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【蒋介石最大的错误不是失 去大陆退守台湾，而是犯了 两个连老祖宗都不会原谅的 错误！】 很多人提起蒋介石，第一反 应就是他丢了大陆，最后退 守台湾，觉得这是他一生最 大的败笔！但今天我要跟大 家说的是，战场输赢是一时 的，真正让他被钉在历史耻 辱柱上、连老祖宗都不能原 谅的，是两件触碰国家底 线、践踏民族尊严的事。 【第一件：主动放弃外蒙 古，整整156万平方公里，相 当于现在国土面积的六分之 一。】很多人以为这是被大 国逼的，但咱们得把话说透 ——从清朝到北洋政府，无论 多弱，没有任何一个政权敢 在正式文书上承认外蒙独 立。为什么？因为“寸土必争” 不只是情感问题，更是政权 合法性的根基。你连国土都 可以签字送人，那你还凭什 么代表这个民族？1945年， 《雅尔塔协定》里美苏英确 实拿中国利益做交易，但蒋 介石的选择才是关键。他怕 什么？怕苏联支持共产党。 所以斯大林一摊牌——“不承 认外蒙古独立，我就不出兵 打日本”——蒋介石几乎没有 犹豫，就指示宋子文去谈。 他的算盘打得精：只要苏联 不帮共产党，外蒙古我可以 认。当时的外长宋子文都知 道这是千古骂名，宁愿辞职 也不签字，最后是王世杰背 了锅。蒋介石事后辩解，说 外蒙早就独立了，他只是承 认现实。家人们，这种话术 我们今天要看得懂——这不是 承认现实，这是用“现实”为自 己的选择开脱。真正的政治 人物面对既成事实，可以选 择抗争、拖延、博弈，而他 选择了最省事的那条路：签 字。【第二件更让人寒心： 主动放弃日本的战争赔 款。】抗日战争14年，3500 万同胞伤亡，直接经济损失 超过1000亿美元。按照《波 茨坦公告》，战败国日本必 须赔偿，这是国际法理，也 是民族正义。1946年，国民 政府本来提了500亿美元的索 赔方案，但蒋介石的心思很 快全放在了内战上。等到 1949年退守台湾后，为了换 取日本承认他的台湾当局， 他主动放弃了这笔赔款。 1952年，蒋介石当局与日本 签和约，明确自动放弃所有 战争赔偿权利，连“赔偿”两个 字都不敢提。家人们，你细 品——放弃外蒙古还可以说是 被大国博弈裹挟，但放弃赔 款，完全是主动投喂。你拿 几千万同胞的血泪去做政治 筹码，换来的不是国家利 益，而是对自己流亡政权的 “承认”。这意味着什么？意味 着在他眼里，政权的存活高 于民族的尊严，个人的政治 延续高于历史的公义。老祖 宗说“有仇必报”，不是让你睚 眦必报，而是说血债不能轻 易勾销。你一签字，那些牺 牲的人、那些破碎的家庭， 他们的正义谁来讨？【把这 两件事放在一起看，你会发 现一个更深的逻辑：】蒋介 石从头到尾，都把国家领 土、民族血债，当成了自己 争夺权力、维持统治的筹 码。放弃外蒙古，是为了换 苏联不帮共产党；放弃赔 款，是为了换日本支持他的 台湾当局。这不是战略失 误，这是政治伦理的彻底崩 塌。他把“反攻大陆”的政治幻 想，凌驾在了中华民族的整 体利益之上。更值得深思的 是，这两件事有一个共同 点：都是在政权面临生存危 机时做出的选择。换句话 说，当一个人的权力受到威 胁，他最先牺牲的，往往就 是国家的利益。这个教训， 比任何一场战争的胜负都更 沉重。今天我们回头看，不 是为了翻旧账，而是为了记 住一个道理：一个国家最危 险的时候，往往不是外敌最 强的时候，而是主事者把个 人利益摆在民族利益之上的 时候。

