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奈姐！有人來委託啦 交給我吧ฅ^•ﻌ•^ฅ 畢竟我可是秘聞館的正式員工 一定能辦妥的～～～～ 奈芙爾: …… #雅珂達# #挪德卡萊# #原神#

好像大家挺喜欢这个风格的， 再来一个写实AI女生🙌 提示词：10秒横屏视频，9:16比例，手持中近景，50mm镜头，浅景深，轻微呼吸感晃动，真实皮肤纹理。演员按以下时间线完成全部表演：0-1.5秒：双脚前后错开站立，重心落于后脚。身体正对但脸向左偏约30度。双手自然垂落，左手食指不自觉地摩挲裤缝。视线放空，望向画面左侧远处。嘴唇自然闭合。无声。风吹感持续。1.5-3秒：画外男导演声“好，开始”。听到后，肩膀先微微一耸，头向右偏一下像在确认声源，再缓缓收回正面。双手手指轻轻搓一下。再把被风吹乱的头发掖到耳后，手在半空停一拍才放下。喉头可见轻轻滚动一次。无台词。3-5.5秒：慢慢把视线转向镜头，从眼角开始笑，嘴角柔和上扬，眼睛弯起。双手在身前轻轻交握，左手拇指不自觉地摩挲右手虎口。左脚向前挪了不到半步，停住。一阵风吹来，发丝贴到脸上，抬手将头发温柔地拨到一侧。第4秒，声音极轻说一句：“你别这样看着我。”说完，笑容保持，但下唇微微向内抿了一下。5.5-8秒：风持续吹，又有头发贴到脸上，但不再伸手整理。笑容依然保持着，但眼神开始空掉——不是悲伤，是笑太久之后的光慢慢弱下来。原本交握的双手渐渐松开，左手垂落到身侧，轻轻握成拳又松开。右手抬起到胸前位置，像想触碰镜头前的人，悬在半空停住，又缓缓放下去。重心从左脚退回右脚，身体微微后退半步。第7秒，声音带着一丝颤抖，说一半停住：“我真的……”后半句咽回去，没说出口。鼻翼轻轻抽动一下。喉头再滚一次。8-10秒：轻轻低一下眼，再抬眼。目光重新抬起时已经没有了刚才的情绪光，恢复到平静状态。嘴角的微笑收平。第9秒，声音恢复正常，轻而稳说一句：“我没事。”说完，微微点一下头。全程画外声音顺序：风声 → 第2秒男导演声“好，开始” → 持续风声 → 第4秒女声“你别这样看着我” → 第7秒女声“我真的……”（咽回） → 第9秒女声“我没事” → 结尾留风声收尾。不要字幕，不要水印，不要logo。

#那什么#... 说是 codex一个大bug爆了 在流式传输和自动化任务的时候，以5M/s的速度，持续往磁盘写日志。 每年大概要写640TB。要不了一年，就可以耗尽部分消费级SSD标的写入寿命。 ... Linux/Mac下直接看： $ ls -lh ~/.codex/logs_2.sqlite $ sqlite3 ~/.codex/logs_2.sqlite "SELECT level, COUNT(*) FROM logs GROUP BY level ORDER BY COUNT(*) DESC" 要是TRACE占了一大半、文件还在不停长，那就是中招了。 ... 目前止血的办法有三个，从糙到稳。 最暴力的，直接拿sqlite触发器把日志写入掐死。反正这文件里只有诊断日志，没有你的对话历史，删了、屏蔽了都不心疼： $ sqlite3 ~/.codex/logs_2.sqlite "CREATE TRIGGER IF NOT EXISTS block_log_inserts BEFORE INSERT ON logs BEGIN SELECT RAISE(IGNORE); END;" 温和一点的，把这个文件软链到内存盘（tmpfs），让它在内存里折腾，不碰你的SSD，重启自动清空： $ mv ~/.codex/logs_2.sqlite ~/.codex/logs_2.sqlite.bak $ ln -s /tmp/logs_2.sqlite ~/.codex/logs_2.sqlit 实在不想动命令行、家里又有第二块机械硬盘的，把这文件挪过去就行。 机械盘耐写，磨就磨吧。 俺的 VPS 中的查询: $ sqlite3 ~/.codex/logs_2.sqlite "SELECT level, COUNT(*) FROM logs GROUP BY level ORDER BY COUNT(*) DESC" TRACE|4330 INFO|628 DEBUG|412 WARN|3 ERROR|1 看起来主要都是 TRACE, 立即禁止了...

一个人在同一家单位，做同一个工作，且坚持十几年，需要热爱、极大的热爱。否则身体根本调动不起多巴胺。 根据多年经验我发现，长期在同一个地方做同样工作的人一般分两种：热爱的人、被碾压到眼里没光的人。 前者输出工作获得快乐，后者牺牲精神健康获得工作；其余大部分人隔几年挪地方才快乐。

刚听朋友说提交永住申请，现在等待期是1年半。想想自己当年是6个月呀…… 前几天遇到个中国人拿经营签的，和我说正在整合2个公司。一个关闭资金挪到另一个。据她说很多人都开几个公司，资金来回转悠。她本人也是2个公司拿工资，听说能节约什么。还说外国人公司可以不交所得税……听的我目瞪口呆，活该

