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让 AI 参与软件设计，难点不只在生成方案，还在避免它被前面对话带偏。Elephant-Goldfish Model 把两件事拆开：Elephant 带着项目上下文起草规格，Goldfish 在看不到早先对话的新上下文里审查假设与风险。 这套设计把“生成”和“挑错”隔离，减少上下文惯性；技能拆分、多个审查阶段，也方便按需接入不同编码助手。代价是审查依赖能创建新子代理的环境，且不能替代测试和人工判断。

终于搞明白了为什么人睡觉只会越来越晚 人体生物钟的默认周期是 24.5 小时，每天自然有惯性往后推半小时，入睡时间就这么一天天往后挪 解法是给生物钟「对时」。早期人类大部分时间在户外，天然就有这个校准。现在整天待在室内，这层调节基本断了 其实早上看日出、晚上看日落，本质就是在给神经系统对时

真人电影级科幻机甲变身短片，横屏16:9，高精度写实CG与真人皮肤质感融合。主角是一位黑发年轻成年女性，面容冷峻，身形修长，穿黑色贴身战术服。全程保持同一张脸、参考上传的图片，相同发型和身体比例。 场景是被战争摧毁的未来都市，断裂建筑、翻滚的灰黑浓烟、远处橙色爆炸、飞散火星与金属碎片。背景出现体型远大于主角的黑黄重型机甲，厚重肩甲、红色发光面罩、背部武器模块，喷射推进器穿过烟雾。 画面以冷灰蓝为主，橙色火光形成冷暖对比。金属表面有细微划痕、磨损、油污和真实反射，关节内部可见线缆、活塞、齿轮与连接件。前景人物清晰，背景有景深与空气透视。镜头运动有速度和惯性，关键装配瞬间使用短暂慢动作。 变身必须呈现实体机械装配：部件接近、对齐、滑移、翻折、嵌套、锁止，每一步都有明确的结构连接。人物动作连续，装甲贴合身体，保持机械重量感。 0—3秒： 高位俯拍，摄影机跟随黑发成年女性穿过灰色烟云向下俯冲。她穿黑色贴身战术服，头发与衣料受到气流牵引，双臂向两侧展开。数块狭长的机械装甲从四周追上她，与她保持相同下坠速度，随后分别靠近手臂、肩背和双腿。镜头沿身体运动方向推进，形成高速下坠的纵深感。 3—6秒： 切换连续的躯干近景与正面半身镜头。前臂机械护甲扣合，蓝白色能量线路逐节亮起；肩甲与胸甲展开后向内锁合；腹部层叠甲片依次收紧，腿甲包覆完成。装配时先露出复杂内构，再覆盖光滑但有磨损的枪灰黑色外甲。人物从俯冲姿态逐渐调整为直立悬空。 6—8秒： 颈部两侧蓝色发光机械结构沿下颌升起，头盔从后方包覆。镜头快速推进到眼部极近特写，金色虹膜亮起，面部两侧甲片向中央闭合。保留一瞬间能看清双眼的画面，再完成面罩封闭。头盔具有两根向上延伸的尖角，额头与面罩上有细窄的蓝白色分叉灯线。 8—10秒： 镜头后退展示完整机甲形态。人物修长地悬于空中，腰侧有长刀与刀鞘，背后柔性机械线缆随气流摆动。她身后的黑黄巨型机甲穿过浓烟，肩部武器和红色面罩清晰可见，远处爆炸亮起。 10—13秒： 人物握住刀柄，拔出长刀，蓝白色能量沿刀刃迅速点亮。她转体进入宽步战斗姿态，将长刀斜横在胸前，刀尖朝画面右上方，另一只手在身体前方保持防御姿态。摄影机降至略低机位并靠近，蓝色刀光照亮面罩、胸甲与手臂，背景巨型机甲虚化，最后停留在完整的持刀英雄构图。 装甲部件有清晰来源和运动轨迹，沿机械关节完成装配。避免液态融化、粒子烟雾替代变身、闪白跳过装配。避免脸部变化、身体比例漂移、多余手指和肢体、装甲穿模、武器突然消失、刀刃颜色串换。保持人物与背景机甲的体型差。无字幕、无文字标识、无水印。 音效设计：金属滑轨、机械卡扣、伺服电机、能源充能、推进器低频轰鸣、远处爆炸和能量刀启动声，动作节点与音效同步，无对白。