在我刚入社会的时候，去了一些赚快钱的场合。 很低廉又不查年纪的小地方，小姐妹偷偷给我指角落里正抽着烟打电话谈天说地的大姐姐，说她有车有房存了几百个儿子有前夫定期付抚养费。 那时我很惊讶，我仔细打量看她眼尾的细纹，看她疲惫的神态。 我不明白，都那么有钱了，干嘛还要做这一行呢？ 明明已经财富自由了呀，何必如此低人一等这么伤害自己的身体精神呢。 很长一段时间我都不懂，我天真憧憬着那些成功案例，完全忽略了数不清的被叠加在金字塔底部的一群人。 似乎从未曾设想最糟糕的结果，想当然以为我也会成功。 仿佛只需要我不知廉耻，好像只需要我脱掉长衫，财富便唾手可得。 如此天真，如此愚钝。 有人问我，你下海的时候怎么不想想怎么上岸呢？说现在已经晚了。 老实说，在我祈求饱饭和居住地时，名声和未来一文不值。 当我从生存囚笼挣扎起身时，发现跪久了确实麻木了。 有人说，你说的好像只有下海一条路一样，有很多种赚钱的方法，你的存在就是带坏别人。 我不想倾诉过去了，很没意义。如果羡慕这种生活，那么我诚心希望多去看看其他人生。 趁还没有湿掉鞋子。 我跟朋友讲，我不知道我想要什么。我说我们明明不穷了，为什么还这么紧巴巴的抠搜生活呢？ 她说，我们赚的是快钱，但我们拥有的太少了，我们拼尽全力也达不到别人的起点。 我无力辩驳，我看过许许多多的人生，人经不起比较，可我们总是往上看又够不到。 知足者贫贱亦乐，不知足者富贵亦忧。 我不清楚多少才足够，曾经我为自己设定目标，认为到达哪种成就就可以获得真正的自由。 利率在狂降、楼市在崩塌、实体店十店九空……一些前辈们的成功经验似乎失效了，不再具有可复制性。 之前有同行在里边结识仍在工作的老前辈，说她有多少多少钱大平层开路虎还在做xx价的低价单并乐此不疲。 也有相关工作人员跟我分享说我有同行被劫财杀害，查流水账单发现收入不菲，年纪将近50。 我讶异，青春饭能吃这么久吗？ 无非是两千还是两百的区别罢了，大多男人嘛，不咋挑的。 似乎比码农花期还久？好地狱的笑话。 朋友喊我去某超一线，说下个月30档就都没有了，最好趁着还没6月赶紧去面试，因为大学生毕业会冲击市场。 我很无奈，照照镜子，感觉领队敢通过我他就会跟着一起被客人打出包厢。 很有意思，我现在可以回答恐龙灭绝问题了。 人就是反复横跳又矛盾，我偶尔觉得我不值谁值我简直美爆了，偶尔意识清醒又震惊我这逼样的都能吃上饱饭大伙儿也太不挑了。 我好像明白一些原因了，阈值是不断提高的，而不管是什么工作，一旦长久待在同种环境中想脱离都需要勇气调整和适应。 对于很多人来说，就在舒适区待着，不要去想任何容易陷入虚无主义的问题，就只是活着，程序就正常运行。 哪怕在别人眼中有点匪夷所思，但一直以来不都是这么过的吗？那就凑合过吧。 最近发生了很多难以启齿的事情，我隐晦流露出一丝我的痛苦，被批判为赋新词强说愁。 算啦，人活的是啥呢？ 如果现在不幸福的话，等未来变成现在照样不会幸福的。 小时候在QQ空间刷到那个蜘蛛和甘草甘露的故事，从小到大我一直想我就要我想要的，我将做出跟蜘蛛一样的选择，即便没有后悔的余地。 不想上升到人生高度问题了，文字是巧言令色的。 言语可以轻松将问题降维，但深陷其中是任何人无法设身处地的。

