的票房，原先排片已经完全倾斜。我昨天带着大崽去的那一场，全场爆满，边角料座无虚席，都是爸爸妈妈带着孩子来看的。 《疯1》是2016年上映，当时国内票房13亿，口碑极佳，豆瓣评分9.3。动画片能给到9分以上那都是全球爆款的经典，有极其铁杆的粉丝群体，这次《疯2》上映前就预估有20亿票房，结果还是爆了，大超预期，目前市场预估最终票房会在45-50亿区间，超过《复联4》，成为进口电影冠军。 至于电影本身的质量，我看完后觉得明显不如1，主要差距在故事情节，这次的续作没有前作的感染力，无论是人物设计还是情节推进都有些公式化的味道，甚至重要角色黑化我都能提前预判，没玩出新花样。 但即便如此我给《疯2》的打分也有8.5，很适合（4岁以上）亲子观影，兔子和狐狸重逢拥抱的那一段把我儿子看的抹眼泪了，有空就带孩子去吧，绝对值票价。 话说看到票房那么火，我想起这部电影的发行方是中国电影，他们通常可以拿到进口片票房分成的10-20%。按照45亿的预期，扣掉院线分成和各种税费，以及宣发的支出，中国电影最后估算净赚3-4亿。 发财了，要知道他们前三个季度加一起也就赚了6600万。股价周五已经涨停，当时电影口碑已经小范围发酵，敏锐的资金就冲进去了，下周一估计想买也买不到，等到能买到的时候价格肯定不便宜。 …… 1、周末还有一件事热度急升，国际银价周五晚上暴涨6%，突破前期平台，创历史新高。看k线感觉是加速向上逼空头的仓位，逆势做空的这波要死人了。和银价联动的还有铜价，也是平台突破刷新高，启动轧空行情。 黄金周五涨1.3%至4250，离前高还有一些距离，暂时落后于银铜。 2、美团和阿里在外卖补贴大战上拼消耗，另一边抖音在加速偷他们两的家。抖音电商今年增长30%，距离阿里只有不到30%的差距；抖音到店增长60%，距离美团也只有不到30%的差距。所以快的话2026年，慢的话2027年，抖音就会在电商上超过阿里，在到店业务超过美团，更厉害的是抖音并没有因此付出补贴的代价，就是靠自己无与伦比的流量池来实现这一切。未来的中国互联网，只有腾讯和抖音尚有一战之力。 3、银行新规，取款5万不再需要等级，这是好事，但没说10万，20万，50万是否需要登记，也没说什么样级别的曲现不需要登记。 4、特朗普：永久暂停第三世界国家的移民。他的任期也只有3年，何来永久之说呢，下一个任期民主党选上来他的政策就都作废了。 5、最近很火的还有四川一家民营企业用70万成本造出超音速导弹，这事过于离谱，所以我让子弹飞了一会，从目前获得的信息看，这事并不像是胡扯炒作，这个民企是专注低空/高超领域的老玩家，这次的成品试射有视频证据，有记者探访，也有专家背书，感觉有一定的可靠性。就算没有70万这么便宜，也不一定有传统导弹可靠，但综合性价比的优势看来是真的。 差不多就这些吧，本周小碎步反弹已经几乎修复了上周五跳空阴线的重创，从下周一开始ma5就会上穿ma10，这是趋势明显好转的信号，虽然感觉量能低到不正常（不到1.7万亿），但涨了总比跌了强，缩量就缩量吧。 最近老有人问我为什么不发射了，k线趋势向下怕射到沟里去，别着急，先看看。

第一個智能體不用自己寫迴圈，那程式設計師還剩下什麼？ 官方來源：Martin Bernaola Mendez，原文發表於 2026-11-13（1 天內，見文末核實）。原文標題直譯：《在微軟開發平台做你的第一個智能體，比你想的簡單》。先把反常識結論放前面：多數人以為做智能體要先學一堆新東西，新的框架、新的寫法、新的觀念，沒三個月下不來；真相剛好相反，你的第一個智能體根本不用學新東西，用你本來就會的主程式語言、你本來就熟的寫法，一個下午就跑起來了。智能體的本質一點都不神秘，就是模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來：模型先判斷要不要用工具、再叫你的程式去做事、拿到結果再寫答案，迴圈跑完才收工。關鍵在最後一句：這個迴圈不用你寫，框架全包了。你只剩三件事：給它一個名字與指示、給它一個工具、給它一段記憶。微軟的智能體框架就是幹這個的，底下還有一個聊天客戶端介面，幫你把不同模型的呼叫方式統一成同一套寫法。這篇只做一件事：照原文四步走，帶你從零做出第一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，最後再換成本機免費版，一毛錢都不花。先說清楚底線：前置條件是開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能的應用程式介面金鑰；沒有金鑰也沒關係，文末有本機免費版。 說清詞： - 智能體：模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來的程式，模型負責判斷、你的程式負責做事。 - 聊天客戶端介面：微軟擴充智能裡的統一介面，把不同模型的呼叫方式包成同一套寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面、專門加智能體功能的那一層，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 指示：你給智能體的工作說明，寫明它是誰、說話多簡短、什麼時候該用工具，寫得越具體、它做得越穩。 - 工具：就是你本來就會寫的普通方法，加上一句說明文字掛進智能體，模型看說明決定什麼時候叫它。 - 說明屬性：掛在方法與參數上面的說明文字，告訴模型這個方法是幹什麼的、參數是什麼意思，模型就靠它決定要不要叫、要傳什麼。 - 迴圈：模型決策、呼叫方法、結果回填、寫答案，四步轉一圈，直到答案夠好才停，框架自動跑，你不用自己寫。 - 工作階段：對話的記憶盒子，建立一次、每次跑都傳進去，智能體才記得上一句講過什麼。 - 串流：答案一個字一個字出現的跑法，像聊天視窗那樣慢慢印出來，整段等完才印是另一種跑法。 - 主控台專案：最簡單的那種程式，沒有視窗、沒有網頁，只在命令列視窗裡跑，做第一個智能體用它就夠了。 - 環境變數：存在電腦系統裡的設定值，金鑰放這裡，程式碼裡只讀它、不寫明文。 - 本機模型：裝在你自己電腦上跑的模型，不用連雲端、不用付按量費用，代表作是奧拉瑪接開源模型。 - 模型上下文協定：接現成工具伺服器的標準作法，原文只在展望裡提，叫你以後自己去接，不用現在學。 - 可觀察性：把每一次模型呼叫與工具呼叫都留下紀錄的作法，出怪事時靠它追查，原文只在展望裡提。 一個真實的例子：原文的第一個智能體叫旅行小幫手，做的事再小不過：回答去馬德里旅行的小建議。做法是拿開放智能的客戶端取一個聊天客戶端、指定一個支援工具呼叫的聊天模型，再把它轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，跑起來就完成了。問它去里斯本玩兩天怎麼排，答案一個字一個字慢慢印出來，那是串流跑法。接著給它一個工具：一個查天氣的普通方法，加上一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法本身只是回傳一段寫死的假天氣。問它去里斯本要不要帶傘，背後發生四件事：模型讀問題、發現需要天氣資料、叫方法去查里斯本、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘。迴圈你一行都沒寫，框架全包了。最後加記憶：建立一個工作階段、每次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本，再問要不要帶傘，第二問根本沒提城市，智能體自己用對的城市查天氣；再問我叫什麼名字，它答得出安娜。這三問跑下來，第一個智能體該有的東西全齊了：會判斷、會動手、會記得。 為什麼是框架全包，而不是你自己寫迴圈？因為迴圈裡最容易出錯的地方，全是重複的髒活：模型回傳要叫工具，你要解析它叫的是哪一個、參數對不對；方法跑完，你要把結果用對的格式回填給模型；模型又回傳要再叫一次，你要判斷這是正常接力還是無限鬼打牆；答案終於出來了，你要決定什麼時候停。這些事每一件都不難，但加起來就是幾十行容易寫錯的程式碼，錯一次、除錯半天。框架把這整圈包起來，你只寫三件事：指示寫清楚、工具掛上去、工作階段傳進去。11 月 12 日那篇手寫迴圈的教程立場剛好相反，叫你自己把迴圈寫出來、看懂每一圈在幹什麼；這篇的立場是先跑起來再說，迴圈交給框架，你先嚐到智能體動起來的滋味。兩篇沒有誰對誰錯，是先後順序：新手先照這篇跑起來，想搞懂底層再去讀手寫迴圈那篇，順序反過來很容易卡在第一圈就放棄。 再算一筆帳，讓你知道第一個智能體到底花多少錢。示範用的是開放智能的輕量聊天模型，特點是便宜、支援工具呼叫，跑幾十次問答常常不到一塊錢美金，練手完全不心疼。真正貴的不是模型，是你把正式環境的大模型、長上下文、高價輸出全開來練手，練十次就抵得上一個月的示範費用。所以練手的規矩只有一個：示範模型挑輕量便宜的，指示寫簡短，工具先用寫死的假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。本機免費版更徹底：模型裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行。先在本機版把迴圈、工具、記憶三件事都摸熟，上雲端花錢時才知道錢花在哪裡。 反方適用條件清單——以下情況，先別照本篇做第一個智能體，免得把本篇讀成保證： - 不想碰微軟開發平台、只用別的語言生態：本篇是微軟開發平台的作法，換生態等於整篇重寫。 - 沒有金鑰、也不想裝本機模型：兩條路都沒有，模型叫不動，智能體跑不起來，先選一條路再開工。 - 挑的模型不支援工具呼叫：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 想一次做多智能體協作、寫作者加審查者的流程：原文只做到單一智能體，多智能體是展望裡的下一步，現在做還太早。 - 想直接做正式上線的產品：本篇只到主控台示範為止，正式產品要另外做驗證、備份、錯誤處理。 - 指示寫得含糊、只寫你是個助理：指示越空、模型做得越飄，指示要寫明身分、語氣、什麼時候用工具。 - 除此之外，只要你會寫主程式語言、想親手跑一個會動手的智能體——這篇就是為你寫的。 一句定性金句：迴圈不用你寫，判斷不用你寫，你只剩三件事：給指示、給工具、驗答案。 一、翻車清單 - 金鑰寫進程式碼、貼進群組、傳進公開倉庫：誰拿到都能花你帳上的額度，正確做法是存進環境變數，程式碼裡只讀變數不寫明文。 - 開發平台軟體開發套件版本太舊：原文要第十版或全新的第十一版，舊版可能沒有智能體框架要的寫法，先升級再開工。 - 套件裝錯：開放智能版與通用版是兩個套件，雲端版裝開放智能那一個，本機版才裝通用版加奧拉瑪那一個，裝錯就接不上。 - 模型挑不支援工具呼叫的：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 指示寫得太空：只寫你是個助理，模型不知道該簡短還是詳細、該不該用工具，指示要寫明身分、語氣與用工具的時機。 - 工具沒加說明文字：模型看不懂這個方法是幹什麼的，永遠不會叫它，說明文字是工具能不能被叫到的關鍵。 - 工具方法寫了真的去查天氣：示範階段先用寫死的假資料，跑通迴圈再換真資料，一開始就接真服務，出錯不知道是迴圈錯還是服務錯。 - 忘記建立工作階段：每一次呼叫都從零開始，第二問不提城市它就不知道去哪裡，名字也記不住，記憶要靠工作階段傳進去。 - 工作階段建了卻沒傳進去：建立一次不夠，每一次跑都要傳，漏傳一次、那一次的對話就斷了。 - 串流與整段回傳搞混：串流是一個字一個字印，整段是等完一次印，兩種跑法的寫法不一樣，抄錯會編不過。 - 金鑰放環境變數卻沒重開命令列視窗：環境變數改了要重開視窗才生效，舊視窗讀到的是舊值，一問就說金鑰沒設。 - 本機模型挑不支援工具呼叫的：本機開源模型不是每一個都支援工具呼叫，挑之前先確認，否則工具掛上去也不動。 - 本機服務沒啟動就跑程式：奧拉瑪的本機服務要先跑起來，程式連的是本機位址，服務沒開就連不上。 - 把示範程式當正式產品：主控台示範沒有錯誤處理、沒有備份、沒有驗證，正式上線要另外補齊，示範跑通不等於產品做完。 - 一次給太多工具：第一個智能體先給一個查天氣就好，工具一次給五個，模型叫錯的機率立刻上升，出錯不知道是哪一個工具的問題。 - 指示與工具打架：指示寫不要用工具、工具又掛上去，模型左右為難，指示與工具要講同一套話。 - 名字與指示寫完就以為智能體懂了：名字只是名字，真正管行為的是指示，指示沒寫清楚，名字再好聽也沒用。 - 測試不跑就說通了：模型說帶傘不算數，程式真的跑起來、答案真的對、第二問真的記得城市，才算通。 - 換雲端平台就以為程式碼要重寫：聊天客戶端介面就是為了換模型不用重寫，雲端平台、開源模型、微軟雲端，全是換呼叫模型的那一行，其餘不動。 - 把多智能體協作當第一步：原文的展望是下一步，先把單一智能體跑通，作者加審查者的流程以後再加，一步登天一定摔。 二、替代方案＋理由 原文只給一條主路，理由很硬：先拿雲端輕量模型跑通，再換本機免費版——理由是雲端版最快驗證迴圈、工具、記憶三件事，本機版再把花費壓到零，順序反過來很容易卡在本機安裝那一步、還沒看到智能體動起來就放棄。雲端版的理由是套件裝好、金鑰設好就能跑，示範用的輕量模型便宜又支援工具呼叫，練手不心疼。本機免費版的理由是模型裝在自己電腦上，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行，適合想一直練、一直試的人。還有一條同理可推的路：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版，理由是聊天客戶端介面把模型呼叫統一了，換平台只是換呼叫模型的那一行，其餘程式碼全不動，適合公司已經有指定平台的人。順序只有一個：雲端輕量版先跑通，再換本機版或公司平台版，不要三種同時開工。 工具的作法也有替代方案，理由一樣硬：示範用寫死的假天氣，理由是先驗迴圈對不對，出錯只可能是迴圈錯；換真資料是下一步，理由是迴圈通了再接真服務，出錯只可能是服務錯。兩步分開除錯，永遠比一次全上、錯了不知道找誰快。記憶的作法也一樣：工作階段是原文給的正規作法，理由是框架幫你管記憶，不用自己寫對話紀錄；自己寫對話紀錄是另一條路，理由是想完全掌控格式的人可以自己來，但新手先不要，框架的版本先跑通再說。 三、目標形態 一個能對照的最小閉環：開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數；主控台專案已建好、開放智能套件已裝好；智能體已有名字旅行小幫手、指示寫明友善的旅行助理、答案保持簡短；問它去里斯本要不要帶傘，模型自己叫查天氣的工具、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘；第二問不提城市，它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，它答得出安娜。三問全對、程式真的跑起來，才算通。一句話：先讓一個智能體真正動起來，再談多智能體。 這個最小閉環還有三個進階樣子，通了之後可以一個一個加上去。第一個是換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案裡的溫度與天氣要對得上真實預報，迴圈不動、只換方法裡面。第二個是換本機免費版：模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問，答案一樣對，帳單變零。第三個是加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問一個同時需要天氣與景點的問題，看模型會不會自己挑對工具。這三個樣子有一個共同點：一次只換一件事，換完立刻驗三問，驗不過就只退一步，不用整段重寫。 四、遷移步驟 1. 先備前置條件：開發平台軟體開發套件裝第十版或全新的第十一版，開放智能金鑰申請好、存進環境變數，不要寫進程式碼。 2. 新建主控台專案：用命令列工具新建一個主控台專案、進到專案資料夾，裝開放智能版的智能體套件。 3. 寫第一版主程式：拿開放智能客戶端取聊天客戶端、指定輕量聊天模型，轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，問一句去馬德里旅行的小建議，跑起來。 4. 換串流跑法驗一次：同一個問題改用串流跑法，答案一個字一個字印出來，確認兩種跑法都通。 5. 給它第一個工具：寫一個查天氣的普通方法、加一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法裡先回傳寫死的假天氣，掛進智能體。 6. 問它去里斯本要不要帶傘：看模型自己叫查天氣的方法、拿到結果寫答案，迴圈四步都發生了才算通。 7. 建立工作階段：建立一個工作階段，每一次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本。 