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5月25日，外交部发言人毛宁主持例行记者会。法新社提问：巴基斯坦总理目前正在访华，请问伊朗议题以及在中东局势是否会被谈及？毛宁这样回应。戳视频↓↓↓#中巴# #巴基斯坦总理# #伊朗# #直击第一线#

一张电力对比图直接给印度网友整破防了。 截至2026年5月底，中国发电装机容量直接干到40.1亿千瓦，把美国、欧盟27国、印度、日本、俄罗斯全部打包加一块，装机总量居然还是干不过中国一家。 最扎心的是，印度赫然出现在这张榜单上，评论区一条留言瞬间刷屏： 中国电网什么时候能接到印度？我真不想大热天里等着风扇重新启动，这话放在印度，剩下半点笑不出来。 滚烫的热浪贴着地面往上涌，头顶风扇玩命转，吹出来全是热风，空调刚启动两秒，灯光猛地一闪，全家瞬间屏息，生怕直接断电。街边小店冰柜的饮料温吞吞，手机都不敢随便耗电，一旦夜里停电，居民只能搬板凳坐到街边，靠手机微光照明，大人躺在凉席上来回打滚，眼巴巴等着电扇复活。 美国网友看到数据第一反应： 不可能，我要看原始统计口径，美国加欧洲，再带上一众国家，居然拼不过中国。 德国网友也不服：装机量大有什么用？高温负荷能不能扛住，电网稳不稳定才是硬道理。 结果印度网友淡淡回复：这事儿我太有经验了，酷暑天最恐怖的从来不是烈日，而是空调刚打开，直接停电了，底下还有网友补刀：光有电可不够，得有一张能跨几千公里稳定输电的电网才行。镜头切回国内，这边家家户户空调随心开，冰箱里冰着半个西瓜，商场冷气充足，各大工厂照常运转，大家顶多心疼电费太贵，发愁整夜开空调开销大，几乎没人会担心按一下遥控器之后，电网会不会直接崩掉。 这份平平无奇的日常，在饱受断电困扰的印度网友眼里却是实打实的奢侈。 中国电力真正的底牌是这张全覆盖的大网，西南富余水电往东输送，西北风电光伏送往用电重地，东部城市迎来用电高峰，千里之外的能源可以实时调配，调度中心巨大屏幕上线路色彩不断变化，你随手打开空调，背后或许是数千公里外的电站正在为你输送电力。 特高压如同一条条电力大动脉，将戈壁光伏、三峡水库、海上风机全部整合进一套系统。 早些年，我们也曾体会过缺电的无奈，当年很多地方发愁的不是电费，而是开工就没电。几十年过去，荒漠光伏、海上风电、山间水库与储能设施全部并网，日落之后，城市用电高峰依旧存在，风能充沛的地区未必用电紧张，我们要做的就是把零散分布的各类能源统筹调配，稳稳送到工厂、商场与千家万户的空调外机。 印度如今的困境一目了然：庞大人口、持续高温、不断扩张的城市，空调、水泵、工厂同时争抢电力，负荷暴涨之时，输电线路、变压器和调度体系根本跟不上需求，很多地区不是没有用电需求，而是需求来得太快，配套基建远远滞后。 那句“能不能把中国电网接到印度”，看似一句玩笑吐槽，内核却是直击灵魂的疑问。 同样十几亿人口，同样面临酷暑高温，为什么中国人开空调从来不用提前担心今晚停电？当印度网友还在焦灼等待风扇重启时，跨越千山万水的电力早已顺着特高压线路源源不断送入国内每一台空调。

之前问了虚拟网卡 Tun 模式下微信图片加载慢的问题， 大家非常热心的给出了很多诊断的建议，我做了一下复盘： 微信的网络机制本身就极其特殊。@wq268888 提到微信自己有一套优先内置解析、网络嗅探和信息分析，一旦发现流量被虚拟网卡接管，就会不断重试，明确走不了才会降级到常规网络。@giv00257710 踩过更深的坑，发现微信很多图片其实是直接走纯 IP 地址拉取，压根不走域名，导致常规的域名白名单直接失效。加上 @tzhsz 提到的 edns 机制，多媒体 CDN 很容易被国外 DNS 误解析到海外服务器。 第一流派，也是呼声最高、提议人数最多的关停 IPv6 派。 @LeungDeo、@Edison_aware、@BarrySong97、@Ner0sss、@5tran9er 和 @ncle99 都直接给出了一句话诊断：关掉 IPv6。 @Jerry182809 直言用机场的第一步就是关 IPv6。@chrislee_sub 也吐槽微信的 IPv6 兼容问题早就存在好几年了。@0i8up 补充说国内很多家庭路由器和宽带的 IPv6 本身就极其不稳定，像没普及一样，开了徒增玄学断流。 关掉 IPv6 救活的远不止微信。@vireriver 反馈自己只要一开代理，京东和淘宝的商品图片全线崩溃，关了 IPv6 立刻恢复；@ddflj3310 也提到在 Surge 下剪映等抖音系应用完全登不上，同样靠关 IPv6 解决。@HunterRockCat 则提醒飞书等办公协同软件也会遭遇同样的问题。 背后的逻辑被 @grok 和 @MoeDejavu 点透了：绝大多数代理节点根本没有配置 IPv6 出口，但 DNS 偏偏解析出了 AAAA 记录。微信偏偏优先尝试 IPv6 连接，结果掉进路由黑洞死等超时，几秒后才狼狈降级回 IPv4，体感上就是图片一直在死转圈。@MoeDejavu 建议，如果关了 IPv6 还不稳定，记得把代理客户端里的 AAAA 查询解析也一并关停。 第二流派，追求完美双栈的 fake-ip 规则精修派。 很多朋友不想为了微信直接废掉 IPv6，选择对分流配置进行细化。@0xfingeroo 贴出了 GitHub 上 Clash Verge Rev 官方 issue 1762 的长篇排查讨论。 @qtwaiter 给出了教科书级的 fake-ip 原理：在虚拟网卡接管流量时，所有域名都被劫持进了虚拟私有网段。必须在 dns 配置的 fake-ip-filter 加入白名单，强制腾讯的多媒体域名走真实国内 IP 解析。比如针对 QQ 和微信的图片视频，把 放进过滤列表。 @LeonKuo2023 具体给出了两条立竿见影的直连后缀规则： 和 提醒，很多人的微信图片卡死，纯粹是因为分流规则没写全，图片请求被最底下的兜底规则误送到了海外代理。@cnfree8964 补充把严格路由关闭；@LaelLuo 建议排查 QUIC 协议嗅探；@neotuper 建议检查 SNI 分流；@AwesomeYang_com 和 @wooooow_wo 则建议在规则里单独指定微信进程走 DIRECT 直连。 第三流派，干脆放弃虚拟网卡的实用派。 @YanzuWuahh 早就被 Tun 模式的各种玄学搞烦了，选择退回经典架构：系统代理搭配 Proxifier，只对指定的海外开发工具开启强制代理，微信这种国内应用压根碰不到虚拟网卡。 @qg7777 提到，如果没有配置专门的软路由做增强模式，单靠本机跑单一的 Tun 模式极易翻车。@bnxiohi15661429 也吐槽某些客户端内核对 Tun 的处理不够完善，换成小火箭等工具反而没这些毛病。 第四流派，赛博神医 AI 排查流。 @dave33_z 分享了硬核实战：之前买 AWS Lightsail 晚高峰延迟卡死，直接把网络环境和配置丢给 Codex，一通调优把晚高峰延迟压到了六十毫秒。现在遇到各种网络玄学，直接把配置文件丢给 AI 分析。 @tina_sound43105、@neveriwill14294、@xueyu1125、@thePixelsAI、@Silas10m 和 @Lee656233622 全都站这一边。把本地分流规则丢给 Codex 或 DeepSeek，让模型顺着路由跳数检查，几分钟就能自动生成改好的配置。@misaki233q 更是让 Agent 搓出了一套高级双栈规则：国内应用走 IPv6 直连，海外流量走 IPv4 代理，鱼和熊掌全部兼得。 第五流派，反思工具本质的断舍离派。 @WetThinAir 抛出了一个直击本质的问题：我们到底为什么非要开 Tun 模式？像很多写代码的工具，单独配个终端环境或者局部端口就能跑得飞快，根本没必要为了几个工具让全系统的网络流量都从虚拟网卡里冒险淌一遍。 遇到微信转圈的朋友，照着这份清单排查，基本药到病除。

