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初二好～ 小櫻已經從除夕開始吃到初二了 看起來會一路吃吃吃到初五😂😂 祝大家牛轉乾坤 牛氣衝天🧧🧧🧧 📷：@drunkmaomao (酒醉毛球） #旗袍# #旗袍寫真# #新年快樂# #牛年行大運# #cosplaygirl# #cosplayer# - - 2/27-2/28 FF37 有擺攤～ 歡迎大家來找我玩٩(˃̶͈̀௰˂̶͈́)و 香香寫真跟明信片預購中💕💕

新年快樂～ 大年初一🧧小櫻來拜年囉💕 祝大家牛年行大運🐮🐮 新的一年也請多多指教>< #牛年如意# #HappyChineseNewYear# 📷：Tan DC （酒醉毛球） - - FF37 2/27-2/28 香香寫真套組預購中～ 請大家多多支持💕💕

2021年新年快樂～ 哞年行大運！！ 放完連假才 想到更新牛牛🐮照的我 大家連假都去哪裡玩了呢！ #牛# #牛年行大運# #牛年# #乳牛# #可愛# #可愛い女の子# #學生服# #jk# #護奶裙# #新年快樂🎉# #丑年# #うしどし# #うし# 生肖自設JK @gu_lu_cos 📷軟軟

知道很多人没有赶上币安@binancezh #BinanceOnline# 大会，没赶上 BinanceOnline 大会的看这里！ 我帮大家筛好了跟CZ大表哥，一姐以及币安有关的全部核心干货，不用翻回放，直接看就行！ 一、何一（一姐,币安联席 CEO，首席客服官）@heyibinance 1）外界只看到币安用户做到 3.1 亿，其实内部最骄傲的是团队架构彻底理顺、高端人才越聚越多，人才才是币安能一直做大的根本 2）一直守住币安原本的做事风格没变，同时拼命补齐合规这块短板，一直在全球吸纳行业厉害的人才 3）别看现在是熊市，整个加密行业其实在悄悄变强，早就不只是单纯炒币了，区块链也开始真正用到实体经济里，和传统金融走得越来越近 4）敢定下 30 亿用户的大目标，不是吹牛，是头部企业该有的格局； 最终不是只做一个交易所，而是想做成全球人人都能用的金融基础服务 5）用户增长越来越快，新增用户耗时一次比一次短，能看出来行业认可度、技术创新都在飞速进步 6）做产品的初心就是服务普通老百姓、底层人群，想让全世界普通人都能享受到公平的金融服务，不被有钱人垄断 7）心里最担心的就是顶尖人才不够用，所以币安一直在全球大范围招人，认定人才 + 创新才是未来赢下赛道的关键 8）现在业务已经覆盖 100 多个国家、3.1 亿用户，这只是刚开始；很多金融机构只服务有钱人，币安偏要做大众普惠服务 9）未来五年最看好AI 结合金融，想用 AI 抹平普通人跟专业投资者的信息差，让小白也能拥有专业的投资判断能力 10）2014 年入行加密圈，最早就用加密货币给社区癌症患者做公益筹款，一直觉得加密不只是炒币工具，更是做公益、帮普通人的好载体 二、Richard Teng（币安联席 CEO）@_RichardTeng 1）跟着币安一路走来，始终守住把用户放第一位、踏实做事、团队齐心的初心，这也是币安能熬过牛熊一直发展的原因 2）币安早就不只是一个普通交易所了，已经升级成全球区块链底层基建平台，而且一直在往全球合规最正规的交易所靠拢 3）大量引进传统金融、合规风控、商务运营的专业人才，适配全球各个国家的业务布局 4）全球还有十几亿普通人根本用不上正规的银行金融服务，币安做加密的初心，就是打破这种金融壁垒，让资金能自由流通 5）不断上新品类，贵金属、石化产品、美股都能交易，支持全天 24 小时随时买卖，方便机构和普通人做资产避险、风险对冲 6）合规实力很强，是全球唯一被阿布扎比官方全程监管的平台，已经拿到 20 多个国家和地区的合规认可，等全球监管明朗后，能承载海量用户入驻 7）现在全球加密监管还很乱，每个国家规矩都不一样，没有统一标准，想完全统一监管还要很多年； 币安进入任何国家，都会老老实实适配当地规则 8）主动参与全球行业规则制定，帮忙推动出台合理监管政策，既保护普通用户，也维护整个行业稳定发展 9）重金砸在合规建设上，合规团队将近 1600 人，占员工总数超 20%； 还花大钱用 AI 辅助合规审核，把安全合规做成币安的一大优势 10）很看好 AI 和区块链互相结合，同时也关注大健康、生活服务这类跨界发展机会 11）自己最早用加密货币做跨境转账，还曾在不丹直接用加密买东西，能看出来币安支付已经普及到全球小众地区 12）美国现在对加密行业态度明显变友好，会带动全球监管放宽、资本进场，稳定币、现实资产代币化这些赛道都会跟着受益 三、CZ大表哥 币安创始人@cz_binance 1）投资不爱跟风炒热门 AI 应用，更喜欢布局底层硬基建：AI 数据中心、电力供给、高端算力芯片这些实打实的产业 2）现在英伟达垄断 AI 芯片市场，但这种局面不会一直持续，未来一定会出来专门为 AI 定制的芯片 3）长期看好机器人、生物科技两大方向，AI 能极大加速医药研发、基因研究、蛋白质分子实验等领域的突破 4）个人 70%-80% 的资金还是重仓 Web3 和区块链赛道，这是自己最熟悉、最有把握的领域 