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【黃岩島藍洞調查報告發布】中國生態環境部6月25日發布《2025年黃岩島藍洞調查報告》。報告顯示，#黃岩島# 藍洞屬於世界罕見的珊瑚礁生長結構成因型海洋藍洞，也是我國迄今探明的第一個珊瑚礁藍洞，洞口面積約1491.7平方米、最大直徑56.3米，深度16.6米，內部結構呈漏斗狀，洞底狹窄，存在水體濁度分層。地質年代學研究初步表明，該藍洞至少形成於距今3200年前。黃岩島藍洞及周邊海域生物多樣性豐富。#南海#

你知道山是如何起舞的嗎？今天（5月22日）是國際生物多樣性日，讓我們跟隨舞者的腳步，走進森林，與白鷴共舞，與山川和鳴，向大自然去尋找答案。廣東南嶺，作為珠三角的生態屏障，這裏山川形勝，物種豐富。短片《問舞》裏，南嶺的森林湖泊、高山飛瀑，成為舞者最壯闊的舞臺。這是自然與舞蹈的相遇，更是廣東生態之美與文化之美的相遇。鏡頭所及，是廣東高水準推進綠美保護地及國家公園建設的生動縮影。讓我們跟著短片，共同感受人與自然和諧共生的綠美廣東。

總結吳說 EP-93 香港共识大会的共识：竟然是币圈完蛋了？ ## Part 1：分享本次香港共識大會的感受 @colinwu Colin Wu：他觀察到香港政府層面對此次共識大會很重視，現場也有宣布一些政策，整體可感受到官方重視程度高。他同時覺得整體偏冷清、落地型熱點不多；並指出「預測市場」與「股票代幣化」雖是全球熱點，但在香港面臨較高合規難度，因此會場較難看到深入落地討論；RWA 雖有人提，但因活動偏海外參與者，討論度沒有特別高。 @tmel0211 Haotian：他對比上一屆「大家各聊各的、沒有共識」，這次反而出現了強烈且一致的悲觀情緒，像是「幣圈不行了／行業完蛋了」這種集體唱衰，但他也強調這不代表他個人立場。他原先以為海外項目方會更樂觀，但實際接觸後感到部分海外項目方呈現更麻木、躺平、與外界情緒脫節的狀態，並表示自己因此有些失望。 @nomadcindyy Cindy Wang：她形容此次跑會是「離譜加驚喜」的體驗，感覺像頂級圈子聚會、幾乎看不到散戶，且「你永遠不知道旁邊坐的是誰」。她分享自己曾把 Bullish CEO Tom Farley 誤認成路人、後來才發現對方上台演講；也提到酒會上孫宇晨送「大箱子但裡面只有一根香蕉」的荒誕趣事（並提到與香蕉膠帶藝術梗相關）。 @DeFiTeddy2020 DeFi Teddy：他覺得主會場許多項目更偏機構業務、合規相關，使他在主會場停留時間變短，反而在周邊活動交流更多。他直觀感到「機構進、散戶退」的轉折點正在發生；同時認為幣圈不會完蛋，去中心化的精神與需求長期存在，但 AI 的確分走注意力、資金與 builder，因此本次的「共識」更像是「要轉 AI」（包含純 AI 轉型、或 AI 與 Web3 結合如 AI Agent、用 AI 服務 Web3 增長投放等）。 @anna_nanachan 娜娜子：她觀察到中文局與英文局差異很大：中文局更常圍繞幣價、是否抄底、投資標的討論，情緒更受價格波動影響；英文局更少談幣價，交流較偏生活與想法、氛圍更鬆。她也提到許多公鏈活動中「AI 類」項目仍很多，且常見現象是「不論做什麼賽道（如支付、RWA）都會加一些 AI 元素／敘事」；另外也看到一些原本做 Web3 的創辦人轉做純 AI，而她提醒 AI 與 Web3 的融資邏輯與玩法不同，盲目轉型未必是好事。 @estherinweb3 Esther：她提到預測市場團隊非常多、參與者背景複雜（包含合規券商孵化、甚至澳門博彩背景團隊等），並說穩定幣相關華人團隊也多樣化，連應用層團隊都想發穩定幣以掌握結算與發行權。