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宮崎県美郷町にある西の正倉院🍁✨ 建物と自然が作り出す景色がとっても綺麗でした😊 自然に癒されたぁ❤️ 今週も頑張るぞぉ💪

°𖤐⸜ ついに明日❕5月27日(水) ⸝𖤐° 横浜DeNAベイスターズ 推せ推せ！YOKOHAMA☆ IDOL SERIES 2026🎀💙 熱い1日になること間違いなし⚾️ ハマスタでお待ちしてます🏟️✩⡱ チケットのご購入はこちら🎟️ ▶︎ ☑︎特設サイト ▶︎ ☑︎オリジナルコースターやコラボメニュー🥤 ▶︎ ☑︎コラボグッズ🛒 ▶︎ ☑︎スペシャルコラボのぼり🏁 ▶︎ ☑︎試合前イベント(お出迎え／グループ撮影）👋🏻 ▶︎ ⭐️17:15頃〜 ミニライブ「叫べ！大星援SHOWTIME」 ⇢ 全メンバー ⭐️セレモニアルピッチ ⇢ 伊藤百花 ⭐️17:25頃〜 佐藤綺星× dianaさんコラボ ⭐️2回裏終了時 ドッカーン！FLYCATCH ⇢ 徳永羚海 ⭐️4回裏終了時 Hisense ハマスタバトル ⇢ 秋山由奈・伊藤百花・八木愛月 ⭐️5回裏終了時 at home presents ダンスCONTEST ⇢ 全メンバー 　※佐藤綺星× dianaさんコラボ ⭐️6回表終了時 届け大星援！MAKE SOME NOISE ⇢ 武藤小麟・橋本恵理子・正鋳真優 　 倉野尾成美・下尾みう ⭐️7回表終了時 横浜バニラ presents ラッキー7 ⇢ 全メンバー 　※佐藤綺星× dianaさんコラボ ⭐️試合終了後 「推せ推せ！YOKOHAMA☆IDOL LIVE」 ⇢ 全メンバー #baystars# #YIS2026# @ydb_yokohama

／⋰ ⭐️ 5月27日(水)横浜DeNAベイスターズ 『推せ推せ！YOKOHAMA☆IDOL SERIES 2026』出演メンバーが決定🐹💙 ＼️ ⋱ ⭐️ 当日はイベント盛りだくさん📣 ☑︎17:15頃〜 ミニライブ「叫べ！大星援SHOWTIME」 ⇢ 全メンバー ☑︎セレモニアルピッチ ⇢ 伊藤百花 ☑︎2回裏終了時 ドッカーン！FLYCATCH ⇢ 徳永羚海 ☑︎4回裏終了時 Hisense ハマスタバトル ⇢ 秋山由奈・伊藤百花・八木愛月 ☑︎5回裏終了時 at home presents ダンスCONTEST ⇢ 全メンバー ☑︎6回表終了時 届け大星援！MAKE SOME NOISE ⇢ 武藤小麟・橋本恵理子・正鋳真優 　 倉野尾成美・下尾みう ☑︎7回表終了時 横浜バニラ presents ラッキー7 ⇢ 全メンバー ☑︎試合終了後 「推せ推せ！YOKOHAMA☆IDOL LIVE」 ⇢ 全メンバー 横浜スタジアムを熱く盛り上げます🏟️✊🏻 ぜひ現地で応援してくださいね📣✩⡱ 詳細はこちら🎫💫 ▶︎ #baystars# #YIS2026#

11.15梭哈晨报： 这个行情，周末这么一路阴跌，只要敢抄底的全都带走了啊？ 1. $BTC 都去63000了啊，这直接可能又要去看看5？ 2. $ETH 真的要去1500吗？ 3. $SOL 伦敦开大会，现场砸盘？ 4.Glassnode：稳定币供应量过去一个月减少 170 亿美元，创 2022 年以来最大单月降幅； 稳定币都不用了，不是都变成稳定币理财吗？ 5.数据：过去 24 小时全网爆仓约 12.75 亿美元，多单爆仓约 11.69 亿美元； 多军果然是最惨的； 6.Tom Lee：科技股抛售、Anthropic IPO 挤压流动性以及币安被盗 63 亿美元后部分持有人套现等因素导致加密市场遭受持续抛售； 懂这么多，怎么eth亏那么多的？ 数据：BitMine 的 ETH 持仓浮亏扩大至约 97 亿美元； 7.Bitwise CIO：当前市场需消化部分长期影响因素，未来会出现再次购买机会； 未来是什么时候； 8.黄仁勋请愿网站Stand with Jensen：将建立员工身份验证机制，正过滤恶意签名； 9.Strive CEO：若比特币复刻SpaceX IPO后走势，明年2月或触及9万美元； 10.Peter Schiff：若比特币跌破5万美元，可能迅速下探1.65万美元； 像个大傻逼； 11.