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雷彬艺，44岁湖南常德常见秃顶老登一枚。 众所周知湖南人比较擅长搞的模式就是开厂子打螺丝。 除了开厂子最会搞就是cx。 福建人搞zp，湖南人搞cx。 全国最猛的经侦就是湖南的帽子叔叔，多到打击不过来了，全是搞cx、zjp的。 无忧的模式就是打螺丝。 没有颜值能拉皮条的招来做招募，培训一下做运营，低底薪高提成，干多少拿多少。 没有颜值懂职场那套捧高踩低两面三刀煤气灯的，培训一下做管理。价值观洗脑一下，巴普洛夫的狗，萝卜加大棒，吃的是大锅饭确实要与企业价值观共存亡了。🤣🤣🤣 没有颜值但有两把刷子的去干技术活，例如短视频摄影、后期、编导，策划什么的。属于被压榨的最底层，劳动工具。 有颜值， 那完了，恭喜你中奖了，到了无忧全部都要干成主播。眼睛一睁一闭，全是生产资料。 20万个签约都是主播。 20万个约，全部都要去公司签约的， 一天到街上去拉300个人去公司，而且每个人都同意签约的情况下，都得拉两年才能拉完🤣🤣🤣 c端消费者不能搞cx返利拉人头，但是没说生产资料不能拉人头呀，代理是行的🤣🤣🤣 量变引发质变，不愧是湖南人把马克思主义唯物辩证法贯彻到底。 雷彬艺只恨自己长得太丑口才又不好，不然高低要自己干个主播，毕竟多一个对撞高一丝概率。 “当下我觉得很重要的一块就是好的内容”，雷彬艺认真的回答记者。 这要不是一个985穿西装秃顶老登付了点钱，估计中专的保安都听不下去要给他叉出去。 买了很多网红老板镀金套餐的title，顶在头上说的还是听君一席言胜似一席言的糖言糖语。 反复卖“我情商不高、不会说话、物欲很低”人设，实际标准摸摸唱常客。 yy待过，凤凰待过，都是BD岗。营销自己工科男形象，实际没耐心老老实实做技术岗，去搞拉皮条工作的大概率要以色贿选，付出点代价的。 雷彬艺pyq：“无情无义的人不能交往”🤣🤣🤣 一个卡拉米传媒公司，靠吸艺人血吃饭的公司竟然给他干出幻觉来了🤣🤣🤣 还情义，你骗20万小艺人冲拉新任务签合同时候情义了吗🤣🤣 还什么无忧的价值观是共同富裕，此处应该at缅北和cz。 谷歌知道你们有价值观都得瑟瑟发抖，企业家为了人类上月球，太空建基站，去中心化建设啥的，不得已提点价值观，不提不行了，不然哪来的捐助和投资。 拉皮条艺人服务公司给干出价值观来了🤣🤣🤣 牛马鸡鸭都给干沉默了：真实活久见啊。

为什么Visa和万事达对于稳定币支付推动如此积极，真相就藏在你每一笔刷卡返现里，而某种程度这也是在变向围剿和扼杀区块链的初心。先分享个热知识，大家是否有好奇过为什么那么多信用卡可以返现最高到3%？因为你每刷一次卡，Visa最高可以向商家收取3%的手续费，外加额外的固定费，这两笔费用也是信用卡盈利的来源，所以你拿到的返现，其实是信用卡从商家收取的手续费里拿出来一部分补贴给你的，这也就是为什么很多商家不允许小额刷卡的原因，因为本来利润就薄，几块钱的东西，交给信用卡的手续费和固定费加起来可能都超过20%了。这时候你会觉得这些吃人的信用卡公司掌握了支付渠道后压榨商户也太可恶了，得用中本聪的“点对点支付”大法来变革这个落后的行业了！如果商户都用区块链来收款，不需要高昂手续费，不需要买POS机，也不需要银行对账、跨境结算等一大堆破事，这多爽啊！是啊，商户爽了，那Visa和万事达还问谁要手续费去呢？直接就退出历史舞台成柯达诺基亚了。 所以他们为了不被区块链革命，必须得先革区块链的命。 这时候你的问题又来了，可是他们不是已经在积极的接入稳定币支付了吗？这不是在革自己的命吗？ 这里面最核心的一点是，不论用户那一端使用法币还是稳定币，不论用的是Aptos还是Polygon，只要你依然是刷的信用卡，对于商家没有任何变化，信用卡会和Circle、Stripe合作把U转成法币给到商家，所以商家也还是要给Visa和万事达支付高达3%的手续费和固定费。 最早大家设想的稳定币支付，是全球大到纽约的LV，小到非洲的早餐店，都只需要一个钱包地址，就可以只用几美分的Gas费完成实时收款。而现在的稳定币支付，则好像什么都没有变。