《催眠眼镜》第一集开机花絮来啦！片场vlog，带你直击现场。戏里拉扯，戏外欢喜冤家。这反差萌谁懂？#短剧# #AI短剧# #擦边视频# #擦边短剧# #黄豆短剧# #AI情色# #反差好戏都在后面，请各位观众系好安全带！🎬✨#

CZ 昨天在香港举办了《币安人生》书友会，面对台下的年轻人分享了关于管理、创业和行业周期的看法。 36氪的记者在现场直击了全场问答，小编把其中的核心信息整理如下： 1. 币安选人只看主动性 因为是全员远程办公，CZ 表示自己从不主动跟进（follow up）任务进度。如果员工遇到卡点不主动汇报，过了一两个月才说没进展，会被直接开除。 2. 卖房 All in 的底气在于底线 谈到当年卖房买 BTC，他澄清当时算清了最坏情况：即便归零，自己也能回华尔街找一份六位数年薪的工作。每个人的抗风险底线不同，冒险尺度因人而异。 3. 年轻人第一份工作建议先去大厂 对于想大学创业的学生，他建议先在大公司待 2~5 年，学习成型的管理和运作体系。创业是一二十年的长跑，不需要急于一时。 4. 行业判断：看漏了 RWA，四年周期仍有效 RWA： 承认之前低估了证券上链的速度，美股/全球资产 Tokenize 能极大解决跨国交易和流动性门槛。 周期： 认为四年周期依旧灵验，背后的心理学逻辑是人类对痛苦的记忆通常只有两年。 5. 关于 AI 的风控提醒 针对不少团队过度依赖 AI 写代码，他特别提醒：没有经过严格审计的 AI 代码直接推上生产环境极其危险，在金融业务中出现一个 bug 可能就是数百万乃至数千万美元的损失。 6. 拒绝现场用寄语签名 活动最后他推掉了给大学生的书面寄语，原因很直接：“怕别人拿去发币。”所有项目宣传和发币行为均与其无关。 不过，虽然没有具体寄语了，但是闲鱼上目前已经出现了 CZ 亲签的《币安人生》书籍的转卖。 而由于只有两个字母，不排除奸商自己仿写了个 CZ 挂出来卖。 是不是亲签，那也只能 @cz_binance 自己来判断了😂

【中国冰上丝路成型，直击西方掌控百年的海上命脉】 一条北冰洋航道，正在搅动全球海运格局。 随着多条中欧北极集装箱航线常态化运营，中国推进多年的“冰上丝绸之路”，不再只是远景构想。这条航道最大的价值，就是直接绕开马六甲海峡、红海、苏伊士运河这些被西方长期视作博弈筹码的海上命门。 熟悉国际航运的人都清楚。过去数十年，东亚往返欧洲的远洋货轮，几乎别无选择，只能穿行东南亚、印度洋、红海。马六甲海峡狭窄拥挤，航道安全高度依赖周边国家；红海常年冲突不断，商船随时面临袭扰风险。这些咽喉要道，长期处于西方海上力量重点布控范围，无形之中握有一张可以随时施压的筹码。 一旦地缘局势紧张，关键航道受阻，整条亚欧供应链都会剧烈震荡。这也是欧美日心中最大的底气：掌控要道，就能拿捏亚欧贸易。 北极东北航道的商业化通航，彻底打破这套旧格局。从中国港口前往西欧，航程直接缩短三分之一，节省十几天航行时间。整条航线远离冲突热点，避开层层海峡关卡，摆脱单一航道带来的供应链枷锁。不少西方航运专家直言，这是数十年来亚欧物流最重大的变量。 我们看得明白，欧美日的焦虑，恰恰源于长久以来的垄断优势被动摇。 长久以来，美国依托海外基地，掌控全球主要海上通道。日本、韩国高度依赖南方航线，所有进出口命脉都拴在马六甲与印度洋。西方早已习惯依靠航道控制权，塑造有利于自身的全球秩序。可冰上丝路一旦稳定运行，亚欧贸易出现一条独立备选主干道，单一航道的威慑力自然大幅缩水。 