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股民“拯救”了A股，也毁掉了自己？——一个需要拆开的判断 一、先给判断 前半句要打个折，后半句要分两层看。 【表格】 说法判断理由 “中国股民拯救了A股上市公司”部分成立上市公司确实靠市场融资、靠散户接盘完成了股权稀释和退出，这是事实；但“拯救”这个词把单向付出写成了双向交易 “股民破产、家破、人疯、跳楼”是真实存在的极端案例，不是股民的普遍结局有确切记录的个案存在，但没有可核实的“自杀者绝大部分是股民”这类统计 “股民与上市公司之间是因果关系”不成立中间的关键变量是杠杆、信息差与治理缺陷，不是“股民”这个身份本身 一句话：散户确实在为市场提供流动性、为上市公司提供退出通道、为机构提供对手盘——这是结构性的；但把个体的破产归因于“拯救”，是把结构问题翻译成了道德故事。 ------ 二、先把事实摆清：散户到底提供了什么 2.1 融资端：IPO与再融资的钱，主要不是机构出的 【表格】 环节散户的实际角色 打新与配售新股发行中，中小投资者是重要申购力量，中签后再卖出，形成首批流动性 定增与配股机构定价，散户被动稀释——参与是被动，摊薄是真实 解禁与减持原始股东套现，需要有人接；承接方中散户占比很高 市场流动性换手率长期高位，散户贡献了大部分交易量 这里有个必须说清的事实：A股的融资功能，本质上依赖一个愿意高位接盘的群体。而这个群体的构成，个人投资者长期占绝大多数。 2.2 但这不是“拯救”，是“被需要” 关键在于，这个“需要”是不对称的： • 上市公司拿到的是低成本、无偿还压力的股权资本； • 散户拿到的是价格波动、信息劣势、没有分红保障的纸面权益； • 中间的定价权、信息披露权、退出时机选择权，都不在散户手上。 所以准确的说法是：散户为市场提供了流动性，市场为散户提供了风险。这不是慈善，也不是拯救，是分工——只不过这个分工的风险分配是单向的。 ------ 三、必须补的一层：这个市场是给散户留了出口的 如果只写“散户被收割”，同样不准确。A股的制度设计里，确实为散户留了通道，只是通道有门槛。 【表格】 通道内容门槛 指数化投资宽基指数、行业ETF，分散单一标的风险需要接受“赚不到暴利” 打新与红利策略低波动、可预期的收益来源需要资金和耐心，且打新收益近年明显收窄 退市与索赔制度虚假陈述可提起证券民事赔偿需要证据、时间、律师费，且执行周期长 冷静期与适当性管理高风险产品需风险测评匹配容易被“绕开测评”操作规避 这些通道存在，说明问题不是“无路可走”，而是“走了的人少”。但这句话有个前提：这些通道的收益，远低于“赌一把”的想象——而后者才是绝大多数人进场的理由。 ------ 四、真正的问题不在“股民”，在这三个变量 这是整篇文章最需要讲清的一层。如果只写“散户惨”，就落入了廉价的同情；写“散户贪”，又落入了道德审判。 4.1 变量一：杠杆 这是破产的头号原因，而且不是“投资亏损”本身。 【表格】 杠杆形式常见倍数后果 融资融券1 倍左右亏损放大，触及平仓线被强制卖出 场外配资3—5 倍一个跌停就可能归零 消费贷、经营贷入市1 倍但期限错配还款日与行情无关，必须在最差的时候卖出 房产抵押高杠杆亏损传导到居住资产 关键机制不是“跌了”，而是“跌了以后被迫卖”。没有杠杆的亏损是账面浮亏，可以等；有杠杆的亏损是强制清算，时间是站在对手那边的。 这一条足以解释绝大多数“破产”案例——不是看错了方向，是扛不住路径。 4.2 变量二：信息位置 散户在信息链上的位置，是结构性的： 【表格】 环节机构散户 公司调研实地走访、管理层沟通财报与公告 政策理解提前解读、有渠道事后从新闻得知 交易速度毫秒级秒级 成本佣金与冲击成本低佣金与印花税占比高 工具融券、期权、对冲只能做多 这不是“谁更聪明”的问题，是“谁站在队伍前面”的问题。同一个消息，机构是决策依据，散户是反应依据。 4.3 变量三：行为与制度缺陷 【表格】 缺陷具体表现对散户的实际影响 重融资、轻回报分红比例长期偏低持有股票只能靠价差，没有现金流兜底 退市与处罚成本偏低财务造假退市案例相对少，处罚金额与非法所得不匹配违规收益 > 违规成本，形成示范 减持约束不足原始股东成本极低，解禁即减持供给端压力长期存在 投资者救济渠道不畅集体诉讼、先行赔付覆盖有限亏损后缺少追偿路径 产品适当性执行不严高风险产品卖给低风险测评者风险承受能力与产品风险错配 前两个变量是市场结构，第三个变量是制度供给。三者叠加，才构成了“个体破产”的环境——而“股民”这个身份，只是站在三者交汇点上的人。 ------ 五、关于“跳楼”这件事，必须写得准确 这是最容易出错、也最需要克制的一段。 5.1 可以确定的部分 【表格】 事实说明 确有极端个案有公开报道的股市相关极端事件，且通常与杠杆、债务催收、家庭破裂叠加出现 杠杆是共同特征已披露的个案中，多数涉及融资盘、场外配资或借贷资金 本文为制度与市场分析，不构成投资建议。

