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175Rが初の台湾フェス出演決定！5月30日(土)か31日(日)のどちらか1日に出演します。 会場：豊原体育場（台中市豊原区豊北街221号） チケット情報： ​#赤聲躁動2026# #烈愛轟丸# #CARNIVALFEVER2026# #CFF2026# #175R#

#純烈御園座初座長公演# 書きたいことはたくさんございますが、 純烈公演大千穐楽ありがとうございました！ 明治座、新歌舞伎座、御園座 いろんなお客様の反応がとてもうれしくて ひとえに純烈さんの愛と皆様の絆だなと感じました！！本当にありがとうございました！ この縁を糧に私も頑張ります！

半年前，福建30岁的小田（化名）经历了一场“怪病”。连续加班一周后，她突然发烧、咽喉痛，一侧耳后像过电一样放射样剧痛，连牙齿都跟着疼。 起初她以为是感冒，社区诊所按炎症输液抗生素，可一周过去，疼痛不但没减轻，反而愈演愈烈，疼到夜不能寐。 牙痛难忍的小田又去看牙医，怀疑是牙髓炎，甚至接受了“开髓引流减压术”，直接在牙齿上钻孔减压。然而牙齿打开后，剧痛丝毫没有缓解。她辗转呼吸科、口腔科、耳鼻咽喉科，检查做了一圈，始终找不到病因。 直到走进福建医科大学附属协和医院内分泌代谢科，黄敬泽主任在查体时发现，小田的甲状腺异常肿大，轻轻一碰就痛得躲闪。抽血化验显示，她的血沉指标飙到一两百（正常值在20以下），如同体内燃起一场大火。至此，真凶终于浮出水面——亚急性甲状腺炎。 藏在脖子里的“伪装者” 亚急性甲状腺炎，简称“亚甲炎”，是甲状腺的一种非化脓性炎症。它最爱找上30~50岁的女性，尤其是劳累、熬夜、精神压力大之后。小田在连续加班后发病，正是典型诱因。 这种病最“狡猾”的地方在于疼痛会放射。甲状腺位于颈前，和咽喉、耳朵、下颌的神经支配有重叠。一旦甲状腺发炎肿大，疼痛会沿着神经“跑”到耳后、喉咙，甚至下颌牙齿，极易被误认为是咽炎、中耳炎或牙髓炎。很多患者像小田一样，反复看牙科、耳鼻喉科，甚至差点接受不必要的拔牙或手术。 为什么越吃抗生素越疼？ 亚甲炎的本质是病毒感染或病毒感染后的免疫反应，并非细菌感染。因此抗生素对它完全无效。病程中，患者会出现发烧、乏力等类似感冒的症状，再加上血沉显著升高，有时会误判为细菌感染。但如果输液抗生素一周仍没好转，反而疼痛加剧，一定要警惕是不是“找错了敌人”。 抓住三个关键线索 当出现以下情况时，要高度怀疑亚甲炎，及时去内分泌科排查： 1. 颈部疼痛并有触痛：甲状腺区域明显肿大，触摸疼痛，吞咽时疼痛加重。 2. 放射痛：耳后、下颌、后枕部甚至牙齿都疼，但牙齿本身没有蛀洞、牙龈无红肿。 3. 上感后颈痛不退：感冒、发烧后颈部疼痛不但不消失，反而逐渐转移集中到脖子前方。 抽血发现血沉明显增快、C反应蛋白升高，而甲状腺功能检查常出现“分离现象”，甲状腺激素水平升高而摄碘率降低，即可基本确诊。 预防亚甲炎，关键是提高免疫力 亚甲炎的发生与病毒感染和免疫力低下密切相关，因此，预防的关键是增强自身免疫力： 1. 避免过度劳累和熬夜，保证充足的睡眠 ​ 2. 学会调节情绪，减轻精神压力 ​ 3. 适当进行体育锻炼，增强体质 ​ 4. 感冒流行期间，注意个人卫生，避免去人多拥挤的地方 ​ 5. 感冒后要注意休息，多喝水，不要硬扛 最后提醒大家，当出现不明原因的颈部疼痛、放射痛，伴有发烧，且抗生素治疗无效时，一定要及时去内分泌科就诊，检查甲状腺功能和血沉，避免像小田一样走弯路。

明日5月19日(火) 発売の ヤングチャンピオン烈6号 表紙&巻頭グラビアに #甲斐心愛# が掲載されています！ ぜひチェックしてください✅ #STU48# #瀬戸内#