不知大家是否有这样的一个问题，我们在努力追赶AI的脚步，却始终跟不上它的进化速度。 这不是玩笑。今年AI迭代有多快，看看前段时间还火爆的龙虾现在几乎没人提了，就知道答案了。我们好不容易搭好一个Agent，转眼就被更强的新版本取代。你是不是又要去换一个？不换的话你的效率产出不如人家，换的话又浪费大量的时间以及金钱，左右为男。 我自己也在研究AI新手该怎么入门。网上教程五花八门，每个都试一遍成本不低。作为小白，也不想跑太多复杂任务，花那么多也不太值得，而且也不知道花了钱以后能不能达到自己想要的结果。更让人焦虑的是，模型更新太快，你这边还没搞明白，新模型又出来了，感觉白忙一场。 这俩天看到一个文章，有一句话特别好：不是模型越能干，用户就越轻松；反倒是因为模型越强，AI 能做的事情更多，高级用法也就越复杂了。 现在我就是这样想的，现在AI的使用门槛其实越来越高。大多数人还停留在用豆包做题、问简单问题的阶段，没能把AI当成真正的生产力。就是因为门槛太高了，把绝大多数人都挡在了门外，我感觉后面这种差距会越来越大，因为AI可以当几个人、几十个人来使用，会用善用AI的人以一当百了，你还在一个人战斗...想想就可怕。 所以我最近一直在找一个真正好用易上手的AI工具，还真发现了一个不错的产品，就是意图龙头 @dappOS_com 新推出的一个AI产品 xBubble ，它完美的解决了我前面所说的上手难的问题，它用AI学习AI，然后再用AI使用AI。听起来是不是很抽象？那就对了，只有天马行空的产品才是好产品。 @xBubble_ai ，一款低提示率的 AI 代理，可将简短的请求转化为最终成果。用人话说就是我们要生成一个比较复杂的图或问题，只需要一个简单的提示词，它就能根据这个提示词，给你生成一个质量不错、能直接拿来用的结果，比绝大多数的AI都简单实用。 很多人这时候就会问了，为什么能达到这种效果？其实挺简单，它就靠两个协同工作的系统，Bubble Pilot 和 Bubble Engine 。 Bubble Engine 就是AI学习AI，它就是不停地让AI自己写 AI、自己测AI、自己挑最好的AI方案，然后选出一个最优的方案固化成一个能重复利用的标准操作流程（SOP）,相当于你玩游戏获得的大招技能一样，可以一直用，这么说应该懂了吧？然后技能不是只能获得一个，它能获得多个大招，专门针对不同的场景。 Bubble Pilot 就是AI替用户使用AI。比如说你提出一个问题，它会跟据这个问题去找大招，也就是SOP，给你这个问题的最优方案。如果没有匹配的大招，它就会用通用 Agent 给你解决方案，然后记录下来这个问题，让 Bubble Engine 抓紧研究大招~ 总体下来就是 Engine 负责后台建设，Pilot 负责前台执行，分工明确干活不累！随着Engine构建的 SOP越来越多，Pilot就能将更多请求都转到更快更好的路径，性能也就更好，形成了一个能无限检索的正循环，你就说这强不强吧! 使用也超级简单，有两种模式：分别是Bubble Computer 和 Bubble Personal。 - Bubble Computer 是 xBubble 的端到端项目工作空间，Bubble Pilot 检测到多步骤的任务就会路由到这，沙箱环境自动启动，自动选择合适的模型和技能，一次性完成交付从研究到交付的完整流程。云端大工厂，一条龙交付！ - Bubble Personal 是一个本地环境模式，这个相当于现在市场上的AI助手吧，可以帮你完成一些自动化任务，安全隔离还是做的挺不错的，本地计算机上不安装任何软件、不修改系统环境，安全级别很高。 这才是我最想要的AI工具，让我这种小白也能使用的AI工具才是大众最想要的，而不是那种入门难，有各种门槛需要各种专业化技能才能使用的AI，未来的大方向不应该是把工具做得越来越复杂才对，应该是让AI学习AI，然后再用AI使用AI！

