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当你特意叮嘱爸爸“就咬一小口”，结果他一口干掉了90%的香蕉……😂 气到呲牙、强颜欢笑，再加上最后那记绝望的白眼，简直说明了一切！👀🍌 #萌娃日常# #坑娃神爹# #搞笑萌娃# #育儿日常#

兄弟们，刚刚把比特币月线拉出来看了一眼，突然有点不敢抄底了！ 日线看着跌了这么多，感觉机会来了。 可切换到月线再看，心里又没底了。 BTC最低已经跌到63,327美元，现在反弹到64,206美元。 但问题是，这里真的是底吗？ ETF已经连续7个交易日净流出，稳定币供应量也在下降。 价格跌了，总有人觉得机会来了。 可如果场外的钱不进来，谁来接盘？ 这到底是牛市最后一次洗盘，还是熊市才刚刚开始？ 最怕的不是抄底抄早了，而是跌了一路，还一直以为自己买在了黄金坑。

DeepSeek 官方说 deepseek-flash 能直接看图，三种传图方式，一次最多 600 张 建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 读截图、看图表、描述图片。 这是 DeepSeek 官方 API 文档 Vision（视觉）一页。先说结论： 官方写明，deepseek-flash 模型可以文字加图片一起输入，用来描述图片、读截图里的字、分析图表。 先说清词。 Vision，视觉输入，意思是让模型看图。 base64，是把图片文件转成一长串文字，直接塞进请求里的编码方式。 file_id，是先把图片传到官方的 Files API（文件接口），拿回来的一个编号，之后用编号代替图片。 先把话说全： 官方支持的图片格式是 JPEG、PNG、GIF、WebP，官方说格式按文件真实内容判断，不看文件名。 官方写明，assistant（模型自己的）消息里放图片，会返回 400 错误；图片只能放在 user、system、tool 消息里。 一、三种传图方式 第一种：base64 内联。官方说最适合本地文件，把图片编码后做成 data: 开头的地址放进请求，整个请求体上限是 48 MiB。 第二种：外部图片链接。给一个公开的 http 或 https 地址，官方限制：链接最长 8192 个字符，图片最大 32 MiB，下载要在 60 秒内完成。 第三种：Files API 的 file_id。官方说同一张图要反复用，或者图太大，就先上传再用编号。这种方式图片可以到 64 MiB。 二、请求怎么写 第一步：model 写 deepseek-flash。官方说旧名字 deepseek-v4-flash-vision-exp 还能用，但已经退役，实际由最新的 Flash 模型处理。 第二步：messages 里 content 不再是一句话，而是一个列表，里面一块是 text 文字，一块是 image_url 图片。 第三步：Responses API 也能传图，图片放在 input_image 里，文字放在 input_text 里。 三、detail 清晰度开关 官方写明，image_url 可以加 detail 字段。low 会把图缩到 512×512 再看，更快更便宜；high、original、auto 目前都是保持原图。 四、费用和上限 官方说图片按尺寸换算成 token，和文字一起计费。每张图最多 1024 个 token，因为太大的图会先被缩到约 1300×1300 的像素量。 官方给的上限：每次请求最多 600 张图；单边最长 8192 像素，一次放 15 张以上时降到 4096 像素；不含 file_id 的图合计 64 MiB，含 file_id 最多 200 MiB。 五、用 Anthropic 接口也行 官方说把 base_url 写成 image 块，source 的 type 可以是 base64、url 或 file。用 file 时要加请求头 anthropic-beta: files-api-2025-04-14。 常见坑 3 条： 一、把图片放进 assistant 消息，会直接报 400。二、外链图片超过 32 MiB 或 60 秒下不完，就改用 file_id。三、一次放 15 张以上，单边别超过 4096 像素。 复制即用的提示词：请描述这张图片，列出图里所有文字，再用三句话总结它想说明什么。 收藏版：5 步速查 一、model 写 deepseek-flash。二、选 base64、链接或 file_id 传图。三、content 写成文字块加图片块。四、格式用 JPEG、PNG、GIF、WebP。五、别把图放进 assistant 消息。 S1哥 观点：官方把每张图封顶 1024 个 token，说明传图比很多人想的便宜，截图问答可以放心大量用。 一句话结论：DeepSeek 读图，认准 deepseek-flash，小图用 base64，大图或重复用 file_id。想让朋友少踩坑，复制链接发给他。 你是想让它读截图还是看图表？卡在第几步？同系列前几篇在我主页。 参考：DeepSeek 官方文档 Vision（S1哥 整理） 今天送：DeepSeek 看图请求自检清单，评论区第一条直接拿。

200多元上车Gemini Ultra 5倍额度的羊毛先别急着冲，避坑指南看这一篇就够 不少开发者盯上了Google Antigravity生态里的算力红利，想通过低价套餐直接拉满Ultra甚至调用Opus 5.5的高阶模型额度。 实际下单最大的门槛在Google账号的底层归属地和支付风控，直接裸连打开很容易直接遭遇地区墙报错拦截。 想要顺利订阅，必须提前准备原生干净的对应地区IP，并确保Google支付资料的国家与代理出口保持严格一致。 建议优先选择支持本地货币绑卡结算的外币虚拟卡，避开高风控节点，避免反复切换网络导致账号被风控锁死。 #AI工具# #独立开发#