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前天和@潘乱 连麦聊RSS的文字版总结来啦，这期话题不光是考古，文艺气氛也拉满了，我设想的标题方向要么是「Google Reader死去10年了，我很怀念它」这样的，要么是更雷蒙德·卡佛一点的「当我们在谈论RSS的时候，我们在谈论什么」，哈哈哈你们感受一下⋯⋯ 嘉宾也都是见证过RSS兴衰周期甚至参与其中的，分别是豌豆荚和轻芒的创始人、现在经营阅读产品「阅览室」的@jinyu，以及知乎的前COO、目前正活跃着更新Platform Thinking的@neozhang。 在我看来，任何时候聊到RSS这么一个宏大到可以追溯到上世纪九十年代的协议标准，场外信息都一定要比场内信息要多太多了，很难系统性的去把它完完整整梳理清楚，直播本身也无意科普这么一个过气概念，虽然以2013年Google Reader关停为转折点，RSS一直就在小众的悼念和复兴两端循环，但本质上，对它的招魂情结，其实就和对人生里的白月光念念不忘一样，是在追忆那个「迎风尿三丈」的互联网时代，落后，清冷，不好用，但是开放。 只是就连这么一个本着向理想主义致敬的预判，也被证明在很多程度上是连麦前的一厢情愿。 我们都知道，RSS尽管在产品端以阅读器的形式出现、是服务于内容消费者的，但它也在同时得到了内容生产者的认同和支持，无论是个人网站还是独立博客，至少需要供给端提供RSS源的输出，才能实现订阅的功能。 但这不意味着内容生产这个行为，就发生在形形色色的RSS阅读器里，它更像是一个互联网平台角色缺位下的代餐，用尽可能符合直觉的古典方式，去满足了供需两侧的诉求：写的人能把过往未来的所有内容打包到一个链接里随身携带并做分发，看的人可以一站式的订阅自己感兴趣的内容源，且在一个统一纯净的环境下阅读。 RSS的繁荣时期，也是我们耳熟能详的博客/网志成为上网青年们精神食粮的那短暂片刻，一五一十部落、爱枣报、煎蛋、掘图志、连岳、钱烈宪要发炎、土摩托、带三个表、东东枪、可能吧、keso等等，包括博客这种BSP产品成了各大门户网站的标配，罗永浩同样自建了牛博网，加上老中们特有的人情关系，热闹这块属实拿下了。（1/n）

怎麼忍得住❗️ 看到灰姑娘的泳裝那刻 請容許我發出歡呼尖叫!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 我💗好💗喜💗歡💗 即使烈陽也擋不住我要cos的決心 王子殿下...請好好欣賞這身美麗的裝扮吧 閃閃發光的我...會不會更美啊 #勝利女神妮姬# #妮姬# #WaveToYou# #NIKKE#

愈演愈烈了 中国工信部发布关于防范Claude Code安全后门隐患的风险提示 公告称：Claude Code2.1.91至2.1.196版本内置了监控机制，未经用户同意即可向远程服务器回传用户地域、身份标识等敏感信息 建议相关单位和用户立即开展全面排查，对于安装上述受影响版本的开发终端，立即卸载 或 升级至已清除相关后门代码的最新安全版本 加强核心业务网段内开发工具外联权限管控与流量监测，防止敏感数据违规外传。