德州仪器（$TXN）第一季度财报，全面超预期： 每股收益（EPS）：1.68美元（预期1.38美元） 营收：48.3亿美元（预期45.3亿美元） 营业利润：18.1亿美元（预期15.4亿美元） 自由现金流：14.0亿美元（预期12.0亿美元） 资本支出（CapEx）：6.76亿美元（预期6.899亿美元） 模拟芯片收入：39.2亿美元（预期36.8亿美元） 业绩指引（Q2）： 预计每股收益（EPS）：1.77–2.05美元 预计营收：50.0亿–54.0亿美元 连最关键的模拟业务也明显好于市场此前的悲观判断。 财报释放了三个更重要的信号。 第一，模拟芯片行业的库存周期已经接近结束，整个板块有被重新估值的基础。 第二，工业需求比市场预期更强，全球制造并没有想象中那么疲弱。 第三，TXN在周期底部依然维持较强盈利能力，说明它不是简单的周期公司，而是具备结构性优势的长期赢家。 在这次AI周期中，需求传导路径是从算力延伸到电源、再到模拟和功率器件。 TXN正处在这条链条的中下游。当AI投资持续扩大时，这部分需求会逐步显现出来，而且往往滞后但更稳定。 免责声明：本人持有文章提及股票，观点充满偏见，非投资建议dyor

AI Agent 要变强，有两条完全不同的路。 一条是 Skill，也就是给自己装技能，把新能力直接塞进脑子里。 另一条是 SubAgent，就像派小弟去干活，自己只看汇报。 这两条路听起来都能让 Agent 更厉害，但适用的场景还是有所不同，用错了的话，你的 Agent 可能反而会越用越慢、越用越乱。 Skills，就像是给主 Agent 装插件。 比如你的 Agent 原本只会聊天，现在你想让它能写 PPT。Skills 的做法是：把写 PPT 的能力说明、工具调用方式、注意事项，全都塞进主 Agent 的上下文中。主 Agent 通过上下文学会了这项技能，它可以自己来写 PPT。 第二种叫 SubAgent，就像是委托外包。 同样是写 PPT，SubAgent 的做法是：主 Agent 把任务派给一个专门写 PPT 的 SubAgent，SubAgent 独立完成后把结果交回来。主 Agent 全程不参与具体执行，只负责派活和验收。 一个是内化能力，一个是外包能力。听起来都能搞定任务，区别在哪？ 区别在上下文管理，上下文就是 AI 的记忆。 你可以把 AI 的上下文想象成一张工作桌。桌子大小是固定的，你放的东西越多，就越难找到需要的那份文件。这就是上下文容量的问题。 Skills 模式下，所有能力说明都铺在同一张桌上。好处是信息互通，主 Agent 能看到所有中间结果，推理过程连贯。坏处是桌子很快就乱了，Prompt 越来越长，能力之间可能打架，AI 开始犯糊涂。 SubAgent 模式下，SubAgent 在另一张桌子上干活。干完把结果递过来，过程中产生的草稿、中间文件全留在那边。主 Agent 的桌面保持干净。代价是信息传递要设计好，不然关键信息可能在交接时丢了。 这就是上下文污染问题，这里的污染不是夸张的比喻，是真实的工程瓶颈。 什么时候用哪种？ 判断标准其实很简单：子任务有多复杂，以及你需不需要完成任务过程中产生的信息。 Skills 适合的场景：任务本身不太复杂，或者你需要主 Agent 全程掌控。 比如让 Agent 充当入口路由，根据用户请求加载不同的“场景模式”，像进入 YouTube 总结模式、进入写报告模式。这时候 Skills 的懒加载特性很香：先只加载能力名字和简介，真正要用时才加载完整说明。不像 MCP 那样一股脑把所有工具的详细文档全塞进上下文。 SubAgent 适合的场景：子任务很重、很耗时、中间过程很啰嗦。 最典型的例子是浏览器调试工具。