数据：加密恐惧与贪婪指数降至15，创6月以来新低； 12.Strategy提出100亿至300亿美元数字信贷融资容量计划； Strategy 董事长 Saylor：银行采用或推动比特币下一轮牛市； 13.Solana Confidential Compute开放beta，主网发布时间尚未公布； 14.Fundstrat Capital 首席投资官：科技股抛售或加剧加密市场压力； 15.美联储柯林斯：在双向风险并存的情况下，采取稳定、渐进的加息方式是合适的； 16.OpenAI：ChatGPT Wallet支持卡片令牌支付，用户须逐笔批准； --------------- 先恭喜下blg吧，这简简单单的就夺冠了？ 何时币圈才能回暖啊，可惜了，大家都去抄美股了😮‍💨 #bitcoin# #ethereum# #solana# #crypto# #nasdaq#

第一個智能體不用自己寫迴圈，那程式設計師還剩下什麼？ 官方來源：Martin Bernaola Mendez，原文發表於 2026-11-13（1 天內，見文末核實）。原文標題直譯：《在微軟開發平台做你的第一個智能體，比你想的簡單》。先把反常識結論放前面：多數人以為做智能體要先學一堆新東西，新的框架、新的寫法、新的觀念，沒三個月下不來；真相剛好相反，你的第一個智能體根本不用學新東西，用你本來就會的主程式語言、你本來就熟的寫法，一個下午就跑起來了。智能體的本質一點都不神秘，就是模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來：模型先判斷要不要用工具、再叫你的程式去做事、拿到結果再寫答案，迴圈跑完才收工。關鍵在最後一句：這個迴圈不用你寫，框架全包了。你只剩三件事：給它一個名字與指示、給它一個工具、給它一段記憶。微軟的智能體框架就是幹這個的，底下還有一個聊天客戶端介面，幫你把不同模型的呼叫方式統一成同一套寫法。這篇只做一件事：照原文四步走，帶你從零做出第一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，最後再換成本機免費版，一毛錢都不花。先說清楚底線：前置條件是開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能的應用程式介面金鑰；沒有金鑰也沒關係，文末有本機免費版。 說清詞： - 智能體：模型加指示加工具加記憶，繞著圈跑到答案出來的程式，模型負責判斷、你的程式負責做事。 - 聊天客戶端介面：微軟擴充智能裡的統一介面，把不同模型的呼叫方式包成同一套寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面、專門加智能體功能的那一層，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 指示：你給智能體的工作說明，寫明它是誰、說話多簡短、什麼時候該用工具，寫得越具體、它做得越穩。 - 工具：就是你本來就會寫的普通方法，加上一句說明文字掛進智能體，模型看說明決定什麼時候叫它。 - 說明屬性：掛在方法與參數上面的說明文字，告訴模型這個方法是幹什麼的、參數是什麼意思，模型就靠它決定要不要叫、要傳什麼。 - 迴圈：模型決策、呼叫方法、結果回填、寫答案，四步轉一圈，直到答案夠好才停，框架自動跑，你不用自己寫。 - 工作階段：對話的記憶盒子，建立一次、每次跑都傳進去，智能體才記得上一句講過什麼。 - 串流：答案一個字一個字出現的跑法，像聊天視窗那樣慢慢印出來，整段等完才印是另一種跑法。 - 主控台專案：最簡單的那種程式，沒有視窗、沒有網頁，只在命令列視窗裡跑，做第一個智能體用它就夠了。 - 環境變數：存在電腦系統裡的設定值，金鑰放這裡，程式碼裡只讀它、不寫明文。 - 本機模型：裝在你自己電腦上跑的模型，不用連雲端、不用付按量費用，代表作是奧拉瑪接開源模型。 - 模型上下文協定：接現成工具伺服器的標準作法，原文只在展望裡提，叫你以後自己去接，不用現在學。 - 可觀察性：把每一次模型呼叫與工具呼叫都留下紀錄的作法，出怪事時靠它追查，原文只在展望裡提。 一個真實的例子：原文的第一個智能體叫旅行小幫手，做的事再小不過：回答去馬德里旅行的小建議。做法是拿開放智能的客戶端取一個聊天客戶端、指定一個支援工具呼叫的聊天模型，再把它轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，跑起來就完成了。