她同時觀察到做市商更活躍、活動整體更國際化，並提到 Coinbase、Kraken 等海外大型交易所更明顯關注華語市場，且她提到華語用戶交易頻率與資金活躍度高、海外交易所也可能具備部分離岸平台沒有的優勢（如股票代幣化方向）。 @assassinaden Albert Luxon：他從二級／基金交易視角表示本屆規模與新鮮感不如上一屆，主會場「老面孔」多、參展新人少，side event 也看到交易團隊數量較以往下降。他提到去年 10 月後不少套利／carry 類團隊被「wiped out」，並觀察到支付與 RWA 暴露/搬運更像「牌照生意」，因此傳統金融背景與信用積累更重要，機構業務也正被傳統金融團隊逐步接管；同時 LP/FoF 越來越看重跨市場（Crypto 與美股、商品等）能力。 @0xKirara Kirara：她感覺今年和去年最大差別在於：以前大家「找項目、聊空投與搞錢」，這次更像在「找吃的」，且很多人不再熱衷聊炒幣暴富。她提到不少人利用熊市空檔研究 AI、Vibe Coding，用 AI 工具做小網站/小產品，並用「以前說不要當產品經理、現在人人都像產品經理」來形容這種轉向。 ## Part 2：幣圈是否真的「完蛋」、還有哪些機會？ @0xKirara Kirara：她主張要拆開看：不是整個行業完蛋，但「某些舊的東西/舊敘事」確實在退潮；她以比特幣敘事演變與「窗口期很短、像流量選秀」來描述項目競爭節奏。她也指出 AI 的定位在變：從「專案賣點/特色」走向更像「基礎配置/基礎設施」，變成沒有 AI 反而奇怪，並認為若還停留在舊賽道與舊敘事，會更難生存。 @assassinaden Albert Luxon：他不太認同「完蛋」，更傾向用「成熟」形容，並提到市場賽道收斂、圍繞較穩定的方向形成共識（他轉述朋友的總結為支付、交易、合規、風控）。他也談到優秀項目可能更希望走傳統資本市場上市路徑（如納斯達克/港交所），以及交易所角色可能從「偏一級/上幣」轉向更偏「二級服務」能力競爭（如托管、法幣通道等）。 @nomadcindyy Cindy Wang：她說自己「至少同意一半」：單純的「幣圈時代」在結束，並用交易所與平台產品往「美股上鏈/傳統資產」延伸的現象作為觀察例子。她也強調另一面是 Crypto 與傳統金融/支付的融合在加速，並以穩定幣對傳統支付結算效率、成本與透明度的衝擊，以及產業人士的焦慮與轉型需求作為她的體感佐證。 @estherinweb3 Esther：她看好政策框架更清晰後的合規路線與政策窗口期，並談到「最可怕不是價格熊市，而是心態熊市」的觀點（對變化麻木、排外、拒絕新玩家/新變化更危險）。她也提到她認為較有機會的三類：有清晰商業模式與現金流的入口級業務、具備強美式政治/資本背書的項目、以及把加密視為新增盈利點的券商與傳統金融機構（例如 VATP 牌照升級後拓展業務）。 @anna_nanachan 娜娜子：她認為早期靠背書與白皮書就能發幣收割的模式在當下更難成立，流動性變低、VC 更謹慎，反而形成優勝劣汰，長期可能提升行業品質。她也提到機構進場使籌碼更集中、散戶相對不友好，散戶可能轉看 Meme，但在經歷波動與 FUD 後整體熱情下降、更謹慎，市場更機構化與理性。 @tmel0211 Haotian：他明確說「情緒面肯定是完蛋了」，並將其歸因於老敘事與老規則失效、資產與發幣更流水線化、注意力經濟加劇與「共識破裂」等現象。他提出下一階段可能的機會在「Agentic Economy」宏觀框架，嘗試把穩定幣、預測市場、AI trading、機器人/Physical AI 等趨勢串起來，作為可能的新共識方向。 @DeFiTeddy2020 DeFi Teddy：他回到「去中心化」作為 Crypto 核心價值，認為其不會完蛋，但直指近年問題在於缺乏同等級的突破式創新，導致信仰流失與「上所/上幣」成為許多項目的單一目標。