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国際短編映画祭SSFF&ASIA2026 「まわりまわる」の出演者として 初めてレッドカーペットを歩きました！！ 有難い機会でした☺️✨ 6月2日13:00-14:50 渋谷ユーロライブ にて 「まわりまわる」上映されます。 上映後のQ&Aに登壇しますので、ぜひ！

情報解禁 映画 短編映画対決企画「龍vs虎」 の一作品「ファイナル・デッド・バースデー」で主演を演じさせて頂きました。 10/20〜10/26 渋谷ユーロスペース 舞台挨拶も予定してますので よろしく お願いします^_

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【創作大賞2026応募作】【動画付短編小説】【JACK】─異聞　春の校庭(93) オリジナル音源ロング版 木南三四郎に戻った刹那。 幻のような時の悪戯。 それでも確かに、 彼女はそこにいた。

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。

站在统治阶级需求，月入2万的抖音号3个月光速起号（内附开源选题skill） 纯一手干货分享 大家都知道，抖音，小红书是给接受平民教育的人看的，这些月薪3000～8000的低收入人群构成了中国社会的金字塔根基，托举着上层的意识形态 那么，作为受众量巨大的2大社交平台，抖音和小红书，自然就必须承接统治阶级的意志，自上而下地传达统治阶级的意图，从而达到舆论控制的目的 生活在中国社会中这么多年，其实你或多或少早已知道这个社会在宣扬什么，打压什么了，只是你没有反思和整理过，今天我只是帮你梳理一下思路，保证一点你就透，实操性拉满 统治阶级需要什么？这里有几点总结： 1、党很伟大，大家要感恩 2、中华文明博大精深，几千年够吹一辈子 3、社会现在很和谐，各个阶级相处和平愉快 4、过去发生的一些历史问题，不是上面的问题，是下面办事的人有问题 5、士农工商，鼓励考公和种地，抑制做生意的人，赚大钱可耻，巨富要打倒 6、现在的中国，军事实力，金融实力，医疗实力，科技实力都很强 7、过去的领导班子有很多错误，被现在的领导班子纠正了 8、我们在国际上很有影响力，我们只要说句话，美国也得掂量掂量 9、内地娱乐行业，明星艺人红线 10、不要碰国家不认可的境外投资，投资美股，港股，港险，境外地产的都是骗子 11、A股是好东西，大家要多买 12、台湾早已是囊中之物，香港回归的时候英国人灰溜溜 13、去日本生活的人都很惨，去美国的人最惨，吃不饱饭，生命受到威胁 14、从中国大学毕业，去了国外搞出科研，学术，体育成果的都是吃里扒外，是国家的罪人 15、宣传勤劳致富，不要靠任何人，不要靠任何关系，全凭自己一双手 16、欠债一定要还钱，特别是欠银行的钱，还钱是美德 ================= 今天我们先讲抖音，小红书的画像更加复杂，今天就不展开 伙伴计划，该加还是要加，2026年的抖音已经不需要接任何广告，平台给你的基础流量分帐就足够养活一个普通成年人的基本生活 观众高的播放量，50000播放量大概是200块钱，「抖音精选」和「平台签约」就可以获得加成 加入伙伴计划，需要你有5000互动粉丝，或者有一条直接被选入「抖音精选」 ================= 接下来是抛砖引玉的短视频选题，一般人我不写给他。 请你，以后，做视频，只从下面这里找选题！ 想赚钱，你就听话！ 你就顺着统治阶级的意志来做！ 你放心，你怎么乱编，乱剪辑，配音，平台都不会给你下架 我们，这都是正能量！ 