5）投资习惯很稳妥，都是先小额试水、边投边学习，靠身边行业资深前辈，拿到圈内最新一手消息 6）未来每个人都会拥有专属 AI 智能助手，还有家用实体机器人，生活、工作都能帮着处理 7）行业最终没有传统金融和 Web3 的界限，往后区块链会变成所有金融公司必备的底层技术，谁都绕不开 8）币安现在一直在给 AI 生态铺路，优化区块链底层设施，支持小额高频交易、去中心化存数据、AI 自动帮用户交易 9）AI 以后会把投资操作简化到极致，用户只需要说一句简单指令，AI 就能自动找最优价格、完成全套交易 10）目前 AI 智能助手还不算成熟，风控防护不完善，直接管大额资金有风险； 币安上线的 AI 交易工具，用隔离钱包单独管控资金，用户实际体验口碑很好 11）AI 未来能成为免费的专业理财顾问，比普通真人理财师更客观、更个性化，不会刻意推销产品割韭菜 12）稳定币对高通胀、没有正规银行的国家特别重要，能帮当地人轻松持有美元资产，是金融普惠的关键 13）极度看好现实资产代币化，把美股、实体资产都搬到链上，让全球普通人都能平等参与优质资产投资 14）普通人不用额外投入成本，靠家里闲置电脑、硬件就能参与 AI 产业挖矿，搭配加密资产能形成一个全新的万亿级赚钱生态 四、NINA RONG (BNB CHAIN 执行总监）@nina_rong BNB 链由三条公链组成，最终目标是承载十亿级普通 Web3 用户 全球 40% 的稳定币交易都在 BNB 链上，是全球最大稳定币公链 同时也是第二大 RWA 公链，60% 的链上 AI 机器人都跑在 BNB 链生态里 技术一直在持续升级，交易确认速度做到亚秒级，今年还要把整体处理能力大幅提升 马上推出 AI 机器人开发工具，重点发力跨境支付、非美元稳定币生态，覆盖更多国家需求 主打底层技术隐形化，普通人不用懂区块链，直接用钱包、APP 就能享受所有服务，门槛拉到最低 五、币安支付负责人 币安早就跳出单纯炒币平台的定位，现在做成了一站式金融超级 App，日常消费、跨境转账、资产理财全都能搞定 核心目标就是抹平传统银行和加密支付的隔阂，普通人用起来跟普通银行卡一样简单，不用懂任何区块链知识 币安卡福利很实在：用稳定币消费免转换费、免跨境手续费，还能拿 15% 的消费返现 已经对接巴西、越南等多国本地扫码支付，线下门店买东西，直接打开币安 APP 扫码就能付款 会根据每个国家的消费习惯单独做本地化适配，贴合当地人花钱、转账的习惯，做接地气的金融服务 六、ELLA ZHANG (YZI LABS 负责人)@ellazhang516 2018 年刚踏入这个行业，一门心思只深耕区块链，完全没重视 AI 赛道。现在回头复盘，确实是当初格局和眼界受限，错过了早期布局的好机会 科技行业每一次颠覆性变革，从来都不是单一领域独立完成的，都是不同技术相互结合催生出来的 区块链和 AI 彼此赋能、深度绑定，已经是行业发展的必然走向 传统金融和链上 DeFi 不存在谁颠覆谁、互相争抢市场的情况，更多是互补共生、慢慢融合，而现实资产代币化，就是眼下最确定的行业风口 往后传统股市和加密资产会逐步打通、互相渗透，稳定币也会成为衔接传统金融和加密领域最关键的桥梁 让我们继续keep building #BNB！# #Binance#

黑神话钟馗制作人冯骥（尤卡）发预告也顺便发了十条做游戏的工作原则，做产品做内容都可以参考 -----以下是原文----- 1、首先打动自己。 无论何时，请把自己与团队当作最优先的目标用户。 这是公司成立至今的价值观，我总是翻来覆去说这句有点拗口的话—— “必须做开发者自己作为用户也理解、认可、喜爱的游戏。” 这不单是情怀，也是理性的产品策略。 如果你对正在做的东西缺乏非功利的热诚，你的直觉就会开始迟钝。 时间一长，大概率输给那些比你更乐在其中的人。 2、再找外部交集。 打动自己，不意味着孤芳自赏。 市场数据、用户反馈和商业上的可持续都很重要。只有组织活下来，集体认知才有机会成长，团队能力才有时间变强。 呼应第一点，我想强调的是，对内容产品而言，先在外部找到与自己个性、趣味、喜好相近的人，通常比试图讨好所有人更高效。随着受众规模扩大，开发者与用户的相似度可能逐渐降低，但这个过程更类似从核心向外自然扩散，而不是一开始就在茫茫人海里碰运气。 世界很大，没有谁真的独一无二。能深深打动自己的东西，往往也能打动世界上的另一群人。 创作过程的每一处用心，都一定会被懂你的用户感受到。 3、发现亮点，先于消灭缺陷。 与其先想着如何征服不喜欢你的人，不如先尽力满足喜欢你的人。 伟大的游戏也绝非面面俱到，这个世界存在太多的不可能三角。资源永远有限，完成度永远不够，目标之间永远存在取舍与矛盾。比“还有什么地方不够好”更重要的问题是：有没有什么体验，只有在我这里才能玩到？ 再往大一点说，一家内容公司存在的意义，也许就是让一部分人觉得：幸好这个世界上，还有人做出了这样的玩意。 4、可体验的版本，胜过满纸雄文。 文档可以解释意图，数据可以辅助判断，会议可以统一认识，但游戏实际上更接近一种综合的、复杂的、甚至有些混沌的沉浸状态。 