問它去里斯本玩兩天怎麼排，答案一個字一個字慢慢印出來，那是串流跑法。接著給它一個工具：一個查天氣的普通方法，加上一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法本身只是回傳一段寫死的假天氣。問它去里斯本要不要帶傘，背後發生四件事：模型讀問題、發現需要天氣資料、叫方法去查里斯本、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘。迴圈你一行都沒寫，框架全包了。最後加記憶：建立一個工作階段、每次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本，再問要不要帶傘，第二問根本沒提城市，智能體自己用對的城市查天氣；再問我叫什麼名字，它答得出安娜。這三問跑下來，第一個智能體該有的東西全齊了：會判斷、會動手、會記得。 為什麼是框架全包，而不是你自己寫迴圈？因為迴圈裡最容易出錯的地方，全是重複的髒活：模型回傳要叫工具，你要解析它叫的是哪一個、參數對不對；方法跑完，你要把結果用對的格式回填給模型；模型又回傳要再叫一次，你要判斷這是正常接力還是無限鬼打牆；答案終於出來了，你要決定什麼時候停。這些事每一件都不難，但加起來就是幾十行容易寫錯的程式碼，錯一次、除錯半天。框架把這整圈包起來，你只寫三件事：指示寫清楚、工具掛上去、工作階段傳進去。11 月 12 日那篇手寫迴圈的教程立場剛好相反，叫你自己把迴圈寫出來、看懂每一圈在幹什麼；這篇的立場是先跑起來再說，迴圈交給框架，你先嚐到智能體動起來的滋味。兩篇沒有誰對誰錯，是先後順序：新手先照這篇跑起來，想搞懂底層再去讀手寫迴圈那篇，順序反過來很容易卡在第一圈就放棄。 再算一筆帳，讓你知道第一個智能體到底花多少錢。示範用的是開放智能的輕量聊天模型，特點是便宜、支援工具呼叫，跑幾十次問答常常不到一塊錢美金，練手完全不心疼。真正貴的不是模型，是你把正式環境的大模型、長上下文、高價輸出全開來練手，練十次就抵得上一個月的示範費用。所以練手的規矩只有一個：示範模型挑輕量便宜的，指示寫簡短，工具先用寫死的假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。本機免費版更徹底：模型裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行。先在本機版把迴圈、工具、記憶三件事都摸熟，上雲端花錢時才知道錢花在哪裡。 反方適用條件清單——以下情況，先別照本篇做第一個智能體，免得把本篇讀成保證： - 不想碰微軟開發平台、只用別的語言生態：本篇是微軟開發平台的作法，換生態等於整篇重寫。 - 沒有金鑰、也不想裝本機模型：兩條路都沒有，模型叫不動，智能體跑不起來，先選一條路再開工。 - 挑的模型不支援工具呼叫：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 想一次做多智能體協作、寫作者加審查者的流程：原文只做到單一智能體，多智能體是展望裡的下一步，現在做還太早。 - 想直接做正式上線的產品：本篇只到主控台示範為止，正式產品要另外做驗證、備份、錯誤處理。 - 指示寫得含糊、只寫你是個助理：指示越空、模型做得越飄，指示要寫明身分、語氣、什麼時候用工具。 - 除此之外，只要你會寫主程式語言、想親手跑一個會動手的智能體——這篇就是為你寫的。 一句定性金句：迴圈不用你寫，判斷不用你寫，你只剩三件事：給指示、給工具、驗答案。 一、翻車清單 - 金鑰寫進程式碼、貼進群組、傳進公開倉庫：誰拿到都能花你帳上的額度，正確做法是存進環境變數，程式碼裡只讀變數不寫明文。 - 開發平台軟體開發套件版本太舊：原文要第十版或全新的第十一版，舊版可能沒有智能體框架要的寫法，先升級再開工。 - 套件裝錯：開放智能版與通用版是兩個套件，雲端版裝開放智能那一個，本機版才裝通用版加奧拉瑪那一個，裝錯就接不上。 - 模型挑不支援工具呼叫的：工具掛上去模型也不會叫，示範用的輕量模型有支援，換模型之前先確認支援清單。 - 指示寫得太空：只寫你是個助理，模型不知道該簡短還是詳細、該不該用工具，指示要寫明身分、語氣與用工具的時機。 - 工具沒加說明文字：模型看不懂這個方法是幹什麼的，永遠不會叫它，說明文字是工具能不能被叫到的關鍵。 - 工具方法寫了真的去查天氣：示範階段先用寫死的假資料，跑通迴圈再換真資料，一開始就接真服務，出錯不知道是迴圈錯還是服務錯。 - 忘記建立工作階段：每一次呼叫都從零開始，第二問不提城市它就不知道去哪裡，名字也記不住，記憶要靠工作階段傳進去。 - 工作階段建了卻沒傳進去：建立一次不夠，每一次跑都要傳，漏傳一次、那一次的對話就斷了。 - 串流與整段回傳搞混：串流是一個字一個字印，整段是等完一次印，兩種跑法的寫法不一樣，抄錯會編不過。 - 金鑰放環境變數卻沒重開命令列視窗：環境變數改了要重開視窗才生效，舊視窗讀到的是舊值，一問就說金鑰沒設。 - 本機模型挑不支援工具呼叫的：本機開源模型不是每一個都支援工具呼叫，挑之前先確認，否則工具掛上去也不動。 - 本機服務沒啟動就跑程式：奧拉瑪的本機服務要先跑起來，程式連的是本機位址，服務沒開就連不上。 - 把示範程式當正式產品：主控台示範沒有錯誤處理、沒有備份、沒有驗證，正式上線要另外補齊，示範跑通不等於產品做完。 - 一次給太多工具：第一個智能體先給一個查天氣就好，工具一次給五個，模型叫錯的機率立刻上升，出錯不知道是哪一個工具的問題。 - 指示與工具打架：指示寫不要用工具、工具又掛上去，模型左右為難，指示與工具要講同一套話。 - 名字與指示寫完就以為智能體懂了：名字只是名字，真正管行為的是指示，指示沒寫清楚，名字再好聽也沒用。 - 測試不跑就說通了：模型說帶傘不算數，程式真的跑起來、答案真的對、第二問真的記得城市，才算通。 - 換雲端平台就以為程式碼要重寫：聊天客戶端介面就是為了換模型不用重寫，雲端平台、開源模型、微軟雲端，全是換呼叫模型的那一行，其餘不動。 - 把多智能體協作當第一步：原文的展望是下一步，先把單一智能體跑通，作者加審查者的流程以後再加，一步登天一定摔。 二、替代方案＋理由 原文只給一條主路，理由很硬：先拿雲端輕量模型跑通，再換本機免費版——理由是雲端版最快驗證迴圈、工具、記憶三件事，本機版再把花費壓到零，順序反過來很容易卡在本機安裝那一步、還沒看到智能體動起來就放棄。雲端版的理由是套件裝好、金鑰設好就能跑，示範用的輕量模型便宜又支援工具呼叫，練手不心疼。本機免費版的理由是模型裝在自己電腦上，一毛錢都不花，工具、工作階段、串流的程式碼一個字都不用改，只換呼叫模型的那一行，適合想一直練、一直試的人。還有一條同理可推的路：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版，理由是聊天客戶端介面把模型呼叫統一了，換平台只是換呼叫模型的那一行，其餘程式碼全不動，適合公司已經有指定平台的人。順序只有一個：雲端輕量版先跑通，再換本機版或公司平台版，不要三種同時開工。 工具的作法也有替代方案，理由一樣硬：示範用寫死的假天氣，理由是先驗迴圈對不對，出錯只可能是迴圈錯；換真資料是下一步，理由是迴圈通了再接真服務，出錯只可能是服務錯。兩步分開除錯，永遠比一次全上、錯了不知道找誰快。記憶的作法也一樣：工作階段是原文給的正規作法，理由是框架幫你管記憶，不用自己寫對話紀錄；自己寫對話紀錄是另一條路，理由是想完全掌控格式的人可以自己來，但新手先不要，框架的版本先跑通再說。 三、目標形態 一個能對照的最小閉環：開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數；主控台專案已建好、開放智能套件已裝好；智能體已有名字旅行小幫手、指示寫明友善的旅行助理、答案保持簡短；問它去里斯本要不要帶傘，模型自己叫查天氣的工具、拿到結果寫答案說早上會下小雨、記得帶傘；第二問不提城市，它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，它答得出安娜。三問全對、程式真的跑起來，才算通。一句話：先讓一個智能體真正動起來，再談多智能體。 這個最小閉環還有三個進階樣子，通了之後可以一個一個加上去。第一個是換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案裡的溫度與天氣要對得上真實預報，迴圈不動、只換方法裡面。第二個是換本機免費版：模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問，答案一樣對，帳單變零。