8. 驗記憶三問：第二問要不要帶傘不提城市，看它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，看它答得出安娜；三問全對才算通。 9. 換本機免費版：裝通用版套件加奧拉瑪套件，本機服務先啟動，模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問。 10. 換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案要對得上真實預報。 11. 加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問同時需要兩種資料的問題，看模型挑不挑得對。 12. 換公司平台驗一次：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版挑一種，換呼叫模型的那一行，其餘不動，確認聊天客戶端介面真的統一了寫法。 13. 記帳：示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，練手用輕量模型、指示寫簡短、工具先用假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。 14. 排定主力與備胎：主力一種平台每天用，備胎一種放在旁邊，主力出問題、換專案時立刻換備胎頂上，不用臨時翻文件重學寫法。 15. 每月回頭對一次官方文件：智能體框架還在長大，多智能體流程、模型上下文協定、除錯工具都會變，每月花十分鐘對一次，才不會拿著舊地圖走新路。 跑完這十五步，真正拉開差距的不是你會幾種平台，是你給指示的方式。指示寫得含糊，模型就做得含糊；指示寫得具體，模型就動得具體。好的指示有三個要素：先說身分，再說語氣，最後說用工具的時機。身分是你是誰，例如友善的旅行助理；語氣是答案多長，例如保持簡短；用工具的時機是何時該查資料，例如需要天氣資料時就用工具查。三個要素寫進每一次設定，模型的命中率立刻不一樣。反過來最差的指示是只寫你是個助理，模型不知道你要它簡短還是詳細、不知道什麼時候該動手，只能憑感覺猜，猜錯了你還要花時間收拾。框架是硬體，指示是軟體，硬體接好了、軟體跟不上，一樣跑不快。 問問題也有一個進階技巧：一次只問一件事。請模型同時排行程、查天氣、再訂機票，它常常三件都做得半調子；拆成三輪，每一輪只做一件、每一輪都驗收，總時間反而更短，因為返工最花時間。還有一個習慣值得養：每一次請模型動手之前，先請它用一句話說出它理解的任務是什麼，它說對了再讓它動手，它說錯了先糾正理解、不要讓它帶著錯誤的理解去叫工具。這兩個習慣加起來，模型的出錯率會掉一大截，你花的檢查時間也會跟著掉。 五、團隊共建分工 做第一個智能體是小事，但三個角色別一個人全扛： - 你自己管金鑰：金鑰只你經手，存進環境變數、不寫進程式碼、不貼進群組，誰要用就請他自己建一把。 - 審查者核對帳單：每週對一次用量，示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，大模型、長上下文、高價輸出的帳單先抓出來看。 - 紀錄者留對照表：把每一次實驗的模型、指示、工具、工作階段、驗收結果寫進本篇贈品驗收表，換人接手時不用重讀原文，換模型時照表改名字就好。 - 守門員管範圍：每一次請模型動手之前，先說清楚哪些工具能叫、哪些資料不能碰，正式環境的設定一律列入禁區，模型動手之前先對一次範圍，叫錯工具的代價比多問一句話貴得多。 - 新人先跑最小閉環：新加入的人不要一次做多智能體，先照本篇第四節跑一遍最小閉環，三問全對、程式真的跑起來，通了才算入門，通不了先找守門員對設定，不要自己硬湊。 六、官方工具包 - 微軟擴充智能：聊天客戶端介面，統一不同模型的呼叫寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 開放智能版套件：雲端版裝這一個，示範用輕量聊天模型，支援工具呼叫。 - 通用版套件加奧拉瑪套件：本機免費版裝這兩個，接本機開源模型，其餘程式碼不變。 - 示範模型：輕量聊天模型，支援工具呼叫，練手便宜。 - 本機模型代表：駱馬三點二，裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花。 - 同理可接的平台：雲端平台、開源模型平台、微軟雲端，換呼叫模型的那一行就好。 - 展望裡的下一步：多智能體流程、模型上下文協定、智能體對智能體、可觀察性、除錯工具，現在先知道名字就好。 - 前置條件：開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能金鑰或一台裝好本機模型的電腦。 結尾收束：原則比框架多重要——智能體框架不是魔法，是把迴圈包起來的那一層。可重複的動作規則只有一條：每次換模型、換平台、加工具之前，先回到那個最小閉環——三問全對、程式真的跑起來——通了再往下走。今晚就能做的事：先備好金鑰、建一個主控台專案、問它一句去馬德里旅行的小建議，答得對，這條路就是你的了。 最後再提醒一次最容易被低估的事：第一個智能體真正的成本不是金鑰、不是套件，是你願不願意把指示寫清楚。指示寫不清楚，模型做得再快也是亂做，你還要花更多時間收拾；指示寫清楚了，迴圈、工具、記憶三件事立刻各就各位。這筆帳，比幾十次問答不到一塊錢美金重要得多。今晚先跑三問，明天上班第一件事就拿一個你真正的工作問題去問它，問完看它會不會自己挑對工具，挑對了，你就知道這條路值不值得走下去。 