内部判断产品风险时，我始终更相信真正跑起来、打起来、死上几次之后的感受，以及观察同事们在作为玩家时的真实反应。然后才据此去敲定某些拿不准的设计，或者放弃之前看上去牛逼的创意。 具体到每一次对外发布的实机视频，希望传递给大家的也是同一件事—— “看到后，能轻易想象自己亲手玩起来的样子。” 5、好玩是目标，也是底线。 这一条就不展开了……总之如果内部版本不够好玩，那就再调查调查，反思反思，学习学习，迭代迭代，重构重构，再多玩玩其他游戏，嘻嘻。 6、美无定式。 没有一种风格永远高级，也没有一种信号永远刺激。 再惊人的美学符号，反复出现也会失去最初的力量。美，更像是一种认真创造的陌生感。 说到底，神经传导会适应，多巴胺奖励会消停，人会厌倦一再重复的事物，这是创作者永远逃不出的无间狱。 前几天，我和佳骐（声音负责人）扯到这个话题，顺手编了句打油诗来比喻：美无恒美，法无定法。多见易俗，少见易雅。他说，滚，两面都让你说了，狡猾。 嗯，那个，反正，我要表达的意思是，或许不必追求找到一套万用万灵的美学公式，而是应该不断探索还有什么好的表达方式，其中既有技艺，又有新意。 7、走投无路，提升密度。 大部分时间里，我们其实找不到什么更聪明、杠杆更大的办法，去提升产品的竞争力。 这个时候，在那些已经被验证的亮点上继续增加有效密度，通常不是一个坏选择。 比如更细腻的粒子，更茂密的植被，更丰富的动画，更精确的打击反馈，更多样的妖魔鬼怪，更大的显存（bushi）……不是说无脑堆参数与资源就一定好，前提是这些内容的确是被验证过的亮点，而且依然能让用户感知到差异。 想不到妙手是游戏开发的常态，不妨先把每一步本手下扎实。 8、起点看最高，终点当领跑。 对同领域的当家花旦们，最好如数家珍——哪里玩到昏迷，哪里气到爆炸，哪里不知所措，哪里眼睛哭花。 然后去搞清楚——它们各自采用了何种开发模式、设计方法、制作工艺与技术标准。 最后反复思考——什么能学，什么学不得，什么要虚心，什么要创新。 游戏并非必需品，深入体验与研究标杆的另一重价值，是让我们对这个品类三五年后的及格线会有多高，大致心里有数。 取法乎上，把对标杆的认知当成制作自家demo的起点，绝不是坏事，哪怕暂时高山仰止。 但是，如果长期目标是“做到和某某差不多”，有点危险。 尊重标杆，学习标杆，是为了最终建立自己的尺度。 想登顶，想一览众山，想创造前所未有的新标杆——这不是自不量力，是宝贵的冲劲与志气。 要敢想。 9、难能，可贵。 充分竞争的成熟市场，鲜有低垂的果实。任何容易解决的问题与需求，要么不存在后来者的机会，要么很快会被竞争对手挤满。 这一点我有切身体会。刚创业时，以为小公司只要选一个自己理解的赛道，做得比大厂快一点，玩法、剧情、画面、声音什么的有点小特色就够了。但事后看，这种所谓高执行力+低成本创新带来的价值微薄而脆弱，用户也很容易闻出这种速成产品的敷衍味道。 一直做相对容易的事，反而惶惶不可终日。 所谓护城河的本质，便是拥有难以被轻易取代的价值。 当我们被某样事物深深打动时，它往往是稀缺的、非凡的、来之不易的，而人们似乎天生就会被“哇这是怎么做到的”的魅力所吸引。 2019年的公司年会，我用八个字总结游科前五年的状态：东搞西搞，投机取巧。 也是在那年，在公司原来价值观“打动自己”外，又加了四个字—— 知难而进。 10、理念是廉价的，但贯彻理念的行动是可贵的。 知行合一不是什么新鲜道理，但我加一句暴论：很多时候，行是知的前提。 因为咱们脑中的理念很有可能是肤浅的、偏颇的、错误的，只有贯彻理念的行动与现实发生了真实的碰撞，才能看清：这个世界与我们原先想的到底哪里一样/不一样。 有时撞得太猛，世界太硬，把我们原先的理念撞成了一地碎片。 没关系，正好一片片捡回来，慢慢拼出新的模样。 然后，再撞一次。

如果你是一个靠交易谋生的交易员，其实我是不推荐你去做KOL的；因为我认为二者从本质上就是冲突的。 -----------我爱说实话 以下内容属于个人主观观点，纯是自己这些年又交易又当KOL的真实感受，想到哪写到哪，写到哪就算哪；希望能给后来人一些些借鉴就好...... 你们是不是真的靠交易谋生我不知道，但是，我的真的是；小到柴米油盐，大到买房买车，我的一切都是靠交易得来的。 我没有工作，也没退休工资，只是有一点点钱，然后靠着一点点钱，再帮我赚一点点钱，勉强维持着我的生活； 如果有一天我赔光了，除了借钱继续去博弈，我还真没想到有什么其他的好办法，这就是我最真实的状态。 一，先说说为什么我认为交易员和KOL从本质上就是冲突的？ 作一个交易员，我认为是求静的，不是说不看信息、不交流那种求静； 而是在做交易的时候，要尽量保持一种中性的平衡的心态，更理性一些，偏机械一些。 而人是动物，有感情，有情绪，被夸奖会高兴、被辱骂会生气；我只能说想要做好交易，要在尽可能的情况下，减少一切对我们（情绪、心态、平衡）有影响的外部因素。 而做KOL，是需要流量的、流量需要话题、需要噱头、甚至需要主动搞事...... 所以，实在一点的：你要晒单、要带单、要搞社区、做空的时候要和多头掰头，做多的时候要和空头掰头，然后牛逼了之后还得说一句：“X（多、空、黑）子，说话！” “10000U实盘，如何1个月十倍”，“百倍杠杆爆仓既止损”等等。 心眼子多一点的，坏一点的：你就想着怎么能煽动读者的情绪？怎么吸引眼球； 比如：没事儿碰瓷碰瓷交易所：“币安傻逼，OKX坑钱！”骂其他的KOL（ 比如 @PhyrexNi ），实在没招了搞抽象......（看我钢丝球刷吊！）。 这里面冲突的点的核心是： 1，人的精力有限，你在搞笑和搞钱之间，只能选择一样。 2，如果你真做交易，也真搞流量，那么你能保证你自己做交易状态不被你搞流量的行为所影响吗？ 二，权衡 不装逼的说，我做交易，一天时间就能把我做KOL整个生涯的所有的收益都亏完，嗯，甚至用不上一天，因为我毕竟做到过了。 如果你做交易的资金量很小，你是大学生创业，你是小试牛刀，咱说万八U的，或者多多少少，这个钱和你的生活无关，和你的生存更无关，就是单纯拿来做做交易的； 你有试错的本钱，你随便玩，你当KOL也好，做交易也罢，这都叫尝试，你可以错，可以输，可以做不起来，因为你可以重头再来。 但是，咱们今天聊的是职业交易员；说到底，自己能分清自己属于什么状态就好，分的清哪头轻，哪头重就好。 总结一句话就是：“你辛辛苦苦花了80%精力搞流量赚的钱，能不能覆盖你因为被牵扯精力而交易亏损的损失？” 三，我个人的现状 我目前的状态，应该算是我能给自己找到的最好的状态了。 KOL的号也算是做的还算行： 1，有点微薄的收入； 2，能满足我的装逼欲和表达欲； 3，顺便能记录自己的交易思路，（现在反而更像是一个笔记，我没事儿也总翻翻自己的记录，会看一下当时对于行情是怎么想的）； 但，我同时做到了： 1，不撕逼，不吃瓜，不搞事（并且远离这种傻逼人群）； 2，想写什么就写什么，不想写就不写，抛弃流量焦虑，说话也不瞻前顾后（利益绑定）（毕竟流量感觉也没几个钱）； 3，不晒单，不带单，不要偶像包袱，不做任何给自己交易添加负面影响的事； 4，连带的现在除了重点关注的几个博主，都不怎么看X了。 只要做到了不过脑子，就做到了不牵扯精力，不牵扯精力才可以全神贯注的交易。 所以，分清了主次，就又能好好赚钱了。 写的太长了，不检查了，发了，随便看~

<希望不要有太多人刷到这段视频> 这个访谈几周前就有了，对象是喊美股要-70%的那老头 但是那个时候还在蹭蹭涨啊，谁会在意一个已经退休的傻老头喊的风险提示呢 访谈里有几个非常有意思的点 第一个，你问推特那些顶尖的美股博主，或者问投行，绝对没人会劝你赶紧离场，这全是泡沫 < 因为说真话，会失去非常多的客户 > 老头在访谈里说的很直接 你不能指望高盛、摩根大通这些机构，在牛市最疯狂的时候公开对客户说： 别买了，离场吧 这在商业上根本不可行， 相反，他们只会更加疯狂的看涨 客户都在赚钱，竞争对手都在继续看多。你提前一年看空，客户会觉得你是傻逼；提前两年看空，客户可能已经把钱全部赎走了，你失去了几乎所有客户 在互联网泡沫时期，这个老头就是这样的， 因为拒绝追逐科技股，管理规模一度从约320亿美元降到220亿美元，大家都骂他是大傻逼，当时他的基金跑输了市面上所有热门投资产品 后来市场崩了，大家才发现他们是对的，资金又蜂拥而至，最终规模增长到约1650亿美元， 但绝大部分机构熬不到“后来”，所以1929年、1972年和2000年，主流机构都没有在顶部明确告诉客户：现在应该彻底离开美国股市。 < 不是他们真的看不到风险，只是站在他们的位置上，公开唱空的代价太大了 > 推特这类自媒体平台也是一样的， 一个长期喊AI牛市的人，靠AI获得了粉丝、流量、广告、客户和影响力，突然你让他突然告诉所有人： 估值太贵了，资本开支可能过度了，接下来可能跌70%。 那他以前建立起来的叙事怎么办？ 他的客户怎么办？ 他的持仓怎么办？ 所以你刷了一圈，会发现所有人都在证明AI革命有多伟大，却很少有人认真讨论： 即使革命是真的，现在的价格是不是也已经透支了未来？ 泡沫最可怕的地方，从来不是没有人看见。 而是看见的人不敢说，说出来的人没人信。 第二个，市场上还有一种言论：AI肯定不是泡沫，因为黄仁勋一直在看多，所以我们都要买科技股，都要梭哈ai股 别人发出来是为了搞流量， 但你要是相信，说明你的认知真的非常低 黄仁勋是谁？他是这场AI资本开支浪潮最大的受益者 云厂商买得越多，数据中心建得越多，市场越相信算力永远不够，英伟达的芯片才能卖得越多，他的财富才会涨 所以他只能看多，因为他的身份决定他不可能站出来主动告诉市场： 现在投资过度了，大家少买一点芯片，少建一点数据中心。 < 一旦他公开承认“泡沫”两个字，资本开支预期、客户订单和英伟达估值都会受到影响 > 你可以听他说AI技术会如何发展，但不能把他的乐观，直接当成“AI股票没有泡沫”的证据。 技术革命是真的，利益关系也是真的。 访谈里面的老头的判断恰恰是：AI就是改变世界的技术，但越伟大的技术，越容易吸引过量资本，最终制造出更大的投资泡沫 他还指出，亚马逊、谷歌、Meta和微软仅2025年的资本开支就接近3000亿美元；几家巨头陷入了“不投入就可能掉队”的囚徒困境，几乎注定整个行业会集体过度投资 第三，AI是泡沫，但是我们二十多岁的年轻人要去拥抱AI 整段访谈里最有意思的地方就是这里 Grantham一边说AI是泡沫，一边又建议年轻人全身心投入AI。 因为投身一场技术革命，和用高价购买这场革命的股票，不是一回事。 铁路改变了世界，但铁路泡沫里的散户亏惨了 互联网改变了世界，但2000年买入大量互联网股票的人，已经做空了自家小区 AI肯定也会改变世界，但技术最终改变世界，不代表今天所有挂着AI名字的公司都值现在这个价格，更不代表每一个追进去的人都能赚钱。 这位掌管千亿规模基金的老头对技术泡沫的总结是： 越具有革命性的创新，越容易引发巨大的泡沫；泡沫会带来过度建设、恶性竞争和资本浪费，但泡沫破裂后留下的基础设施和技术，仍然可能继续推动社会进步。 所以年轻人当然应该去学习AI、使用AI、进入AI行业。 你应该争取成为这场革命的建设者，而不只是高位接盘的人。 至于刚进入股市的年轻人，我的看法甚至更直接一点： 拿一笔亏得起的钱，亲自体验一次完整的牛熊周期。 几万块钱没了就没了，但不至于毁掉人生 对于99%的人来说，赚钱只是过程。 剩下1%的人，就是存活下来的交易天才 大多数第一次经历泡沫的人，都会高估自己的能力，低估周期反转的杀伤力。 现在亏掉个几万几十万的，换来真正的风险意识，一定比你三四十岁以后，拿着几百万积蓄第一次经历崩盘要便宜得多 等到那个时候，你面对的不只是投资亏损。 还有房贷、家庭、孩子和中年危机。 那时你才会明白： 财富复利最重要的，从来不是抓住每一只十倍股。 而是不要在任何一次泡沫里，把自己彻底清零。 回归访谈本身，讨论美股什么时候跌70%没有意义 因为泡沫可以看出来，顶部很难精确预测。Grantham自己也承认，目前一些典型的见顶信号还没有完全出现。 它真正值钱的是告诉你： 黄仁勋可以是对的，AI也可以是泡沫。 AI可以改变世界，买AI股票的人也可能亏钱。 泡沫能够杀死你的仓位，却杀不死一场真正的技术革命

专升本前端毕业 1 年，从初创到大厂，我的开源项目上了 github trending，顺利聊聊做开源的收获 6 月 30 日，我做的开源项目 Archify 第一次出现在 GitHub Trending ，排名第 9 。到发帖这会儿，仓库有 4.7k Star 、414 个 Fork Archify 是什么 Archify 是一个给 Claude 、Codex 、opencode 使用的 Agent Skill 。你用自然语言描述系统或流程，它生成 JSON IR ，经过 Schema 和布局检查，最后输出一个独立 HTML ，可以切换深色和浅色主题，也可以复制或导出 PNG 、JPEG 、WebP 、SVG Trending 不是突然掉下来的 仓库创建于 4 月 15 日。最开始只有架构图，后来陆续补了四种图表、双主题 SVG 、4 倍清晰导出、JSON Schema 、布局检查、CLI 、CI 和零依赖安装包 这个项目是自发火起来的，在推上被很多博主推过，我觉得被传播的主要原因，一个是生成的图确实比 mermaid 好看，而且 html 也易于传播，加上 hero 图清晰明了，一看就知道是干啥的了 Trendshift 的记录显示，Archify 在 6 月 30 日第一次进入 GitHub Trending ，排名第 9 聊聊开源 先讲讲我之前的经历吧： 我是 18 年高考的，我比较笨，学习不咋地，读了一个专科，专业叫计算机应用技术，第一年觉得自己状态非常颓废，也学不明白，痛定思痛，就报名去当兵了，在部队待了两年 刚去的时候身体素质很差，我也瘦，没啥力气，刚去的时候 106 斤，很多训练都不行，后面下连分到了通信专业，相对轻松一点，我训练比较认真，后面一些机会下，机缘巧合，代表单位参加集团军的通信比武，拿了第一名，当时是真的意气风发，多的不讲了。 退伍以后呢，回学校继续读书了，因为退伍可以免试嘛，也不知道干点啥，就专升本了，后面考的还行，我那批是七十多个人，然后招六个，我考了退伍批次的第一，考到了重庆邮电大学的软件工程专业，我很感激母校，包括我的专科学校，我觉得是他们收留了我，得益于母校，我才有了后面见识更多的成绩平平的农村孩子之外的一个世界。 因为专升本的本科只有两年，所以时间其实挺紧的。刚开始还想考研，后面感觉自己学习也不咋地，本来就专科，当兵，比同龄人毕业要大三岁，就不考了。 然后就开始学前端，跟着网上的课程学了一个多月，尚硅谷啥的，后面找实习运气还挺好，学了一个多月就找到了。 那是 2025 年 4 月，苏州的一家中厂，叫智慧芽，一天两百块钱，然后房租是 850 ，我记得当时我一个月还能存两千多块钱，就是有时候回学校考试麻烦，一来一回，苏州到重庆，路上要二十多个小时，车费接近两千块钱。 但那段时间其实挺开心的，每天学东西、写代码，感觉自己只要一直努力，后面肯定会越来越好。 实习第四个月的时候，我面试了字节飞书。杭州的部门，两轮面试都通过了，最后背调的时候，对方知道我是专升本，把我卡了。 当时 HR 给我打电话，我还一直跟他解释，说我肯定可以达到他们的要求，也可以通过工作证明自己，但是最后还是没有给我机会。 那次确实挺难受的。不过我当时也没有觉得完全是学历的问题，更多还是觉得自己不够强。就想着如果技术真的特别牛逼，可能也不会因为这个把我卡掉。 后面秋招回学校，我又面了重庆的懂车帝。前面的面试也都还可以，到了 HR 面的时候，我提前说了自己是专升本，然后就没有下文了。 联系我的一面面试官后来还在 Boss 上主动给我发了一句“不好意思”。我跟他一面聊得挺好的，所以最后把我拒掉，应该也不是他的原因。 我当时给他回了很长一段话，具体写了什么现在已经记不清了。只记得那天晚上出去跑了五公里，心里确实五味杂陈。 当然，也不是后面所有面试挂掉都是因为专升本。我菜肯定也有一部分原因。 比如猿辅导四面的时候，题没有写出来，那挂了也很正常。群核我自己觉得面得还可以，但最后也挂了，具体因为什么我也不知道。很多时候我只能猜，可能是学历，也可能就是能力没达到。 秋招没找到合适的工作，我又去了杭州，在西湖大学实习了一段时间。 当时 HR 面试也问了我专升本的事情，我说了一句：“出身寒微不是耻辱”，最后那次面试给我过了。 到了 2026 年 3 月，我还是没有找到满意的工作，已经开始有点慌了。 后面又去了上海商汤实习，在大模型研究院，我们组基本都是 985 硕士，只有我是专科再专升本。但是商汤没有转正，就还得接着找，后面我还面了 Manus 。 本来投的是前端，结果 HR 好像把岗位搞错了，最后只面了一面，跟他们的 COO 聊了挺久，聊了蛮多的：他觉得我当过兵、拿过集团军比武第一，这些经历很加分，也挺喜欢我的。但是听到我是专升本以后，他也直接说，会稍微拉低一点印象。 我们当时还聊到了一个问题，就是像我这种学历不占优势的人，可以通过作品或者开源项目，从其他地方证明自己的能力。 其实我当时也已经有这个想法了。因为学历这东西已经改不了了，你再怎么解释，别人看到的还是专升本。 所以我后来入职第一家初创公司以后，就开始写一些博客，也发过掘金，后面又慢慢开始做自己的项目。 我去那家公司本来是做前端的，但因为公司比较小，后端、算法、客户现场、给客户做培训，这些事情我都干过。 当时会觉得事情很杂，什么都要做。现在回头看，我觉得也不一定是坏事。如果当时真的去了大厂，可能每天就是做前端需求，反而接触不到这么多东西。 那段时间我也开始大量用 AI ，做了一些 Claude Code 相关的工具，然后把其中一些东西开源。 说实话，我最开始做开源，目的也没有多高尚。就是因为自己学历差，想在简历上多一点能证明自己的东西，当时还是挺想进大厂的。 后来我去了盛大下面的 MiroFish 。在那边工作之外的时间做了很多自己的东西，Archify 就是那段时间开始做的。 再后来面试了一家上海的大厂，具体这里就不透露了，一面的时候有两道题我都没有写出来，我说我是 100% AI 代码。 本来以为可能要挂了，但是面试官又让我介绍自己的项目。我讲了不少开源项目和自己做的工具，最后他还是让我过了。入职还没有半年，这段具体的我就不细讲了。 6 月底，Archify 上了 GitHub Trending ，最高第 9 。现在差不多 4.6k Star 。 这个数据当然挺开心的，毕竟我刚开始做的时候，也没想到会有这么多人关注。 但做开源以后，最大的变化可能还是，有人真的开始用我做的东西了，我也像和 manus 的 coo 聊的时候一样，有了一些别的东西可以证明和体现自己的能力。 开源没有让我从专升本变成 985 ，也不能保证我以后不会再因为学历被卡。 我现在也说不清这 4.6k Star 最后能给我带来什么。可能是工作机会，可能是认识一些人，也可能什么都没有。 不过至少 Archify 确实有人在用，我做的东西能给别人带来价值，能给很多人带来帮助，这件事对我来说就是做开源最大的意义

哈哈哈，是的。 这其实也是典型的大牛特征，情绪的延展性比较强。 币圈这几年，尤其是 $BOME 速通后(前面都还行)，币圈就再也没有过大的情绪浪潮了，局部情绪一热，市场就跌了... 最可惜的是24年12月，当时情绪起来了，一开始我预计有回撤，不会很深，然后币安没几天就在高位批量上VC币开始吸血了，到这一步其实还有机会，比特币也确实回撤不深，然后就开始上行了。结果后来反弹高位正好在特朗普发币那两天，就是我说的大多数人开始亏大钱的开始区域了。特朗普直接中断了那次继续上行的机会(原因当时详细讲过)，后来我就放下25年有大牛市的预期，而是重新制定趋势策略➤特朗普市结合情绪波段了。

如果你是不是还记得，2024 年夏天马斯克只用了四个月时间，从零建成了一个 10 万块 GPU 的超级计算集群。 正常流程下，光是向电网申请接入、等审批、等施工，就要三到五年。一个 400MW 的数据中心，走正规路子可能要等到 2028 年才能通电。 今天看了 SemiAnalysis 的报道，《AI 实验室如何解决电力危机》（How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive） 他租了一堆卡车载的燃气轮机，直接拉到工地，接上天然气管道，几周内就开始供电。xAI 的孟菲斯园区现在已经部署了超过 500MW 的自建发电设备。 这不是什么黑科技，但需要勇气和执行力。因为自建发电的成本比用电网贵得多，而且要自己搞定一大堆运维问题。但马斯克算了一笔账：每 GW 的 AI 云服务，一年能产生 100 到 120 亿美元收入。早上线六个月，就是十几亿美元。这笔账算下来，电费贵一点根本不是事。 于是，一场“自带发电机”的运动在 AI 行业迅速蔓延。OpenAI 和 Oracle 在德州下了一笔史上最大的自建电厂订单，2.3GW。Meta 在俄亥俄州的项目，因为设备紧缺，干脆用了五种不同的发电机拼凑，能用就行，先跑起来再说。 【1】电网为什么成了 AI 的绊脚石 要理解这场“自建电厂”运动，得先明白电网为什么跟不上。 美国的电网并不差。到今天为止，绝大多数 AI 集群还是用电网供电的，包括微软给 OpenAI 建的集群、谷歌在俄亥俄和爱荷华的超算、亚马逊给 Anthropic 建的 Trainium 集群。问题是，这些项目都是 2022 年之前拿到电力批文的，那时候还没有“AI 淘金热”。 ChatGPT 爆火之后，情况完全变了。德州电网运营商 ERCOT 的数据显示，每个月涌进来的数据中心用电申请高达几十 GW，但过去一年实际批准的，加起来刚过 1GW。 为什么批不下来？ 首先，电网是一个需要精密平衡的系统。供电和用电必须每秒钟都匹配，差一点就可能导致大面积停电，今年 4 月伊比利亚半岛的大停电就是例子。每接入一个大型用户，都要做复杂的工程评估，确保不会把系统搞崩。 其次，审批陷入了一个恶性循环。所有人都知道拿电很难，所以开发商们同时向多个电网运营商提交申请，先占坑再说。有的申请连地都没买，纯粹是投机。俄亥俄有一个电网，积压了 35GW 的申请，其中 68% 连地都还没拿到。投机申请越多，队伍越长，正经项目等得越久，于是大家更要提前占坑…… 从提交申请到真正通电，现在平均要五年。 五年？AI 公司等不起五个月。 【2】“自带发电机”的逻辑 BYOG 的核心逻辑很简单：不等电网了，我自己发电。 但这不是一锤子买卖。更聪明的做法是“桥接电力”：先用自建发电把数据中心跑起来，同时继续排队等电网接入。等电网通了，这些发电设备就转成备用电源。 这样做有两个好处。 第一，时间价值太大了。一个 200MW 的 AI 数据中心，早上线六个月，可能就是十亿美元级别的收入差距。在 AI 军备竞赛里，第一个跑出来的才能吃到最大的蛋糕。用 SemiAnalysis 那篇文章的原话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 第二，省掉了柴油发电机备用电源的钱。传统数据中心都要配柴油发电机做备用，现在这些燃气设备可以兼职。 当然，这条路不是谁都能走。自建电厂的成本比电网贵不少，还要自己搞定许可证、天然气供应、运维一堆事。但对于资金充裕、时间敏感的大厂来说，这是当前最务实的选择。 【3】发电设备的“菜单”：从喷气发动机到船用引擎 自建电厂用什么设备？选择比你想象的多。 第一类是航空衍生燃气轮机，简单说就是把喷气发动机从飞机上拆下来，装到地面发电。GE 的 LM2500 就是这么来的，原型是波音 747 和 F-18 战斗机上的发动机。这类设备体积小，一台 30MW 的机组可以用普通卡车运输，几周内就能装好发电。启动也快，从冷启动到满功率只要 5 到 10 分钟。缺点是贵，目前全包成本在每千瓦 1700 到 2000 美元，交货期 18 到 36 个月。 有意思的是，超音速飞机公司 Boom Supersonic 也杀进来了。他们发现自己的喷气发动机设计稍微改改就能发电，于是推出了 Superpower 燃气轮机，已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单。飞机公司干脆把发电当副业，用赚来的钱贴补造飞机。 第二类是工业燃气轮机，专门为地面发电设计，不是从飞机改的。成本略低，但启动慢一些，需要 20 分钟左右。 第三类是往复式内燃机，本质上是放大了几十倍的汽车发动机。一台 11MW 的机组可能有 14 米长。这类设备单台功率小，但维护简单，对燃料杂质和高温环境的耐受性更好。VoltaGrid 公司就是用这类设备做“能源即服务”，把一堆发电机装在卡车上，哪里需要拉到哪里。xAI 最早的 Colossus 1 集群就用了 VoltaGrid 的 34 台卡车载机组。 第四类是燃料电池，主要是 Bloom Energy 的产品。这东西不烧天然气，通过电化学反应发电，完全没有燃烧过程，所以不产生除了二氧化碳之外的空气污染物。这在环保审批上有巨大优势，部署也最快，几周就能搞定。缺点是最贵，每千瓦 3000 到 4000 美元，而且电池芯片五六年就要换一批。 最后还有重型燃气轮机，就是传统电厂用的那种 GW 级大家伙，配上废热回收的联合循环系统，效率可以超过 60%。但这种设备交货要等两三年，安装调试又要两年，总共五年起步。所以现在更多是作为“终极方案”，先用小设备跑起来，大设备慢慢建。 【4】跑起来才知道的坑 自建电厂不是买几台设备那么简单。真正跑起来之后，有一堆问题等着你。 第一个坑是冗余。电网的平均可用率是 99.93%，也就是“三个 9”。要自己达到这个水平，发电设备必须“超配”。一个 200MW 的数据中心，如果用 11MW 的往复式发电机，大概需要 26 台，其中 23 台工作，3 台备用。