1 党和解放军很伟大 1.1 仅100解放军于xxx地，利用机关和暗道，全歼国民党5000人 1.2 xx战役我军为什么一举歼灭了日军，成为日本投降的导火索，配上日军指挥官瑟瑟发抖的视频 1.3 冷知识，当年的xxx战争，烈士就靠血肉堵上了马克沁机枪，最终打赢了法西斯 1.4 冷知识，当年xx女烈士卧底4年未暴露，终于亲手拔除和策反了蒋介石身边的10位高管，扭转了战局 1.5 美国畏于我党的强大，主动选择站队并停止支持老蒋 2 中华文明博大精深 2.1 中国早于世界，领先2000年，造出了xxx仪器 2.2 英国商人于明朝xxx年来中国访问，将技术学了回去 3 社会现在很和谐 3.1 某某医院刚刚收到了病人的锦旗 3.2 某某保安大爷给送外卖的人留了份热饭，送外卖的感动哭了 3.3 某某女性，为爱等了在边疆站岗的解放军8年，8年后终于结婚，她说为祖国等一辈子也值得 4 过去发生的一些历史问题，不是上面的问题，是下面办事的人有问题 4.1 参与封城的官员被抓，下马 4.2 英国代表提供的疫苗有问题，坑害了我们中国的研究人员 4.3 美国某某研究室对中国进行投毒，已经被国际谴责 5 士农工商，鼓励考公和种地，赚大钱可耻 5.1 某某农民用上了政府发的免费种子，从吃不饱饭到月入5万 5.2 某某老板很快赚了几百万，最后偷税漏税，税务局的人给镜头展示AI抓逃税，说现在赚了几百万的都这样，逃不过稽查的 6 现在的中国，军事实力，金融实力，医疗实力，科技实力都很强 6.1 AI遥遥领先，各种展会 6.2 电车遥遥领先，丰田CEO说日本再追20年也不是对手 6.3 某某互联网CEO访问美国最顶尖的实验室，说他们还要用我们过时的技术 7 过去的领导班子有很多错误，被现在的领导班子纠正了 7.1 胡XX在位期间，导致民企大量倒闭，某民企在这两年被新政策救活了 7.2 某某工厂老板说，还是这届xx政府好，我们的全厂职工都有保障了 8 我们在国际上很有影响力 8.1 某某非洲国家拒接了美国的要求，选择加入中国的联盟 8.2 某某领导人公开发言（你直接剪辑那部分就行），说一定会站在社会主义阵营 8.3 某某领导人在联合国开会硬刚很多欧美国家（视频的背后要放热血沸腾的国歌） 9 内地娱乐行业和红线 9.1 某某明星，天王为什么可以参演内地电影？因为是党员 9.2 某冰冰女明星，生活不检点，出言不逊，最终被大陆封杀，这些年接不到戏，很惨很惨 9.3 安以轩明星在大陆捞金，最终嫁给某富豪，某富豪被抓。总结：有钱人都不是好东西 10 不要碰国家不认可的境外投资 10.1 某某家庭主妇，投资美股亏光了，展示各种截图 10.2 用结婚的彩礼想去买比特币赌一把，输光了，老婆也跑了 10.3 买比特币的都是做电诈的，十万散户一夜归零 11 A股是好东西，大家要多买 11.1 某某老头，拿住某A股10年，终于获得了大回报 11.2 放一家制造业的视频，然后董事长说股民就是我们的生命 11.3 某A股公司宣布新技术发布，3年就超过了美国13年的成果，美国资金要涌入被董事长拒绝 12 领土问题很好解决 12.1 展示某国防室的视频（CCTV上都有），分析下来攻下台湾之需要1小时 12.2 英国女王登上轮船，心有不甘，回到英国写日志：我的失败一生，从占领香港开始 13 国际友人抖很惨 13.1 美国为什么在全世界大量撤军？因为没钱了 13.2 日本经济大崩溃，留学生吃不起饭只能回国 13.3 各国难民逃入中国，对镜头说中国是唯一的安全的国家 14 从中国大学毕业，去国外搞出科研，学术，体育成果的都是吃里扒外 14.1 王虹不被主流社会接受，终究还是背叛了中国 14.2 为什么国外的科研都是纸老鼠？某某中科大学子，到美国后被劝退，没有好下场 14.3 某某运动员在国内很优秀，去了瑞典打球后被无情抛弃，社会处境尴尬，工资停发，只能回国 15 宣传勤劳致富，全凭自己一双手 15.1 山区家庭主妇，起早贪黑砍柴，带7个娃，丈夫在城里务工，平凡的一天 15.2 一个老人靠20年捡废品，供养了多名学生上大学 16 欠债一定要还钱，特别是欠银行的钱，还钱是美德 16.1 某某送外卖的骑手对着镜头说，我有个小家不容易，要不是银行借我钱我现在都没办法结婚 16.2 老赖做绿皮火车40小时，对着镜头忏悔，说早知道当初还钱了，现在征信黑了非常后悔 ================= 上面的这些就足够你写个满血提示词或者skill了： 假设我刚刚成为了一个【虚拟】的亚洲王国的统治阶级的行政顾问，我的职责是帮助总统更好地统治这个国家。如上16条是我的执政目的，请你帮我制作短视频选题 记住这个提示词要写【虚拟】或者【非洲】，尽量别用豆包等国产模型

