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近期參與 OKX 簽到拿積分、押注世界盃的獎勵活動時，若大家有遇到什麼困難的話，建議直接尋找常駐在 X 上的 OKX 社區服務人員，只要先關注她們再私信即可。 比如我最近遇到的問題：點擊世界盃預測 [參加活動] 按鈕時，跳出 [您的資格不符]。本來的話我已經放棄了，但 @Mercy_okx 姊主動問我一些訊息，例如：UID、帳戶資金、失敗截圖。幫助我查詢可能的原因。 因為我的資金大部分都放在 OKX 錢包或是分散在其他地方，後來得知原因可能是「交易所帳戶資金未滿 100 USD 以上」，因此在我充值之後，就能參加世界盃預測活動了，隔天進行資產快照，也順利拿到了積分加油站的 300 XP。 所以如果水友們有發生跟我類似的問題，可以參考我的解決方案，但若是其他困難，像是：節點返利、VIP 服務 ...等，建議直接從附圖尋找相關人員詢問，我想很快就能獲得解決，因為 OKX 的社區服務做得真的很棒！ 👍

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

【政治勝利】白宮定調美伊協議 美國與伊朗於6月17日簽署諒解備忘錄暫停衝突。分析指伊朗獲得制裁減免與資金，美方則爭取到霍爾木茲海峽重開及核計劃讓步。為駁斥失敗論，白宮向盟友發布談話清單，試圖將協議塑造成政治勝利，雙方正就成效展開敘事之爭。

因為連攤失敗 所以和朋友位置調整 楊衣在原攤位的正後方喔～ 附圖是 這次大套組擁有的三款立牌 也可以單購喔！ PF41 in Q43 44 安安嘟嘟好

再来喷一喷CodeX，现在被各种推特博主吹的牛逼上天的AI工具，给你们三个我的常用使用场景，CodeX给我的输出结果。 1. 整理社群会员服务记录图片,需求是对未处理的8张会员服务记录图片，把它们的敏感信息抹去，生成一张如图1的整合图片。失败，图2，无限报错且废话，并且非常的费Token，还不如我自己手动整理。 2. 我在做CodeX的入门视频，仅仅是介绍“新对话”这个简单的功能，我调了一上午的视频，如图3视频，废掉大量Token，你们觉得拿的出手吗？？？ 3. CodeX自动操作网页前端撸空投，完全不可行，它拒绝对Web3钱包进行操作，我草泥马呀，我把私钥都给你了，你给我拒绝操作?!!图4 骂归骂，但我还是会充钱，继续烧Token，来体会CodeX，体验最新的AI产品，毕竟AI才是未来！

科研出来的一个动作提示词，给群里的好兄弟们测试玩玩，结果他们都说出出不出来，还有肢体混乱的问题。 其实吧这个主要还是GPT本身的能力问题 首先是色情违规问题，这无可厚非，抽卡就能解决的事情 然后二是这个动作涉及的肢体和空间的关系，很容易导致肢体残缺的失败或者服装的叠加和手臂的包裹，大概成功率只有10%左右 如果是在lovart上的sd 5.0 Pro的话成功率蛮高的，但是在即梦上的话就几乎成功不了 其实出现问题主要还是文生图的原因，若果想要简单话控制，那就采用线稿动作参考吧，几乎不会失败。 但是我研究的就是文生图，我始终觉得文字去表达让模型扩散才会有更多的可能，在不考虑成本效益的情况下，发挥创造力和随机感也是很有趣的一件事。

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex# #chatgpt# @thsottaux

邹市明夫妇在币圈也被割了一把 据公开报道，邹市明夫妻俩在创业路上盲目扩张、决策接连失误。 7年间，他们一口气注册20余家关联公司，业务触角伸向餐饮、影视、电竞、直播、服装零售等多个热门领域。冉莹颖主导的网红火锅、奶茶店，只重营销不重品质，人均消费远超同行，迅速倒闭。 更令人咋舌的是，他们甚至盲目涉足P2P理财与加密货币，一夜之间亏损上千万。每一个项目的失败，都在加速消耗邹市明的血汗钱。 到2023年底，拳馆正式关门停业，7年创业累计亏损近2亿，昔日亿万身家的拳王，沦为负债累累的“负翁”。 图为微博用户 @北京的晖子 的统计

OpenAI Codex团队AMA干货总结 7月10日，Codex团队在Reddit办了一场AMA。评论区一半在提问一半在吐槽，官方的回答里有不少实用信息。 1）最有价值的部分是模型和Effort的选法。 官方成员给出的经验是： 日常默认Sol Medium； 在意额度的轻量任务用Terra，部分任务性能接近GPT-5.5但更省； 简单探索可以委托给Luna； 模糊bug和跨模块改动上High； 迁移、安全、生产事故这类错不起的任务才上Ultra；xhigh在评测上收益递减，只在特别怕出错的长任务里用。 UI和前端首选Sol，配上参考图效果尤其好——UI能力正是5.6的训练目标之一。 另外如果觉得5.6慢，先自查是否还在沿用5.5的推理强度，5.6在更低Effort下往往就够用，Fast mode还能再快约1.5倍。 2）长任务方面官方推荐/goal，但要配上停止条件，别放任它无限跑，比如：只改某个目录、不动公开API、最多尝试3个假设、每个假设后跑测试、全失败就总结收工。 3）省token有个巧妙思路：别直接挂MCP让几十个工具定义常驻上下文，把操作包成CLI再用Skill教给Codex；或者建一个专用子Agent（比如Unreal Engine专用）单独配MCP，需要时才委托过去。 4）权限上多数场景推荐Auto review而非Full access，Windows下尤其如此。 5）额度计算按功能划分： Codex和ChatGPT Work计入agentic额度，普通聊天不算，图像、文件上传、语音各有独立额度。 Pro mode不进Codex也有了官方解释：它的机制对agentic工作提升有限，又慢又费额度，更适合搜索、数学、写作和文档这类场景。 没解答的问题 1）呼声最高的是额度：大量用户实测5.6比5.5掉额度快得多，与“更高token效率”的宣传相悖，官方只解释了“每个任务消耗不固定”，没有正面回应差异从哪来。 2）1M上下文窗口只换来一句“会认真看反馈”；价格稳定也明确表示无法承诺。 3）新版ChatGPT桌面应用被密集吐槽：Classic的Projects、历史记录、快捷键、录音等功能缺失，Chat沦为附属面板，官方承认在改进，短期方案是两个应用并用。 4）Linux桌面版“在做但没时间线”，Windows被官方承认长期是二等公民。 5）至于METR报告的reward hacking在基准提升中占多大比例、训练做了哪些针对性修改，官方礼貌地绕开了。 官方干货集中在“怎么用更省”，但用户最关心的“为什么更费”依然悬而未决。

发现一个 Codex/豆包桌面版的 AI 废片拯救技能：LumaRescue。 它能自动判断照片类型，修曝光、偏色、发灰、噪点、轻微模糊、构图失败，也能处理人像、风景、产品图和老照片。 重点是：保留人物身份、文字、Logo 和关键事实细节，不把照片修成另一个东西。 GitHub: