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Tronsell 提前放出了 Genesis Airdrop 的消息，但现在还不是领币阶段。 它做的是 TRON Energy 租赁和资源管理，官方称后续想把 Gas 优化扩展到更多公链。 目前团队在征集空投规则建议：早期产品用户、内容创作者和社区贡献者都在考虑范围内。12 月 31 日前可以通过官方 X 或邮件提交建议，20 名优质建议贡献者会获得 Genesis Advisor 身份，可能关联空投权重加成或纪念 NFT。 注意两个字：可能。 官方明确说目前没有开放空投查询或领取页面。现在参与的是规则讨论，不是完成任务就能领币。 原文：

Space and Time 联合 Binance Square 开了一个50,000 USDC创作者活动，截止时间是北京时间11月23日07:59。 但这次不是所有人都能报名，有两个资格条件已经在11月10日截止前锁定： 1. 当时 Binance Square 粉丝至少1,000人； 2. 11月10日前7天内，至少发布过一篇内容。 符合条件的人，还要通过 CreatorPad 完成任务： 关注 Space and Time； 发布一篇至少100字符的原创内容； 添加 SXT 交易分享卡，交易金额至少20美元； 带上 #SXT、#$SXT 和 @SpaceandTime。 40,000 USDC 用于合格创作者任务奖励，另外10,000 USDC 给 SXT 盈利表现排名前100的创作者分享。 单个创作者奖励上限分别是50 USDC和200 USDC，第二条赛道还要求快照时 SXT PnL 大于0。 官方活动： 这里最重要的提醒：如果你在11月10日没有达到1,000粉丝，现在再涨粉也无法补上这次资格。不要为了20美元交易卡专门买入 SXT，更不要为了争排名承担不必要的交易风险。

Bitget 最近开了一个总奖池10,000 USDT的 Insights 创作者奖励计划，第一期到11月24日。 这个活动有个细节，很多人可能看完标题就忽略了：它不是纯内容比赛。 第一条赛道是 Featured Creators，每期500 USDT。至少发布3篇原创有效内容，内容质量占50%，内容带来的归因交易量占50%。 排名前20名有奖励，第一名50 USDT，第20名20 USDT。 第二条赛道是 Content Mining，每期最高1,000 USDT，但门槛明显更高：至少3篇带代币标签的原创内容，交易量最低档也要达到50,000 USDT，才有机会拿到奖励。 还有几条硬规则： - AI生成、洗稿、搬运和重复内容会被取消资格； - 不能把读者引导到站外群组或其他平台； - 自己账户交易、刷量和关联账户交易不计入； - 奖励需要完成平台要求的身份验证。 官方公告： 我的判断：第一条赛道更适合认真做研究的创作者；第二条赛道不值得为了奖励刻意诱导交易。别为了几十美元奖励，让读者承担不必要的交易风险。

我大概能理解之前观鸟爱好者的情绪了。 现在我在家等LOL总决赛，闲着没事干，在 B 站上看哔哩哔哩和中国国家地理联合出品的《生命奇观》纪录片。 第一季中马来西亚的雨林这一集，我第一次感受到了昆虫的美，那是数亿年间地球生态和进化下演化出来的不可思议的美。 这集小亮老师和 B 站up主动物学博士陈睿，对昆虫种类和各种细节的了解，也让我震惊。我从屏幕外都能感受到他们对生物的热爱。 我想我如果用 AI 去创作关于昆虫的科普内容和图片，但凡有任何的错误，我甚至会相信，他们认为这我是对造物主的亵渎。 这个纪录片太美了，推荐大家观看。

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！

行情不好，看最近X上很多人吐槽，什么一篇PR只要3U，动不动就是白嫖。 别看X了兄弟们，来看看币安广场 @binance 吧，内容挖矿又又又升级了！ 以前在广场挣钱靠什么？全看读者有没有顺着帖子里挂的币去下单，写得再用心，没人交易也白搭。 现在帖子能引来真讨论，每周就能分一份互动奖励金， 交易返佣 20% 照拿，开直播冲进周榜前 30，总佣金直接 50%。 更良心的是刷量一律不算，互赞群、小号、脚本统统作废，等于给认真写的人兜了底。 认证完发一篇自动记入收益，不用报名，每周的 USDC 直接打进现货账户。 熊市不用靠喊单，认真创作就有奖励！ 感谢一姐 @heyibinance 和表哥 @cz_binance ， 杰尼君今晚也去开个播，冲一把周榜！🫡