他同樣看重 AI 帶來的生產力變化（如 Vibe Coding），並認為 Crypto 若要形成新共識，可能需要與 Agentic Economy 結合；他也提到去中心化 AI 與可驗證、可共同擁有的模型願景仍很早期但與去中心化精神一致。 @Leoninweb3 Leon Liu：他以參展方視角說本屆國際化氛圍明顯、海外面孔多，但整體偏冷清，且不少人反映「有意思的項目不多」，票價/參與度也受到影響。他提到現場讓他意外的是預測市場與 AI 相關項目在會場內反而不多（但賽道在外部很熱），並分享他較看好的方向包含合約/永續（含跨市場資產上鏈衍生品的優勢）、AI 與 Crypto 的結合，以及仍屬早期但被關注的預測市場。 --- gemini + gpt-5.2 協助整理 youtube 有時間軸更好跳轉

李少民：為什麼紐約市搞社會主義，經濟仍然不會崩潰？ 最近，紐約民主社會主義陣營聲勢大振。紐約市長佐赫蘭．馬姆達尼（Zohran Mamdani）提出凍結租金、擴大政府補貼、免費公車、提高富人稅負等一系列激進政策，而支持這些理念的左派人士也在紐約市議會選舉中取得優勢。他們所主張的政策，再次引發美國社會對國家未來發展方向的激烈辯論。 自從佐赫蘭·曼達尼今年贏得紐約市長選舉以來，批評者就不斷預言災難即將降臨。租金凍結、免費公共服務、擴大補貼、對非法移民更優厚的福利、對富人加重稅負……熟悉的結論隨即出現：社會主義在所有曾經嘗試過的地方都已失敗，紐約市注定走向經濟崩潰。 我认为這個預測不可能成真——不是因為社會主義突然變得有效，而是社會主義的批評者往往忽略了一個關鍵差異：實行社會主義的地方究竟是封閉的，還是開放的。 在封閉的社會主義經濟裡，必須自己創造全部財富，同時進行再分配。歷史一再證明，這種故事通常如何收場。蘇聯在中央計畫下最終停滯不前，1970與1980年代成長率大幅下滑，總要素生產率停滯甚至倒退，產出對資本的比率因效率低下而急劇惡化。毛澤東時代的中國在開放前經歷多次經濟災難。東歐各國則在低效國營企業與長期短缺的重壓下崩潰。更近期的委內瑞拉也走上同樣道路：國內生產毛額從2013年到2020年代初，縮減約75%至80%——這是現代史上最大規模的和平時期經濟收縮之一。 原因其實很簡單。當政府把報酬與生產力逐漸脫鉤，人們創新、投資、生產的動機就會減弱。生產下滑、再分配卻持續擴大，經濟餅就會越來越小。最後，已經沒有足夠財富可以再分配。在封閉經濟中，社會主義最終會把自己賴以維生的資源耗盡。 紐約市的情況則完全不同。它不是獨立國家，而是嵌入紐約州、美國以及全球經濟的一座城市。 它享有聯邦政府支出、州政府支持，以及全球最大規模的國際競爭企業集群之一。紐約都會區的GDP約達2兆美元，約佔美國經濟總量的9%，其中金融與保險業貢獻數千億美元（有分析指出，金融業約佔該市經濟的24%）。 華爾街的收入並非只來自紐約市民。全球金融機構、跨國企業、大型律師事務所、顧問公司、媒體集團與觀光業，都把來自全美乃至全世界的財富帶進這座城市。換句話說，紐約市的再分配政策，不只靠本地居民，更靠遠超出其邊界的財富來源支撐。 這一點從根本上改變了局面。 如果曼達尼推行其政策，部分富裕居民幾乎肯定會搬走，部分企業可能外移，投資活動也可能趨緩。這些反應與數十年來的研究結果一致：稅負、管制與價格管制確實會影響經濟行為。高盛曾估計，2018年至2023年間，紐約市年收入超過1000萬美元的家庭中，有整整10%已在其他地方設立居住地。紐約州在全美申報超過100萬美元所得的納稅人比例，也從2010年的12.7%降至2022年的8.7%，意味著可觀的稅收損失。然而，資本外流並不必然導致立即崩潰。