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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#

我觉得把大资金挪去炒美股、韩股甚至是A股是没毛病的 但一定要留一部分资金在场内，两个原因： 1/ Crypto也是承接流动性外溢的一环，优先级甚至高于很多传统赛道的标的 2/ 如果Crypto 有下一轮，就算你只留一小部分资金，行情来了你也可以炒成大资金，2019年、2022年底、2024年下半年都是这种情况 一定要留在牌桌上，保持对市场的感知

今天看炒股群里群魔乱舞个个跟范进中举似的，随手去打开看了一下自己的富途牛牛， 之前跟Fiona抄的 $MU 美光差不多翻倍，好像还行啊。 看来还可以再挪点生息的U过去玩玩，美股真的属于没怎么管躺着等它自己动就行。 不过说起波动性，我觉得还是币圈更好玩更刺激点，比如今天睡醒的糖豆是 $Skyai 给的，说到以小博大币圈还是No. 1。 在哪里赚钱没有高低贵贱之分，只有自己适不适合那个地方的版本，自己的认知，信息渠道，资源，资金能不能让你持续赚到钱，舒服的赚到钱。 我会炒美股，但我不会离开币圈，也不会放下碗骂娘，陪着行业继续成长就好了。

AI Coding 时代，好的编程习惯仍然重要 最近做一个 Agent benchmark，发现不能简单地用开发者视角来评估一个编程任务对 AI 的复杂度。 比如一个重构任务：把一个几千行的大文件，按功能拆成十多个小模块。 这个任务对开发者来说其实不算难，主要工作就是移动代码、整理 imports、编译验证，新手也能搞定。 所以想着用一个简单的任务来做一下 benchmark，结果却出乎意料。 Claude Code 判断这个任务比较大，尝试拆了一部分，提了个 PR 写了 Future work 打算分步来。 我自己的 Agent 是“硬上”，往完整拆分的方向推进了更多，但代价也很明显：Token 消耗是 Claude 的几十倍，后面大量时间都花在反复读文件、修编译错误、再读文件、再修错误上。 这让我意识到，人觉得简单的任务，对 Agent 不一定简单。 对人来说，这类重构很多时候就是“把这一段挪过去”。但对 Agent 来说，它要先分批读大文件，记住哪些函数和哪些测试有关，再生成一堆跨文件修改，最后通过编译错误一点点补洞。看起来像机械活，实际变成了一个高 Token、高状态管理成本的任务。 前一段时间看到有人说，AI Coding 时代，拆分模块这些编程原则没那么重要了，反正人也不看代码。现在看，我不太同意。模块边界清楚、文件粒度合适、依赖关系简单，不只是方便人读，也是在帮 Agent 降低任务复杂度。 从另一个角度看，现在 Agent 的读文件和改文件工具，对这种重构也不太顺手。 Coding Agent 改文件，主要还是文本替换。比如 Claude Code 常见的是 old_string / new_string 模式：先给出一段旧文本，再替换成新文本。Codex 常用的是 apply_patch：生成一个类似 git diff 的 patch，表达把旧的内容替换成新的。它们都适合小范围修改，但如果要删除一大段旧代码，或者把一批函数挪到别的文件，模型往往还是要先把原始内容读进上下文，再生成一大段替换或 diff。 所以我后来给 Agent 一个提示，让它先用脚本、sed、perl 这类工具把大文件粗拆开，直接把旧内容删掉，写到新文件中，然后再逐个慢慢修，它的完成度确实高了许多。Agent 默认不会这样做，主要是因为系统提示词里会强烈要求 Agent 用内置工具修改文件，而不是命令行工具。 再往前想一步，Coding Agent 可能还需要更高级的编辑工具。不是只给它一个“替换文本”的接口，而是先通过 parser、LSP 或 compiler 建立代码结构，让 Agent 可以像 IDE 一样做重构：移动函数，删除 impl block，整理 imports。不知道是否有朋友做这方面的尝试。 总的来说，即便是 AI Coding 时代，好的编程习惯还是有价值的。尽量在早期通过 harness engineering，把好的编程习惯变成 Agent 的默认工作方式，比后来再重构的成本要小很多。

伊朗正通过威胁打击沙特 Yanbu 管道、阿联酋 Fujairah 终端及全面封锁 Bab el-Mandeb 航道，将全球 32% 的石油供应置于断供风险之下。这种规模的物理供给中断将直接将地缘风险重新定价进油市与通胀预期。 当原油、利率与避险资金开始因供应中断而重新挪位，全球能源储备与替代航线的吞吐能力，能否撑过封锁发生后的第一个月？