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★*… ━━━━━━ …*★ 11/14(金)よる11:15 #恋する警護24時# 第5話 ★*… ━━━━━━ …*★ 久我一刀（#夏生大湖）に”ラクダ”の疑惑が浮上するが、本人はきっぱり否定。# 北沢辰之助（#岩本照）は信じる姿勢を見せるも、疑念は拭えず…。#   そんな中、辰之助たち警護チームは高級ブランドが主催するイベントで警護を担うことに。 辰之助たちは厳戒態勢で任務に就くが、和江社長（#松下由樹）のすぐそばで盗難事件が発生してしまい…#!?   一方、辰之助と留学中の岸村里夏（#白石麻衣）の恋を見守りながら応援する原湊（##藤原丈一郎）は、# 三雲千早（#成海璃子）の異変に気づく。# これまで辰之助と対立ばかりしていた千早の態度に変化が生じ…!? #恋警護2# #北沢辰之助# #岸村里夏# #SnowMan# #考察系アクションラブコメディ# #任務なので#

★*… ━━━━━━ …*★ 11/7(金)よる11:15 #恋する警護24時# 第4話 ★*… ━━━━━━ …*★ 五十嵐聖（#大地伸永）に起きた事態に、# 北沢辰之助（#岩本照）たち警護チームに激震が走る。# 真相を追いたい気持ちを抱えつつも、事態の行方を見守ることに…。 そんな中、岸村里夏（#白石麻衣）の上司・矢吹賢治（##小野武彦）から高価な骨董品の警護依頼が！# 息子の宮園勇吾（#オラキオ）が狙っているという。# 兄・宮園賢吾（#柏原収史）の希望で法律事務所で保菅する任務に就くことに。# 交替制で任務にあたる中、 辰之助と三雲千早（#成海璃子）が休憩中に偶然接近していたところに里夏が現れて…#!? #恋警護2# #北沢辰之助# #岸村里夏# #SnowMan# #考察系アクションラブコメディ# #任務なので#

★*… ━━━━━━ …*★ 10/31(金)よる11:15 #恋する警護24時# 第3話 ★*… ━━━━━━ …*★ 北沢辰之助（#岩本照）たちの警護を振り切り、五十嵐聖（##大地伸永）が逃走。# この一件をきっかけに三雲千早（#成海璃子）がリーダーとなり、辰之助は五十嵐の警護から外れることになる。# そんな辰之助の新たな任務は、 小学生の女の子・高宮杏（#小井圡菫玲）の警護。# さらに、遠距離恋愛中の岸村里夏（#白石麻衣）とは# ビデオ通話で関係を深めているものの、 千早を褒めたことで里夏が不機嫌に!? #恋警護2# #北沢辰之助# #岸村里夏# #SnowMan# #考察系アクションラブコメディ# #任務なので#

*:;:*┈┈┈FIREBIRD┈┈┈┈*:;:* #シンデレラファイトシーズン4# *:;:*┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈┈*:;:* ／ 👠 本日6/27(金)17時より生配信！ ゲスト｜東城りおプロ ＼ ┊Best32 GroupB ♯1┊ 東 ▋鈴木桃子 @momokonyanko_ 南 ▋安藤りな @rinatanxx 西 ▋大川佳弥乃 @25Okw 北 ▋高島芽衣 @tamtak316 ┊Best32 GroupB ♯2┊ 東 ▋西川莉子 @ri_x615 南 ▋小條薫 @kjkr_rmu 西 ▋成海有紗 @ari_mj_ 北 ▋川嶋美晴 @kawachimachan

夏天开始的关键词都有哪些？大概是阳光突然有了重量，晴朗变得理直气壮；是荷田里那朵花苞终于憋不住，草原上的风把整片草甸吹成起伏的海；是沛雨来得急去得也快，空气里那股泥土味还没散尽，太阳又笑嘻嘻地出来…… 你的夏天关键词有哪些？欢迎在评论区分享。

