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用Claude Opus 5.5 做的小动画！故事叫《他的糖葫芦》⬇️ 读研的时候有位老师超级较真，改作业一点情面都不留，课上经常把我们说得下不来台。我还偷偷觉得他的翻译观念，太执着于“忠实”了，所以一直不太喜欢他哈哈。 结果有一天吃完饭出食堂，一抬头看见他就走在我们前面：高高的个子，头发稀稀的，背着个双肩包，手里居然举着一根糖葫芦！边走边吃，开心得不行 😂 我和同学当场就决定偷偷跟上去，一路憋笑憋到发抖。到现在还记得这一幕，非常可爱。 把这一幕做成了小动画，用了上次的“散步纸偶”风格 ↓

福建电信通勤包省内流量转为全国通用（不含港澳台） 这个包是不是和绿帽规则差不多，有了前车之鉴，然后让福建电信抄作业 1块钱1G，感觉不如用eSIM漫游了🤣

34岁那年，我在深圳公明，请一个落难的女人吃了顿16块钱的猪脚饭。没想到，后来她成了我婆娘，还给我生了两个儿子。 她从广西来找工，钱包手机被偷，在公园睡了两晚。我请她吃饭，又托熟人介绍她进厂做品检。 当时真没别的心思。我父母走得早，老家房子漏雨，相亲三次都没成，早准备一个人过了。 可她进厂后，总给我送早饭。后来我搬货扭伤腰，她下班送药送汤，还帮我洗衣服。 我说：“别总往单身汉屋里跑，影响你找对象。” 她红着脸说：“我就想找你这样实诚的。” 年底回乡，她买好票，拖着箱子要跟我走。我说家里穷，没彩礼，回去得吃苦。 她说：“有个知冷知热的人，比多少钱都靠谱。” 如今，我们有了两个儿子，翻建了房子，开了家小超市。 有时看她在店里辅导孩子写作业，我还觉得像做梦。原本以为这辈子就一个人了，没想到，那天请她吃完饭，我们后来竟成了一家人。

Google 开源了 "Agent 工作负载的 Kubernetes"「AX」 AX 是为 Agent 设计的声明式编排运行时，你用 YAML 声明一个 Agent 任务，AX 负责在集群中沙箱化、配置环境、管控网络并大规模运行它。 开源地址： 它解决什么问题 项目的立论很清晰：Agent 是一种既有的编排体系都不匹配的新型工作负载。 · 它不像微服务(无状态、常驻)，Agent 会持续积累状态(对话记忆、工作区文件、工具会话); · 它不像批处理作业(跑完即弃)，Agent 大部分时间在等待，等模型响应、等工具返回、等人类审批，期间沙箱空转烧钱; · 它运行的是不可信代码，需要严格隔离；它还调用外部模型 API 和 MCP 工具服务器，需要网络与凭据管控。 架构：四个二进制 + Redis 四个二进制分工：ax(开发者 CLI)、ax-server(无状态 gRPC API)、ax-controller(调和循环)、ax-task-runner(每个任务容器内的 PID 1)。 核心原语：Task / Workspace / Model (+ Gateway) Task 是最小执行单元：带 CPU/内存限制的隔离沙箱。AX 刻意把它做得细粒度、可自由组合：一个任务可以是全部工作,也可以是任务树的根节点。生命周期用 status.phase + Conditions 表达,支持挂起(检查点保存状态)与恢复。 Workspace 是最有产品想象力的一层。它把“环境准备”声明化:列出需要的 Git 仓库、MCP 服务器、技能包,runner 在命令启动前物化好。更激进的是 generative workspace:你可以只写一句自然语言目标("搭一个 Python 3 开发环境"),首次启动时 runner 会派一个引导 Agent(Antigravity,需 GEMINI_API_KEY,默认限时 10 分钟)去实际安装工具链并验证依赖。声明一次,任意任务复用。 Model 把“用哪个模型、什么参数、密钥在哪”抽成命名资源,密钥引用 K8s Secret。轮换密钥、锁版本、调温度只需一次 ax apply。 沙箱与运行时细节 每个任务容器以 ax-task-runner 为 PID 1：启动元数据服务(端口 80,HTTP/1.1+h2c,暴露 /healthz、/readyz 和任务/工作区自省端点——Agent 不需要 SDK 就能读到自己的配置)、按绑定顺序初始化工作区、然后 fork 出 spec.command 并持续监管。命令退出后 runner 仍驻留,所以 ax ssh 和元数据服务在命令结束后依然可用。停机采用 SIGTERM + 10 秒宽限 + 强杀的两级策略。 安全模型有几处值得注意的门控：guest 服务(任意进程执行与文件读写,ax ssh 的底层)默认关闭,只在 debug: true 时开启——ax ssh 连不上未开启的任务是刻意的安全设计,不是故障;Gateway 用显式 allowlist 管控出站流量,并可向入站请求注入凭据,避免把 API key 直接塞进 Agent 环境。 路线图透露的方向 五大方向：Actor 架构深化、空闲检测自动挂起、有状态任务 fork、任务级 SPIFFE 身份做零信任 mTLS、runner 层自动采集 OpenTelemetry 遥测与结构化 Agent 轨迹。