一名17岁的高中生告诉他妈妈，他上学需要一台 Steam Deck。他妈妈拒绝了，说那只是个游戏机。他说它运行 Linux 系统。她不知道那是什么意思。最后，她在他生日时买了一台。花了280美元。他甚至没在上面安装过任何一个游戏。 他打开终端，安装了 Claude Code，然后像握着 PlayStation 控制器一样握着设备，输入了他的第一条命令。两侧是摇杆，中间是代码编辑器。这是任何人见过的最荒谬的开发环境。在视频的第9秒，你可以读到他在终端里输入的内容：claude your code looks like absolute shit（Claude，你的代码写得简直像坨屎） Claude 没有争辩。它只是开始重写着色器，添加辉光效果，修复色差并改进粒子系统。这一切都是在一台双手握持、坐在沙发上的游戏机上完成的。他的朋友们在 Steam Deck 上玩《堡垒之夜》。 而他躺在床上，用它来构建软件。他为 Claude Code 配置了自定义技能、每次保存文件时自动运行测试的钩子，以及能够跨会话记住每个项目的记忆功能。这些功能是大多数开发者每月支付200美元却可能只用到20%容量的配置。而他运行在一部280美元的手持设备上，并压榨出了每一项功能的潜力。在三周之内，他为当地企业开发并售出了四个小型应用：一家理发店的预约页面、一家电子烟店的库存追踪器、一个塔可餐车的菜单网站，以及一个宠物美容师的排班工具。全部是在他卧室里的 Steam Deck 上完成的。全部是由 Claude 编写，而他只需用大拇指下达指令。 他在第一个月就赚了超过13,000美元。他妈妈仍然以为他在上面玩游戏。他的老师在自习课上抓到他正在使用它。老师盯着屏幕，以为会看到游戏，结果看到的却是滚动的绿色代码，以及 Claude 问道：“你想对 main.js 进行此项编辑吗？” 老师完全不知道自己在看什么。让她把设备收起来。他合上了盖子。 但 Claude 仍在内部运行。这台他妈妈以为是玩具而买下的、价值280美元的游戏机，现在成了一台开发工作站，每月赚的钱比她还车贷还要多。配置时间：仅一次，20分钟。每天节省的时间：3到5小时。第一个月赚到的钱：13,000美元。安装的游戏数量：零。上周末，他的爷爷让他安装一下《FIFA》。 他说主机正忙着。爷爷问在忙什么。他说在工作。爷爷再也没问过。

在币圈打工，真的能实现阶级跨越吗？达到A8，甚至A9？ 在 #Binance# 工作，到底是什么样的状态？ 熊市里，币安广场怎么赚钱，散户又该怎么活下来？ 《加密通话》第四期：币圈打工人专场 对话币安广场保安队长：滢哥 @yingbinance 入职多年，通过自我推荐，才找到了适合自己的岗位， 所以朋友们，自己想要的一定要主动争取！ 她热爱在币安广场的工作，却也直面各种现实难题： 币圈的“专业性”和“高效率”，对普通打工人来说，到底是成长加速器，还是无形压榨？ 熊市流量冷清，怎么坚持输出还能赚到钱？ 作为币圈打工人，最该避开的坑是什么？ 滢哥从业多年，不仅分享了自己的心路历程，还直言不讳地谈到了同事关系、工资待遇、年终奖等现实问题。 节目中，关于币安广场的创作方向，CZ @cz_binance 也给出了自己的一些个人见解，算是本次节目的一个小彩蛋。