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真人电影级科幻机甲变身短片，横屏16:9，高精度写实CG与真人皮肤质感融合。主角是一位黑发年轻成年女性，面容冷峻，身形修长，穿黑色贴身战术服。全程保持同一张脸、以上传图片为参考，相同发型和身体比例。 场景是被战争摧毁的未来都市，断裂建筑、翻滚的灰黑浓烟、远处橙色爆炸、飞散火星与金属碎片。背景出现体型远大于主角的黑黄重型机甲，厚重肩甲、红色发光面罩、背部武器模块，喷射推进器穿过烟雾。 画面以冷灰蓝为主，橙色火光形成冷暖对比。金属表面有细微划痕、磨损、油污和真实反射，关节内部可见线缆、活塞、齿轮与连接件。前景人物清晰，背景有景深与空气透视。镜头运动有速度和惯性，关键装配瞬间使用短暂慢动作。 变身必须呈现实体机械装配：部件接近、对齐、滑移、翻折、嵌套、锁止，每一步都有明确的结构连接。人物动作连续，装甲贴合身体，保持机械重量感。 开场人物已处于空中下落和装甲展开的过程中，直接进入变身，不铺垫日常场景。 0—3秒： 极低机位近距离仰拍，摄影机沿人物躯干向头部移动。黑色机械内骨架沿腰腹和胸口展开，银白色胸甲从两侧翻转扣合，腹部多层甲片依次滑入。胸口蓝白色能源核心亮起，蓝色电弧沿装甲接缝短暂跳动。人物微微仰头，黑发被气流向后吹起。巨型机甲在后方烟雾中若隐若现。 3—6秒： 镜头推进至面部特写。颈部机械环上升，头盔侧板从耳后向前包覆，额甲下压，面罩分片闭合。黄色灯带逐段点亮，形成鲜明的V形发光面罩。头盔两侧具有向外伸出的尖锐机械角。后脑多根柔性机械线缆甩动，线缆上分布少量蓝色与洋红色指示灯。 6—8秒： 摄影机从正面绕到侧后方，展示头盔、肩甲和背部线缆的层次。人物在空中转体，屈起一条腿，双臂顺势调整姿态。银白外甲在橙色火光中反射，周围火星快速掠过，背景机甲的推进器喷出明亮尾焰。 8—10秒： 人物完成旋身，亮出蓝白色能量长刃。镜头迅速拉远，展示女性机甲与数台巨型重装机甲共同悬于废墟上空的全景，浓烟、爆炸和交错火线构成背景，以强烈的体型差和战场纵深收尾。

Bitwise 昨天在纽交所 Arca 推出了美国首只 NEAR 现货 ETF（代码：NRR）。 而 $NEAR 自 8 月底以来从 1.6 美元一路拉升至 5 美元上方、接近三倍的涨幅。 按照惯性，部分人的第一反应是：传统资金要进场扫货了，这是个可接追高的重磅利好。 但如果拆解这只 ETF 的实际结构和 NEAR 过去两个月的上涨逻辑，你会发现无脑 FOMO 的话极容易成为Sell the News）”的接盘方。 NRR 的落地确实打通了传统美股账户购买 NEAR 的合规渠道，并且它的结构是“现货持仓+质押”。 但通道的建立并不代表机构资金已经在排队买入。 Bitwise 为这只基金设定了 0.75% 的管理费，并计划将底层代币进行质押（当前链上收益率约 5%）。 值得注意的是，Bitwise 会抽走 33% 的质押收益来覆盖节点和托管成本，剩余的 67% 才会回馈给 ETF 份额净值。 这意味着，在看到确切的净申购数据和持仓增量之前，ETF 只是一个中性偏正的结构变化。8 月至 9 月的这波三倍涨幅，实际上已经提前透支了大部分的“过会预期”。 