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。

关于AI内存短缺最令人震惊的一点是，普通DRAM的每GB单价如今已高于HBM，这充分说明了需求正在多大程度上重塑市场格局。 而且AI所需的远不止HBM，以下是六类内存和存储的详细构成： • SRAM（3,000美元/GB）：用于AI推理的超高速片上内存 • HBM（20 美元/GB）：为 GPU 提供数据的高带宽内存 • DRAM（25 美元/GB）：服务器、个人电脑和手机的工作内存 • NAND（0.30 美元/GB）：用于存储 AI 上下文和推理数据的闪存 • HDD（0.016 美元/GB）——用于海量 AI 数据集的低成本大容量存储 • 磁带（0.008 美元/GB）——用于 AI 数据归档的长期存储 涉及这些层面的公司包括 $MU、$SKHY、$SNDK、$STX、$WDC、$IBM、$NVDA 和 $CBRS。

比特币跌破 6.7 万美元，Strategy 浮亏超 70 亿美元！ 随着比特币持续下跌，全球最大上市比特币持有公司 Strategy 也开始承受巨大的账面压力。 目前 Strategy 持有约 850,364 枚 BTC，平均持仓成本约 75,456 美元。按照当前价格计算，其账面浮亏已经超过 70 亿美元。 虽然账面亏损不代表实际亏损，但这也让市场开始重新审视上市公司大规模囤积比特币的风险。 当牛市时，囤币是资产优势；当市场持续下跌时，这种策略会不会反过来成为负担？