当然，北极航道依旧存在天然局限，通航窗口有限，基础设施仍需持续完善，短期内不可能完全取代传统航线。但它最重要的意义，不在于立刻承担全部货运，而是提供至关重要的战略退路。 供应链的安全，从来不是拥有多少航线，而是拥有可选择的航线。 最后粗浅谈三点看法。 第一，美国的焦虑不难理解。依靠海上咽喉建立的霸权体系，正在迎来结构性挑战。以往只需盯住少数海峡，就能影响亚欧经贸；如今北冰洋开辟新通道，传统海上封锁手段效用持续下降。霸权最大的弱点，就是当对手不再只能被动走你划定的路线。 第二，日本、韩国感受最为复杂。两国同样深陷马六甲困局，理论上同样能借助北极航道拓展贸易。但他们又不愿看见中国率先打通这条战略通道，地缘博弈的矛盾心态展露无遗。机遇与竞争交织，很难简单站队。 第三，还要客观看清现实。冰上丝绸之路依托中俄合作稳步推进，奉行开放合作思路，欢迎各国商船共同使用。中国从不谋求北极排他性控制权，只是努力打破长期存在的航道垄断。 这个世界的规律向来如此：当少数国家垄断关键通道、动辄挥舞制裁大棒时，其他经济体必然主动寻找新路。冰上丝路不追求对抗，却是对单边航道霸权最有力的回应。 海洋博弈的棋局，正在北冰洋悄然改写。

想用三个月拿下年薪20万美金的AI工程师Offer？ 现实点说，你根本不需要回炉重造拿学位，把下面这10个GitHub仓库彻底嚼碎吞下去，比什么都管用。 如今的AI工程岗，拼的根本不是一纸文凭，而是你对生产级工具的掌控力到底到了哪个段位。这份清单就是一条从零基础到具备实战能力的完整路径，各个环节都给你安排得明明白白。 ① awesome-llm-apps 起点就选这个，绝对不踩坑。RAG、智能体、多模态应用，一水的生产级真实代码，跟那些只能跑着玩的玩具项目完全是两码事。11.2万+ stars，这是目前市面上最系统的LLM落地实战地图。 ② LangChain 到了2026年，简历上要是没出现LangChain，很可能第一轮就被筛掉了。Klarna、Replit、Elastic这些一线公司都在用，绝大多数AI创业公司的生产环境跑的就是它。 ③ LangGraph 光会LangChain只是入门，LangGraph才是现在高级AI工程师岗位描述里的高频硬指标。它是生产级智能体的核心编排层，不懂这个，你只能打打下手做基础工作。 ④ CrewAI 多智能体协作早就不是概念了，它正在当下发生。财富500强团队已经拿它在生产环境落地，框架非常成熟，面试时聊到多智能体架构，你随口就能抛出实战经验。 ⑤ Ollama 想搞懂大模型底层到底在干嘛，最快的办法就是让它在你自己的机器上跑起来。Ollama让你一键运行任何开源LLM，这是绕过抽象概念、直击原理的最短路径。 ⑥ awesome-mcp-servers MCP已经是2026年主流AI实验室的统一标准协议了。现在懂MCP的工程师还是稀缺资源，你学完立刻就能拉开身位，但这个红利窗口不会一直开着。 ⑦ Qdrant 做RAG就绕不开向量数据库，Qdrant是大规模生产环境里公认的主流选项。嵌入和语义搜索已经是AI岗位的默认技能项了，没得商量。 ⑧ AI-Agents-for-Beginners 微软官方出品的免费12节实操课，手把手教你构建智能体。全是真实代码、真实练习，面试前刷一遍，直接就有拿得出手的项目经验可以讲。 ⑨ system-design-primer 很多人会忽视这一点，但生产级AI骨子里拼的就是系统设计能力。FAANG的工程师面试前都在刷这个仓库，想拿高薪Offer，系统设计这道关你必须得迈过去。 ⑩ awesome-claude-code Claude Code已经是FAANG、OpenAI、Anthropic以及绝大多数YC系创业公司内部的主流工具。这个仓库就是它的完整使用手册，用得溜的人，生产效率直接拉开同事实力差距。 三个月能不能拿下Offer，不取决于你背了多少理论，只取决于你有没有亲自把代码跑起来、把坑踩一遍。把上面10个仓库啃透，做出几个能直接展示的实战项目，比任何证书都更有说服力。