本篇贈品：微軟智能體首次落地驗收表 開通之前逐項打勾：1 前置——開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數、沒寫進程式碼；2 專案——主控台專案已建好、開放智能版套件已裝好；3 第一版——智能體已有名字旅行小幫手、指示已寫明友善的旅行助理與答案保持簡短、問去馬德里旅行的小建議已跑通；4 串流——串流跑法已驗一次、答案一個字一個字印出來；5 工具——查天氣的方法已寫好、說明文字已加上、方法裡先用寫死的假資料、問去里斯本要不要帶傘已看到模型自己叫方法；6 記憶——工作階段已建立、每次跑都已傳進去、第二問不提城市已用對的城市查天氣、第三問已答得出安娜；7 本機版——通用版套件加奧拉瑪套件已裝好、本機服務已啟動、模型已換成本機開源模型、三問已重跑全對；8 真資料——查天氣的方法已換成真的天氣服務、答案已對上真實預報；9 第二工具——第二個方法已掛上、指示已寫明什麼時候用哪一個、同時需要兩種資料的問題已驗過；10 帳單——示範用的輕量模型跑幾十次不到一塊錢美金的算法已知道、練手用輕量模型與假資料的規矩已立好；11 維護——每月回頭對一次官方文件、換平台只換呼叫模型那一行的作法已驗過；12 指示——每一次設定已寫明身分、語氣、用工具的時機三個要素，一次只問一件事，模型動手前已先用一句話說出它理解的任務。 S1哥觀點 別再問「做智能體是不是很難」了——難的不是智能體，是你以為迴圈要自己寫。還在觀望的人，花的時間不是學習，是猶豫；照這篇跑起來的人，一個下午就有一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，迴圈框架全包了，你只剩給指示、給工具、驗答案。更值得問的是：你現在每天重複做的那件小事，是查資料、還是回覆、還是整理？那一件，就是你第一個智能體該先接的理由。還有一個更扎心的問題：你上一次說要學智能體，結果三個月過去、連第一個主控台專案都還沒建，是什麼時候？這種拖延，跑起來一次就治好了，因為跑通的那一刻你就知道，原來第一步這麼小。你第一個智能體想讓它先幫你做什麼？評論區說說。

户晨风国内账号被全部封禁后，他收入的主要来源只剩下给人拍这种祝福视频，确实很不如以前。 所以他现在想找工作，也是有原因的，而五到八万的月薪，也是符合他的身份和能力吧？

夏爾特、李伊，你們欠全球 BitMart 用戶跟員工一個交代。@sheldonbitmart @BitMartExchange 到現在還是一堆用戶領不回自己的錢，一堆員工連最後一個月的薪水、該拿的補償都沒拿到。 這不是丟一句「停止營運」就可以當作沒事的商業糾紛。 對很多普通用戶來說，鎖在 BitMart 裡的可能是一輩子、甚至十幾年的積蓄；對基層員工來講，被欠的就是房租、家裡的開銷，甚至是下個月的生活費。 但到了今天，我們等到的依然不是完整的資產說明、不是透明的償還計畫，而是一個接一個沒有答案的問題。 夏爾特，還有你的伴侶李伊，我們正式要求在 8 月 19 號以前，公開回答下面幾件事。 一、BitMart 用戶的錢，到底跑去哪裡了？ 如果 BitMart 到現在還有足夠的資產能 cover 所有用戶餘額，那就拿出可以經過第三方驗證的證據。 公開錢包。 公開資產。 公開負債。 公開實際能動用的儲備金。 不要再用口頭保證。 不要再用那種模糊公告。 拿證據出來講。 二、為什麼一大堆用戶到現在還是不能正常提領？ 是誰決定要限制提領的？ 什麼時候做的決定？ BitMart 管理層到底是從什麼時候開始知道，平台已經沒辦法正常讓用戶把錢領出來？ 而在管理層明明知道有問題的情況下，是不是還繼續鼓勵大家入金、交易，甚至叫用戶把更多資產留在平台？ 這些問題，不能再閃躲。 三、所有跟 BitMart 用戶資產有關的關聯資金，都必須查清楚。 外面已經出現一大堆關於關聯帳戶、關係企業、信託跟其他資金安排的消息跟線索。 我們不會在證據還沒齊全之前，就先給任何人扣上刑事帽子。 但同樣的，任何可能來自 BitMart 用戶資產的錢，不管最後轉到誰的名下，都不能因為換了帳戶、換了公司、換了持有人，就從此不用被追究。 錢流到哪，調查就該跟到哪。 李伊，這邊也有幾個問題需要你本人回答。 你以前在社群平台上公開秀過名錶、名酒、鑽戒、高級飯店還有其他高額消費。 這些消費本身不是罪，也沒有人會因為過得奢華就被定罪。 但現在既然已經出現跟你、夏爾特還有 BitMart 資金有關的疑問，那資金來源就有必要講清楚。 目前也有一些還需要進一步查證的資料指出，跟你有關的 BitMart 帳戶可能曾經持有數千萬美元規模的資產，而且出現分批提領的紀錄。 如果這些紀錄是假的，請公開澄清。 如果帳戶確實存在，請回答： 這些資產是誰的？ 錢從哪裡來？ 為什麼會出現在相關帳戶？ 提領到哪裡去？ 跟 BitMart 用戶資產有沒有任何關係？ 如果完全無關，那就拿出可以驗證的證據把話說清楚。 如果有關，那就該依法追查到底。 四、把員工該拿的薪資跟補償付清。 員工不是股東。 一般員工沒有決定公司資金怎麼管，也沒有決定 BitMart 什麼時候停止營運。 公司出問題，不能到最後讓基層員工來幫管理層的決策擦屁股。 做完的工作，就該給薪水。 該給的補償，就該支付。 這不是施捨，是最基本的責任。 五、8 月 19 號以前，提出一份真正可以執行的用戶償還計畫。 不是一句「請耐心等待」。 不是下一篇公關稿。 更不是沒有時間表的承諾。 我們要知道的是： 剩下多少資產？ 總負債是多少？ 用戶能拿回多少？ 按照什麼順序還？ 什麼時候開始？ 什麼時候完成？ 誰負責監督？ 願不願意接受第三方獨立稽核？ 這些，才是全球 BitMart 用戶真正有權利知道的答案。 ⸻ 8 月 19 號，是我們等你們公開回應的最後期限。 