Chrome DevTools 的 MCP 功能很强，但工具说明太臃肿，放进主 Agent 会严重占用上下文。把它封装成 SubAgent，你只需要说“去查日志、截图、分析一下”，它跑完把分析结论递回来。中间那些截图、DOM 树、网络请求细节，全都留在 SubAgent 那边，不污染主 Agent 的上下文。 进阶玩法 有意思的是，Skills 和 SubAgent 这两种模式可以结合。这技巧是从 @yan5xu 那里学来的（ 第一种思路叫“先展开再压缩”。 打个比方：你开了一个两小时的头脑风暴会，白板上写满了草稿、争论、被否决的方案。但最后写进会议纪要的只有三条结论。那些中间过程对得出结论很重要，但对后续执行的人来说是噪音。 Agent 也可以这样操作。主 Agent 发现需要某个 Skill，加载进来，一通操作拿到结果。然后把从“加载 Skill”到“拿到结果”这整段过程折叠掉，只保留最终结论。对后续推理来说，就像开了一个会但只留下了会议纪要。 第二种思路是用文件系统做“中转站”。 想象你管理一个外包团队。你不会把所有需求细节都塞进一条微信消息里，而是说“需求文档在这个链接，去看”。外包团队交付时也不会把源码复制粘贴给你，而是说“代码在这个仓库，部署文档在这里”。 Agent 之间也可以这样协作。主 Agent 委托任务时，不把冗长的背景资料直接写进指令，而是存成文档，只传一个地址。SubAgent 返回时也一样：交付一个简短的状态摘要——“完成了/卡住了/需要你决策”——加一个详细记录的文档地址。主 Agent 根据情况决定要不要点进去看细节。这样双方的上下文都保持精简。 第三种是 Claude Code 里的实战技巧。 上下文快见底时，让 Claude 把当前完成的工作总结成一份文档。然后用 rewind 功能回滚到任务开始前的状态，告诉它：“这件事我已经做完了，记录在这个文件里。” 相当于什么？相当于你跑了一场马拉松，快到终点时发现体力不支。于是你把已经跑过的路线画成地图存档，然后“瞬移”回起点，精力充沛地说“我知道怎么走了，地图在这”。上下文被清空了，但成果保留了下来。用这个方法能在上下文耗尽前抢救一把。 最后 Agent 的竞争正在从“能调用多少工具”转向“怎么优雅地管理这些工具”。 很多人追逐最新的 Agent 框架、最花哨的能力扩展，却忽略了最基础的问题：AI 的工作记忆是有限的，你怎么组织它，决定了它能做多复杂的事。Skills 和 SubAgent 不是非此即彼的选择，而是两种工具，用对场景才能发挥价值。 说到底，Agent 架构设计和软件架构设计还是有很多相通之处。 是把逻辑写在一个巨型函数里，还是拆成模块化的微服务？ 是共享全局变量图省事，还是严格隔离状态保持干净？ 这些老问题换了个皮，又回来了。

在日本做了几年独立 AI 工程师,聊几个只有真正在这里干过才知道的事。不是签证、收入、市场分析那些,是日常工作里那些不会出现在任何攻略帖里的细节。 第一个没人告诉你的事:在日本,中国人做 AI 有一个非常奇怪的信用加成。 日本企业对"AI"这件事的认知来源主要是两个:美国和中国。美国代表前沿(OpenAI、Anthropic、Google),中国代表速度(DeepSeek、千问、字节)。你是中国人,天然被归到"速度快、实战经验丰富、见过大场面"这个认知框里。 日本本土的 AI 工程师大多数是从学术界转过来的,理论功底扎实,但生产部署经验偏弱。你跟日本客户说"我在中国的互联网公司做过日均千万级 DAU 的数据系统",他们的反应不是"哦",是"えー、すごいですね(哇好厉害)"。因为日本本土很少有这种体量的实战场景。 