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今天值得關注的消息之一，是美國國防部助理部長、中亞洲和中國台灣蒙古辦公室主任，對張又俠回憶，提到幾個重要信息： 1、2012年，張又俠和國防部長梁光烈訪美，表達的和其他那些酒囊飯袋的中共軍官不一樣，顯得有經驗、有能力、有魄力，深得中共參謀和美方喜歡； 2、2023年9月，習近平就在調查張又俠和張升民，張又俠一度岌岌可危； 3、2023年10月底，《南華早報》中國軍事記者陳敏莉前往北京採訪第10屆香山論壇，失蹤。 4、作者擔心，沒有了張又俠，中共犯台的危險大增，因為沒有人敢說真話 文章全文如下：《張又俠的倒台格外令人震撼》 Drew Thompson 2026年1月26日 這篇貼文不同於我之前的分析總結、文章連結或訪談。這次是個人感受。 週六宣布中央軍委副主席張又俠正接受調查、很可能已被拘留的消息，讓我真正感到震驚和意外。我本不該意外。自習近平2012年上台以來，已有數百名解放軍高級將領被調查、拘留甚至判刑。 腐敗在解放軍中根深蒂固，這給習近平提供了永恆且通用的反腐工具，用來清除他認為政治上不可靠的軍官。自2023年起我就聽到有關他的調查傳聞，但我總是假設、甚至希望他能逃過習近平無休止的清洗。張又俠曾負責解放軍裝備採購五年，那涉及巨額預算和可想而知的巨額回扣。據報導，解放軍軍官需向上級「買官」，價格因職位等級和潛在獲利能力而異。他的前任和繼任者都因腐敗被懲處。 我曾評估，張又俠的作戰經驗、自信、智慧，以及終身捍衛中國和共產黨的承諾，應該能保護他。我以為他與習近平的終身關係是他的保險。他們的父親還是朋友。我以為，憑藉他的能力和與習的關係，一些財務不當行為會被忽略。 主要的是，我希望他能挺過清洗，因為我喜歡他。 2012年5月，張又俠隨時任國防部長梁光烈上將率領的代表團訪美一周，由當時的美國國防部長萊昂·帕內塔接待。當時張又俠是瀋陽軍區司令員，代表團中有十多位將軍。我當時在國防部長辦公室擔任中國、台灣、蒙古事務主任，負責規劃和組織這次訪美行程。我全程陪同，包括在五角大樓的會議，以及東海岸和西海岸軍事基地的參觀。 在那次行程中，我認識了張又俠，我也喜歡他。 （照片說明：照片中有一些傳奇人物——戴夫·斯蒂爾韋爾，當時的北京國防武官（後來從空軍退役後成為助理國務卿）；彼得·拉沃伊，國防部助理部長首席副手；吉姆·米勒，國防部政策副部長；帕內塔部長，以及已故的副國防部長阿什·卡特。我不記得那次會議美方翻譯的名字。張又俠坐在梁光烈部長右邊，鏡頭外。梁部長左邊是解放軍最能幹的參謀之一、英語翻譯謝康敏少校（當時）。我在後面或走廊。細心的觀察者會注意到，卡特副部長帶了一個有密級封面的文件夾進會議室。別問我為什麼。） 張又俠與我遇到的多數解放軍將領不同。解放軍本質上是政治組織——它是共產黨的武裝翼，而不是宣誓保衛憲法或國家的國家軍隊。軍官的仕途主要取決於政治可靠度和人際關係。忠誠與意識形態比作戰能力更重要。批判性思維和獨立思考在解放軍中可能成為負擔而非資產。這是解放軍的文化。毛時代的階級鬥爭塑造了社會和軍隊，所以軍官多來自工農家庭，受教育程度低，很多人甚至文盲。這種遺留影響至今猶存。我遇到過許多教育程度不高的解放軍高級軍官。他們可能聰明，但從強烈的口音、詞彙和談話內容就能看出，他們既不具備知識分子氣質，也不世故。有些高級軍官能長篇大論背誦黨的路線，但除此之外說不出什麼。 張又俠很突出。他親歷過戰鬥，也因此謙卑。他受過教育、有知識分子氣質、直覺敏銳。他看到展示的東西，就能理解其重要性和價值，也大概明白我們為什麼向他展示。 多年來，我與對口的年輕解放軍參謀密切合作，他們負責對美交流。我們在華盛頓和北京無數次會議中建立起關係，包括類似張又俠參與的代表團行程。