如果到時候還是沒有完整、透明、可驗證的資產說明跟償還計畫，我們會持續依法把現有資料、資金線索跟相關證據，提交給各地執法機關、監管單位、律師還有媒體，要求進一步調查。 我們要追的從來不是任何人的私生活。 我們要追的是： 用戶的錢。 事實的真相。 真正該負責的人。 你們可以關掉一間公司。 可以離開一間辦公室。 甚至可以離開一個國家。 但只要用戶的錢還沒回來，這件事就不會因為一紙公告就結束。 夏爾特、李伊，8 月 19 號以前，請正面回答。 ⸻ 我們也呼籲整個 Web3 產業關注這件事。 BitMart 曾經服務全球大量加密貨幣用戶，也曾經是全球市場有一定影響力的交易平台。 今天，當大量用戶無法正常提領資產、員工還在等該拿的薪水，而平台管理層又沒有給出完整、透明、可驗證的資產跟償還說明時，這已經不只是 BitMart 這一家的問題。 這關乎整個 Web3 產業最基本的信任： 用戶把資產交給交易平台之後，誰來保障他們的權益？ 所以我們公開呼籲業界人士、交易平台、媒體、研究機構還有全球 Web3 社群： 請關注 BitMart 用戶跟員工現在面臨的問題。 如果你們認為中心化交易平台應該對用戶資產負責，請幫忙轉發、引用並關注後續發展。 我們也希望下面這些業界人士跟媒體能看到這件事，並協助推動更多公開、透明跟獨立的調查： @cz_binance @heyibinance @ChandlerGuo @justinsuntron @brian_armstrong @VitalikButerin @wublockchain12 @WuBlockchain @PhyrexNi @JackClawAI @CoinDesk @Cointelegraph @zachxbt @lookonchain @Cointelegraph @PANewsCN @OdailyChina @BlockBeatsAsia @Joes__Crypto @binance @okx @Bybit_Official @coinbase @bitget @Gate @MEXC @kucoincom 我們不要求任何人預先相信哪一邊。 我們只要求一件事： 讓證據被看見。 讓資金流向被查清楚。 讓用戶知道自己的錢在哪裡。 讓員工拿回自己應得的薪水。 如果 BitMart 核心管理層覺得上面這些問題有誤解，也完全可以用公開、可驗證的證據一個一個回答。 真相不該害怕公開透明的追問。 請轉發這篇公開問責聲明，讓更多 BitMart 用戶、員工跟 Web3 社群看到。 #BitMart# #BitMartUsers# #BitMartEmployees# #Crypto# #Web3#

为什么讨论 OKX 星球的人突然变多了？ 为什么 OKX 星球的最高任务是 DAU？ 为什么一个产品宁愿被骂也不要默默无闻？ 为什么感觉 KOL 的创作者收益更高？ 以后这种问题要怎么解决呢？ 我可能是全网最适合回答这些问题的人，甚至比他们团队内部的人都合适😎因为很多东西都是我给 OKX 星球提的建议，而且我不用顾虑任何舆情风险😂 我们一条条过 一、为什么讨论 OKX 星球的人突然变多了？ 最近一个月推特上讨论 OKX 星球的人越来越多了，原因是很多 KOL 晒出了创作者收益，一个周从几十u到几百u不等，看着不多但是一个月*4 就非常舒服了 这是引起讨论的决定性的原因，就像大家会讨论空投一样，所以创作者收益会影响大家的注意力，而且是每周不间断的空投 二、为什么 OKX 星球的最高任务是 DAU？ 但是为什么之前没人讨论呢？ 因为之前的创作者激励算法有问题，通过我的观察推断，之前的创作者收益是和带来的实际交易量挂钩的，所以以前创作者收益绝大部分都给到了带单老师和节点老师 这件事本身没有问题，但是策略有问题，你可以激励交易量行为但是你得知道你的最高任务是什么？ 在当前阶段，OKX 星球的最高任务是 DAU，所以星球需要激励那些能带来更多用户，带来更多停留时长，带来更多黏性的创作者 所以 KOL： - 本身就有粉丝可以带来用户 - 可以产出优质内容，让用户停留时间更长 - 本身的粉丝跟过来导致星球的黏性更强 所以从策略上也应该这样，如果按照空投的理解的话，那就是给那些帮助生态更大的人 所以一切的行为都要像 DAU 看齐，如果发生冲突，尽量让给 DAU 三、为什么一个产品宁愿被骂也不要默默无闻？ 新事物最好有争议 我看 OKX 他们挺紧张的，因为被吐槽了，我反而为他们高兴 星球终于被人看见了！ 我觉得最可怕的就是提都没人提起 就像现在没人再骂百度 AI 一样，虽然没人骂你但是确实已经社会性死亡了 所以我一遍遍的跟 OKX 星球反馈：要更加 Aggressive 一些、更有野心、更加激进 因为 OKX 星球现在不怕犯错，怕被忘记。而被忘记就是社会性死亡 四、为什么感觉 KOL 的创作者收益更高？ 回到今天推特上的吐槽：创作者激励怎么分给了这么多 按照我的理解这种事必然发生，每次空投都有 beef，到现在很多人都在吐槽推特的创作者收益不公平，但是依然不妨碍大家更加勤奋的创作好的内容 我觉得主要几个原因： 1️⃣ 首先 KOL 影响力很大，之前 KOL都没有😂现在有了，而且推特收益又这么差，行情也这么差，星球这么大方他们肯定晒单啊，所以你觉得都是 KOL 拿走了，其实没有多少 2️⃣ KOL 有了自己的方法论，每个 KOL 都会研究机制，会按照这个新平台去创作内容，所以他们的内容会更加符合平台的需要，平台肯定激励正向的行为 3️⃣ KOL 守规矩，我发现之前有大量的工作室，工作室可以一天发一两百条，就是 AI 垃圾，KOL 要脸不敢这么干 所以，幸存者偏差会让你有这个错觉，本身也应该倾斜给 KOL，KOL 会对生态的长期发展有好处 五、以后这种问题要怎么解决呢？ 