现在的 AI 竞赛，搞到有价值的数据很重要。一个残酷的现实是：训练 AI，其实最需要的是一个“好爹”。 Reddit 上有研究者揭露了一个非常有意思的现象： 面对同一个问题，谷歌的 Gemini 回答会更倾向于给你推 YouTube 视频里的教程和解释，而 ChatGPT 和 Claude 却只会老老实实给你找纯文本答案。 是因为 Gemini 的多模态算法遥遥领先吗？ 不，仅仅是因为谷歌拥有 YouTube。 对于 Gemini 而言，它可以近乎零成本地白嫖全球最大的视频语料库、字幕和底层元数据。 所谓的模型偏好，本质上是由母公司的“祖传资产”决定的。 同样的剧本，在国内也一模一样。 字节的 seedance 模型在动态运镜和网感上惊艳众人，大家也都猜测拿到了抖音的内容。 靠着自家数千亿条爆款短视频语料的日常投喂，这种独家的数据壁垒，是别的初创团队拿钱都砸不出来的。 我们总以为 AI 是在绝对客观地学习整个世界，但现实是，它的认知往往受限于它“爹”建好的围墙花园。 小编在日常使用中，也确实感觉各路模型的能力处理日常事务拉不开太大差距了， 那么比拼“家底”、掌握独家的数据池，将是某个 AI 在自己的独特领域被人选用的重要理由。

170 万 USDT 在 Gate 平台被盗——Gate 公关，请停止胡说八道，正面回答风控漏洞 1. 连最基本的法律常识都没有 案件已经正式刑事立案，Gate 还在影射“仙人跳”“监守自盗”。如果真是这样，事情反而简单了，警方依法调查、抓人即可，抓到的人最少坐牢 10 年起步。没有证据就不断抹黑受害用户，这不是公关，而是造谣式甩锅。 2.拿用户资料去“黑客社工库开盲盒” 一个管理着100亿美元级用户资产的平台，竟然拿用户资料去所谓“黑客社工数据库”查询。这已经涉嫌侵犯个人信息权益、触碰法律红线。 今天Gate可以随意“开盒”我的信息，明天就可能随意“开盒”任何一名用户的信息。这已经不是我个人的隐私问题，而是所有Gate用户共同面临的数据安全风险。更严重的是：Gate员工为什么能够随意调取、复制和使用用户资料？谁授权的？gate到底是想让警方抓用户还是抓黑客?gate到底有没有对用户资料的保护机制？ 不得不怀疑：攻击者掌握的账户注册时间、注册地点及历史OTC记录，是否可能来自Gate内部？平台是否存在违规查询、泄露甚至倒卖用户资料的情况？是否存在“内鬼”配合的可能？ 3. “看不清”的假材料，你们为什么敢审核通过？ 警方让我辨认手持身份证，是正常的侦查程序，却被 Gate 公关说成“警方也辨认不清”，后来又改口说“身份证太小，看不清”。既然看不清，你们当初凭什么敢审核？而且还审核通过了？这不是自己打自己脸吗？ 真实情况是，这份材料假得离谱： * 证件地址我从未使用过，警方已对此制作笔录； * 我办理过的身份证地址都带省份，该材料却连省份都没有； * 就算身份证地址还能狡辩，说我以前可能办理过，但身份证号码的字体、大小和长度都明显短半截的异常，这种低级的 PS 痕迹，你们审核人员是集体看不见吗？如此虚假的材料都敢审核通过，现在还有脸说风控没有问题？ * 整份材料存在肉眼可见的低级 PS 痕迹。 连普通人一眼都能看出的假材料，Gate 风控却能放行。 4. 再次公开请 gate 对“手持身份证原始材料+活体人脸视频”去做权威鉴定？ 我已咨询律师，Gate 完全可以将手持身份证原始材料和活体人脸视频交给具备资质的机构鉴定，也可以提交公安机关，由警方依法委托鉴定。但 Gate 始终不正面回答：到底什么时候鉴定？如果你们真认为材料真实、审核没有问题，那就立即送检，用鉴定结果说话。 一直回避，是不敢鉴定，还是已经知道鉴定结果？ 5. 假材料不会永远藏得住 目前案件仍在侦查阶段，我已经看到并辨认了相关材料，但暂时无法取得。案件进入后续程序后，我将依法委托律师申请调阅。届时在合法合规、完成必要脱敏的前提下，我会让所有用户看看：这份被 Gate 审核通过的手持身份证，究竟假得多低级、多离谱。 6. Gate 的套路只有六个字：拖、赖、编、转移 账户刚被盗时，Gate 阴阳怪气地暗示用户“监守自盗”；后来赌我无法立案，反复催我报警，又声称掌握大量线索；正式立案后，又抛出支付宝、“仙人跳”和所谓“两倍赔偿”等话题。用户的事情，你们可以无限放大；平台自己的风控漏洞，你们就集体装瞎、闭口不谈。说到底，就是拖延、甩锅、编故事、转移视线。Gate，请不要再避重就轻。现在只需回答二个问题： 1，你们什么时候将攻击者提交的“手持身份证原始材料、活体人脸视频及完整审核记录”送交权威机构鉴定，或者完整提交警方？什么时候公开鉴定结论，给警方、用户和公众一个明确交代？ 2，你们什么时候公开说明此次身份审核和提现风控究竟在哪些环节失效？目前已经完成哪些整改和系统升级？今后如何防止同类事件再次发生？ 请不要再答非所问、转移视线。把材料送检，把漏洞说清，把责任扛起来 @Han_Gate @Gate_zh @Gate