五角大樓中國事務組與解放軍總部美洲事務組之間有健康的相互尊重。負責陪同代表團的參謀當然有自己與將領的關係。令我著迷的是他們如何回應和支持自家高層。有些將領需要人哄、餵食、大量奉承，那些人通常在討論中沒什麼實質內容。他們的參謀為他們服務，但我看得出他們對那些將領不太尊重。我總猜那些軍官是買來的職位，並證明了彼得原理。 張又俠不同。他周身散發著能力的光環。其他解放軍將領和參謀都看得出來，也因此尊重他。他進房間時，他們站得更快、更直。他們給他最好的表現。不僅因為他是少數仍存活的1979年中越戰爭參戰者（而且那場戰爭輸了），也不僅因為他與習近平幼稚園就認識，而是他確實有那種氣場。 那週，張又俠比代表團中任何其他解放軍將領都更願意和我交談。他好奇、深思、尊重他人，極富同理心。他不像某些高級軍官那樣害怕或無法與外國人交流。（也許我的中文太爛，他們不願聽。）他對自己的參謀也很尊重，我想他對我也是同樣態度。他願意和我聊天讓我印象深刻，因為這很不尋常。 參觀本寧堡時，張又俠變得非常興奮。我們提供了靜態展示一些武器系統的機會，以及試射幾種的機會。許多解放軍軍官主要從事行政和政治工作，而不是作戰。很多人從未開過槍，在射擊場上會猶豫是否與士官交流。張又俠不然。他迫不及待要試射機槍。他認真觀察所有靜態展示，向解說員提出關於美國技術和作戰理念的好問題（放心，全都是非密級的！）很多將軍不知道該問什麼，因為參謀沒提前給他們準備問題。看張又俠參觀軍事基地、吸收所見所聞，顯露出他遠超同儕的智慧。 （照片說明：張又俠迫不及待試射M240機槍。（我直接選了.50口徑！）他非常享受這次「武器體驗」。這些是我在喬治亞州本寧堡拍的私人照片。我給了他拷貝。） 出於美中軍事關係穩定和台海穩定的考量，我希望張又俠能留在中央軍委高層，繼續做習近平最親近的軍事顧問。我認為他是現役解放軍軍官中唯一能給習近平提供最客觀建議的人，包括解放軍的實際能力及其短板，尤其是軍事衝突的人命代價。他能客觀評估美國和台灣的軍事能力，向習近平解釋攻台行動的軍事風險和代價。一個沒有作戰經驗的馬屁精只能告訴習近平想聽的話。張又俠的智慧、經驗和與習的關係，讓誠實與客觀成為可能，這使他成為解放軍將領中的例外。 （照片說明：張又俠在照片邊緣，仔細觀察展示系統，而梁光烈將軍看著解說員。我當時旅行和開會一週後很疲憊，眼紅眼袋明顯。我在這張照片裡有點生氣，因為隨團的一名解放軍武官剛做了件小壞事但無傷大雅，所以我擺出威懾臉，警告他別再犯。你得設下界限。） 要讓美國的威懾戰略有效，我們需要習近平身邊有能提供客觀建議的稱職將領。目前中央軍委僅剩的政治委員出身的張升民將軍。撇開習近平透過「一人委員會」指揮百萬大軍的治理與運作風險不談，我擔心由其他人而非張又俠向習近平提供軍事建議的後果。 沒有張又俠在中央軍委，誤判風險會上升。 我大半輩子都在從事某種形式的美中關係工作，這讓張又俠被調查並很可能被拘留的消息，對我而言成為個人失望。 對張又俠倒台的個人感受還有另一層。 2023年10月，南華早報記者陳敏莉（Minnie Chan）赴北京參加香山論壇時失蹤。她當時正在調查張又俠和張升民被調查的傳聞。 眾所周知，她和我經常聯繫。她很多關於解放軍的報導都引用了我，提供我對她研究議題的分析評估。她也是朋友。她對解放軍的了解不輸任何局外人，我們能整天交換情報。我通常從她那裡學到的比她從我這裡的多。我們有時通電話，有時發簡訊。她失蹤後不久，她發給我的簡訊幾乎全被刪除，只剩一條。我不知道是她自己刪的，還是控制她手機的人刪的。 她失蹤前一個月，我們討論張又俠和張升民是否被調查。她很確定。2023年9月我問：「你認為張又俠和張升民有麻煩，正在被調查嗎？」她簡短回覆：「Yes」。 那條唯一的「Yes」是整串簡訊中唯一沒被刪除的。 