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抖音博主 #姜乘澜# 刚复出5天涨粉1300万，就被上海青浦区人民法院列为被执行人，执行标的高达1119万余元，背后的力量是不是太恐怖了😱。#程十安#

转：1949 年的上海，赫赫有名的商人丁永福，把自家的洋房全賣了，換成了美金。旁人都說他傻，他卻拿著這筆錢，扭頭買了六張去美國的三等艙船票，頭也不回地走了。 丁永福在上海經營棉紗和百貨生意二十餘年，南京路的兩間臨街鋪面是他打拚半生的根基，法租界的三層洋房是他給家人置辦的安穩居所，在滬上商界，他也算小有名氣的實業商人。周圍的街坊、生意夥伴全都無法理解他的舉動，時局交替的關口，房產是最保值的資產，美金匯率隨時可能浮動，放著殷實的家業和舒適的生活不要，偏要換幾張漂洋過海的廉價船票，所有人都認定他是被時局嚇昏了頭。 沒人知道，丁永福並非衝動行事，他提前半年就通過海外華商和往來滬港的商船，摸清了時局走向。他親眼見過身邊家底豐厚的私營商人被無端盤查，也聽聞不少工商界人士因資產問題身陷困境，他清楚留在上海，自己的產業和家人都會面臨無法預估的風險。他反覆權衡後認定，只有離開故土，帶著家人去往局勢穩定的海外，才能保住一家人的性命和基本生計。 賣洋房的過程十分順利，買家是上海本地的綢緞商，對方多次勸說他留下房產，稱洋房是不可再生的硬通貨，就算時局變動也不會有太大損失。丁永福始終堅持全款收取美金，他深知當時的本土貨幣信用崩塌，只有美金能在海外通用。拿到錢款後，他立刻前往輪船公司購票，彼時前往美國的高等艙位早已被權貴富商預訂一空，僅剩三等艙還有餘票，他沒有絲毫猶豫，直接買下六張，剛好適配他、妻子和四個孩子的出行需求。 家人對此極度牴觸，妻子整日以淚洗面，指責他拋家舍業，讓一家人放棄優渥生活去異國他鄉受苦；四個孩子捨不得熟悉的家園和玩伴，整日哭鬧不止。丁永福沒有過多辯解，只是默默收拾行李，只攜帶換洗衣物和必備生活用品，家中的古董字畫、金銀細軟全部留在洋房內，他清楚這些貴重物品無法攜帶，也沒必要為了身外之物耽誤行程。 出發當日，上海港碼頭人頭攢動，逃難的百姓、急於離境的商人、維持秩序的軍警混雜在一起，場面混亂擁擠。丁永福緊緊牽著最小的孩子，讓妻子帶領另外三個孩子緊隨其後，攥緊船票和裝著美金的皮夾，艱難擠過人群登船。三等艙的條件極為簡陋，狹小的艙室擺滿上下鋪，空氣里充斥著海水腥味與汗味，床板堅硬硌人，每日伙食只有干硬的麵包和淡水。 海上航程共計二十三天，丁永福幾乎未曾合眼，一邊照料哭鬧的孩子，一邊安撫情緒低落的妻子，手中的美金分文不敢亂花，僅用於購買家人必需的飲食。他時常站在甲板上眺望大海，心中對未來並無十足把握，但他始終堅信，留在上海的風險，遠大於異國漂泊的艱難。 抵達舊金山港口時，一家人早已疲憊不堪，因語言不通，入關流程耽擱了近兩個小時，幸好他提前聯繫了遠房堂叔，堂叔在唐人街經營小餐館，專程開車前來接應。最初的生活極為窘迫，一家人擠在唐人街一間十平米的小公寓內，丁永福放下上海富商的身段，每日凌晨前往批發市場進貨，在唐人街擺攤售賣華人常用的日用品與調味品。 他從零學習基礎英語，面對本地商販的排擠與刁難，始終隱忍退讓，靠著誠信經營和實在的價格，慢慢積累了固定客源。半年後，他用剩餘美金租下一間小鋪面，開設華人雜貨鋪，生意逐漸步入正軌。 三年後，丁永福收到上海舊友的來信，信中提及，當年勸說他留房的綢緞商資產被全部沒收，洋房收歸公有，本人被下放至郊區勞動；眾多留在上海的商界同行，要麼失去全部產業，要麼流離失所，曾經人人艷羨的房產與家業，最終都化為泡影。 丁永福看完信件，只是默默將其收好，並未向家人提及太多。他的雜貨鋪後來逐步擴張為連鎖超市，四個孩子都在美國接受了完整的教育，各自成家立業。晚年時，他坐在自家的獨棟小屋內，向孫輩講述當年的抉擇，他說自己從不是聰明人，只是懂得在變局中守住底線，家人的平安，遠勝於洋房、財富等所有身外之物。旁人眼中的愚蠢，不過是他藏在心底的清醒，他從未後悔賣掉洋房、遠渡重洋，因為他用看似決絕的選擇，給了一家人安穩活下去的可能。