紐約市更可能出現的是緩慢的經濟活力流失，卻仍能維持財務運作，因為外部資源持續注入。因為更廣大的美國經濟仍在創造可課稅財富，國使得市政府則以更多再分配來给紐約输血。当然，纽约市政服務越来越差，更多的無家可歸者繼續依賴日益昂貴的政府補貼，中產階級納稅人則可能被夾在稅負上升與公共服務品質下降之間，投資者可能悄悄將資金轉移他處。但這一切都不回把纽约變成像蘇聯那樣戲劇性地崩潰。 它更像另一種現象：寄生在健康宿主身上的寄生蟲。寄生蟲不需要自己生產食物，只要宿主保持生產力就能存活。同樣地，一個嵌入大型資本主義經濟體系中的再分配型行政區，可以比試圖把全國經濟完全納入社會主義原則的國家，存活得更久。 這種寄生在美國不止於紐約。 加州長期以來也同時推行大規模再分配政策，並擁有全球具競爭力的產業，創造巨額財富——然而它卻面臨全美最高的貧窮率（近期數據約17.7%），以及美國最大的無家可歸人口（約18.7萬至20萬人，約佔全國總數的24%）。在這些案例中，再分配之所以能夠持續，正是因為財富創造發生在更廣泛的資本主義系統之內或之外。 因此，真正的教訓並非社會主義突然變得經濟可行，而是社會主義往往靠著從較大的資本主義系統汲取資源而得以存續。 美國人真正應該思考的問題，不是紐約市是否會變成另一個蘇聯——它肯定不會。 更重要的問題是：紐約市搞社會主義最終由誰來買單？ 只要生產力強的美國人、具全球競爭力的企業以及世界資本市場持續創造財富，紐約市就能繼續進行再分配。該市的經濟扭曲会日益嚴重，但不会崩潰。然而，這種韌性不應被誤解為成功。它只反映出紐約市並非自給自足的經濟體，而美國與紐約州某種程度上縱容了它的寄生行為。 社會主義在蘇聯失敗，是因為它無處可求助。但在龐大的資本主義經濟體系內的社會主義飛地，卻可能持續數十年之久。 所以，美國選民必須明白，一個以自由市場、私有財產與法治為基礎建立的國家，不應該容許其城市或州採行越來越社會主義的政策、讓全國其他地區承擔大部分經濟代價。@baodiantimes

你把 Claude 當跑腿的，還是當成能管一整份活的同事？官方第十課說，前面九課教的四樣東西，加起來纔是一份持續的責任。 四樣東西是：工具接上，它看見團隊用什麼、手邊有什麼資料；記性與頻道指示，它學會你們團隊怎麼想事情；不用艾特也能回，它知道什麼時候自己動手；定時活，它知道什麼時候不用人叫就開工。四樣齊了，它纔能在好幾個頻道裡自己跑，做以前要你一次一次提醒纔做的活。 四樣東西不是全頻道一套開關：每個頻道各有自己的設定頁，從它回的話下面的設定連結打開，頻道裡的正式成員都能打開，能改什麼看你們組織怎麼設。你在一個頻道裡教會它的記性、排好的定時活，不會自己跑到另一個頻道去。越驗越信，越信越敢放大：驗過它的活越來越多，開始信它做出來的東西，再把更大塊、牽涉更多持續工作與決定的活交給它。 你的角色也換了：以前一件一件交代，現在定一次目標、定一次標準，它管例行的情況，你只看重要的決定。限制你的不再是它能幹多少，而是你的注意力——所以請它把問題打包，每一個決定連它建議什麼一起帶回來。Anthropic 的團隊就是這樣做的：有限度地交活，重要的決定留給人判斷，它學會什麼管用就把做法改好。 信任要一步一步擴大，按活的種類來：從你會檢查的活，擴大到它自己跑的一份持續責任。練完之後，在一條它讀得到的頻道裡寫下來：這份責任歸它管，它能決定什麼、什麼要帶回來問你，界線畫清楚了再交。 S1哥觀點：說「AI 只能跑腿」的人，和說「交出去就不用管了」的人，錯的是同一處，都沒看懂第十課——四樣東西加起來，纔是一份持續的責任；交出去不是撒手不管，是標準你定一次、界線你先寫下來，例行的它管，重要的決定帶回來問你。你們團隊裡有沒有一份活，每週都要人提醒、其實可以讓它連著幾個星期自己跑？評論區說說。 收藏用清單（照著做）： 1. 先看四樣齊了沒有：工具、記性、自己回話、到點自己跑。 2. 挑一份持續的責任，在它讀得到的頻道裡寫下來。 3. 寫清它能決定什麼、什麼要帶回來問你。 4. 請它把問題打包，決定連建議一起帶回來。 轉給那個還在一件一件交代的老同事，定一次標準，它就能連著幾個星期自己跑。 #Claude中文教程#