不但要继续搞，还要大力搞 其实我给的建议更加的 Aggressive，只不过他们太温和了没有采用，但是我觉得大家会喜欢，会非常喜欢 谁说创作者收益就只能按照权重、阅读量计算呢？ 就不能有本周最佳创作者、最具话题性、最高质量等头衔么？ 这个给他 1000u 又能怎么样，还是从用激励池拿出来，但是激励作用非常大 这是什么呢？不就是推特前段时间的 1M激励文章创作者么？ 而且不仅要搞，还要到推特上提前预热，一个月的周期算的话甚至都可以 5wu，文章阅读量第一的给予奖励 这样全币圈都在讨论 另外，既然吐槽，就组织一个活动让用户当面吐槽产品同学不是更好么？既能带来更大的曝光，也能拉近团队和用户的距离 很期待赶紧组织这种活动 星球拉一个直播就行，还能让产品同学体验自己的产品👿 —— 总之，看到星球这个新事物被越来越多的人讨论为他们感到开心😃 希望团队更加激进一些，因为不怕被骂怕不被看见 以上。 @star_okx @Haiteng_okx @Mercy_okx @Jiajia_OKX @misaENFP

過去，「聰明錢」靠的是人脈與資源。 現在，擁有一個對的 Agent，事半功倍。 搭建一個 Agent，以前要湊齊五種工具、四個帳號，再熬過漫長的一個月。現在，一句話就夠了。 BNB Agent Studio 正式上線 BNB Smart Chain🎉 打開 @cursor_ai 或 Claude Code，說出你想要的 Agent，它便自動部署上鏈——有自己的鏈上身份、專屬錢包，還能自主支付營運費用。一切由 @awscloud Bedrock AgentCore 提供底層支撐，你合上電腦，它依然在線。 智能資本新時代，從今天開始。 資本不再被動等待，Agent 替你全天候主動運籌。趁你熟睡時掃描市場、精準調倉，無需盯盤，每一個收益機會都逃不過它的眼睛。 限時免費體驗，僅需 GitHub 登入，無需 AWS 帳戶或信用卡。 完整解析，點下方閱讀 👇

现在，在以科技领先的深圳，开一间互联网公司有多难： 1、先租一间正规写字楼，商住不行，车库创业更不可能； 2、安装宽带、固定电话（注册有要求），稍作装修，购买一些桌椅板凳（一般上家会留下一部分），怎么也得弄块招牌吧，消防得来刁难一下； 3、准备50万注册资金，得真实到账，而且成立公司后不能取走，只能用于公司开销； 4、至少2个股东一个监视，都不能是限高的，如果涉及高科技，还需有相关高学历人才； 5、办理工商营业执照，税务登记，社保登记，会计必须有会计证在税务局登记（可以委托报税公司）； 6、办理基本户，银行要到现场考察，还会刁难一下； 7、各种招聘招人，现在必须都给五险一金，全额缴税，辞退需N+1赔偿，签了劳务合同，老板就算是招个爷了，员工找茬去劳务仲裁100%赢，概莫能外！ 8、给员工配电脑，除了文员，程序员基本都是pro苹果笔记本，本地服务器、云端服务器； 9、各种资质，网站得有ICP证书，涉及游戏、娱乐、直播、电商还得办一大堆证； 10、如果搞个游戏，整点欢乐豆，或者内容收点费，很快就远洋捕捞！如果敢碰币圈，就等着全公司被抓走吧！ 11、开业仨月发现，赛道不对，根本不赚钱，老板和股东就只能自己私人打钱到公司账户，但是只能进不能出，存可以，取不行。 12、发不出工资，交不上房租水电，老板先卖车、后卖房、离婚撸小贷，期盼奇迹发生！ 13、最后公司倒闭，员工起诉，债主盈门，限高，全剧终！

最近提交ipo的ai芯片的新宠Cerebras火遍硅谷。 其芯片在小模型场景下，其推理速度最高可达 H100 的 20 倍；而超大规模模型（如 400B 参数量级），Cerebras CS-3 系统的单用户响应速度约为 B200 的 2.4 倍 那么cerebras究竟是如何做到的呢？ 它是否会成为英伟达杀手呢？ 我们需从算力演进的本质开始。 AI算力的演进，正在从“算力本身”转向“通信与系统结构”。在这条演进路径上，Cerebras Systems提供了一种完全不同的答案：不是优化分布式，而是尽可能消灭分布式。 一、两条路线：消灭通信 vs 优化通信 当前AI算力本质上分为两种架构哲学：一条是以NVIDIA为代表的路线： 多芯片（GPU），高速互连（NVLink / CPO），scale-out（横向扩展） 另一条是Cerebras路径：单芯片做到极限（wafer-scale） 片内网络替代跨节点通信，scale-up（纵向放大） 核心区别是：一条在解决“如何连接更多芯片”，另一条在解决“如何不需要连接”。 二、为什么这条路现在才成立 wafer-scale并不是新概念，80年代就有人尝试，90年代商业化失败。原因是： 良率无法承受 没有容错机制 软件无法支撑 行业因此形成共识：小die + 高良率 + 分布式。 Cerebras的突破在于三件事同时成立： 1）容错机制工程化 2）片上网络成熟 3）AI workload匹配（高并行，强同步，通信主导） 本质变化是：从“完美硬件”转向“可容错系统”。 三、性能对比：单点极限 vs 系统扩展 在通信层面，两条路线的优劣非常清晰： 1）片内通信 Cerebras：纯片内 → 延迟最低、能耗最低 CPO：仍有光电转换 → 单点效率：Cerebras更优 2）系统扩展 Cerebras：一旦跨芯片 → 回到通信问题 CPO：带宽可持续扩展 → 系统能力：CPO更优 3）功耗结构 Cerebras：单机功耗极高，但通信极省 GPU+CPO：单点功耗可控，系统效率更平衡 结论很明确： Cerebras赢“单机极限”， CPO赢“系统规模”。 