这个加成不是永久的,干砸一个项目就没了。但它给了你一个很好的开局:第一次见面时,客户对你的预期天然比对一个日本本地工程师高半格。 第二个没人告诉你的事:日本客户最怕的不是你技术不行,是你"突然消失"。 在日本商业文化里,"飞ぶ"(消失/跑路)是对合作关系最大的恐惧。他们之前遇到过的外国 freelancer 里,有人项目做到一半签证到期走了,有人拿了预付款之后联系不上了,有人说好的交付日期突然说"还需要两周"然后反复延期。 所以日本客户考察你的第一优先级不是"你有多强",是"你靠不靠谱"。靠谱的定义极其具体:说好周五交就周五交,邮件当天回,电话接得到,出了问题第一时间主动说而不是藏着。 我刚来日本的时候不理解这一点,觉得"技术好就够了"。后来才明白,在日本,你交付质量 90 分但每次都准时,比你交付质量 98 分但偶尔迟到一次,在客户心里的评价要高得多。信赖感(信頼感)是日本商业关系的地基,地基不稳什么都白搭。 第三个没人告诉你的事:在日本做 AI 落地,最有效的销售话术不是"AI 能帮你省多少钱",是"不用 AI 你会被同行甩开多远"。 日本企业的决策动机跟中国企业不一样。中国企业决策靠 ROI:"花这些钱能赚回来多少?"算得过来就干。日本企业决策靠"危機感":"不做这件事会不会落后于同行?"同行都在做,我不做,不行。同行都没做,我为什么要第一个冒险? 所以你跟日本客户谈 AI,最有效的切入方式不是给他算 ROI,是告诉他:"你的竞争对手 XX 已经在用 AI 做这件事了。"这句话在日本商业文化里的杀伤力,比任何 ROI 计算表都大。 当然,前提是你说的是真的。日本圈子小,胡说被抓到一次,你在整个行业就废了。 第四个没人告诉你的事:中日英三语是一个被严重低估的壁垒。 表面上看,语言只是沟通工具。实际上,三语能力让我能做到一件几乎没有竞争者能做的事:用英文读 Anthropic 的 system card 和最新的技术文档,用中文跟国内的 AI 社区保持同步,用日语跟客户的业务方和技术方深度沟通。 全球最前沿的 AI 信息首先出现在英文世界,通常晚一到两天出现在中文世界,晚一到两周出现在日文世界。我能在信息出现的第一天就消化它,然后在一周内把它变成日本客户能理解和使用的方案。 这个时间差就是我的定价权。日本本地的 AI 工程师要等日文翻译或解读出来才能跟进,美国的 AI 工程师不会日语进不了日本市场。中间这个位置,人极少。 第五个没人告诉你的事:我交过最贵的学费是"把中国的工作习惯带到日本"。 刚来的时候我犯了几个现在想起来都想扇自己的错误: 给客户发了一个方案,里面直接写"你们现在的做法效率很低,应该换成 XX"。在中国这叫直接、高效。在日本这叫"失礼"。日本的方式是:"贵社目前的方式当然是经过深思熟虑的(先给面子),不过如果考虑未来的扩展性(给台阶),或许可以参考一下这种方法(才提建议)。"同样的意思,包装方式完全不同。我花了大概半年才把这个习惯改过来。 还有一次,客户说"検討します"(我们考虑一下),我以为是真的在考虑,等了两周去跟进。后来才知道这句话在很多场合的真实含义是"我们不打算做,但不好意思当面拒绝你"。在日本,"不"很少被直接说出口,你得学会听懂那些"不是不"的"不"。 还有一次把项目进度做成了飞书文档共享给客户。客户完全不知道飞书是什么,打不开。后来老老实实改用 Excel + 邮件。在日本企业里,Excel 和邮件是永远不会错的选择。你觉得落后,人家觉得稳当。 第六个:最意想不到的获客渠道。 我以为在日本获客要靠 LinkedIn 或者行业展会。