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8.6日盘前梳理 No.1 盘前热点事件 一、昨日热点 并购：宏昌科技、锴威特 创新药：百花医药、哈药股份 PCB：宝鼎科技 磷化铟：云南锗业 AI基站：通宇通讯 AI4S：志特新材 CPO+玻璃基板：沃格光电 二、英伟达30亿美元入股电力商 全国用电负荷再创历史新高 1、英伟达拟向黑石支持的星际之门电力开发商Lancium投资最高30亿美元，首笔20亿美元对应约20%股权，以锁定数吉瓦的电力资源，为其芯片客户的数据中心项目提供保障。 2、8月7日全国用电负荷入夏以来第四次创历史新高，达到15.57亿千瓦。 电力：华银电力、立新能源、华电辽能、亿能电力（北交所） 数据中心：中恒电气、金盘科技、可立克、京泉华 三、Spacex股价周五大涨15.83% 1、马斯克最新表示，即将发射的V3卫星其能力将比目前的V2卫星高出一个数量级，带宽将是V2系统的100倍以上，该系统今年将达到200亿美元的年度收入。Argus Research资深分析师Steve Silver认为，这波反弹还远未结束。他将SpaceX股票评级从持有上调至买入，同时维持160美元的目标价不变。 2、朱雀三号遥二运载火箭‌的发射窗口定在8月11日早上，本次任务的核心目标是验证‌一子级陆地垂直回收技术‌。 朱雀三号：鲁信创投、金风科技 Spacex：通宇通讯、再升科技、西部材料、信维通信、天力复合（北交所） 四、美国加息预期降温 美国7月非农就业人数减少2.3万人，市场预估为增加8万人，前值为增加5.7万人，美国7月非农意外出现负增长，削弱了市场对美联储将在9月会议上加息的预期。 贵金属：招金黄金、盛达资源、金一文化、晓程科技、森和高科（北交所） 五、美股光通信板块普涨 应用光电计划大幅扩产，预计年底800G、1.6T月产能达到约65万个单位。Coherent涨13.44%，应用光电涨9.2%，Credo涨8.45%，Lumentum涨6.22%，康宁涨5.4%。 光通信：云南锗业、光迅科技、汇绿生态、天孚通信、新易盛 六、特朗普宣布：向关键矿产和电池项目投资30亿美元 特朗普宣布，联邦政府将向多个关键矿产和电池项目投资30亿美元，以推动国内生产并促进相关产业发展。美国国防部战略资本办公室向锂离子电池零部件制造商西拉纳米技术公司提供14亿美元有条件贷款；向钪矿商日昇能源金属公司提供4亿美元有条件贷款；以及向磁体开发商尼伦磁铁公司提供1.5亿美元有条件贷款等。 钪矿：鹏欣资源 磁体：中国稀土、中稀有色、中科磁业、西磁科技（北交所）、九菱科技（北交所） 锂电：永杉锂业、融捷股份、天齐锂业、赣锋锂业 七、行业要闻 1、国内电解液添加剂VC均价为23万元/吨，6月以来涨幅超过60%，同比上涨400%。（孚日股份、海科新源） 2、沈腾主演的《欢迎来龙餐馆》点映及预售总票房‌突破1亿元，点映口碑创过去三年国产片点映评分纪录，将于8月11日正式公映。（北京文化、博纳影业） 3、北京印发《关于进一步优化调整本市房地产政策的通知》，非京籍家庭购房社保个税缴纳年限下调为1年。（城建发展、京投发展） 4、《民用航空发展“十五五”规划》印发。（华夏航空、中国东航） 5、SK海力士：将在韩国投资384亿美元建设晶圆厂。（太极实业） 6、茅台部分直营店53度、500ml飞天茅台售价提至1753元/瓶。（金种子酒、舍得酒业） 7、国产磁悬浮5.3秒飙到时速800公里，半年内3破世界纪录。（新筑股份） 8、马斯克或采用FEL技术挑战EUV光刻机。（东方钽业、茂莱光学、奥普光电） 9、月之暗面8月27日完成Pre-IPO轮融资最后交割，计划Q3向港交所完成秘交。（九安医疗、米奥会展） 10、汇川技术发布产品调价函，8月30日起数字能源部分产品涨价5%-15%。 11、苹果测试长鑫科技存储芯片，用于iPhone和MacBook。 No.2 公告精选 一、日常公告 国泰君安国际：国泰海通金控按照每股3港元价格收购公司股票，以实现国泰君安国际私有化退市，目前2.08港元，溢价约44.2% 江 波 龙：完成37亿元定增事项 发行价格为560元/股，较最新收盘价溢价45% 华林证券：拟2.02亿元受让海航期货94%股份 立 昂 微：拟3.18亿元受让浙江金瑞泓11.4705%股权 后者主营6-8英寸半导体硅片的研发与生产 信通电子：拟1.6亿元认购阜时科技股权 德 迈 仕：拟2.07亿元收购上海数明25%股权 高争民爆：控股股东拟变更为西藏地质矿产集团 振华风光：存储芯片已有约十款产品完成转产验证并实现小批量订货 超颖电子：拟投资20.86亿元建设高多层及HDI印制电路板P3项目 赤峰黄金：控股子公司签订约15.01亿元海外采矿服务合同 炬光科技：拟定增募资不超10.21亿元 用于高端光互联核心光学元器件研发及产业化能力建设项目等 胜宏科技：与核心客户合作开发的研发迭代产品正顺利推进当中 部分客户已释放2027–2028年长期需求 绿发电力：拟投资24.75亿元建设天津滨海新区46万千瓦风电项目 数字政通：拟设立合资公司建设算力中心项目 翰宇药业：替尔泊肽注射液首仿上市申请获受理 赛诺医疗：子公司自膨式颅内药物涂层支架系统获欧盟MDR认证 药明康德：美国法院就公司的初步禁令动议作出裁决 挑战1260H认定期间免受不利影响 依顿电子：控股股东九洲集团拟增持1%-2%公司股份 寒 武 纪：上半年净利润23.11亿元，同比增长123% 盛美上海：上半年净利润9.89亿元，同比增长42.14% 二、停复牌 蓝盾光电：复牌，拟购买岚创科技控股权预计构成重大资产重组 宝 莱 特：复牌，终止筹划控制权变更事项 *ST发展：复牌，与预重整投资人签署《重整投资协议》