四、适用场景：谁该用cerebras 判断标准可以简化为三个问题： 1）通信是否是瓶颈 2）任务是否可集中 3）结构是否规则 因此，高度适用于大模型训练（dense模型），超长上下文，及部分HPC（PDE、流体等） 这些任务的共性是强耦合 + 高同步 + 高带宽 部分适用于大模型推理（低并发），图计算（结构复杂时优势下降） 而不适用于CPU（通用计算），高并发推理，移动/边缘芯片，实时系统 这些系统的共性：不规则 / 高并发 / 低延迟 五、是否会变成主流 尽管Cerebras在特定场景极强，但主流不会走这条路，原因是： 1）物理约束：功耗密度；信号延迟→ 容错解决不了这些问题 2）经济性：小die良率更高；chiplet更灵活 3）产业路径：TSMC等体系优化方向是模块化，多客户复用而不是超大单体 4）需求侧变化：推理占比远高于训练，多任务、高并发成为主流 六、cerebras的意义 与其说wafer-scale尺寸是重要的趋势，不如说容错设计是会被广泛吸收的哲学 未来可能会出现chiplet级容错，封装级绕路 核心变化是单个硬件不再需要完美，系统负责兜底。 回到最初的问题：Cerebras会不会成为NVIDIA的“杀手”？ 答案其实已经很清楚。 它确实在一个关键点上击中了GPU体系的软肋——通信。但行业的选择，并不是非此即彼，而是多个技术突破同时采用：更强的互连、更低的通信能耗、更高的系统级效率。 因此，更准确的判断是Cerebras不是英伟达的杀手，而是英伟达及所有芯片公司可借鉴的最佳实践。 免责声明：本人持有文中提及的标的，观点必然偏颇，非投资建议，投资风险巨大，入场需极度谨慎 （图：一个cerebas芯片）

最近参与了 Firefly 第二期 Polymarket Trading League，polymarket交易大赛。做了几天冠军以后，ufc一场亏了2000多u。 我给所有我社区跟我单的用户赔偿的亏损，没别的原因，主要是要面子。赔偿额远大于我自身亏损 目前盈利还在水下。相信最后两周我开启认真模式，还能盈利翻回来。欢迎围观 先介绍一下 @fireflyappcn 近期进展 Firefly 作为移动端预测市场交易的先锋，近期完成了重大产品升级： Web 端多链入金正式上线（4月22日更新） 跨链多资产直接充值到 Polymarket 账户 取款支持直接转换资产 跨链提款功能 这意味着用户无需手动处理繁琐的跨链转账，参赛体验更加丝滑。从移动端到 Web 端，Firefly 正在全方位重塑 Polymarket 交易体验。 项目地址： 二、第二期 Trading League 活动内容，非常简单好撸的小毛 活动时间：2026年4月10日 - 5月10日（为期一个月） 总奖金池：3000 USDC 活动定位："绝对不卷" —— 低门槛参与，高回报机会 奖金分配 总榜奖池（1500 USDC）按赛季结束 PNL 排名： 第1名：500 USDC 第2名：300 USDC 第3名：200 USDC 第4名：120 USDC 第5名：80 USDC 第6~15名：每人30 USDC 每日奖金池：1500 USDC（按日分配，可撸，每天交易量10u，就能领1～3u的补贴，生命担保上非常简单好撸的简单毛） 三、我在比赛选手中，发掘的细分领域高手 天气交易领域 @yummyuyu_（yuyu）：每天用 Firefly 交易天气，已完全适应移动端下单 @Mask4che："中英文区顶流天气玩家" 0xfe1d87d5067db83fbbd0ef97fdbc725b0371a99a：专注 Polymarket 天气预测，天气数据+预测模型=稳定收益 AI 电竞预测 0x3eabcb19db80c2cd8e2fd163b00835b047bc92da："AI 玩电竞"用 AI 模型分析电竞赛事数据 预测 DOTA2、LOL、CS:GO 等热门赛事 算法驱动，情绪零干扰 社交事件预测 0x9e5ecaba3d2030c68bd4aec6ec3892fbb7d5a393 0x0ded0c85b41f53cc788d90cfa9b9ed1b70b298c3 ："马斯克发推高手"专注预测马斯克 Twitter 行为 从发推频率到内容主题，都有市场定价 社交事件预测的新兴领域 其中0x0ded0c85b41f53cc788d90cfa9b9ed1b70b298c3 是我的帐号。继续带单。而且跟单用户没有一个走的我的反佣链接，我不推poly的反佣，谢谢。就是喜欢带。 四、firefly平台的亮点 移动端体验最佳：随时随地交易预测市场，出门时快速下单超方便 社交化功能丰富：分享、学习，跟随高手交易 多链支持，入金便捷：Web 端跨链多资产入金，无需手动处理跨链转账 社区活跃，高手云集：天气、电竞、社交、BTC... 万物皆可预测 低门槛高回报的简单撸毛：3000 USDC 总奖金池，每日奖励+总榜奖励双重激励 五、加入firefly的新手教程 第一步：注册账户 打开 点击 Join Now 注册 Firefly 账户 链接 X（Twitter）社交媒体账号 第二步：确认链接 回到 确认社交媒体已成功链接 第三步：充值资金 向你的 Firefly Wallet 中的 POL 收款地址转入至少 10 USDC 同时转入一些 POL 代币作为 Gas 费 第四步：开始交易 通过 Firefly Wallet 中的 Predictions 栏目 点击入金并交易 Polymarket 选择你感兴趣的预测市场，开始你的第一笔交易！ 六、为什么选 Firefly？ 特性Firefly其他平台移动端体验原生优化多为网页适配入金便捷多链支持单链或跨链繁琐社交功能跟单+分享多为独立交易社区氛围"不卷，好玩"竞争激烈奖金激励3000U+每日奖励通常较低