我不知道敏莉為何被拘留至今。她在大陸有很多消息來源和聯繫，報導過很多題材，所以我不確定2023年調查張又俠和張升民是否是她被失蹤的原因。 我的希望是，既然張又俠的調查已公開，敏莉能被釋放，回到寫出優質報導的工作，提供準確、真實的中國軍事與國防戰略視角，讓我們更好地理解中國，降低誤判風險。 我擔心她已被遺忘。 我想我的朋友們回來。 （照片說明：2012年5月，張又俠在北卡羅來納州勒瓊營檢視一輛MRAP。我身邊是三位我非常尊敬的解放軍軍官。從左到右：李繼少將，解放軍外事辦公室副主任；徐南峰少將，駐華盛頓國防武官；當時的黃學平大校，外事辦公室美洲處長。）

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。

黃仁勳對 Nvidia 的重要性，在於他能把工程團隊認為可能實現的技術，轉化成全公司願意投入資源、承擔風險，而且必須交付的產品。正因如此，供應鏈才能有極高的訂單能見度，並配合激進的規格升級。而這也帶動了競爭對手的跟進，進一步推動整體 AI 產業的技術升級與供應鏈投資。 如果硬要比較，做出並落實激進規格升級的決策，比提供供應鏈訂單能見度更困難。黃仁勳不必是 Nvidia 內部最懂 HVDC、CPO/NPO 與 CCL/PTFE 等新技術的人，但他的價值，在於同時考慮到策略、組織、技術與供應鏈，並迅速拍板定案與投入資源執行。 就目前公開資訊，黃仁勳似乎很難全身而退。在這前提下，比較務實的做法，可能是階段性降低 Nvidia 對黃仁勳個人的決策依賴，同時布局接班計畫。而在這過程中，Nvidia 能否延續高效的新產品與新技術研發，以及競爭對手如何因應，將是觀察整體 AI 產業技術發展與投資趨勢的重點，而供應鏈研究則能提供重要的判斷依據。

很多人都不知道 @ptsdshow NFT 的設計。 今天就來說說 3,333 張 NFT Tickets。 這些 Ticket 不只是拿來收藏，官方目前公布的機制裡，Ticket 的稀有度會影響未來 PTSD Token allocation multiplier。 也就是說，同一個 Ticket，因為 rarity 不同，對應的 allocation multiplier 也不同。 目前公布的倍率是 Common：1x Rare：2x Epic：3x Legendary：5x Golden：100x 這裡有一點要特別注意。 Multiplier 指的是 Token allocation 的分配倍率，不能直接理解成投資報酬率。 目 前官方也還沒有確認 Token launch date、base allocation、mint price 等細節，所以我覺得這部分還是要等後續正式資訊。 我自己看 NFT 的時候，會比較在意這種機制能不能跟整個內容 IP 連起來。 PTSD 的 Ticket 有自己的 rarity，同時又跟未來的內容權益和 allocation 機制產生關聯。 再加上官方提到未來可能有 drops 和 perks，這讓 Ticket 的定位不只停留在一張圖片。 當然，最後實際價值還是要看後續產品與內容怎麼發展。 目前階段，我會把它理解成一張連接 PTSD 世界觀與未來生態的 Ticket。 這個設計蠻值得繼續追。 #PTSD#