很多人翻墙之后，只会刷推特 其实真正的信息差，藏在海外这些网站里。 下面这 10 个地方，建议全部收藏。每天花半小时逛一圈，信息获取能力可能超过身边 90% 的人！ 1、Reddit 互联网最大的兴趣社区之一。AI、投资、编程、创业、科技，几乎任何领域都有专属 Subreddit。真人经验、深度讨论、行业内幕，挖宝圣地！ 2、GitHub 全球最大的开源代码社区之一。AI Agent、LLM、大模型、自动化工具、开发框架，想找宝藏开源项目，这里简直挖不完！ 3、Hacker News 硅谷程序员的情报站。AI、开源项目、技术趋势、创业故事，每天都有高质量讨论，技术信息密度爆表！ 4、Product Hunt AI 工具和 SaaS 产品的发射场。每天都有新产品上线，很多爆火的 AI 项目都能在这里提前发现。 5、LinkedIn 千万别只把它当招聘网站。全球 CEO、投资人、创业者、科技公司高管都在这里分享一手行业动态。 6、Telegram 海外信息集散中心。AI、加密货币、投资、开源工具，各种频道和社群层出不穷，不少一手消息传播速度非常快。 7、Threads Meta 旗下社交平台。海外创作者、开发者、创业者聚集地，氛围比 X 更轻松，经常能看到有意思的新观点。 8、Discord 海外互联网社区的大本营。AI 项目、Web3、游戏、开发者社区都喜欢在这里建群，很多项目的核心讨论和早期动态都在 Discord。 9、Medium 海外技术和商业长文聚集地。AI 技术教程、创业复盘、投资思考、产品分析，适合系统性补充知识。 10、Substack 独立作者和行业专家的内容订阅平台。大量投资人、科技创业者、研究员在这里发布深度报告，有些内容比新闻媒体更有洞察力。 最后说一句： 不要把翻墙后的互联网，只当成一个刷 X 的娱乐工具。 Reddit 找讨论，GitHub 挖项目，Hacker News 看趋势，Product Hunt 找工具，Substack 追踪大佬观点。 这才是打开海外互联网的正确姿势！ 建议收藏，也转发给还在只会刷 X 的朋友。 你还有哪些值得推荐的海外网站？评论区补充！

黄仁勋被英伟达董事会逼下台后，硅谷和华尔街开始反扑了。 华尔街基金打响第一枪 先看资本这边的动作。两家重仓英伟达的知名科技基金 Altimeter 和 Atreides，手里一共管着超过 250 亿美元的资产。他们率先联名发表公开信，要求英伟达董事会恢复黄仁勋的 CEO 职务。 这两家基金在英伟达占的股份比例其实很低，加起来还不到 0.1%，但他们在华尔街和硅谷的号召力极强。2022 年扎克伯格死磕元宇宙，一年烧掉上百亿美金，导致 Meta 股价暴跌。当时就是 Altimeter 发了一封公开信，逼着扎克伯格大裁员，砍掉元宇宙开支，全面转向 AI。 当然，真正能一锤定音的，还是华尔街对英伟达持股最多的三家大股东：先锋领航（Vanguard）、贝莱德（BlackRock）和富达（Fidelity），这三家加起来握着英伟达大约 20% 的股份。这种金融巨鳄平时很少像硅谷投资基金那样公开发信骂街，但现在激进、有号召力的小弟已经打响了第一枪，这三大巨头后续会不会表态支持黄仁勋回来，非常值得关注。 马斯克带头，硅谷大佬集体站队 硅谷的一批创业大佬也开始集体站队。马斯克，还有 Uber、Shopify、Replit 和 Vercel 这些公司的创始人，全都公开发帖支持黄仁勋复职。硅谷知名投资人 Naval 直接说，黄仁勋就是英伟达的乔布斯，无人可以替代。 马斯克昨天一天之内更是连续表态了 5 次。早上他还只是回一句 Hmm 围观，中午回 Indeed 表示认同，到了下午就直接宣布自己也要签复职请愿书，晚上又转发大股东公开信、赞同黄仁勋是乔布斯的说法。短短一天，他已经从最初的认同，变成带头向董事会施压的领头大哥了。 内部员工九成力挺黄老板回家 英伟达内部也一样。有老员工在公司内网发帖抗议，一下子涌进来 1600 多条评论，都在喊话让董事会把老大请回来。在硅谷匿名社区的英伟达员工投票里，接近 90% 的人力挺黄仁勋，支持董事会赶他走的只有 1%。员工跟着他干了这么多年，全靠英伟达的股票发家致富，大家心里只认这一个老板。 这件事才刚刚开始。接下来，英伟达董事会里那些反对黄仁勋的人，面对来自员工、股东、合作伙伴和客户的压力只会越来越大，直到他们妥协让步。 美国两党政治斗争产物，华尔街最后拍板 这两天 X 中文社区盛传一种种族歧视论，说黄仁勋是因为华人身份才被搞下去的，这其实是背后有外宣任务在推动带节奏的舆论。黄仁勋这件事，真正的原因根本不是什么种族问题，而是美国两党政治斗争的结果。 在这之前，黄仁勋一直在积极游说华盛顿，想让美国政府放宽对中国出口芯片的限制。他当时敢这么高调，底气主要来自两边：一边是更看重做生意赚钱、讲究实用的川普，对这事基本是睁一只眼闭一只眼；另一边则是华盛顿内部那些支持放松对华芯片限制的力量，比如商务部长霍华德。财长贝森特就公开抱怨过川普跟黄仁勋走得太近。 但中期选举之后，华盛顿的风向彻底变了。随着民主党重新掌控参众两院，那些在对华芯片禁运上态度强硬的鹰派开始占据话语权，而且民主党里本来就有很多人直接喊话要搞大科技公司。而在一众科技和华尔街大佬里，一直冲在最一线游说对华卖芯片的黄仁勋，理所当然就成了他们最先开刀的对象。 所以说白了，黄仁勋这次下台，根本上就是美国两党政治斗争的产物。但最终结果如何，还是要取决于华尔街最后怎么站队拍板。不管美国两党如何斗得你死我活，最终还是资本说了算。