📸 又发现一个 Instagram 运营神器 instagram-agent-skill，13 个 Claude 技能把找爆款、写 Reel 脚本、配文案到回评论私信全包了。 instagram-agent-skill 两个月前才建仓，已经 6400 多 star、1200 多个 fork，刚上 GitHub 热榜。 以前做一条 Reel，得自己刷同行找灵感、憋开头、写文案、数话题标签，发完还要一条条回评论。 装上之后，/ig-reel 会按 26 种开头公式给你出三个开头并打分，再把脚本、屏幕文字和带时间的节拍表一起排好；写文案时还会预览信息流里能露出的前 125 个字符，顺手检查话题标签有没有超过每帖 5 个的上限。 它只生成文字，不碰你的账号：不用注册、不要 API 密钥，也不会替你自动发帖，复制粘贴由你自己来。配套的 5 个 Python 小工具全在本地跑，不联网。 难得的是作者 Jake Schincariol 很实在：他拿 74 条真实短视频开头测打分器，承认它挑得出故意写烂的开头，但分辨同一个人的爆款和扑街款时，效果只比瞎猜好一点。 工具帮你少踩坑，爆不爆还得看内容本身。 GitHub：

交作业了！ 之前聊到那套《2026 AI 工程面试 100 题》，私信和评论区不少朋友在问完整内容。 其实如果只看题目，不仅很难抓住重点，甚至越看越焦虑。所以我花时间把整整 100 道题重新做了工业化梳理，给每一道题都补充了【核心考点剖析】与【生产级排障参考答案】，顺带把 7 道系统大题的架构方案也完整补齐了。 已经整理并开源到 GitHub，大家可以直接自取： 👉 这份手册的核心亮点： 1. 真实线上事故全覆盖：覆盖 Prompt 踩坑、RAG 检索、Agent 状态机死循环、微调选型、vLLM 推理排队、生产安全与成本治理 8 大板块； 2. 折叠卡片式设计：每道题点击即可展开工业级题解，非常适合用来做个人自测或团队技术选型查漏补缺； 3. 7 道系统设计大题：包含 5 万人企业级 RAG、10 万单电商客服 Agent、共享推理网关、万圣节数据穿透应急等完整端到端架构。 不管是准备接下来的技术面试，还是正在线上做大模型落地排障，都可以存一份备用。 如果对你有帮助，欢迎去 GitHub 顺手点个 ⭐️ Star 支持一下！

AI 写代码最容易埋的坑之一，就是数据库表设计错了，等上线后才发现改不动。 发现一个 Claude Code 专用 Agent：Database Architect。 它不只是帮你生成 SQL，而是提前参与数据库架构设计。 主要能做这些事： 数据建模：表结构、主外键、索引、约束 技术选型：PostgreSQL、MySQL、MongoDB、向量数据库 多租户设计：RLS、Schema 隔离、独立数据库 性能规划：读写模式、分库分片、扩展方案 数据迁移：生成迁移脚本和回滚方案 安装命令： npx claude-code-templates@latest --agent database/database-architect 我觉得最实用的是让 Agent 先分析业务访问模式，再设计表结构，而不是代码写完才补数据库。 不过生成的 DDL 和迁移脚本仍需要人工审核，尤其是生产环境的数据变更。 你现在用 AI 开发项目，会让它直接设计数据库，还是自己先把表结构定好？ 项目： #ClaudeCode# #AI# #Agent# #Database#