如果一台坏了，其他机组稍微加点负荷就能顶上。VoltaGrid 在德州的一个项目，1.4GW 的数据中心配了 2.3GW 的发电设备，超配了 64%。 Meta 在俄亥俄州的 Socrates South 项目更有意思。他们用了 5 种不同的发电设备：3 台 Solar Titan 250、9 台 Solar Titan 130、3 台西门子 SGT-400、15 台卡特彼勒高速发动机。总装机 306MW，给 200MW 的负载供电。设备型号都不统一，明显是“能抢到什么用什么”的拼凑方案。 第二个坑是负载波动。AI 训练的用电负荷变化很快，几毫秒内就可能出现几十兆瓦的波动。如果发电系统的惯性不够，频率会跳，严重的会触发保护跳闸。解决方案包括同步调相机、飞轮储能、电池储能系统。xAI 的做法是配大量特斯拉 Megapack 电池，既能平滑负载波动，又能在发电机启动时顶一会儿。 第三个坑是许可证。虽然自建电厂绑过了电网审批，但还要过环保部门这一关。燃气发电有空气污染物排放，需要拿空气许可证。即使在德州这种审批友好的地方，这个流程也可能要一年以上。Oracle 和 Stargate 的一个 GW 级项目就因为许可证问题延期了，SemiAnalysis 在彭博报道之前三周就通过追踪许可审批流程预测到了这个问题。 xAI 的应对方式很“马斯克”：把项目选址放在田纳西和密西西比两个州的交界处，同时向两边申请，谁先批就在谁那边建。结果田纳西没批下来，密西西比批了，项目就在密西西比落地。 【5】供应链的老伤疤 即使你有钱、有地、有许可证，也不一定能买到设备。 燃气轮机的交货期现在是历史最长。GE Vernova、西门子能源、三菱重工这三大厂商的订单已经排到 2028 年甚至 2029 年。 他们为什么不扩产？ 这要追溯到燃气轮机行业的两次“大崩盘”。 第一次是 2001 年前后。互联网泡沫时代，大家相信数据中心会消耗天量电力，电力公司疯狂下单。GE 一年出货超过 60GW。然后互联网泡沫破了，安然崩了，订单一夜之间消失。 第二次是 2017 年到 2022 年，清洁能源转型叠加全球经济放缓，燃气轮机市场跌到谷底。GE 和西门子的年出货量都跌到 10GW 以下。 这两轮周期给制造商留下了深刻的心理阴影。现在 AI 带来的需求暴涨，他们的第一反应不是“赶紧扩产”，而是“别又是一个泡沫”。所以 GE 承诺把产能提到每年 24GW，但这只是回到 2007 到 2016 年的平均水平，根本不是大扩张。西门子也差不多，“不增加厂房面积”是明确说法。 更深层的瓶颈在供应链。燃气轮机的核心部件：涡轮叶片，需要用到稀土金属、单晶镍合金等高端材料，铸造工艺极其复杂。全球能做的供应商就那么几家，而且他们要同时供应民航发动机、军用航空发动机和工业燃气轮机。这些供应商刚经历过 COVID 期间的订单崩盘，现在也不敢贸然扩产。 另外，重型燃气轮机的核心部件重达三四百吨，需要专用的驳船、铁路车厢和拖车来运输。这种重型物流本身也是瓶颈。 相比之下，小型航空衍生燃气轮机和往复式发动机的供应情况好一些，因为它们可以用普通卡车运输，也不那么依赖稀土材料。 【6】新玩家入局 供应紧张的时候，总有人会找到变通办法。 ProEnergy 是先行者。他们把波音 747 退役发动机的核心机翻新改造，做成和 GE LM6000 性能相当的发电机组。用别人不要的东西，解决眼前的燃眉之急。 更有意思的是 Boom Supersonic。这家公司本来是做超音速客机的，结果发现自己的发动机设计稍微改改就能发电。他们推出了 Superpower 燃气轮机，单机 42MW，可以装在一个集装箱里运输。已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单，计划 2027 年出货 200MW，2028 年 1GW，2029 年 2GW。 一家造飞机的公司来做发电设备，听起来很跨界，但细想又合理，航空衍生燃气轮机本来就是喷气发动机改的，Boom 只是从源头入场。他们甚至可以把发电业务当成飞机业务的“融资渠道”。 往复式发动机领域，船用发动机制造商 Wärtsilä早就入场了。他们发现，驱动游轮的发动机和给数据中心发电的发动机，本质上是同一种东西。已经签了 800MW 的美国数据中心合同。 【7】对 AI 产业意味着什么 如果说总结一下这篇报告的内容： 第一，电力已经成为 AI 发展最主要的瓶颈。不是芯片，不是数据，是电。一个算力集群再牛，没电就是一堆金属。 第二，“速度就是护城河”正在重塑整个基础设施行业。AI 公司为了早几个月上线，愿意承担更高的成本、更复杂的运维、更大的不确定性。这种“时间价值优先”的思维，和传统数据中心“成本效率优先”的逻辑完全不同。 第三，AI 公司正在变成“准电力公司”。它们不再满足于做电网的用户，更想要自己掌控能源供给。这种垂直整合的冲动，和当年互联网公司自建光纤网络是一个路数。 最后必须得再重复一下马斯克那句话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 在 AI 这场竞赛里，快，比什么都重要。