第三個是加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問一個同時需要天氣與景點的問題，看模型會不會自己挑對工具。這三個樣子有一個共同點：一次只換一件事，換完立刻驗三問，驗不過就只退一步，不用整段重寫。 四、遷移步驟 1. 先備前置條件：開發平台軟體開發套件裝第十版或全新的第十一版，開放智能金鑰申請好、存進環境變數，不要寫進程式碼。 2. 新建主控台專案：用命令列工具新建一個主控台專案、進到專案資料夾，裝開放智能版的智能體套件。 3. 寫第一版主程式：拿開放智能客戶端取聊天客戶端、指定輕量聊天模型，轉成智能體，給名字旅行小幫手、給指示說你是友善的旅行助理、答案保持簡短，問一句去馬德里旅行的小建議，跑起來。 4. 換串流跑法驗一次：同一個問題改用串流跑法，答案一個字一個字印出來，確認兩種跑法都通。 5. 給它第一個工具：寫一個查天氣的普通方法、加一句說明說這是查某個城市的天氣預報，方法裡先回傳寫死的假天氣，掛進智能體。 6. 問它去里斯本要不要帶傘：看模型自己叫查天氣的方法、拿到結果寫答案，迴圈四步都發生了才算通。 7. 建立工作階段：建立一個工作階段，每一次跑都傳進去，先說嗨我是安娜、星期五要飛里斯本。 8. 驗記憶三問：第二問要不要帶傘不提城市，看它用對的城市查天氣；第三問問我叫什麼名字，看它答得出安娜；三問全對才算通。 9. 換本機免費版：裝通用版套件加奧拉瑪套件，本機服務先啟動，模型換成本機開源模型，其餘程式碼一個字都不改，跑同樣的三問。 10. 換真資料：查天氣的方法從寫死的假資料換成真的天氣服務，問同樣的問題，答案要對得上真實預報。 11. 加第二個工具：再掛一個查機票或查景點的方法，指示寫明什麼時候用哪一個，問同時需要兩種資料的問題，看模型挑不挑得對。 12. 換公司平台驗一次：雲端平台版、開源模型平台版、微軟雲端版挑一種，換呼叫模型的那一行，其餘不動，確認聊天客戶端介面真的統一了寫法。 13. 記帳：示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，練手用輕量模型、指示寫簡短、工具先用假資料，跑通了再換真資料、再換好模型。 14. 排定主力與備胎：主力一種平台每天用，備胎一種放在旁邊，主力出問題、換專案時立刻換備胎頂上，不用臨時翻文件重學寫法。 15. 每月回頭對一次官方文件：智能體框架還在長大，多智能體流程、模型上下文協定、除錯工具都會變，每月花十分鐘對一次，才不會拿著舊地圖走新路。 跑完這十五步，真正拉開差距的不是你會幾種平台，是你給指示的方式。指示寫得含糊，模型就做得含糊；指示寫得具體，模型就動得具體。好的指示有三個要素：先說身分，再說語氣，最後說用工具的時機。身分是你是誰，例如友善的旅行助理；語氣是答案多長，例如保持簡短；用工具的時機是何時該查資料，例如需要天氣資料時就用工具查。三個要素寫進每一次設定，模型的命中率立刻不一樣。反過來最差的指示是只寫你是個助理，模型不知道你要它簡短還是詳細、不知道什麼時候該動手，只能憑感覺猜，猜錯了你還要花時間收拾。框架是硬體，指示是軟體，硬體接好了、軟體跟不上，一樣跑不快。 問問題也有一個進階技巧：一次只問一件事。請模型同時排行程、查天氣、再訂機票，它常常三件都做得半調子；拆成三輪，每一輪只做一件、每一輪都驗收，總時間反而更短，因為返工最花時間。還有一個習慣值得養：每一次請模型動手之前，先請它用一句話說出它理解的任務是什麼，它說對了再讓它動手，它說錯了先糾正理解、不要讓它帶著錯誤的理解去叫工具。這兩個習慣加起來，模型的出錯率會掉一大截，你花的檢查時間也會跟著掉。 五、團隊共建分工 做第一個智能體是小事，但三個角色別一個人全扛： - 你自己管金鑰：金鑰只你經手，存進環境變數、不寫進程式碼、不貼進群組，誰要用就請他自己建一把。 - 審查者核對帳單：每週對一次用量，示範用的輕量模型跑幾十次常常不到一塊錢美金，大模型、長上下文、高價輸出的帳單先抓出來看。 - 紀錄者留對照表：把每一次實驗的模型、指示、工具、工作階段、驗收結果寫進本篇贈品驗收表，換人接手時不用重讀原文，換模型時照表改名字就好。 - 守門員管範圍：每一次請模型動手之前，先說清楚哪些工具能叫、哪些資料不能碰，正式環境的設定一律列入禁區，模型動手之前先對一次範圍，叫錯工具的代價比多問一句話貴得多。 - 新人先跑最小閉環：新加入的人不要一次做多智能體，先照本篇第四節跑一遍最小閉環，三問全對、程式真的跑起來，通了才算入門，通不了先找守門員對設定，不要自己硬湊。 六、官方工具包 - 微軟擴充智能：聊天客戶端介面，統一不同模型的呼叫寫法，換模型不用重寫程式。 - 微軟智能體框架：坐在聊天客戶端介面上面，負責指示、工具呼叫、工作階段，往後還能接多智能體流程。 - 開放智能版套件：雲端版裝這一個，示範用輕量聊天模型，支援工具呼叫。 - 通用版套件加奧拉瑪套件：本機免費版裝這兩個，接本機開源模型，其餘程式碼不變。 - 示範模型：輕量聊天模型，支援工具呼叫，練手便宜。 - 本機模型代表：駱馬三點二，裝在自己電腦上跑，一毛錢都不花。 - 同理可接的平台：雲端平台、開源模型平台、微軟雲端，換呼叫模型的那一行就好。 - 展望裡的下一步：多智能體流程、模型上下文協定、智能體對智能體、可觀察性、除錯工具，現在先知道名字就好。 - 前置條件：開發平台軟體開發套件第十版或全新的第十一版，加上一把開放智能金鑰或一台裝好本機模型的電腦。 結尾收束：原則比框架多重要——智能體框架不是魔法，是把迴圈包起來的那一層。可重複的動作規則只有一條：每次換模型、換平台、加工具之前，先回到那個最小閉環——三問全對、程式真的跑起來——通了再往下走。今晚就能做的事：先備好金鑰、建一個主控台專案、問它一句去馬德里旅行的小建議，答得對，這條路就是你的了。 最後再提醒一次最容易被低估的事：第一個智能體真正的成本不是金鑰、不是套件，是你願不願意把指示寫清楚。指示寫不清楚，模型做得再快也是亂做，你還要花更多時間收拾；指示寫清楚了，迴圈、工具、記憶三件事立刻各就各位。這筆帳，比幾十次問答不到一塊錢美金重要得多。今晚先跑三問，明天上班第一件事就拿一個你真正的工作問題去問它，問完看它會不會自己挑對工具，挑對了，你就知道這條路值不值得走下去。 本篇贈品：微軟智能體首次落地驗收表 開通之前逐項打勾：1 前置——開發平台軟體開發套件已裝第十版或第十一版、開放智能金鑰已存進環境變數、沒寫進程式碼；2 專案——主控台專案已建好、開放智能版套件已裝好；3 第一版——智能體已有名字旅行小幫手、指示已寫明友善的旅行助理與答案保持簡短、問去馬德里旅行的小建議已跑通；4 串流——串流跑法已驗一次、答案一個字一個字印出來；5 工具——查天氣的方法已寫好、說明文字已加上、方法裡先用寫死的假資料、問去里斯本要不要帶傘已看到模型自己叫方法；6 記憶——工作階段已建立、每次跑都已傳進去、第二問不提城市已用對的城市查天氣、第三問已答得出安娜；7 本機版——通用版套件加奧拉瑪套件已裝好、本機服務已啟動、模型已換成本機開源模型、三問已重跑全對；8 真資料——查天氣的方法已換成真的天氣服務、答案已對上真實預報；9 第二工具——第二個方法已掛上、指示已寫明什麼時候用哪一個、同時需要兩種資料的問題已驗過；10 帳單——示範用的輕量模型跑幾十次不到一塊錢美金的算法已知道、練手用輕量模型與假資料的規矩已立好；11 維護——每月回頭對一次官方文件、換平台只換呼叫模型那一行的作法已驗過；12 指示——每一次設定已寫明身分、語氣、用工具的時機三個要素，一次只問一件事，模型動手前已先用一句話說出它理解的任務。 S1哥觀點 別再問「做智能體是不是很難」了——難的不是智能體，是你以為迴圈要自己寫。還在觀望的人，花的時間不是學習，是猶豫；照這篇跑起來的人，一個下午就有一個會查天氣、會記得你名字的旅行小幫手，迴圈框架全包了，你只剩給指示、給工具、驗答案。更值得問的是：你現在每天重複做的那件小事，是查資料、還是回覆、還是整理？那一件，就是你第一個智能體該先接的理由。還有一個更扎心的問題：你上一次說要學智能體，結果三個月過去、連第一個主控台專案都還沒建，是什麼時候？這種拖延，跑起來一次就治好了，因為跑通的那一刻你就知道，原來第一步這麼小。你第一個智能體想讓它先幫你做什麼？評論區說說。

为什么跌？ 一、加息预期回来了。 预测市场押12月加息概率约九成，10年期美债收益率在5.15%附近。无风险收益都5%以上，谁急着接飞刀。 二、钱在往外走。 11月12日比特币现货ETF净流出约2.84亿，贝莱德IBIT一家约2亿；以太坊ETF流出约7050万，两边都是连续第6天。币安稳定币从516亿降到402亿，占了全网缩水大头。 三、杠杆还没洗干净。 24小时爆仓约16.4亿，多单占九成。比特币从8.7万下来，未平仓合约反而多了近30%。币安资金费率还是正的，跌着跌着仓位越堆越多，多头还在扛。没真正投降，就谈不上见底。这三样不变，反弹走不远。 周末没有ETF申赎，流动性更薄，插针概率更大，别加杠杆抄底。