实际上我最有效的获客渠道有两个:一个是 X(推特),另一个是日本特有的"勉強会"(学习会/技术分享会)。 日本的技术社区有一种独特的文化:定期办免费的技术分享会,大家轮流讲自己在做的东西。你去讲一次,讲得好,会后有人来跟你换名片(是的,日本还在用纸质名片,而且交换名片有一套完整的礼仪),两周后邮件来了:"之前听了您的分享,我们公司正好有一个类似的课题,方便聊一下吗?" 这种获客方式成本为零,但信任转化率极高,因为对方亲眼见过你讲东西,知道你是真的懂而不是嘴上说说。 最后说一句总结。 在日本做独立 AI 工程师,最核心的能力不是技术,是"翻译"。不是语言翻译,是把全球最前沿的 AI 技术,翻译成日本企业能理解、敢尝试、用了之后能看到结果的东西。技术只是原料,翻译才是手艺。 而这个"翻译"能力是没法被 AI 替代的,因为它的核心不是信息转换,是理解两种完全不同的商业文化各自在怕什么、想要什么、能接受什么。这种理解只能靠在两边都踩过坑才能长出来。 所以如果你问我在日本做 FDE 最大的壁垒是什么,不是技术,不是签证,不是日语,是你愿不愿意花几年时间在一个节奏完全不同的市场里,把那些只有踩过才懂的坑全部踩一遍。 踩完了,壁垒就是你自己。

世界杯只剩6个小时开赛，预测市场也开始进入期待已久的主战场。 Predict Fun @predictdotfun 推出200万美金世界杯激励活动，把48支球队、104场比赛，做成了一场完整的预测交易活动。 Predict Fun 是YZi Labs投资、CZ多次转推支持的项目，两个月前交易量就已经突破18亿美元。从生态位看，如果说 Aster 是BNB生态里Perp交易赛道的核心抓手，那 Predict Fun 则是 BNB 生态里预测市场的核心载体项目。这次活动，很明显是Predict Fun想借世界杯这个全球流量事件，推动用户增长和交易深度的一次大战役。 项目还未发币，目前参与相当于一鱼多吃，细心的亏友之前应该已经发现，钱包资产端里PP积分显示出来了，我就不发之前的截图了········ 仔细看完规则，这次玩法核心其实就3个：选队、预测、拿积分PP冲排行榜。 1️⃣ 选队 选择大于努力，承载大于选择。每个用户最多选择5支球队加入阵容， 但这里有个关键规则：球队一旦确认，就会锁定，不能更换。 选队不是无脑选喜欢的队，也不是全选冠军热门，而是要看：球队能不能持续赢强走远、市场交易活不活跃、排行榜卷不卷，以及赔率有没有空间。如果全选热门看起来稳，但大概率最卷。真正有性价比的，可能是那些有晋级能力、有交易量，但关注度没那么夸张的队伍。 我的思路是：3 强队 + 1中强队 + 1 黑马。 强队适合保证轮次，比如西班牙、法国、英格兰、巴西、阿根廷、葡萄牙、德国，荷兰。 如果是多个钱包参与，也可以做不同阵容组合，分散排行榜竞争和球队淘汰风险，每个钱包都真实交易、真实持仓。 多个钱包组合记得做好登记（哎，该死的撸猫习惯）。比如 钱包 1-主力稳健 钱包 2-强队 钱包 3-激进 2️⃣ 预测 选好球队后，就要围绕对应球队的比赛市场参与预测，比如胜负、比分、进球数等。 这里的规则核心是：开赛前和结算时，都要至少持有 100 shares。 中间可以交易，但这两个时间点必须满足要求，才有资格拿对应积分。 所以先确保最低资格，再根据盘口变化决定是否加仓，不为了积分盲目买太多。 3️⃣ 拿积分 PP，冲排行榜 这次活动核心是看 PP 积分排名。参与哪些市场、持仓多少、交易行为如何，都会影响积分。 每轮结束后，平台会按 PP 排行榜分奖励，前500名可以拿 USDT奖励。 