此外，Bitwise 在其招股书和宣传中，并没有把 NEAR 包装成单纯的“以太坊杀手”，而是将其定义为“AI 代理的结算层”。 这才是支撑 NEAR 近期估值重塑的核心基本面。 随着 NEAR Intents（跨链意图协议）的上线，其历史累计交易量已经突破 320 亿美元。市场的买盘逻辑在于： 未来的 AI 代理需要自己付款、换汇、下单，它们需要一个速度快、成本低且不绑定单一托管方的跨链清算网络，而 NEAR 正在抢占这个叙事生态位。 再说当前比较火的回购叙事。 伴随 Intents 的放量，NEAR 的代币经济学也完成了一次重构。协议年通胀上限从 5% 削减至 2.5%，并且自明年起，Intents 的手续费收入将用于在公开市场回购 NEAR。 但这套机制目前更多是“叙事锚点”，而非现实的买盘支撑。按目前约 2000 万美元量级的年化协议净收入计算，它依然无法覆盖 2.5% 通胀带来的每年约 1.5 亿美元的新增发行抛压。 价格涨得越高，实现通缩的美元门槛就越高。如果后续 Intents 的日均成交量无法维持，这套回购叙事会面临证伪风险。 小编个人认为，在短期随着之前价格爆拉和利好消息的兑现，盲目追高面临着极大的获利回吐风险。 而中长期老币新炒，叙事更新的整体玩法没变，依然看好。

AI 对于太极剑疏通气血机制的解释： 太极剑在疏通全身气血和拉伸感上比太极拳更明显，主要是因为剑作为身体的延伸，极大地增加了动作的物理力臂、改变了劲力的传导方式，并对脊椎和梢节（手脚末端）产生了更强的牵引作用。 这背后的核心原因可以拆解为以下几个维度： 1. 梢节延伸与“气血引向末端” 物理力臂变长：太极拳的动作止于指尖，而太极剑由于手中多了一柄剑，身体的力臂瞬间延长了近一米。 破除梢节淤滞：中医认为“手脚末端是气血汇聚和转换的梢节”。舞剑时，为了让劲力贯注到剑尖（如刺剑、点剑、劈剑），你的意念和劲力必须穿过手指，延伸到剑体。这种极强的“远端延伸感”能像抽水机一样，把原本容易淤滞在四肢末梢的气血迅速带动起来，促使全身气血大循环。 2. 更强烈的“骨肉分离”与肌肉拉伸 长杠杆的牵引力：由于剑自身有重量，在做“环绕、劈、挂、撩”等圆弧剑法时，剑的离心力和惯性会变成一种自然的外部牵引力。 深层筋膜拉伸：这种牵引力会顺着手指、手腕、手肘、肩膀，一路拉试到后背和腰椎。它能把平时太极拳很难完全“拔”开的深层筋膜和肌腱拉长，形成一种“骨肉分离”的对拉拔长感，所以练完后会觉得全身特别舒展、通畅。 3. 脊椎与周身关节的扭转幅度更大 “腰带剑转”的刚需：太极剑非常讲究“剑随身走，身催剑动”。为了驾驭剑的重量和长度，你的腰、胯、脊椎必须做出比练太极拳时幅度更大、角度更刁钻的拧转与吞吐（例如翻身劈剑、坐盘反撩）。 激活督脉与内脏：脊椎是督脉所在，也是神经中枢。太极剑对脊椎的大幅度的绞转和拉伸，能极大地激活背部及脊椎两侧的经络，同时对内脏起到更深层的“按摩”作用，从而让全身感觉暖热、气血充盈。 4. 意念高度集中引发的“气随心动” 器械带来的专注度：练太极拳时，手空着，意念容易散漫。但手里拿了一柄锋利的兵器，你的大脑会本能地高度集中，时刻关注剑尖的位置、角度和劲道。 意到气到：中医讲“意到则气到，气到则血行”。这种高度的意念聚焦，会让你的内气运行得更加高效、迅猛，练完后神清气爽。