查理·芒格生前最爱讲一个寓言式的故事。 普朗克拿到诺贝尔物理学奖后，在德国各地巡回演讲。 他的专职司机天天在台下听，把整篇演讲背得滚瓜烂熟。 有一天，司机对普朗克说： “教授，每次都是你讲，太枯燥了。要不这次我上台演说，你穿上司机的衣服坐在台下？” 普朗克居然同意了。 司机上台，一字不差地背完了整场硬核物理报告，台下掌声雷动。 这时，突然一位物理学家站起来，提了一个极其刁钻、极其高深的技术问题。 换作普通人，当场就得穿帮。 但这位司机脑子极快，他面不改色地看着对方说： “我真没想到，像慕尼黑这样先进城市的学者，居然会问出这么基础的问题。这个问题，让我坐在台下的司机来回答就够了。” 开始吧。 芒格讲这个故事，是为了区分两种知识： 一种是“普朗克知识”，也就是真正搞懂、付出过代价的真知； 另一种是“司机知识”，也就是只学会了名词、靠模仿和背诵来假装懂了的表演。 现在，AI 时代来了。 你会发现，大语言模型（LLM）的本质，就是这个世界上最完美的“司机”。 它看过了人类所有的“演讲稿”，能在几秒钟内，用最流畅的行业黑话，给你整出一篇极其专业的报告。 只要你不追问，它看起来就像个无所不知的诺奖得主。 这导致了一个极其残酷的现实： “司机知识”在一夜之间，变得极其便宜，甚至免费。 任何一个会用 prompt 的人，都能在表面上扮演某个领域的专家。 那么，在信息密度瞬间被拉平的时代，什么才是真正稀缺的？ 是真正的“普朗克知识”。 也就是： 第一，能不能回答直击痛处的追问？ 第二，面对逻辑反例时，能不能给出合理的解释？ 第三，也是最重要的一点，知不知道自己的认知边界在哪里，并坦然承认“我不知道”？ 大模型能帮你模仿一切，但它唯独无法产生真正的“理解”。 潮水退去的时候，谁是普朗克，谁是那个穿着西装在台上流汗的司机，往往只需要一两个追问，就立刻现形了。

Karpathy 发布了一个github开源项目，狠狠让我惊艳到了 这个项目叫 andrej-karpathy-skills,GitHub 13 万+ star,我愿称之为2026 最有用的 AI 工程项目 它解决的问题极其精准：让 Claude Code 不再瞎写代码 这个项目到底有多厉害？ 先说结论：一个 4KB 的文本文件，让 AI 写代码的错误率暴降 90% Karpathy 自己说，他现在 80% 的代码都让 Claude 写，但 AI 经常犯几个典型错误： 不问就瞎猜需求 过度设计，写一堆用不上的抽象 改 A 顺手把 B、C、D 也重构了 代码能跑就行，不管目标达成没有 这个项目就是专门给 Claude Code 戴上guardrails，用 4 条行为准则约束 AI 的编码行为 核心亮点：4 条准则改变一切 整个项目就是一个 CLAUDE.md 文件，里面只有 4 条规则，但每一条都直击 AI 编码的痛点 1. Think Before Coding - 先思考再动手 AI 最大的问题是“太听话”，你说啥它就写啥，从不质疑 这条准则要求：明确说明假设、权衡 tradeoffs，不确定就直接问 不再是“我猜你想要这个”，而是“我理解你的需求是 A，但 B 方案可能更合适，你要哪个？” 