这是不是姚诚的真面目： 姚诚：在監獄中，我開始反思中共屠殺學生鎮壓天安門事件，之後進一步反思歷來中共對人民的無情清洗和鎮壓，這些經歷，讓我徹底改變了對中共的看法，也從此改變了自身的命運。 出獄後，我加入在美國的「中國婦權」NGO組織，負責中國大陸被拐、被遺棄兒童的尋親維權工作，披露了大量有關計劃生育、兒童拐賣的社會陰暗面，激起了中共當局不滿。 2013年初，合肥異議人士張林的女兒，只有10歲的張安妮被迫失學，成為「中國最小的政治犯」。2013年9月3日，我在上海為張安妮和張儒莉姐妹辦理赴美簽證時，被合肥警方逮捕，以聚眾擾亂公共場所秩序的罪名判刑一年十個月。那時，我的反共信念愈發堅定！ 📷2013年，姚誠和張安妮在南京孑木家。（網路圖片/姚誠提供） 流亡美國，成為反共軍事專家 向莉問：為什麽流亡？請談談流亡到美國的方式和過程。 姚誠答：我除了坐2次牢之外，在合肥經常被秘密警察跟蹤，被喝茶，被傳喚無數次，覺得沒有人身安全和自由。於是，在出獄之後萌生了逃離中國的想法。2016年我通過秘密渠道逃離中國到達越南，之後在美國大使館的幫助下來到美國。我的逃亡過程相對順利，只花了2天多時間就飛抵了美國新澤西紐瓦克機場。 向莉問：您到美國後的生活情況如何？和在中國有什麽不同？ 姚誠答：我到美國之後，打過工，現在做自己的YouTube頻道，生活相對平靜。因為人身安全得到保障，不像在國內的時候總是覺得不安全。現在到美國擁有了自由，特別是言論自由，這對我來說很重要。現在我和美國各個機構合作，共同研究對臺灣和對中國大陸的軍事戰略。 向莉問： 流亡生涯中，對您影響最深的事情是什麽？ 姚誠答：第一是，2022年9月我在一次會議上，跟李毅辯論臺灣問題，被網暴。之後，我辭去中國民主黨內所有職務； 第二是，眼看著中國的軍隊變成了中共的黨衛軍、習近平的家丁很是心痛，這個國家如此下去國將不國、有國無防，甚至與人民為敵； 第三是，中共度過危機的能力不可低估，1959-1961年餓死幾千萬人對他們的政權沒有影響，64大屠殺全世界制裁安然無恙，今天西方仍不以改變中共政權為出發點，令人遺憾！ 政治民主化和軍隊國家化是畢生信念 向莉問：到美國後，您如何堅持自己的理念並為之奮鬥？理念有何變化？ 姚誠答：我到美國之後，一方面繼續為「中國婦權」做義工，繼續為失孩父母提供幫助。另一方面我後來到了洛杉磯組建中國民主黨洛杉磯黨部任黨主席。之後辭去黨主席，任中國民主黨軍事委員會主席。專門研究如何對中國人民解放軍喊話，瓦解或策反他們。在這期間我在理念上有些變化，覺得中共的軍隊，不是人民的軍隊，變成黨衛軍，甚至開始蛻變成為「習家軍」，用來維護習氏專制集權統治，對此非常失望。政治民主化和軍隊國家化成為我畢生的信念。不過，中國的民主化道路還任重道遠。 📷 姚誠洛杉磯的書房（姚誠提供） 向莉問：對後來的流亡者，您有什麽建議？ 姚誠答：這兩年有很多是通過第三國從南美走線後偷渡到美國的普通流亡者，真正的異議人士因為大部分被中共實施限制離境，所以他們反而很少能流亡出來。比如像許志永、丁家喜、郭飛雄這樣的為中國民主進程和人權事業奉獻很多、犧牲很多的異議人士都被中共當局重判。我希望對中國的異議人士說，如果有機會，希望你們能出來看看外面的自由世界。附图一姚诚营救小安妮，图二姚诚的书房图片。

