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【塞爾維亞10萬人反政府示威 總統武契奇訪華大讚中國人】（转） 塞爾維亞總統武契奇周日（24日）飛抵北京訪問，他在八達嶺長城大讚中國人民堅忍不拔，展現捍衛主權與獨立自主的堅定意志。但就在之前一日，塞爾維亞才爆發10萬人反政府示威，被防暴警察動用催淚彈驅散。這場席捲全國的政治風暴，源於一座由中資參與翻新的火車站，其混凝土簷篷突然倒塌，造成16人死亡。 《路透社》報道，塞爾維亞貝爾格萊德上周六爆發大型示威，警方在總統府附近與示威者爆發衝突。防暴警察發射催淚彈及震撼彈驅散人群，部份示威者焚燒垃圾桶、投擲石頭及玻璃樽還擊。內政部表示至少23人被捕，亦有警員受傷。 今次示威由學生主導，不少人穿上印有「Students win（學生勝利）」字樣的T恤，高舉塞爾維亞國旗及「你的雙手沾滿鮮血」標語。警方估計現場有3萬多人，但民間組織「公共集會檔案」（Archive of Public Gatherings）估計，參與人數高達10萬。 丨中資工程掀全國反政府浪潮 這場席捲全國的怒火，源頭可追溯至2024年11月。當時塞爾維亞第二大城市諾維薩德（Novi Sad）一個剛完成翻新的火車站簷篷突然倒塌，造成16人死亡。由於工程屬中國資助大型基建項目之一，外界矛頭直指施工質素低劣、監管失效及政府貪腐。事件最終演變成針對武契奇（Aleksandar Vučić）政權的大規模反政府運動。 事件其後迅速發酵，學生組織連月發動示威，要求追究責任、恢復法治。反對派與人權組織則批評武契奇不斷集中權力，削弱民主制衡機制。 雖然武契奇及盟友一直否認貪腐、濫權及打壓異見等指控，並聲稱已追究事故責任，但反對派及人權組織認為，真正問題是塞爾維亞民主制度正被逐步掏空。 武契奇長期被視為北京與莫斯科在歐洲的重要盟友。塞爾維亞目前雖然正式申請加入歐盟（European Union），但同時與中國及俄羅斯保持密切關係。中國已成為塞爾維亞其中一個最大外資來源國，亦是其第二大貿易夥伴。 #塞爾維亞# #反政府示威# #中國基建# #武契奇#

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Windows 这次真要慌了。 有人做了一个开源 PowerShell 脚本，GitHub 51K+ stars，专门干一件事： 把 Windows 11 里那些你删不掉、关不掉、还天天恶心你的东西，一次清空。 微软给你塞预装软件、Bing 搜索、Copilot、Xbox、OneDrive 弹窗、定向广告，甚至连开始菜单都不放过。 Win11 Debloat 直接一条命令全部处理： · 批量卸载预装应用、推广软件和无用组件 · 关闭遥测、诊断数据、广告 ID 和个性化追踪 · 移除 Copilot、Recall、Click to Do 等 AI 功能 · 禁用 Bing 网页搜索和 Edge 内置 AI · 恢复 Windows 10 经典右键菜单 · 一键开启 Windows Sandbox 和 WSL · 支持参数化部署，配置还能导出到其他电脑 · MIT 开源，免费、无广告、无捆绑、无追踪 最讽刺的是： 微软花了这么多年，想把 Windows 变成广告入口、搜索入口和 AI 入口。 而这个脚本只用一条命令，就把它重新变回了一台电脑。 没有弹窗，没有推荐，没有监控，也没有那些你根本没想装的东西。 微软负责往里塞。 开源社区负责帮你删。 🔗

公司的 SQL 仔和数据分析师要被这个开源神器干失业了！老板直接用自然语言提问，AI 就能自动打通底层数据库生成数据报表，关键是还不会胡乱捏造指标。 这玩意真有人做出来了——GitHub 爆火开源项目 WrenAI，目前已经斩获 16.8k Star，采用 Apache 2.0 协议开源。它是一个专门给 AI Agent 打造的 Generative BI（生成式商业智能）引擎。简单来说，它在你的数据库和 AI 之间塞了一层“业务语义理解”，不管是 PostgreSQL、ClickHouse、Snowflake 还是 BigQuery，连上就能直接让人话变成准到离谱的 SQL 和可视化图表。 🔥 核心卖点： • 通吃 20+ 种主流数据库：大小数据库一键打通，不挑食 • 独家业务上下文层：AI 不再瞎猜表结构，查询零幻觉 • 自动出可视化图表：说句人话直接生成漂亮仪表盘 • 无缝对接 AI Agent：跟 Claude Code、Cursor 秒无缝集成 • 完全开源可私有化：敏感数据不外流，本地部署超省心 🔗 传送门：

中国电动三蹦子出海本来想乖乖把“倒车请注意”换成英文，结果欧美进口商集体抗议——这句中文提示音不能动，它是车的“灵魂”，删了就没那味儿了。国内三千块的集市工具车，到欧美摇身卖三四千美元还成街头顶流，靠的不是包装，是皮卡塞不进的窄巷、拉货载人两不误、坏了自己拧螺丝就能修的硬核实用。零付费营销，全靠干体力活的农场主、快递员、市政工人口口相传，最后中文倒车广播反向输出成文化符号，证明最土的中国制造也能靠真本事把洋人驯化成“中文听力考生”。

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又来一篇论文。 这次我也有幸列在作者名单里。贡献边界得说清楚：真正把研究、工程和实验做出来的，都是算法同事。 我做的很少，更多是从产品和 Agent 生态角度参与了一些讨论，提供了一点问题定义和应用反馈，甚是荣幸。🫡 这篇论文研究的问题很实际： 网络上已经有几十万个 SKILL.md。把更多 skills 塞给 Agent，它就会自动变强吗？ 团队从约 82.1 万个公开技能文件中，经过结构筛选、去重，以及质量、安全和许可检查，整理出 96,401 个技能。然后通过 retrieval、rerank 和 LLM selector，为每个任务选择 0–2 个真正相关的技能。 在三个 benchmark、两种 agent harness 和两种开源 backbone 下，SkillCorpus 都带来了正向提升，SkillsBench 上的汇总提升达到 +7.5 个百分点。 结论不是「skill 越多越好」，而是要在正确的任务里找到正确的 skill，再让 harness 真正把它执行出来。