高盛Rich Privorotsky：Muse只是起点，AI Agent真正要重写的是整个经济的“摩擦成本” 高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky现在关注的，已经不只是 $META 的Muse有多火。 他提出了一个更大的判断： Agentic AI正在开始消除整个经济体系里长期存在的“摩擦”，而这可能带来一次真正的生产率跃升，并形成结构性的去通胀力量。 这可能也是理解下一阶段AI行情最重要的一条线。 过去三年的AI牛市，市场主要交易的是： 训练模型 → GPU → HBM → 数据中心 → 网络 → 电力 而下一阶段，市场开始交易一个完全不同的问题： 当AI真正进入日常经济活动以后，它到底能够替人类省掉多少时间、成本和中间环节？ Muse真正改变的，不只是AI能力，而是“消费者惯性” 很多行业过去能够长期维持较高利润，并不完全因为它们的产品无法替代。 其中一个很重要的原因，是消费者嫌麻烦。 保险续费涨价了，你懒得重新比较几十家公司。 手机套餐贵了，你懒得转运营商。 酒店价格高了，你没有时间每天重新搜索。 订阅服务每个月继续扣钱，你甚至已经忘记自己还在付费。 退款需要打电话、发邮件、等待客服，很多人最后干脆放弃。 这些看似微不足道的事情，实际上构成了一个巨大的隐形经济： Consumer Inertia——消费者惯性。 过去消费者的时间有限，所以很多公司实际上可以从“麻烦”本身赚钱。 Muse这样的AI Agent正在攻击的，恰恰就是这种摩擦。 如果你的AI可以24小时替你比价、取消订阅、申请退款、重新谈账单、寻找更便宜的保险、比较酒店、订机票甚至完成支付，那么过去建立在消费者“不想折腾”之上的商业模式就可能受到压力。 AI最先消灭的，未必是某一个行业，而是“麻烦”本身。 为什么这可能带来结构性去通胀？ 想象一下，当未来几亿甚至几十亿消费者都拥有一个永远不会累、永远愿意比较价格的AI Agent，会发生什么？ 保险公司更难依赖客户懒得换公司维持高价格。 旅游平台必须证明自己的佣金真正创造价值。 长期不用的订阅可能被Agent自动取消。 零售商品的价格透明度进一步提高。 企业内部大量重复的行政、客服和后台流程也可能被自动化。 于是经济体系中大量长期存在的成本： 信息差 + 搜索成本 + 时间成本 + 人工成本 + 中间环节 都有可能被压缩。 这就是Privorotsky所说的生产率红利。 过去互联网降低的是信息传播成本。 移动互联网降低的是连接成本。 而Agentic AI下一步可能降低的是： 行动成本。 这可能比单纯推出一个更聪明的大模型，对整个经济的影响更加深远。 所以AI行情可能开始从“卖铲子”走向“生产率革命” 第一阶段的赢家其实非常容易理解。 $NVDA、$AMD、$TSM、$AVGO，以及HBM、网络、光通信、服务器、数据中心和电力基础设施。 因为无论最后哪一个AI模型胜出，都必须先购买算力。 但Agent时代真正有意思的地方，是AI创造的价值可能开始从基础设施向整个经济扩散。 企业可以减少后台人工成本。 客服效率提高。 营销变得更加精准。 库存管理改善。 软件开发周期缩短。 采购和供应链流程自动化。 消费者寻找商品和服务的成本下降。 当这些效率提升逐渐进入企业利润表以后，AI的赢家就不一定永远只集中在半导体。 第一阶段赚的是“建设AI”的钱。 第二阶段赚的可能是“使用AI提高生产率”的钱。 这两轮行情的受益公司可能完全不同。 CPU为什么突然成为Agentic AI的重要交易方向？ 