兄弟们，讲个真事，太离谱了。一个13岁的小孩，放假闲着没事，写了个Polymarket交易脚本。写完往GitHub上一扔，开源免费，然后背书包上学去了。 两个月后，一个交易者直接给他转了2万刀，说用这脚本一个月赚了二十多万。 小孩没卖课，没搞群，没弄订阅。就是把东西公开，然后回去写作业。 后面全是网上自己传开的。 钱包地址： 跟单我用Polycop： #Polymarket#

所有找 Web3 工作的人里面， 我最讨厌的就是你这种人了 你知道自己学历普通、没有大厂经历，英语也不算特别好，正面投 Binance、OKX、Bybit，根本卷不过那些名校毕业、实习一大堆的人 你倒好，直接去找“下一家 Binance”和“还没长大的头部项目” 因为你知道，今天大家挤破头想进的头部交易所、钱包和公链，几年前也只是一个没多少人听过的小团队 行业跑得这么快，一个项目从几十个人发展到几百个人，可能也就两三年的事 等项目真正火了，早期员工的薪资涨了，Token、期权拿了，行业资源也积累起来了，你再想进去，门槛早就不是一个级别了 所以你不跟别人挤成熟平台。 你专门找那些刚完成A轮、B轮融资，产品已经跑通、用户开始增长，但招聘竞争还没那么激烈的Web3公司 别人盯着CoinMarketCap的市值排行榜，你盯着RootData、CryptoRank和Crunchbase的融资动态。 哪家公司刚融完资、融了多少钱、投资机构是谁、团队在哪个地区、目前处于什么阶段，你全部记下来。 然后跑到项目官网、LinkedIn、X和Web3招聘网站，把它们最近开放的岗位一个个翻出来。 别人投的是已经长大的巨头，你投的是正在长大的巨头 一不小心，还真被你捡漏了 更过分的是，你连项目都懒得自己研究，直接去抄顶级Crypto VC的作业。 打开Paradigm、a16z Crypto、Coinbase Ventures、Multicoin Capital、Polychain这些机构的Portfolio，看它们投资过哪些项目。 人家几千万美元的资金都投进去了，团队背景、商业模式、技术路线和市场空间早就替你调查过一遍。 你直接白嫖一份Web3潜力公司名单。 当然，VC投过不代表项目一定成功。 但至少比你在招聘软件上随机找一家连融资、产品和团队都查不到的“Web3公司”靠谱得多。 你还特别鸡贼。 刚官宣融资的项目，你不会当天就去跟几千个人抢官方岗位。 你会先去看团队最近在做什么。 准备拓展亚洲市场，就可能要中文社区、市场运营和BD； 刚上线主网，就可能要生态运营、开发者关系和内容人员； 准备发币，就可能补充增长、活动、社群和KOL运营； 刚拿到新融资，就说明公司账上有钱，接下来大概率要扩团队 别人看到的是一条融资新闻 你看到的是未来三个月可能释放出来的岗位 嫌这样找太麻烦？ 还有更简单的 打开CryptoJobsList、LinkedIn，筛选最近发布、Remote、初级或实习岗位，再去反查项目的融资阶段和投资机构。 Seed轮风险高，但进入门槛低，成长速度快； A轮、B轮产品相对成熟，团队正在扩张，岗位数量开始增加； C轮以后更加稳定，但招聘标准和竞争强度也会明显提高。 你专门盯A轮到B轮的项目 既没有早到陪项目一起归零，也没有晚到跟几千份简历正面竞争 相当于让资本帮你做完第一轮筛选，再由你自己判断产品、收入、用户和团队靠不靠谱 你说你这种人，连找工作都要让顶级Crypto VC给你打工，要不要脸啊？ 最讨厌的是，你还会挖“大交易所的亲儿子”。 你去看YZi Labs、OKX Ventures、Coinbase Ventures、HashKey Capital投了哪些项目，又看哪些项目进入过交易所的孵化器、生态计划和Launchpad 这些项目可能没有交易所本身那么出名，却能获得资金、流量、上币资源和生态支持。 你不只投交易所，还投交易所投资的钱包、公链、DeFi协议、数据平台、支付项目和基础设施公司。 挖完“亲儿子”还不够，你连整个产业链都不放过 给交易所做做市和流动性服务的 给项目方做链上数据、钱包安全和合规工具的 做节点、RPC、跨链桥、预言机和开发者工具的 做KOL营销、社区增长、媒体研究和招聘服务的 以及那些深度绑定某条公链、某个钱包和某家交易所生态的公司，你全部去找。 这些公司没有头部交易所那么卷，但做的依然是行业核心业务。 更重要的是，你进去以后接触的客户、项目和合作伙伴，本身就是交易所、公链、基金和头部项目 哪怕以后还想去卷大厂，你手里已经有了真正的Web3项目经验、行业资源和业务数据 到那个时候，你再去投Binance、OKX、Bybit，人家能不优先看你吗？ 这种人真的很讨厌 别人每天在招聘软件上搜索“Web3运营”，投了几百份简历，然后抱怨这个行业没有初级岗位。 你偏偏从融资新闻、VC Portfolio、交易所生态和产业链上下游里面，找到一批别人连名字都没听过的公司 结果三年以后，项目发币了，公司被收购了，或者直接成长成了新的行业头部。 你不仅拿到了工资，还拿到了Token、期权和一整套行业资源 你让那些还在Binance岗位下面排队投简历的人怎么办呢？