聊最强模型这事本身就挺搞笑的。现在这赛道卷到什么程度？你今天排完名，明天就有人发新版本把你脸打肿。但不排吧，老有人问。 行，那就按2026年6月底的情况，综合Arena人类偏好、Intelligence Index、编码、Agent表现这些维度，聊聊我心目中的全球前十。 - （以下排名纯个人看法，别杠，杠就是你对。） 1：Claude Fable 5（Anthropic） Anthropic 6月9号放的Mythos级公开模型。目前Arena人类偏好榜稳坐第一，长时程Agent和复杂推理是真的猛。 你要搞那种专家级任务，几小时的深度研究、多步骤自主Agent，这台目前是最靠谱的选择。有一说一，贵是真贵。 - 2：Claude Opus 4.8（Anthropic） 觉得Fable 5太激进、不稳定？Opus 4.8就是那个"稳如老狗"的选项。 编码、长上下文、复杂Agent工作流，表现极其可靠。很多专业开发者现在的主力机就是这台。 怎么说呢，它可能不是每一项都拿第一，但综合可靠性和能力，依然是旗舰中的旗舰。 - 3：GPT-5.5（OpenAI） OpenAI目前最成熟的日常模型。通用能力均衡得一批，工具调用和生态就不用说了，ChatGPT那套东西太完整了。 多模态体验也优秀，适合不想折腾、拿来就用的多数人。呃，但实话实说，硬核推理上已经被Anthropic拉开了。 - 4：Gemini 3.1 Pro（Google） Google目前的最强前沿模型。数学推理和多模态（图像、视频）这块是真的硬，研究分析类工作用它很舒服。 但Agent能力嘛，还在追。适合需要高准确性的场景，不适合拿来搞花活。 - 5：Qwen3.7 Max（阿里） 这是目前中国模型里综合最强的，全球前五没毛病。能力均衡、什么都能干，编程、长任务、日常使用都表现不错。 最关键的是性价比杀疯了，价格只有前面那几个美系模型的几分之一。日常主力选它，钱包不疼。 - 6：Kimi K2.6（月之暗面） Moonshot的旗舰。超长上下文是它的杀手锏，多Agent协作也玩得转。 你如果经常搞长文档总结、深度研究、复杂工作流，这台绝对是利器。 短板？通用场景不如Qwen均衡。 - 7：GLM-5.2（智谱AI） 智谱最新一代，编码和Agentic任务是真的有点东西。 开源权重版本性能也强，适合自己折腾、做二次开发的玩家。 coding场景下甚至能跟Claude掰掰手腕，不开玩笑。 - 8：DeepSeek V4 Pro（深度求索） 极致性价比的代名词。推理和编码能力接近前沿水平，但价格低到离谱。 说白了就是"差不多够用，但便宜得要命"。社区里目前最受欢迎的高性能低成本选择，懂的都懂。 - 9：MiniMax M3（MiniMax） 效率取向的选手，特定场景下性价比优秀。适合对速度和成本极度敏感的生产环境。 不是最强，但该干的活都能干。 - 我的几点观察： 美系闭源还是霸着前四，Anthropic和OpenAI目前确实在领先位置。但注意，差距在缩小，不是错觉。 中国模型从第五名开始强势插入，Qwen3.7 Max是最均衡的代表。 而且在性价比维度上，中国模型（Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM）已经可以说是碾压了。 很多实际场景能跑到前沿模型80-95%的效果，成本只要几分之一甚至几十分之一。这不叫卷属于降维打击。 开源权重这块更不用说，中国模型目前明显领先。 - 如果你问我怎么选： 追求极致、预算无限的话：Claude Fable 5 或者 Opus 4.8 。 日常主力、讲究性价比：Qwen3.7 Max，闭眼入 。 重度编程/Agent开发：GLM-5.2 或 DeepSeek V4 Pro 。 长文档和分析研究：Kimi K2.6。 这个排行保质期时间很短。AI这行现在就是这个节奏，你今天看完明天可能就过时了。 实际用起来别死磕一个模型，根据不同任务组合使用才是正道。 你目前主力用的是哪个？评论区聊聊。

Vercel 推出了一款完全开源的远程代理浏览器工具 把 agent-browser 命令行浏览器放进云端 Vercel Sandbox 里跑，让 AI agent 拥有一套远程、可编程、命令共享的浏览器会话。