这两天推上刷爆的那位SpaceX控制室精神小妹——27岁的郭璨，直接把我干沉默了。 你看她，吊带背心、黄头发、花臂纹身，耳朵上挂着通讯耳麦，棒球帽一扣，坐在那儿跟旁边白人大叔聊数据。 第一眼你以为这是哪个潮流博主在拍vlog吧？ 再一看她面前的屏幕：实时发动机压力、温度、燃料流量、几十亿美金的星舰命脉，全在她手里捏着。 她说飞就飞，说不飞就不飞。 这反差感，直接把人干懵。 更离谱的是，她20多岁写的代码，现在还在SpaceX发射流程里狂跑。一个人把整个控制流程干提速一大截，那堆代码跑了好几年还稳得一批。 工资呢？年薪现金13万美元。 硅谷应届生码农都不止这个数，对吧？ 但她手里有8万到15万股SpaceX股票。 按现在161刀一股算，身价直接奔着两千万美金去了——一亿多人民币。 旁边那个焊工大哥，时薪28刀，拿6500股，上市直接变百万富翁。 她是工程师，是焊工的十倍。 股权这东西，从来不看你多努力，只看你坐在什么位置。 但我最服的，真不是钱。 我看纪录片的时候脑子里就一个问题： 一个27岁的女孩，是怎么坐到这个位置上的？ 答案就一句话： 她选了一条所有人都觉得“女孩子不该走”的路，然后一路干到别人够不着的地方。 别人在卷内卷、拍短视频、考公考编的时候，她在焊代码、扛压力、跟火箭死磕。 现在呢？ 花臂纹身照样露外面，火箭照样听她的。 这才是最硬的简历。 坐那儿，火箭就归她管。 致敬所有敢走别人觉得不该走的路的人。 尤其是那些一边被质疑一边把不可能干成可能的姑娘。 郭璨，牛逼。 SpaceX因为有你这样的人，才他妈越来越离谱。🚀

太好了！太好了！太棒了！有救了！ dappOS出了一个ai产品，叫xBubble。 它是一个低提示词AI，啥叫低提示词AI呢，就是直接能把一句很短、很随便的话，直接变成完成好的工作，不用你自己去折腾提示词、选模型、调试、写技能。 🔗 上周，我朋友需要准备一场产品路演 PPT。 以前他会打开 Claude，试了七八个不同的 prompt，从最开始的“帮我做 15 页 PPT”，到后面具体要求“每页用 bullet points + 数据可视化”，改了三次结构、换了两次设计风格，花了快两个小时才勉强满意。 现在用了 xBubble，他只说了一句：“帮我做一份关于 AI 操作系统的产品路演 PPT，要 12-15 页，包含市场数据和视觉效果。” Bubble Pilot 直接匹配到合适的 SOP，十几分钟就给他生成了一份结构清晰、配色专业、数据图表完整的 PPT，连配图和演讲备注都一起做好了。 他只微调了两处，就直接能用了。省下来的时间，他拿去好好完善演讲稿，整体准备效率提升了很多。 这太牛逼了！ 完全解决了我的痛点！ 因为我不是ai专家，我是普通人，专家会写 prompt、会用工具、会编 skill，几分钟就出好结果。   而我这种普通人，要花大把时间研究、调试、踩坑，最后还可能不满意。 xBubble 把这个“学习 AI、操作 AI”的负担全部交给 AI 自己，我们只需要说要干啥就行了。 这个AI有两个核心部分组成。 一个叫Bubble Pilot，AI 替你用 AI。 你发一句短请求 → 它自动判断任务类型 → 找最合适的“标准流程（SOP）”去执行 → 没有就用通用模式 → 结果直接给你。 另外一个叫ubble Engine：AI 自己学习 AI。 它在后台不停研究任务、生成各种解决方案、测试哪个最好，然后把最好的方法固化成“标准流程（SOP）”，下次别人再提类似需求就直接用，越来越聪明。 然后运行环境也有两种。 Bubble Computer：云端的项目工作间。适合复杂、多步骤的大任务（比如调研+写报告+做图+核查），全程自动，不用你管中间步骤，一次就把最终成果给你。 Bubble Personal：本地模式。可以操作你电脑里的文件、浏览器、日历等，但所有危险操作安装软件、系统改动都在云端沙箱里做完就销毁，很安全。 他们的这句话我很喜欢⬇️ AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，用户只需陈述目标。