10.06梭哈晨报： 全军出击的情况出现了，无论是美股还是山寨似乎都喷射了，现在又到了感叹赚的不是最多的时候了？ 1. $BTC 继续目标120000，未曾发生变化，看好跟随美股继续冲刺； 2. $ETH 跟着大哥冲，这周可能就去3000了； 3. $SOL 跟着大哥二哥一起冲，这次还是ath的目标吗？ 4.比特币ETF净流入1918枚，以太坊ETF净流出2.35万枚ETH； 5.Polymarket 发布协议 V2，11 月拟切换新市场； 6.OpenAI正与阿联酋基金、贝莱德洽谈300亿美元融资轮； 7.Aptos 提议加密内存池以保护交易免受抢先交易； 问题是有人玩aptos吗？ 8.FinCEN 正式撤回加密混币与未托管钱包拟议规则； 9.Modern Treasury 申请美国信托银行以托管稳定币； 10.ICBA 起诉 OCC 加密特许状项目 游说组织反指阻挠创新； 11.Compound 就 612 号提案投票，拟延长国库操作延迟至 10 天； compound没记错的话，都跑完了团队人员？ 12.CFTC提议建立新的联邦框架，用于杠杆零售加密货币交易； 13.过去24小时全网合约爆仓2.16亿美元，多空双爆； 画门行情； 14.Bitmine 再购买 4100 万美元以太坊，达到其「5% 金矿」目标的 99%； 15.HIP-3 DEX总交易笔数突破2.5亿笔； 就想知道这些hype的生态perp dex，到底发不发币了。 ----------------- 又到了，不要攀比的时候，只要攀比就会不知足，只要不知足就会乱操作，只要乱操作就会亏钱吗，你准备好了吗？ #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasdaq#

40 万 U 到 9 万 U，我真正做错了什么 前段时间，这个 账户最高有 40 多万 U，现在页面上只剩 9 万多 U。中间有资金转移，所以我不想拿“亏了 31 万”这种数字制造情绪。但真实的交易亏损已经足够让我认真复盘。 认真思考，我的问题其实很清楚也很简单 我一直有赚钱能力，但没有同等级别的风险管理能力。 很多盈利单，我赚几千、上万就会卖；亏损单却能从 -20% 拿到 -50%，最后甚至 -80%、归零。结果就是胜率看起来不差，账户却被少数几笔大亏反复打穿。 交易里有个很简单的数学： 如果你平均一笔赚 5000U，一次亏 30000U，就需要连续六笔正常盈利才能把这一笔错误填回来。 所以真正该控制的，从来不只是胜率。 更重要的是：一笔错误最多有资格拿走多少钱。 以前我会先想：“这个币我买 1 万还是 2 万？” 现在我觉得顺序应该完全反过来： 先问自己，如果我判断错了，我最多愿意亏多少钱？ 假设最多亏 3000U，逻辑失效的位置距离买入价 30%，那仓位上限就是 1 万 U。 对于没有明确止损位的 Meme，我以后会直接按照“可能归零”计算风险。 但这轮真正让我警惕的，其实还有一个更深的问题。 当时账户里真的有 40 万 U。 正常来说，这已经是一个很好的结果。可那段时间我看到身边越来越多朋友突破 1M，我开始非常想把账户也做到 1M。 更麻烦的是，我以前确实很多次做到过。 所以我脑子里会产生一种很危险的感觉： 40 万只是中间状态，我应该很快回到 1M。 从这一刻开始，我的交易其实已经变质了。 我看到一个机会时，想的不再只是： 这笔交易的赔率够不够好？ 脑子里还多了一个声音： 这笔能不能让我更快到 1M？ 一旦这个目标进入交易决策，很多原本不该做的事情都会突然变得合理。 仓位可以再大一点。 已经涨很多了，也会觉得还能追。 跌下来以后不愿意认错，因为卖掉意味着离 1M 更远。 赚了一笔也不愿意真正把钱拿走，因为总觉得本金越大，到 1M 越快。 现在回头看，这是我这轮最贵的一课： 我把财富目标带进了单笔交易。 市场根本不知道我要做到 1M。 一个机会应该下多少仓，只和它的赔率、确定性、失效点、流动性和我愿意承担的损失有关。 和我现在账户有 40 万，距离 100 万还差多少，没有任何关系。 比较也会严重扭曲风险感知。 当身边的人都在赚钱，你很容易觉得自己“落后了”。