我们团队用 Codex 踩的一个大坑。 想和大家真诚分享下我们刚刚周会上聊到的话题。这可能会是很多人使用 Codex 这类 Agent 产品会踩的坑。 简单来说，如果面对 Codex，我们只是不断地下指令、接受建议，没有理解和判断，那这些产出并不能真正算自己的能力。因为换一个人来点，结果也差不了太多。 面对能力越来越强的 Agent，我们可以不用亲自去处理每一个细节，但还是要知道这件事为什么这么做、大概是怎么解决的。 如果一开始不知道，也没关系。AI 做完之后，我们应该回过头去问它，然后再形成自己的经验和理解。 为什么会有这么一长段的感触呢？事情得从前半年说起。 今年春节后，我的小团队全员配备了 Codex。在内部的协作中，我们经常提到的黑话是：先让 AI 去干。 说实话，这个工作方式看起来简单，但真正做到其实挺难的。毕竟人有思维的惯性。 好消息是，经过几个月的刻意练习，大家已经养成了让 AI 先干的工作习惯。 但紧接着，我发现新的问题来了。有的同事开始不求甚解。Codex 说行他就行，说不行他也就不行。他不去研究背后的原理和逻辑。 举一个真实的例子。 之前我写过一篇教程，分享怎么把 DeepSeek V4 接入 Codex。 当时 Codex 还不支持第三方模型，所以需要借助 CC Switch 这样的桥接工具。 后来 Codex 宣布支持第三方模型接入，我心想，这下简单了。 于是我让同事研究一下，看看 DeepSeek V4 怎么快速接入。 他麻溜的截图把需求告诉给 Codex，结果 Codex 分析了之后，说目前还是没办法接入，因为协议不兼容。 他给我发了截图，就此打住了。 我当时以为他搞不定，于是接过来继续研究。后来确认，Codex 新开放的第三方模型，要求必须兼容 OpenAI 的 Responses API。 而 DeepSeek V4 还不支持这个协议。所以虽然 Codex 开放了第三方模型，实际上 DeepSeek 还是无法直接接入。 这事就这么结束了。 这周一，我一个做传统生意的好朋友告诉我说， 为啥一发图片，Codex 就报错。 我问了后才知道，它按照我之前的教程，接入了 DeepSeek V4，而 V4 本身就不支持多模态。 于是，我想折腾把 Kimi 的新模型接入到 Codex 中。毕竟这段时间，我用 Kimi 的新模型做 PPT、分析数据，效果还是非常好。这个模型是原生多模态的。 按我的预期，这次应该会快很多。因为第一次已经踩过坑了，只要先判断 Kimi 支不支持 Responses API，后面的思路基本就清楚了。 同事接过了新的任务，开始干。和之前的干法一模一样，他继续把文档和需求告诉 Codex，让 Codex 代劳。 Codex 分析之后，判断出来 Kimi 的模型因为协议不兼容，所以无法直接接入。 这时候，聪明的 Codex 给了他建议，说：要不我来写个桥接软件，这样就可以了。 他说可以。于是，Codex 按照这个思路搞定了。 然后他兴高采烈过来告诉我，任务完成。哈哈哈哈。我一问，发现他根本不知道这其中的逻辑和原理。 我说如果协议不兼容的话，那是不是我们直接用 CC Switch 这样的软件就行，没必要再自己构建一个。 他对这一切一无所知。我感觉这干法有问题，相当于他把所有的思考、理解都外包给了 Codex。 于是，就有了今天周会上我们的交流。 我的经验是，我们应该成为 AI 的 Leader，而不是传声筒。 Leader 不一定亲自干活，但一定知道为什么这么干。AI 可以负责执行，人要负责理解、判断和决策。 这让我想起左耳朵耗子之前的口头禅，要成为一个大家愿意追随的 Leader。 1、帮人解决问题。团队或身边大多数人都在问：这个问题怎么办？，而你总是能站出来告诉大家该怎么办。 2、被人依赖。团队或身边大多数人在做比较关键的决定时，都会来找你咨询意见和想法。 也许和 AI 沟通协作，我们仍然应该朝着这个方向努力。如果只是提要求，当传话筒，那我们心里完全没底。 吴军之前讲过一个故事。 1503 年，哥伦布的船队到达了牙买加。当地的原住民一开始热情地接待了他们，但后来因为船队有人偷了当地人的物品，原住民就拒绝再提供食物了。哥伦布他们面临断粮的危机。 哥伦布这个人略懂天文知识，随身带着一本天文年历。他翻了一下，发现 1504 年 2 月 29 号晚上会发生一次月全食。 月食发生前三天，哥伦布约见了当地的部落首领。他告诉首领，他的神因为当地人不再提供食物而感到愤怒，作为惩罚，三天之后，月亮会愤怒地变红，然后从天空中消失。 到了那天晚上，月食真的发生了。月亮逐渐变红，然后隐入黑暗。原住民吓坏了，赶紧向哥伦布求情。 哥伦布做了一通法事，说只要继续提供充足的食物，神就会宽恕他们。当地人就这么被拿捏了。 这个故事的本质是什么？哥伦布和原住民看到的是同一个月亮、同一场月食。 但哥伦布理解月食背后的天文原理，所以他能利用这个现象。原住民不理解，所以只能被这个现象支配。 同样的事情放到今天的 AI 时代。AI 工具摆在所有人面前，每个人都能用。 但如果仅仅停留在 AI 告诉我们答案，我们接受答案。AI 给出方案，我们执行方案。 AI 说做不了，我们也默认做不了，那这和原住民看月食没什么区别。 我越来越觉得，AI 可以成为我们的执行者，但不能成为我们的认知。 真正属于人的工作，是不断把 AI 给出的结果，重新变成自己的理解。