开源项目 LoopX：超长程 Agent 自主运行 200+ hours，状态不漂移。 我的技术主张是：LLM 上下文有限，长程 Agent 需要外置状态，通过完备的状态管理、监督和规划，让 Agent 无人干预时跑得稳、持续有产出；有人干预时跑得更好，能吸收反馈继续演进。 两条真实 trajectory 分别跨越 220.7 / 272.9 小时，跨多轮执行、等待、人工决策、writeback 与 resume 后，整个 loop 仍能找回目标、证据和下一步。 目前 LoopX 已有 3 个 showcase：auto PR issue fix、AutoML experiment 和 auto coredump fix。 以 OpenViking 开源仓库的 PR issue fix 为例，Agent 不只是循环写代码。它需要持续理解 issue 的不同状态，判断何时开发、何时等待、何时请求 review，处理 CI、冲突和上游变化，并连续交付多个 PR。 这对应 LoopX 的 domain state 管理：领域系统决定真实状态，LoopX 负责把状态投影成下一步可执行的工作。 与此同时，Agent 还可以在干活过程中实现能力自进化。当它发现现有系统缺少某项能力时，可以提出 feature、完成开发与验证、发布新的离线或在线版本，再使用新能力继续原来的任务。 长程 Agent 天然适合自进化，“完成工作”和“升级完成工作的系统”可以在同一条长程轨迹中发生。 LoopX 把这些信息外置成结构化控制面： • Goal / Vision：目标是什么，什么不能被局部优化牺牲 • Todo / Gate：当前执行的 frontier，以及必须留给人的关键判断 • Identity / Authority：谁能 claim、writeback、approve • Evidence / Receipt：每次推进留下什么可回读证据 • Quota / Scheduler：何时继续执行，何时安静等待 • Handoff / Recovery：换模型、换会话、换 host 后如何恢复 你也可以把它理解为一块专门给 Agent 设计的可执行 Kanban。 普通看板只展示“谁在做什么”；LoopX 的状态会直接约束和驱动下一次 bounded turn，让看板本身成为执行系统的一部分。 这套系统最强的地方是通用性。它不只可以修 PR，还可以做 auto research、长期实验、自媒体运营、复杂 feature 开发和办公任务。 Agent 不再只是一次性的回答机器，而可以围绕一个人的 vision，长期工作、等待、吸收反馈、积累证据并持续演进。 LoopX 从一开始 build in public：状态协议、CLI、控制面实现和真实运行轨迹都进入了开源仓库；它也已经和 OpenViking、NoKV 等 agent infra 项目形成了开源合作伙伴关系。 我希望 LoopX 最终能放大每个人的 vision 和想象力。只要你有自己的目标、想法或技术主张，就能拥有一个全天候继续工作和探索的 Agent 系统，帮助你把愿景一点点变成现实。 欢迎试用、提 issue、贡献代码，或者用一个真实的 multi-day task 跑 LoopX。

整个 Twitter 就是 Grok 的可编程知识库，还没蹬够 24小时，就只剩 8% weekly limit 国内能与 Grok 匹敌的也就 WorkBuddy，背靠腾讯庞大的内容体系，端着金饭碗 能望一望项背的，第二，第三分别是字节和小红书。他俩泛娱乐，天然缺高端商务信任 可惜的是知乎和百度，临门一脚的事儿，套壳都不愿意做

这个很值得一试。。。 Codex 小技巧：让 Sol 把 Luna Max 配置成专用子代理 在 Codex 里，可以让 Sol 继续留在主线程负责统筹，再把任务拆给 Luna Max 处理。 直接把下面这段提示词发给 Sol： ----- 请在以下路径创建一个名为 luna_worker 的自定义 Agent： ~/.codex/agents/luna-worker.toml 使用以下配置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 请为这个 Agent 补充清晰的 description 和 instructions。 luna_worker 只负责处理范围明确、边界清晰、可以独立完成的委派任务，不负责修改整体任务目标，也不要自行扩大工作范围。 请保留我现有的其他 Codex 配置，不要覆盖或删除无关内容。 创建完成后： 1. 根据我当前安装的 Codex 版本检查配置格式是否兼容； 2. 展示本次修改产生的 diff； 3. 确认配置有效； 4. 后续需要调用子代理时，优先使用 luna_worker。 ---- 这样配置后，工作方式大致是： Sol 留在主线程，负责理解目标、拆分任务、检查结果和整合输出。 Luna Max 作为子代理，处理代码审查、模块分析、独立实现、测试排查等边界明确的子任务。 每个子任务拥有相对独立的上下文，可以减少主线程污染，也便于并行执行。

程乐松说，他相信绝大部分的热爱最后都会成功。 其实，热爱本身就是一种美好的体验，成功只是用结果来注解美好的标志性节点，这个节点可被量化、进入世俗价值观的流通市场。 对于热爱者的主体个人而言，能自得其乐，早已不在乎了这个外部评价。