2016 年英伟达第一个 AI 电脑发布当天 0 客户，都是批评声 后来只有一家非盈利机构感兴趣，老黄自己开车送过去，这家公司就是现在如日中天的 OpenAI

保密的活交给 AI，第一句该问的不是它能干什么，是它会不会把秘密带出门？ Anthropic 官方新课《Introduction to Claude Tag》第四课，先把一句话说死：非公开频道里的 Claude 和公开频道里是同一个同事，但它认墙。人事、财务、法务、带保密细节的客户升级，本来就放在非公开频道里，频道有墙，Claude 也认这堵墙——它在频道里学到的东西只留这个频道，出了频道，它就当这个频道不存在。 非公开频道里第三课的活照样干：财务频道里去开票系统把客户的账拉出来；人事频道里把面试反馈整理好贴回帖子；法务频道里把合同要改的几条标出来；客户升级频道里把跟进工单开好。活干完回帖子里，只有频道里的人看得见、改得了、接得上。 动手之前先分清两件事。第一，工具只给成员用：可以只连在这个频道上，比如财务频道里连上开票系统，只有频道成员能让 Claude 用它，它能干的，也只限那个账号被允许干的，权限给到刚好够干活。第二，成员名单就是权限名单：频道连上的工具账号能看到什么，频道里每个人通过 Claude 就都能看到什么，名单多一个人，就多一个人能看到，先把名单收紧。 还有一条要记死：它在这里学到的东西，只存这个频道的笔记里，绝不存全组共用的笔记里。公开频道里教给它的，这个频道能沾光；这个频道里学到的，别的频道沾不到。带客人的频道、和别的公司共用的频道里它回不回答，是管理员定的，它回答也只待在这个频道里。 S1哥观点：说“保密的活只能藏在私信里，一个人干”的人，和说“非公开频道就是人少一点的公开频道”的人，错的是同一处，都没看懂第四课——非公开频道不是人少的地方，是秘密不出门的地方。私信里一个人干是第 2 课的活，几个人才能干的保密活，本来就该放在非公开频道里；反过来，把不该进频道的人随手拉进来，名单一松，秘密就跟着出门了，那也叫不负责。分得清什么时候该私信、什么时候该公开频道、什么时候该非公开频道，才叫会用。你呢？你们团队有没有那种只有几个人能进、却没人敢第一个艾特它的频道？你第一件想让它在非公开频道里干的保密活是什么？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 先问清这个频道连了什么工具、能看到多少历史，再派活。 2. 再看一眼成员名单，名单里不该有的人先请出去。 3. 派活之前先想想这件活该放在这里吗，全组能看的挪到公开频道，只属于你的挪到私信。 4. 活干完先在帖子里看一遍，错了在帖子里纠正，说“以后这个频道都这样”。 转给那个还在私信里一个人翻账、再一条一条发给频道里几个人的同事，先派一件小活试试，再说它有没有用。 #Claude中文教程#