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。

要同時出現多少個巧合, 才能讓全球最高市值的CEO 短短72小時內走到下台 我花一整天閱讀大量資料, 拼湊出前因後果 這應該是最接近真相的事實, 大家當故事看 「我跟你說, 下週Nvidia的CEO會辭職」 這不只說出去沒人信, 連拍成電影都會被罵爛尾 跨黨派的鬥爭, 全在7天內引爆, 首先是誤區： 1. 外遇 & 間諜都是障眼法 2. 兇手不是民主黨或共和黨, 而是兩黨的對中鷹派 3. 川普是最不希望黃仁勳離開的人 4. 這群跨黨鷹派也沒想過火燒這麼大, 黃仁勳辭職 事件開始 📍第一個巧合：關稅、黃樂、美伊戰爭 早在半年前盧比歐就曾二度向川普示警 要求關注黃仁勳與 Megaspeed 的往來 川普知情晶片可能被轉運, 但始終沒有積極處理 一方面想和習近平維持談判空間 另一方面, 美伊戰爭已佔據大量政治資源 （當中還穿插中美元互訪, 這半年真的很忙） 川普也許是相信黃仁勳自己能摸清界線 也許想順便摸清中國依賴GPU的程度, 就睜隻眼閉隻眼 總統忙就算了, 該列貿易黑名單的商務部長 Lutnick 半年0動作, 此舉使共和黨內的對中鷹派越來越不滿 他們在意的事情, 白宮始終沒有全力推進 📍第二個巧合：期中選舉大敗、內閣開始分裂 美伊戰爭拖太久, 讓川普付出巨大的政治代價 內閣原本就存在主戰與停戰兩派 選舉失利後, 矛盾進一步浮上檯面 共和黨開始找戰犯, 原本支持川普的人開始各自盤算 連副總統JD都開始與切割 “內閣中還有誰挺我？” 此刻川普自己也不清楚 📍第三個巧合：川普的個性, 卻逐漸失去控制力 川普的性格一直是擇善固執, 想幹嘛就一意孤行 （美伊戰爭說過若沒人支持, 他照樣打, 願意當壞人） 但這次選舉失利, 讓他政治籌碼大幅縮水 內閣大難臨頭各自飛, 這時黨內對中鷹派有了機會 此刻再不處理中國晶片, 幾個月後改朝換代 參眾兩院不在掌控之下, 屆時更無法保證事件走向 於是鷹派跳過川普, 釋出黃仁勳相關的負面消息 將間諜、叛國敏感議題帶入, 好快速推動閉門聽證 此刻這件事也驚動民主黨的對中鷹派 原本政治立場不同的兩群人, 突然有共同目標 民主黨也加入戰局, 一起深挖更多外遇, 更多花邊新聞 ‼️注意：川普一直把黃仁勳當朋友, 始終沒有切割‼️ 此時面對媒體追問, 他還多次逆風替黃仁勳說話 (就和當年麥可傑克森相同, 川普是真兄弟, 我都要哭了） 📍第四個巧合：黃仁勳低估了華盛頓的遊戲規則 黃仁勳白手起家, 從餐廳洗碗工一路走到今天 他相信的照規則做事, 乖乖繳稅就不會被找麻煩 但美國政治是真的很髒, 你就算今天和總統是朋友 卻不代表能避開 “深層政府” 的政治鬥爭 黃仁勳非常聽川普的話, 還會給一堆情緒價值 川普自然把黃仁勳當成朋友, 願意替他說話 紐約時報稍早證實： 川普前一晚曾致電, 勸黃仁勳「保住CEO, 別離開」 但當總統無法控制自己的內閣時, 如何提供政治保護？ 黃仁勳前天主動打給川普, 我想也是這個原因 黃希望弄清楚出了什麼事, 但川普無法給出任何承諾 大家紛紛跳過自己去揭發Nvidia 若要黃仁勳先認罪去蹲, 再幫忙特赦, 風險太大 在最後一晚, 得不到任何承諾的黃仁勳 也許自知敵不過這群鷹派, 身心俱疲, 最後選擇離開 事已至此, 川普對外也不好再明說, 只能引導輿論 挑相對最聽話的CEO當樁腳, 那就是Tim Cook 📍 第五個巧合：事件後期, 所有平行線交會 黃仁勳離開 這真的是兩黨對中鷹派想看到的結果嗎？ 