总结一下: 中国人能用的U出金成法币的几个合规渠道. 我都亲测可行过 以下指的都是USDC出金成美元到本人名下的香港的天星(大象)银行. 币安: 25固定美元一笔 + 少量磨损( 1W USDC 兑换成 9998.5 USD , 这里雁过拔毛我很不爽). 出金 3万美元, 顺利到账. Backpack: (0-50美元) 新账户可以免费出金一笔, 质押200U左右的BP代币 升级VIP, 可以再免费出金一笔. 转账结束后马上可以解除质押, 7天后解冻,再卖掉. 出金 5万美元 和 7万美元(第二笔), 均顺利到账. 第三笔开始50美元起.. 不划算了. 汇率是 USDC 美元 1:1 以前是每个月都免费一次. 可惜了. 最佳出金渠道就此陨落. Kraken/海妖 13美元 一笔. USDC,美元 1:1 出金1W美元, 顺利到账. (没有中转行费用). 不敢走多了, Kraken风控臭名昭著. OSL Global (香港持牌交易所) 注意是 Global站, 不是HK本地站. 15美元, USDC 美元1:1. 1W美元顺利到账. Etherfi (这两天有人跟发现个宝贝了似的) 法币出入金费用都是20美元 加上0.12%..按照百分比收费的,仅此一家. 谁爱去谁去吧. 朋友尝试了6千美元,顺利到账. ----------------------------------------------------- 关于兑换成人民币: 1. 1.5万美元然后我从大象银行直接汇入到内地的中国银行本人名下了, 然后中行官方汇率兑换成RMB, 没遇到任何问题.. 目的写的是生活费. (不知道那些走海妖 + 英镑/欧元 + ifast + 支付宝的人是啥目的. 外汇两次了, 磨损1.5%左右) 2. 1万美元从大象银行 走 微信渠道入账, 也没问题. 秒到. 汇率稍微差点. 官方当时 6.72x, 我是走的6.71x. 磨损0.4%左右. 当然,不急的话, 我建议还是等等, 一般来说两三个月内就会出现一次大涨或者大跌的行情, 那个时候U价就会回升. 上一次是8月23日, . 币安C2C U价 7.23x,和美元汇率 7.23x相差无几.我当时还发帖说了告诉大家赶快出金.. 少量生活费目的的话, 就走 Plasma或者Etherfi之类的U卡, 扣掉磨损后还有1.5%返现. 还有个方法就是走 Backpack-->美元出金到香港银行---> IBKR换成离岸人民币--> 汇丰Pulse卡, 大额的话,这条路径磨损几乎为0, 比中行汇率都还要好. 然后Pulse绑定云闪付, 大到买车, 小到水电费, 都可以用来刷, 还有4%左右返现.. 这个要抓紧了, 估计过不了一个月羊就被薅秃了. ------------------------------------------ 你问我为啥要出金? 我在盈透(IBKR)/嘉信(Charls Swab) 买1年美元国债都有4.4%年化了. 买SGOV ETF (理解为美版余额宝, 活期) 有4.0% Pendle 上的 sUSDS, sUSDe 啥的, 收益5.1%-5.3%... 币安活期USDC/USDT 2.5%左右年化. Gate交易所(偷了用户170万美元那个) 30天定期 USDT 3.9% 一边是美国政府背书, 一边是三天两头被黑客攻击TMD提心吊胆的玩意, 怎么比啊? (真要行情回来了, 你把钱从美国券商提出来, 再走香港银行反向一次进入Backpack/币安/海妖等等, 换成 USDC. 磨损也就 30-50美元一次) 建议收藏.

清迈有家料理熟成安达曼海鱼的餐馆，今天和太太绕过大半个城市，来吃中秋节晚餐。 熟成牛肉很常见，但海鱼用干式熟成（Dry-aged）的方法处理，以前只知道常见于日式的寿司或鱼生，确实很少出现在泰式料理当中。 泰国南方真正靠近安达曼海和泰国湾的地方，鱼料理确实有过人之处；但在清迈，海鲜与海鱼比较少见，做得好的更是堪称稀有。 这次探店则是很大的收获：点了盐烤过的干式熟成红笛鲷，风味十足，肉质细嫩紧实。菜单上有十种海鱼可选，让人不免很想找机会遍历一下。

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？ 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。