2. Simplicity First - 极简实现优先 AI 天生爱炫技，你要一个登录功能，它给你写个完整的 OAuth 2.0 + JWT + 刷新令牌 + 权限系统 这条准则强制：只写刚好能解决当前问题的最小代码 不搞 speculative abstractions，不写未来功能，不过度工程 一个用户反馈：用了这条规则后，代码 diff 从动辄几百行缩减到几十行，review 轻松太多 3. Surgical Changes - 手术式精准修改 这是我最爱的一条 AI 有个恶习：你让它改个 bug，它顺手把整个文件的命名风格、缩进、注释全优化了 这条准则要求：只改用户要求的部分，严格匹配原有代码风格 不碰无关文件，不顺手 refactor，不加“看起来更好”的改动 有开发者实测：启用这条后，git diff 从“满屏红绿”变成“3 行精准修改” 4. Goal-Driven Execution - 目标驱动执行 AI 经常写完代码就交差，但代码能跑 ≠ 任务完成 这条准则要求：把任务转化为可验证的目标/测试/成功标准，然后 loop 执行、验证、迭代 直到真正达成目标才停止 这让 AI 从“代码生成器”变成“问题解决者” 真实效果：社区反馈炸裂 X 上这个项目刷屏了，开发者反馈高度一致： 代码质量飞跃：diff 更紧凑、干净，overbuild 和 side changes 大幅减少 错误率暴降：有人实测从 41% 掉到 11%，继续优化后低至 3% 中文社区评价：“必备 skills”“Claude/Cursor 实用技能 Top1”“直接扔项目里就完事了” 很多人直接 @ 朋友推荐：“把这个 CLAUDE.md 放进去，Claude 立刻像换了个人，写代码更靠谱、不乱改、不瞎猜“ 使用方式：简单到离谱 这是我见过最简单的 AI 工程优化方案： 方法一：直接 curl 把 CLAUDE.md 下载到项目根目录 curl -o CLAUDE.md 方法二：用 Claude Code / Cursor 的 plugin 一键安装 支持 Claude Code、Cursor 等主流 AI coding 工具 完全开源（MIT 协议），拿来就用 作为产品经理出身的开发者，我看到的不只是 4 条规则，而是对 AI 编码行为的深刻洞察 Karpathy 做的事情本质上是：给 AI 建立编码的第一性原理，他把他对于AI编程的理解写入了文件中 不是教 AI 怎么写代码（它已经会了），而是教 AI 什么时候该问、什么时候该停、什么时候该简化 这 4 条准则就像产品经理给开发团队定的 PRD 原则： 需求不清楚？ 先问 功能够用就行？ 别过度设计 改需求？ 只改需求相关的 做完了？ 先验证目标达成没有 它能帮到我们什么？ 如果你是独立开发者或小团队，这个项目能直接提升你的 AI 协作效率： 减少返工：AI 不再瞎猜需求，写出来的代码更符合预期 降低 review 成本：改动精准，不用在一堆无关修改里找真正的变更 提升代码质量：极简实现意味着更少的 bug、更好的可维护性 加速迭代：目标驱动让 AI 真正解决问题，而不是生成代码 对于中大型项目，这是让 Claude Code 真正“生产可用”的关键一步 我的使用体会 我在自己的几个项目里部署了这个 CLAUDE.md，最直观的感受是： AI 变聪明了 以前它是个听话的实习生，你说啥它做啥，经常做错 现在它像个有经验的同事，会主动问“你确定要这么做吗？ 我有个更简单的方案” 代码 diff 变干净了 以前一个小需求能改几十个文件，现在精准到只改 3-5 行 我的工作重心变了 以前 60% 时间在 review AI 的代码、修 bug 现在 80% 时间在思考产品逻辑，AI 真正成了生产力工具 最后 这个项目被誉为 2026 年 AI coding 领域的“现象级”黑魔法工具 小文件，大作用 如果你在用 Claude Code / Cursor 写代码，强烈建议直接把这个 CLAUDE.md 扔进项目根目录 GitHub 地址： 试过的人基本都是“已全项目部署”的状态 作为一个天天和 AI 协作的开发者，我的建议是：别犹豫，直接用