Gemini 4 Carbon 写作确实牛逼 让它总结了 Next Token 过去 9 期 30 条 AI 领域的核心认知： 1. Token 就是新货币；买一台本地机器跑模型，本质上是在家里铸币。—— 橘子 2. AI 没有泡沫，只有受制于物理基建的供给不足。—— 歸藏 3. 在 AI 时代，别羞于承认自己是卖 Token 的——你不卖 Token，还能卖什么？—— 橘子 4. 好应用不必让用户每次打开都烧 Token；用品味把大量 Token 一次性凝结成无数人能反复消费的作品，边际成本才会降下来。—— 向阳乔木 5. 对大多数人来说，Vibe Coding 不是生产力，而是自由度最高的创造类游戏；充进去的 Token，就是新时代的游戏充值。—— 歸藏 6. 只要 AI 把一件事的起跑线拉到六十分，六十分就是零分。—— 橘子 7. 当一件事靠一句话就能搞定时，凭什么它是你的壁垒，又凭什么它是我的？—— 歸藏 8. 软件和游戏正在网文化：平台不再卡发布，只卡推荐；谁都能上架，但没流量就无人看见。—— 歸藏 9. 按昨天的标准做出来的东西，今天 99% 都只算自用工具；市场扩大了一百倍，但依然只有最头部的 1% 配叫商业产品。—— 杨攀 10. 产品未必是一个 App；只要跑通“发现需求、创作、分发”的闭环，一篇文章、一档播客也是产品。—— 歸藏 11. 当开发只要十分钟、打包签名却要半小时，真正的瓶颈就不再是智能，而是旧世界的交付规则。—— 橘子 12. 过去是软件把 Agent 塞进自己的界面；未来是软件放弃自己做 Agent，主动变成 Agent 调用的插件。—— 杨攀 13. 传统软件思维喜欢把每条路径写死；AI 原生思维只留一个循环，把剩下的交给模型。—— 杨攀 14. 软件上的按钮越少，离 AGI 越近。—— 橘子 15. 面对超级助理，人只该负责说话，不该负责管理会话；需要人手动翻找线程，只说明模型还不够强。—— 橘子 16. 工具随时会换，上下文必须归自己所有——劫持所有 Agent 的记忆，把过程和产物沉淀回自己的仓库。—— 歸藏 17. 人类团队正在向一人闭环演进，别反过来让多 Agent 学人类开会内耗——人类在走向 AI Native，别让 Agent 退回 Human Native。—— 橘子 18. 上一代生成模型在卷“理解”，死磕最后百分之一的物理还原；新一代模型赢在“创造”，一句话把意图编排成完整的故事。—— 歸藏 19. 输出格式不报错，只代表不用重试，不代表判断正确——别把“结构稳定”偷换成“没有幻觉”。—— 杨攀 20. 不能调工具、不能动电脑的所谓 Skill，本质上还是一段提示词润色。—— 歸藏 21. 今天限制模型上限的往往是人自己——你写进提示词里的前提假设，恰恰锁死了模型的发挥空间。—— 杨攀 22. 注意力是今天最稀缺的资源；开源的提示词、Skill 乃至软件，唯一的商业价值都是成为流量入口。—— 橘子 23. 跟模型拼技术注定会输；唯有人与人之间建立的信任与个人品牌，不会被技术进步吃掉。—— 橘子 24. 品牌的本质，是用真名、露脸和沉没成本作抵押，降低别人相信你的成本。—— 向阳乔木 25. 所有生意都在建立信任：To B 让企业信你，To C 让大众信你，To A 让 Agent 信你的信源；三者皆无，就只剩悦己的 To Me。—— 橘子 26. 在公网上主动留下关于自己的真实一手信息；你不定义自己，AI 的幻觉就会替你定义你。—— 歸藏 27. 今天最不缺的就是没有性格的内容；持续输出有变化但一致的“人味”，才是稀缺品。—— 歸藏 28. 还按设计、前后端、QA 切岗位的算不上 AI 原生组织；真正的 AI 原生组织里每个人都是全栈闭环的一人公司，而且它是磨合生长出来的，不是 HR 设计出来的。—— 歸藏 29. 大厂把员工拆成稳定的螺丝钉，也就亲手杀死了长出全局架构师的土壤——架构感是操盘练出来的，不是分工分出来的。—— 歸藏 30. 帮企业做 AI 转型，最该做的不是改造基层流程，而是去培训一号位。—— 向阳乔木 以上内容来自：@oran_ge @op7418 @vista8 @ericyangpan @nexttokentv