但Predict Fun本质上还是预测市场。你买的是某个结果的份额，结果对了可以结算，结果错了可能归零。参与时不能只盯200 万USDT奖池，而是要重点关注测算成本。 花了多少成本拿 PP？这个队排行榜卷不卷？ 有没有机会进前 500？如果预测亏损，奖励有没有机会覆盖？ 对普通球迷来说，这是世界杯期间的娱乐预测，对链上用户、撸毛用户、交易用户来说，它更像是一次带奖池的预测市场积分赛。我们一定要明确这不是无风险。 核心不是单纯猜谁赢，而是：选对队伍，控制成本，卡好资格，观察排行榜。 我一直觉得，我们不是来赌的。 我们是来算赔率、算成本、算积分效率，顺便一鱼多吃。

📅 世界杯开幕预测 · 2026年最精彩的一届 2026世界杯今晚凌晨正式打响 48支球队，16个城市，美国+加拿大+墨西哥三国联办，史上规模最大的一届 我其实是不看足球的，是昨晚 @babemiki209 告诉我，她原本想回加拿大现场看球赛，因为这届世界杯真正让人无法平静的原因只有一个 这是最后一次 👑 巨星谢幕倒计时 🇦🇷 梅西 · 39岁 · 2022卡塔尔终于圆梦，这是他的告别演出 🇧🇷 内马尔 · 34岁 · 伤病缠身仍归来，巴西人的最后期待 🇵🇹 C罗 · 41岁 · 超越时间的男人，这次真的是最后一次 三个人同台，可能是足球史上最后一次 不看进球，就看这件事本身，已经值回票价 我哪懂啊，我只懂看帅哥 🔮 预测市场今年最火 随便打开预测市场平台的页面 冠军归属、小组出线、梅西进球数、内马尔首场是否上场……每一个问题背后都是真金白银在博弈 预测市场有意思就在这里，它不是在猜，是在用钱表达判断。赔率会实时反映大家对这届世界杯的集体定价。比FIFA的官方预测更诚实 📊 小组赛首战：🇲🇽墨西哥 VS 🇿🇦南非 👉 今晚开幕赛，你的判断是？ □ 🇲🇽 墨西哥 □ 🇿🇦 南非 □ 平局 ⭕️ 战力速览 🇲🇽 墨西哥 ▪️ 东道主 + 高海拔主场，对手体能消耗大 ▪️ 近8场不败，6胜2平，最近5-1大胜塞尔维亚 ▪️ 阿兹台克球场底蕴加持，大赛经验无出其右 🇿🇦 南非 ▪️ 非洲代表，速度快、冲击力强 ▪️ 2010年东道主，有世界杯DNA ▪️ 但客场高原作战，体能是最大变数 我的判断：墨西哥赢，但别指望大比分。（虽然我也不太懂），听朋友分析的，主场+海拔双重优势，南非体能扛不住下半场 有没有人今年跟着世界杯做预测市场的？ 来评论区说说你押哪队冠军 👇 DYOR 非投资建议 #世界杯2026# #WorldCup2026#

Claude Fable 5 系统提示泄露！长达 12 万字的「超窒息说明书」把我看傻了，我最后甚至有点同情这个模型了... Claude Fable 5 系统提示泄露，最震撼的不是模型多强、提示词有多厉害，而是 Anthropic 几乎变态地，塞给了 Fable 5 一本约 12 万字的「道德圣经 + 安全手册 + 心理咨询指南 + 拒绝模板大全」。从武器、恶意程序、毒品到自伤内容，几乎没有灰色地带，是目前最详细公开的 Claude 系统提示之一。 最离谱的是，像「握冰块」、「咬柠檬」这类一般人只是替代自伤的方法都被明文禁止，就连「一天蛋白质怎么分配」、「一周怎么排训练」也不能回答。所有关于饮食、运动、心理互动语气也被细致规范，像是把模型训练成一位永远不犯错的 AI 好学生。 但是我最在意的不是它管得又多严，而是每开一轮对话，只是说声 "Hi"，也要为那份规则大全先刷 1.2 美元🤪 完整的系统提示词链接放评论（相反，可能是一份最详尽的 AI 越狱指南）