这一点也值得特别关注。 过去生成式AI最重要的硬件交易是GPU，因为训练和大规模模型推理高度依赖GPU。 但Agent并不是简单回答一个问题。 它需要打开浏览器、运行操作系统、调用API、处理文件、管理数据库、执行代码、安排任务，甚至同时运行多个Sub-Agent。 这意味着Agent时代增加的不只是模型推理负载。 它还增加了大量传统计算工作负载。 所以市场近期开始重新关注CPU以及整个服务器基础设施。 如果未来不是几百万人偶尔问AI一个问题，而是几亿个Agent每天在后台连续工作几个小时，那么计算需求的结构本身都会发生变化。 这也是为什么现在不能再简单用： “AI = GPU” 来理解整个产业链。 未来更完整的公式可能是： AI Agent = GPU + CPU + Memory + Storage + Networking + Power Agent运行时间越长，需要调用的工具越多，整个数据中心被消耗的资源也就越多。 但市场现在仍然处于非常早期的定价阶段 目前指数很强，但市场宽度并不好。 大量资金依然高度集中在AI和少数大型科技公司。 所以现在看到的更像是三个阶段： 第一阶段：AI基础设施重新定价。 GPU、HBM、网络、数据中心、电力率先上涨。 第二阶段：Agent平台重新定价。 $META 的Muse只是最近最明显的案例之一。 第三阶段：整个经济的生产率重新定价。 如果Agent真正大规模进入企业和消费者生活，受益范围才可能从科技行业逐渐扩散到更广泛的权益市场。 而现在，我们可能刚刚站在第二阶段的入口。 这也是为什么高盛交易台对大盘仍然保持积极观察 Privorotsky的另一个核心观点是，目前市场并不是毫无风险。 季节性仍然存在。 实际利率仍然偏高。 地缘政治风险没有消失。 市场宽度也并不理想。 但另一方面，投资者对这些问题已经非常警惕，仓位和情绪本身并没有进入极端乐观状态。 因此他认为，市场仍存在进一步向上突破的空间。 这里真正值得注意的，不是简单地说“美股一定继续涨”。 而是： 如果Agentic AI开始被市场从一个科技产品故事，重新理解成一场生产率革命，那么它能够支撑的估值范围，就不一定只局限在几家AI芯片公司。 这可能才是下一轮行情真正值得观察的变化。 过去三年，我们一直在问： 谁能提供AI需要的算力？ 接下来市场可能开始问： 谁能够利用AI，把自己的收入增长得更快、成本降得更低、利润率做得更高？ 而再往后，还有一个更大的问题： 如果Muse只是第一批真正进入大众市场的Agent，当几十亿个AI Agent每天替人类工作、购物、谈价格、管理订阅和完成交易时，今天哪些行业看起来稳定的利润，其实只是建立在“人类嫌麻烦”这件事上？

柜台内具体操作步骤： 1.先执行交易，代码：8003319（申请预选卡号），此时需提供产品代码（部分地区支持产品名称搜索）用以查询系统内可选卡号 2.随后完成8003320（分配预选卡号到网点） 3.输入8103102，进行开非预制卡即可，此时应不触发任何集中授权。 若不进行前置步骤而直接进行8103102，将跳转集中授权，客户登记不达标的情况下将会被拒绝。 请注意：由于此流程一般为客户等级达标客户所使用，若您客户等级不达标而请求柜面进行此操作，有极大概率由于网点惯性思维被拒绝，请自行与网点沟通进行妥善处理并要求请求向上级查询相关信息（总行已下发选号标准流程信息），切勿引发争端。