中午跟墨尔本几个币圈老兄弟小聚了一下，大家catch up自己和家庭的情况。每段时间总要碰一下的，大家畅所欲言，每次也都会有收获和灵感。 今天结束后看着自己的记录，回头想想80%以上时间还是围绕着AI，尤其是在怎么使用Openclaw，能怎么更好压榨Openclaw，能实现哪些还没想到的功能展开。 以往每次聚会80%聊的都是哪个哪个币圈项目有机会，哪个项目可以抄，什么交易策略好赚。 完全没有刻意引导话题，大家不约而同的都把大量时间精力放在了AI的琢磨上，只能说的确都意识到了AI的潜力和影响。 后续还是得再多投入一些精力，不能掉队啊

LLM 出来之后，在应用层的折腾从未停歇。从 Prompt 调优到 Workflow 配置，再到 Agent 构建，最终目的都是一样的：让 LLM 更好地为人类干活，把机器的性能压榨到极致。 对 LLM 的压榨，可以分为两个维度。一是帮助它找到最优算法，让推理少走弯路。 为此我们几乎把能想到的路子都走了一遍，让 LLM 学会反思（reflection、self-consistency、self-critics），学会推理和规划（reasoning、planning、chain-of-thought、tree-of-thought）；学会记忆（short-term memory、long-term memory），不至于对话一长就失忆；学会找知识（RAG、knowledge graph），在外部世界里补充事实；学会构建上下文（context building），在有限 token 里塞下更多有效信息；学会用工具（tool-use，function calling，MCP），把事情交给外部程序去跑，而不是光靠自己生成；等等。 这些东西，说到底都是技巧和机制，本质目的是让 LLM 更快理解人类要干啥，围绕目标（goal-oriented）尽可能找到一条代价最小的路，跑到最优解上去。 第二个维度，是对时间的压榨，让 LLM 可以做到 7×24 小时不停歇。当我们对 LLM 有了更深入的理解之后，很容易想到把它打造成属于自己或组织的“数字员工”，它不知疲惫、不会抱怨，可以持续运转、不断学习。 大部分人今天用 AI 的方式，还停留在查资料、总结内容、写周报月报这些单点场景上，如果要真正构建一名“不停歇的 AI 数字员工”，光靠这些还不够。我们需要先规划出属于自己的 AI 数字工厂 ——想清楚要造出来的“产品”是什么，是沉淀知识的系统，是自动化的业务流程，还是一个可以长期迭代的服务。 在这座工厂里，AI 是生产线上的执行者，它负责具体的加工与产出；而人类的角色发生了转变，从“亲自干活的工人”变成“监工与管理者”。 人类不再亲手完成每一步，而是要设计流水线，设定规则，制定指标，监控质量，并在需要时调度资源。换句话说，AI 的价值不在于替我们“干一点活”，而在于帮把整条流水线跑起来，而人类更像是“数字工厂的管理者”。 当这两个维度结合起来时，真正的拐点就出现了。LLM 不再只是一个冷冰冰的工具，而是逐渐变成了可以长期协作的伙伴。它既能承担重复性劳动，也能在复杂问题上提供洞见。它不仅仅是“帮你做事”，更是“和你一起做事”。 未来的差距，不在于谁能写出更漂亮的 Prompt，而在于谁能把 LLM 真正融入到自己的时间和组织里，形成稳定的生产方式。 因此，会不会用、用到什么深度、能否持续优化，这些才是长期的竞争力来源。谁能把 AI 运行成“工厂”，让自己从执行者转为监工和管理者，谁就能在未来的日常工作和业务中，获得真正可复用、可累积的优势。