POLO问一问大家，Fable5 50 美元你觉得贵不贵？ Anthropic 6 月 9 号把 Claude Fable5 推上线， Mythos5 共用底层，戴了安全护栏才敢公开发布。 社区都在说贵贵贵。50 美元/M 输出，刷一刷X满屏吐槽。 我敢说吐槽贵的人里，10 个有 9 个没真跑过 Fable5。 贵不贵这个判断，应该建立在它到底能干多少事的基础上，不是建立在每 M 50 美元这个数字上。Fable5 主打的卖点是任务越长越复杂，领先越明显，不是短回答更聪明。这个定位决定了，它值不值的问题，跟跑多长的任务强相关 ⭐ 我让 Hermes Agent 跑了几轮真任务，印象最深的是 code review。一坨 2000 行的 Python 单体文件，丢给 Sonnet 4.5 跟 Fable5 同一个 prompt 看差异。Sonnet 在第 12 轮反馈开始漏上下文，提的建议开始重复前面说过的点。Fable5 跑到第 18 轮还能精准引用文件第 487 行的一个 import，告诉我这个 import 在新的拆分方案里应该挪到哪里去。这种差距不是"聪明 5%"的差距，是能不能用的差距。 第二个测的是多 agent 串行。让三个 subagent 接力：第一个写 API 文档，第二个基于文档写 SDK，第三个基于 SDK 写示例代码。Sonnet 链在第二轮就出现指令漂移，第三个 subagent 完全不知道第二个为什么这么设计。Fable5 链全程稳，三个 subagent 之间引用关系清晰，最后产物不需返工。 第三个是文档综述。给 30 篇技术博客，让 AI 提炼成一篇 5000 字的综述，对引用源做交叉验证。Fable5 的引用准确率明显高于 Sonnet，幻觉少一截。 这三个 case 都是长任务加真实场景，刚好打在 Fable5 的主场。短问答、单步工具调用这种，Fable5 没比 Sonnet 强多少，甚至偶尔还慢一点。所以50 美元贵不贵的答案不是非黑即白，跑短任务，确实贵得离谱；跑长任务，省心就是省钱 🎨 Fable5 直接走 Anthropic 官方 API 用得起的人不多，ZenMux 接了限时充值返赠通道，一个账号能调 200+ 模型，不限 RPM 不限流。我没充值之前是担心被割韭菜，看完文档逻辑是真聚合不是套壳才决定试试。 Fable5 这代模型，真正变的是 AI Agent 的稳定性边界，不是单点能力。把它当 Sonnet 用，50 美元贵得你想骂人。把它当 orchestrator 用，让它跑 4 小时不掉链子，50 美元等于给团队请了一个不用交社保的高级工程师。 链接在此 想上手跑评测可以看下 ZenMux 现在 PAYG 限时返赠，充 20 美元送 10 美元、充 50 美元送 30 美元，一周内有效。一个账号跑全平台 200+ 模型，不限 RPM 不限流，跑 Fable5 长任务刚好合适。 我个人订阅的是他们 Builder 计划，20 美元月固定预算，能调 ClaudeCode / Codex / OpenClaw 这一票 Coding Agent 也能用，AI 保险赔付是加分项，真出问题不会全损。 充值活动的链接 #ClaudeFable5# #HermesAgent# #AIAgent#

Boris Cherny(Claude Code 的创始人兼负责人) @bcherny 和 Cat Wu(Claude Code 产品负责人) 复盘 Claude Code 第一年: 一年前通用版上线，第一个 demo 发到 Slack 只换来两个 emoji；现在每天有几千个自主 agent 在跑。 这一年最反直觉的转变，是 Boris 已经不直接跟 agent 说话了。 「我跟一个 loop 说话，或者跟一个 routine 说话，由它来给 Claude 发提示词，这真的很疯狂。」 他把 18 个月概括成两次平台级跃迁：第一次，人从写源代码挪到跟 agent 对话；第二次正在发生，人从跟 agent 对话再挪到跟一个 loop 对话，由它去驱动 Claude。 loop 能干到什么程度？Cat Wu 留下的一个边界 bug，当晚被「另一个 Claude」先修好了——一位同事的 routine 专盯 5 小时没人回应的 bug 报告，自动提修复、容易验证的直接合并。Boris 说 routine 现在接管了全部代码审查： · 帮你盯着每一个 PR · 手动修 CI、手动 rebase 这些，他已经很久没做了 放手让 agent 自己跑，不会更危险吗？Boris 的判断正相反。 他的原话： 「其实你根本不想读大多数这些请求，把它路由给另一个模型去做安全检查，效果好太多了。」 理由是人性：当 99% 的权限提示都无害，人读着读着眼睛就发直了，真正危险那条反而被漏掉。推给用户前，团队拿数千条执行轨迹训练分类器，再让红队对代码库做提示注入攻击，每一次成功的攻击都变成一个 eval。 那怎么让一个 agent 能无人值守一直跑？Boris 的第一原则是不纠正单次输出： 「每次 Claude 犯了错，我不会告诉 Claude 下次要怎么做不同。」 而是把解法写进 CLAUDE.md 或做成一个 skill，把同类错误从此关掉。至于上下文，他给的是一条时间线——Sonnet 3.5 要做提示词工程，Opus 4 要做上下文工程，现在的模型两者都不要： 「给它最精简的系统提示词，最少的工具，然后让模型自己搞清楚。」 被问到下一步，Boris 没有预测形态，只说 agent 会跑得更久、更自主，同时并行的数量从一个跳到几千，而协调它们的界面会和现在完全不同——「再过一年，会是一套全新的东西，如果还是这些东西，那反而令人意外」。 完整双语转录 + 章节摘要 + 字幕：

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