写了八课 AI 用法，却没有一句话能管住自己，这课不是白学了吗？ 先说一句得罪人的话：创作者圈里最爱干的一件事，就是课一节一节地学，笔记记得满满的，接活时客户一问“你这活到底用没用 AI”，还是支支吾吾答不上来。Anthropic 给创作者的官方课最后一课却把问题换了一个问法：没有一条放之四海的用法，AI 用法没有统一立场，位置是在每个做法和每个任务上定的。守则不是背下来的，是你自己一页一页拼出来的。别人给的规矩管不住你的活，只有你自己拼的才管得住。 课里给的办法，是把前面攒的四样东西摊在桌上拼成一页守则：第 1 课的说法、第 2、3 课的透镜分析、第 6 课的决策备忘录、第 7 课的角色图。守则只锚定三个问题：AI 放在哪、不放在哪；跟谁交代、交代什么；什么时候回头重看。交代承诺要按对象分开写，跟客户交代什么，跟同行交代什么，各写一行。触发点要写死，工具换了、活变了、客户问住了，哪一条到了就重看。没有回头重看的触发点，守则放着就过期了，过期了都不知道。守则不是写给别人看的，是写给下一次接活的自己看的。 拼完还不算完，课里要求拿三个真实场景去撞一撞，挑三个正在做的真活，一个一个过守则，过不去就改守则，不改活。撞得住才签字。课末留了两个反思：守则里哪一个决定，要是没有前面的分析，根本不会有；从第 1 课的起点快照看过来，你的立场变了什么、没变什么，那个一开始的担心，是被回答了、被管住了，还是被划了线。下一步是一次短测评，通过了拿结课徽章，本门到此收尾。 S1哥观点：说“学完课就等于会用了”的人，和说“守则写了也是白写”的人，错的是同一处，都没拿三个真实场景去撞过自己的守则。没撞过的守则，签字签了等于没签。你呢？你的守则敢不敢拿三个真活去撞一撞，撞不过去，你改守则还是改活？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 把四样东西摊在桌上：说法、透镜分析、决策备忘录、角色图。 2. 写清 AI 放在哪、不放在哪，按做法和任务分开写。 3. 交代承诺按对象分开写，触发点写死。 4. 拿三个真实场景撞一撞，撞得住才签字。 转给那个学了八课、接活还是凭感觉的朋友，先拼一页守则，再谈会没会用。 #Claude中文教程#

一台电脑的装配动画，三个 Claude Agent 做了近八小时。 11月13日，创作者 Mr Tactical 晒出了一段用 Blender 制作的三维主机动画。主机里的零件逐步组装起来，镜头还能贴近内部，展示硬件细节。 按作者给出的记录，参与制作的是三个 Claude Fable 5.2 Agent，耗时7小时41分钟，模型用量按 API 价格折算约138.82美元。这个数字不能直接当成全部制作成本，作者教程中的统计口径也不包含管理 Agent 自身的规划和检查。 他还在评论区附上了自己的制作教程，做法很具体：让 Claude Code 写 Python 脚本，在后台运行 Blender，把模型、材质、灯光、镜头和动画逐项搭出来，再渲染成视频。 其中值得参考的一步，是先别急着输出整条成片。 按照他的教程，Agent 要先做一张目标效果图，再渲染几个关键时刻的测试画面。看看材质对不对、零件有没有穿插、镜头是不是离得太远。修改几轮之后，先出一版低质量预览，确认运动和节奏，再正式渲染。 用代码驱动 Blender，方便的地方就在于：做完后，手里还留着一套可以继续改的三维场景。 某个零件挡住了，换个机位；装配过程太快，放慢这一段；想给客户单独看看内部结构，就沿用同一套模型再拍一条。模型、灯光和镜头都可以分别调整，不必每次重新描述整段画面。 这对产品结构展示、安装说明和机械原理科普，都有参考价值。不过，画面看着像，不代表尺寸和装配关系就一定正确。真要拿来解释产品，还得对照实物或设计资料检查。 想试这套做法，可以先拿两三个零件做一段简单拆装：先把结构搭对，把动作讲清，再往上加材质、灯光和镜头。这样更容易看出，Agent 到底能帮自己省下哪部分工作。