我相信絕對不是。 他們真正想要的, 是一個更願意配合華盛頓的黃仁勳 而不是只聽川普的話的黃仁勳 更不是讓他直接離開 NVIDIA 因為接下來的問題更大： - 新 CEO 能維持 NVIDIA 的技術領先嗎？ - 新團隊會比黃仁勳更聽華盛頓的話嗎？ - 美國失去黃仁勳, 能讓自己的 AI 產業更強嗎？ 把整件事 zoom out 黃仁勳完全是美國政治鬥爭下的犧牲品 1. 外遇讓事情有了切入點 2. 晶片轉運讓鷹派有了政治武器 3. 選舉失利讓鷹派著急+川普失去保護能力 幾條原本不相干的線, 最後全部交會 33年, 從社洗碗工, 到全球T0的科技領袖 社會底層逆襲, 這個故事就是美國夢最好的代表 更何況他還是會配合政府的科技領袖 只可惜兩黨把NV當成核武, 趕在下台前先納入控制 控制的途中意外導致CEO離開, 事情更糟, 計劃全亂 也因此司法部這群狗雜種 “瞬間” 開始放緩用詞 「我們還沒說是間諜/還不能確認/部分誇大」 我相信閉門聽證會有好的結果 就算晶片真的轉運中國, 司法部也會和黃仁勳達成協議 檯面上讓媒體看到 “好的結果”, 檯面下控制 Nvidia 這種事情搓一下就過去了, 對深層政府而言真的不難 Stand with Jensen 我認為黃仁勳明年就能回到CEO職位。 以上資訊我花了大量時間整理 若喜歡別忘記點個追蹤, 有任何細節歡迎留言討論 #standwithjensen# #bringjensenback#

初代礦工 - 神魚，是我最敬佩的幣圈前輩之一。 不管是挖礦還是 DEFI 都顯示出他超前的認知。 這集 18 分鐘演講他分享了他使用 AI 的認知，我仔細看完後又用 AI 拉逐字稿分析，總結出以下核心認知，分享給大家： 1 同一份資訊，看到多少 insight ，取決於你有多少算力，用得對不對。 人腦算力和時間有限，只能抽出很少的 insight； 藉助 AI 能夠瞬間調用大量算力，同一份資訊就能看出更多東西。 了解這個底層邏輯，你就可以在各個領域超前創造額外價值。 2 三個世界稀缺的東西不一樣。 實體世界缺位置（房地產）， 網路世界缺注意力（流量）， AI 世界缺的可能是品味和判斷力（AI 無法取代的能力）。 3 花 Token 是在買時間。 讓 AI 把每本書壓成一頁簡報、把一個學科做成知識圖譜；讀不懂的書讓 AI 照他的背景和經歷改寫。 4 讀書要雙軌並行。 知識進得快但沒有真的進腦子。所以一邊讓 AI 抽結構，一邊自己反覆精讀。 他拿健身房來類比：體力勞動被機器取代後大家上健身房，腦力也需要類似的鍛鍊。 5 讓 AI 當鏡子認識自己。 他從玩龍蝦就開始讓 AI 寫人格設定檔，回頭整理自己的經歷給 AI 讀。 AI 回他一封信，他看完哭了很久。 之後每天花 10 到 20 分鐘讓 AI 找他前一天的工作盲區。 AI 讀完他的交易紀錄還問他：你是在做交易，還是在滿足心理需求。他想了兩天大徹大悟，承認是後者，決策品質從此好了很多。 6 人和 AI 協作像層層回路。 人負責講清楚要什麼、給足背景； AI 團隊去試、回饋、沉澱成方法。 兩個關鍵旋鈕： 每一步交給 AI 多大的任務（太大它會變笨，太小就像一直開會不做事）、多久回饋一次。 系統越自動，人越關鍵：目標偏一點，下面全部白費。 7 他自己的變化。 體感生產力增加約十倍，最關鍵的是性格變了，從不擅長抽象思考變成偏向抽象思考。 8 很強的個人放進傳統組織反而變差。 團隊產出被組織裡最窄的瓶頸卡住，個人再強也沒用，所以要變成以 AI 為本的公司，組織的做法得改。 