建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 自己决定“要不要调用你写的函数”，并把结果用人话讲回来。 AI 能查天气、查订单，是它自己去查的吗？DeepSeek 官方一句话拆台：模型本身不执行任何函数 这是 DeepSeek 官方 API 文档里 Tool Calls（工具调用）一页。先说结论： 官方原话是，函数要由你自己提供，模型本身不执行具体函数。它只负责说“我想调这个函数、参数是这些”，真正去跑的是你的代码。 先说清词。 工具调用（Tool Calls），是让模型能用外部工具的功能，比如查天气、查数据库。 函数（function），是你自己写好的一段代码，模型只会“点名”它。 tool_call_id（工具调用编号），是模型每次点名时附带的一个号码，你回传结果时要带上它，模型才知道你在回答哪一次。 strict 模式（严格模式，Beta 测试版），是让模型点名时严格按你定义的格式填参数。 一个真实例子：官方示例问“杭州天气怎么样”，模型返回的是 get_weather 这个函数和参数 location 等于杭州，你的代码去查到“24℃”，再交给模型，模型才说“杭州现在 24 度”。 先把话说全： 官方示例用的是非思考模式，请求里加 extra_body 把 thinking 的 type 设成 disabled。 官方写明：从 DeepSeek-V3.2 开始，思考模式下也能用工具调用，细节看官方 Thinking Mode 一页。 官方写明：Chat Completion 接口不支持在对话中间插入不是模型生成的工具调用，要插的话请改用 Anthropic API 或 Responses API。 strict 模式目前是 Beta，要用测试版地址。 一、先看懂整个流程 官方给的执行流程是四步：用户问杭州天气；模型返回要调用 get_weather，参数是杭州；你的代码真的去调用 get_weather，把结果交给模型；模型用自然语言回答“杭州现在 24 度”。 二、照官方示例做一遍 第一步：去 DeepSeek 开放平台拿一个 API key，电脑装好 Python 和 openai 库。 第二步：创建客户端，base_url 写 DeepSeek 官方接口地址（官方文档第一屏就有），api_key 填你的。 第三步：写 tools 清单。每个工具包含 type 等于 function，再写 name（函数名）、description（描述，告诉模型什么时候用）、parameters（参数）。官方示例的函数叫 get_weather，描述是“获取某地天气，用户须先提供地点”，参数 location 是字符串，并且在 required 里。 第四步：发第一次请求，model 官方示例写 deepseek-flash，把 messages 和 tools 一起传，并加上 thinking 关闭的设置。 第五步：从返回里取 tool_calls 的第一项，先把模型这条消息原样追加进 messages。 第六步：你的代码去执行函数，再追加一条 role 是 tool 的消息，带上刚才的 tool_call_id，content 写结果，官方示例写的是 24℃。 第七步：再发一次请求，这次模型就会用自然语言回答。 三、想要更稳：strict 严格模式 第八步：base_url 改成官方文档里写明的 beta 版接口地址（就是原地址后面加 /beta）。 第九步：每个 function 都加上 strict 等于 true。 第十步：服务器会检查你的 JSON Schema（结构说明），格式不合规或用了不支持的类型，会直接返回错误信息。 官方支持的类型是：object、string、number、integer、boolean、array、enum、anyOf，另外 $ref 和 $def 可以复用和做递归。 四、strict 的硬规矩 对象里所有属性都必须写进 required，并且 additionalProperties 必须设成 false。 字符串可以用 pattern（正则）和 format，官方列出的格式有 email、hostname、ipv4、ipv6、uuid，但不支持 minLength 和 maxLength。 数字支持 const、default、minimum、maximum、exclusiveMinimum、exclusiveMaximum、multipleOf。 数组不支持 minItems 和 maxItems。 五、看到什么算成功 第一次返回的是函数点名，不是答案；第二次返回的才是自然语言答案，内容里有你的函数结果。 六、卡住怎么办 strict 报错：先检查是不是漏写 required 或忘了 additionalProperties 设 false，再检查有没有用到 minLength、maxItems 这类官方不支持的写法。 结论：工具调用不是模型替你干活，而是模型“点名”、你的代码“动手”。想让点名更准，就用 strict。把这条复制链接发给他，下次他说 AI 查不到东西，先让他确认函数是不是自己写了。 你卡在第几步？评论区告诉我。同系列前几篇在我主页。 收藏版：5 步速查 一、tools 里写清函数名、描述、参数 二、第一次请求拿到 tool_calls 三、自己执行函数，回传 role 为 tool 的消息并带 tool_call_id 四、第二次请求拿到自然语言答案 五、想更稳就用 beta 地址加 strict 等于 true 常见坑 3 条 一、以为模型会自己执行函数，其实要你的代码去跑。 二、回传结果忘了带 tool_call_id。 三、strict 里漏了 required 或 additionalProperties 设成 false。 复制即用提示词：我想让模型调用一个叫 你的函数名 的函数，它需要这些参数：写参数。请帮我写出符合 DeepSeek Tool Calls 格式的 tools 清单，每个参数都写 description，并改成 strict 模式需要的写法。 S1哥观点：这篇最狠的地方，是官方把话挑明了：模型不执行函数，只负责点名。很多人以为 AI 在后台自己动手，其实动手的永远是你的代码。 真正的信号是：工具调用的难点不在模型，在你把函数描述写得多清楚。就像派活给新人，说明写得含糊，他再聪明也会点错人。 你现在想让 DeepSeek 调用的是什么，查数据还是发消息？评论区告诉我。 今天送：DeepSeek 工具调用速查卡，评论区第一条直接拿。 参考：DeepSeek 官方 API 文档 Tool Calls（S1哥 整理）

兄弟们，刚刚看了一眼比特币月线。 突然有种居高临下的感觉！ 日线看着像抄底，月线看着像逃顶。 BTC都跌破6.8万美元了，往下一看，居然还有这么大的空间。 这到底是黄金坑，还是万丈深渊？

大爆料！ 国内某百亿级财富管理公司老板 前几年暴雷坑惨几万个中产家庭，结果根本没坐牢！ 通过地下钱庄把几十亿洗成比特币 拿着小国护照跑到迪拜顶级私人会所 天天左搂右抱当土皇帝！ 普通人血汗钱被卷走，他却在海外逍遥法外， 活着也太他妈爽了吧！