我是Yuziii，零帧起手——点个关注再走😎 25 年 12 月，我刚从 UCL 毕业。对这个年龄来说，我的经历不算少：上海德勤、作业帮、腾讯、香港咨询、Crypto Card / 支付渠道、火币HTX，再到现在一家澳洲持牌券商 / Web3 CEX / 多资产交易平台集团，做生态 BD。该转过的场，大部分都转过一遍。不是为了把简历写满，是想先看清零售交易这件事到底是在哪一层创造价值。 我现在做的事很具体：负责支付渠道合作方拓展、管理和战略规划。把外部能力接进平台——上游流动性、KYC、交易教育、最后则是最重要的支付和加密能力。谈的是覆盖、接口、资质、费率、结算、数据驻留，以及能不能从评估推进到测试、上线。不是只写研报，是把合作真正跑起来。 我选择停在 Forex × Web3，是因为我觉得零售交易已经不是“炒外汇的”和“炒币的”两套圈子。大家抢的是同一批用户的开户、入金和交易时长。Robinhood 这类零售经纪是大赛道里的另一支：从证券账户往多资产和链上扩。我们不是同一条产品线。外汇 / CFD 平台给客户的是保证金合约，不是股东账户；真正决定平台能不能活的，是执行质量、对冲、核验、资金能不能合法地进来出去。纯 Crypto 叙事会过季，牌照边界、渠道和资金流不会。年轻时把场子走宽，是为了现在能判断哪一层值得深挖。 所以我以后会持续更新这些： 
• 外汇平台生态里，一类合作是怎么被筛掉、怎么被推进、最后卡在哪
• 流动性、KYC、支付和平台工具落地时才会暴露的细节
• 渠道、合规、产品、技术挤在一起时，项目为什么走不动
• 零售交易入口变宽之后，Forex 和 Crypto 到底在哪些地方开始重叠
• 一个刚毕业、但已经在前线待过几轮的人，怎么选战场 ……等等，以及很多大家想看的～ 欢迎粉丝宝宝投稿提问！ 别人如果要用几个词概括我，大概是：独特、创新、务实、热爱挑战、MIND FREE！ 
我给自己的要求很简单：只写自己经手过或判断过的事，不把听来的故事说成亲历。 关注我，你可以预期： 1. 一线合作的推进逻辑，不是口号 2. 零售交易平台交界处正在发生什么，而不是又一篇宏观复读 3. 一个同龄人的职业选择样本——不是完美路径，但是验证过的路径 不装全知，不构成投资建议。 同时，我也在这里长期招募合作方，目前优先：上游做市商 / 对冲账户、KYC/KYB、聊天工具、直播工具。 
发方案请写清品类、覆盖地区、接口、资质、计费和可测试时间。 
Telegram：@Monaaa_Y WeChat：Monaaa_Y 想认识我，从这条置顶开始；想合作，快把材料发给我～