@imwsl90 不太理解为啥一定要去星巴克上干活，如果家里不方便，去找个有网络又安静的地方很多，或者直接找一个共享工位，一个月也就几百块，说不定还能遇到不少志同道合的创业伙伴。

看一个女人，你去掉她的性价值，这个人还可以交往，那么她就是值得的人。 看一个男人，你抛开他的经济价值，你还愿意和他相处，那么他就是你要找的人。 去其色，而见其品，方为佳人,忘其财，而识其志，乃为良伴。当浮华尽褪，条件归零，我仍愿与你并肩，这才是契合。

钱志敏骗了13 万中国人，换成的比特币涨了 150 多倍，不过这笔涨幅最后可能归英国政府，跟大部分被骗的人可能都没什么关系了。 英国法院现在在定用哪国法，受害人要英国法，英国检方却站中国法。 用英国法受害人可以主张比特币本身，涨幅也算他们的，用中国法只能拿回本金和利息。 2014 到 2017 年，她通过天津蓝天格锐集资超过 400 亿元，一部分换成比特币，人逃到英国，英国警方查获 6.1 万多枚，按现价超过 50 亿美元。 她去年被判 11 年 8 个月。 约 13 万受害人里，去英国登记索赔的只有1.6 万人。

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

其实只要认认真真脚踏实地再服务社区多4-8年并让温哥华列治文（里士满）市民看到，2030年或者2034年有志者事竟成。 実のところ、真摯かつ着実にあと4〜8年地域社会への奉仕を続け、その姿をバンクーバーやリッチモンドの市民に見せ続ければ、2030年や2034年には志を成し遂げることができるでしょう。 In reality, if one simply serves the community diligently and steadfastly for another four to eight years—demonstrating this commitment to the residents of Vancouver and Richmond—success is certainly achievable by 2030 or 2034.