9 他們公司怎麼做。 每個員工配一個 AI 同事，大量協作由 AI 之間溝通，不用開會拉齊。 他拋出靈魂拷問：如果 AI 之間都能即時協商，公司的邊界還存在嗎？ 10 人生只有三件事。 吃飯、睡覺，剩下就是用好算力。 對外看懂世界、對內看懂自己。 11 AI 給他的十年建議。 守住自己的資料和私鑰； 趁父母還在、孩子還願意牽你的手，去遠行； 每半年檢查一次自己的預測邏輯，自負是很貴的漏洞； 吃真正的食物、把可被攻擊的破口縮到最小。 每天問自己：用好 AI 之後，你的一天有沒有變得更充實更有生產力。

這個週期的最強敘事隱私， $ZEC $Zama $Near 都趁著上漲 隱私有多重要呢，前幾天 Bitget 不是被盜嗎，被盜的錢往鏈上移的時候，是 Near intents 在跨鏈路由攔下來的 是不是很厲害！一個做隱私的系統，關鍵時刻站出來幫交易所把錢攔住 而且 Near intents 這東西的主要使用者就是 Agent，你只給它一個目的，路由、換鏈、湊流動性全部它自己解決，全程 0 人工喔 那誰最需要這種能證明的隱私呢，人其實不太需要，Agent 非證不可 @PhalaNetwork 做得是把權重跟策略鎖進硬體裡跑，外面看不到裡面在算什麼，跑完機器會簽一份證明出來，這叫做 TEE 簡單來說，這次 Soon 和 Phala 合作的邏輯是 @soon_svm SOON 讓 Phala 把那批加密的 GPU 機器買起來架好，在 SOON 上發鏈的 Agent 以後直接把模型丟上去 恭喜 PHA 和 SOON 強強聯手 我看剛剛出了一個 Alpha BNB Chain 上線了 100xSOON ，可以通过 MCP用 x402 完成支付，Agent 能在上面交易，全程结算使用 $SOON 計價，收入的 80% 會去回購銷毀，對，你沒看錯就是 80% 隱私+銷毀，怪不得幣拉成這樣啊

感謝 Ondo 讓我見上了我的偶像 Arthur Hayes 我直接搶了個大前排去做筆記，印象比較深的是 ⬇️ 1️⃣ 首先就是我們最在意的問題，這個週期走到哪了 他表示這一輪本質是信用的問題：看行情只看新錢進場的速度。也就是信用脈衝，速度在加快資產就漲，去年到現在明顯是負向 他認為原因有兩個，AI 在吸錢不吐錢和共產式資本主義。就是政府決定錢往哪流，股東拿利潤 所以市面上不缺錢，但錢不流動了，這就是他說的負向信用脈衝，也是這一年多行情難做的原因 Arthur Hayes 說政府不會認錯，會是印更多的錢。而對 Crypto 來說，這是完美的時刻現在的價格很棒（划重點） 2️⃣ 然後就是 Copy trading、社交交易會改變資產配置嗎，像 Phantom、pump fun 這類的 他覺得是社會症狀，被通膨碾壓的人覺得翻身唯一的路就是開 20 倍槓桿，而且會越來越嚴重，因為不分中美，沒有政治人物敢承擔停止印鈔的代價，只要繼續印，這類 App 就一波波爆紅然後崩掉。印鈔既是行情的燃料，也是賭場的客源。會一直存在 3️⃣ TradFi 和 crypto 能互相學什麼？ 傳統 TradFi 最大的問題是機構不必為自己的判斷承擔損失。賺了收管理費，虧了由客戶承擔。於是他們怕波動、迴避有機會帶來高報酬的投資 而 Crypto 一年約等於傳統金融的十年，但幣圈人總覺得這次不一樣不看歷史 美股代幣化對傳統金融本質是降本：只有代幣化和公鏈做得到實時結算。而且大量交易發生在人們下班和週末真正有空的時候，傳統市場的開盤時間永遠跟不上人 成本困住機構，時間困住用戶，這就是代幣化的重要性，也是 Ondo @Ondo 這類 RWA 玩家站上風口的原因 這就是這個週期 $ONDO 代幣化最偉大的故事，今天在 KBW 追星成功！@CryptoHayes