最近恰逢秋季开学，我也连续推荐了好几门北美顶尖高校新开的 Agent 课程，一个信号越来越明显： Agent Engineering 开始大量被正式写进顶尖高校的课程体系了。 这次是 CMU 新开的 11-768《AI Agents》，看完 syllabus 后感觉内容真的很贴近现在一线在做的东西。 Tool Use、Context、Skills、Memory、Planning，往后还有 Coding Agent、GUI、Deep Research、SFT/RL、Sandboxing 和安全。 作业设计是我更看重的部分。 这个课程要求先自己搭 Agentic Harness，再做 Agent Eval，然后需要用 RL 去训练 Agent，最后做一个研究项目。 这个顺序其实挺能说明 2026 年高校开始怎么理解 Agent 了，会调用模型已经很基础，接下来要学的是怎么把 Agent 搭出来、测明白、训练好，再让它可靠地跑下去。 而且课程资料会公开，视频也刚刚开始上传。 最近想系统补 Agent 的，很推荐跟着这门课学。 课程官网： 课程 Schedule： 课程 Assignments： youtubu 视频：

这个有点东西！券商金工研报里那套压箱底的选股/因子策略，全被人用 Python 复现出来了 QuantsPlaybook，6K stars，华泰/中信/招商/国信 100+ 策略免费抄作业，A股直接跑！ 核心很直接：文件夹里丢原研报，旁边是复现代码。窗口、回测、画图都能改。数据走聚宽 jqdata 和 Tushare。 核心亮点： 1️⃣ 100+ 券商金工策略，华泰/中信/招商/国信等头部券商研究成果全复现，6K stars 同类断层第一 2️⃣ 经典策略一个不落：RSRS 择时、QRS、HHT、FScore、神奇公式、凸显性因子 STR、球场寻位因子 3️⃣ 四大类全覆盖：25+ 选股 + 22+ 因子 + 基本面价值 + 组合优化（DE 进化算法、多任务学习） 4️⃣ 每个策略配 A股真实数据回测，年化/回撤/夏普/胜率报告都给你算好 5️⃣ Qlib + Backtrader + LightGBM 全套框架，聚宽/tushare 双数据源，1.4K forks 以前想看券商金工研报，要么没渠道、要么只有 PDF 没代码，想复现 RSRS、FScore 这些经典策略还得自己一行行敲。 QuantsPlaybook 不一样，头部券商金工团队的研究成果，全被拆成能跑的 Jupyter notebook，6 年攒了 100+ 个，国内同类找不出第二个。 别人还在付费买研报、手动抄公式，你直接 clone 下来抄作业。