可交易没有统一的进度条。 别人今天从 50 万做到 100 万，不代表我今天就应该承担两倍风险追上去。 别人的 PnL 一旦开始影响自己的 position sizing，基本已经失去独立判断了。 我还有一个问题，是会借用别人的 conviction。 朋友在买、KOL 在喊、群里都在讨论、聪明钱进场，这些都可以成为信息。 可如果一个币跌了 40%，我突然回答不了： 为什么买？ 为什么现在还拿？ 什么情况说明原来的逻辑已经错了？ 那说明我从一开始就没有真正拥有这笔交易。 上涨的时候，所有故事听起来都很合理。 只有下跌的时候，你才知道哪些判断真的是自己的。 还有一点我以前忽略了：账户创新高以后，风险预算不能跟着净值无限膨胀。 40 万全部放在账户里，我潜意识里就会把它当成 40 万可用筹码。 可其中相当一部分其实已经是过去很多正确决策积累出来的成果。 如果这些利润始终留在同一个高风险池里，下一次错误依然有机会把过去几个月全部带走。 以后我会给账户设置 High-Water Mark。 净值每上一个阶段，就强制抽走一部分利润。 这部分钱退出以后，不因为看到一个“特别好的机会”又打回来。 因为账户里显示赚到了，和真正把钱留下来，是两回事。 回撤阶段也一样。 以前亏钱以后，我很容易开始想： 下一笔怎么赚回来？ 这其实非常危险。 一旦目标变成“回本”，交易会慢慢从寻找正期望值，变成寻找足够大的结果。 仓位会放大，频率会上升，耐心会消失。 所以以后回撤越大，我反而应该越慢。 我现在给自己留下四条规则： 1:净值目标永远不能参与单笔交易决策。 2:仓位由最大可承受损失倒推，不由“我有多少钱”决定。 3:账户创新高必须抽走利润，回撤扩大必须降低风险。 4:一笔交易如果需要下一笔“大赚”才能救回来，那上一笔的仓位就已经错了。 我现现在也能更深刻地体会到优秀交易员真正厉害的地方，可能并不是比别人多抓几个 10 倍币。 是他有能力让一次错误永远杀不死自己。 过去我总在研究下一个机会在哪里。 这次以后，我会花更多时间研究： 什么情况下应该不下注，什么情况下应该减仓，以及赚到的钱怎样真正留下来。 40 万我以前做到过。 1M 我以前也做到过。 现在我更在意的是，下一次再到那个数字的时候，我还能留下多少。

这个人用 Grok Bot 搭了一套 Quant Z-Score 系统，在 Polymarket 上日均赚约 4,654 美元。 113 天累计盈亏 +528,001 美元，平均每笔约 1,142 美元。在 BTC 涨跌市场上，每小时重复同一套设置约 11 次。 多个 AI 代理协同成一套算法： 策略核心，是用 Z-Score 判断当前走势有多异常。 机器人跟踪短期 BTC 回报，把最新走势和近期价格行为对比： Z = (r - μ) / σ r 是最新 BTC 回报，μ 是近期窗口内的平均回报，σ 是这些回报的标准差。 Z 绝对值越大，说明这波走势相对近期波动越异常。它只把这类信号当入场过滤，落在正常区间的走势直接忽略。 然后用期望值决定这笔设置值不值得做： EV = P(获胜) × 赔付 - 入场成本 EV 为正，说明估计赔付仍高于持仓成本。价格一变就重算 EV，优势消失就停止加仓。 最赚的几笔： 4,588 美元 → 7,905 美元（+3,316 美元） 1,578 美元 → 4,811 美元（+3,233 美元） 2,216 美元 → 5,305 美元（+3,090 美元） 系统用 Z-Score 过滤信号，用 Kelly 准则控制每笔设置的敞口。

10月戊戌月开火库十天干币圈财运指南 🟢 甲乙木｜偏财正财：火土食伤开库，要么爆赚要么爆亏，两极分化 🟠 丙丁火｜食神伤官：火土比劫开库，开单容易爆仓或者链上rug，适合内容变现 🟤 戊己土｜比肩劫财：开印比库，容易被定点插针，印太旺也主抑郁，不适合PVP，跟单容易别人赚自己亏 ⚪ 庚辛金｜偏印正印：开杀印库，杀印相生，10月版本之子，概率统计学上运气会好于其他日主 🔵 壬癸水｜七杀正官：开官杀库，丙午戊戌全是克泄耗，PVP是过山车体验，压力大且容易扛单 根据我的统计和经验，甲乙木丙丁火的项目方和kol占比非常多，这个月适合食伤变现； 比特币交易员辛金和壬癸水比较多，喜金水就躺平吧； 戊己土钻石手比较多，对的时间钻石和错的时间钻石结局不一样。 #BTC# #ETH# #BNB# #DOGE#