如果六月初有人跟你說，接下來幾個月 30 年期美債殖利率會從 5% 左右一路衝到接近 5.6%，但 BTC 反而會從 71K 漲到 84K，你一定會覺得這個人瘋了。 因為照一般邏輯，長端殖利率越高，黃金、BTC 這類非生息資產面臨的壓力就越大。 但物極必反，長債殖利率持續往上，也代表市場對美債要求的風險溢價越來越高，背後反映的是對美國財政紀律越來越深的疑慮。 所以現在的長債殖利率，很像一根越拉越緊的橡皮筋。 在它斷掉以前，殖利率越高，對黃金跟 BTC 的壓制力就越強。近期黃金已經明顯承壓，BTC 相對卻強得多。 但如果市場最後開始交易「財政赤字持續惡化，龐大的債務終究需要更寬鬆的貨幣環境來消化」，那就等於這根橡皮筋被拉到極限後斷掉了。 原本壓制黃金跟 BTC 的高殖利率，反而會因為背後代表的財政問題，變成下一階段行情的燃料。 美債的信用與財政問題，Ray Dalio 已經喊很多年了。 只是這幾年 AI 帶來龐大的資本支出、生產力預期與企業獲利，讓全球資金持續流向美國，替這個問題爭取了更多時間。 目前的資產市場，其實同時跑著一條主線跟一條暗線。 主線是 AI 推動的成長與生產力革命，暗線是愈來愈龐大的赤字、利息支出與政府債務。 前者對應 AI 股、半導體股，後者對應黃金跟 BTC。 老實說，長債殖利率走到這裡已經開始出現一些失控的味道。 通膨預期在改善，長端殖利率卻還是一路往上。5% 以上的殖利率照理說已經很有吸引力，市場卻依然持續拋售長債、要求更高的風險補償。 如果連這種殖利率都吸引不到足夠的長期買盤，代表那條原本藏在水面下的財政暗線，正在慢慢浮上來。 而一旦市場真的開始全面交易這條暗線，黃金跟 BTC 的大牛行情，才剛要開始。

感謝 Ondo 讓我見上了我的偶像 Arthur Hayes 我直接搶了個大前排去做筆記，印象比較深的是 ⬇️ 1️⃣ 首先就是我們最在意的問題，這個週期走到哪了 他表示這一輪本質是信用的問題：看行情只看新錢進場的速度。也就是信用脈衝，速度在加快資產就漲，去年到現在明顯是負向 他認為原因有兩個，AI 在吸錢不吐錢和共產式資本主義。就是政府決定錢往哪流，股東拿利潤 所以市面上不缺錢，但錢不流動了，這就是他說的負向信用脈衝，也是這一年多行情難做的原因 Arthur Hayes 說政府不會認錯，會是印更多的錢。而對 Crypto 來說，這是完美的時刻現在的價格很棒（划重點） 2️⃣ 然後就是 Copy trading、社交交易會改變資產配置嗎，像 Phantom、pump fun 這類的 他覺得是社會症狀，被通膨碾壓的人覺得翻身唯一的路就是開 20 倍槓桿，而且會越來越嚴重，因為不分中美，沒有政治人物敢承擔停止印鈔的代價，只要繼續印，這類 App 就一波波爆紅然後崩掉。印鈔既是行情的燃料，也是賭場的客源。會一直存在 3️⃣ TradFi 和 crypto 能互相學什麼？ 傳統 TradFi 最大的問題是機構不必為自己的判斷承擔損失。賺了收管理費，虧了由客戶承擔。於是他們怕波動、迴避有機會帶來高報酬的投資 而 Crypto 一年約等於傳統金融的十年，但幣圈人總覺得這次不一樣不看歷史 美股代幣化對傳統金融本質是降本：只有代幣化和公鏈做得到實時結算。而且大量交易發生在人們下班和週末真正有空的時候，傳統市場的開盤時間永遠跟不上人 成本困住機構，時間困住用戶，這就是代幣化的重要性，也是 Ondo @Ondo 這類 RWA 玩家站上風口的原因 這就是這個週期 $ONDO 代幣化最偉大的故事，今天在 KBW 追星成功！@CryptoHayes

我本人作為持牌水管工，給新入行的學徒們一些建議：在加拿大，不管是聯邦還是魁北克兩種模式的技工培養體系。我認為有幾個注意事項，包括水工、電工或者冷氣維修都適用，因為這三個工作是最受到學徒時間影響的，也是最容易「半途而廢」的職業。 1.建議直接加入從事建築行業的公司，直接下工地，最好是大工地。工地工作雖然辛苦，但是可以快速穩定地做夠學時，早日考牌照。 2.選擇做service，可以學到很多維修經驗。但是很多服務公司開工不足，很可能每個星期只有20甚至10小時，其餘時間回家等公司call。猴年馬月才做夠時間考試。 3.大公司你只是一個number，整個學徒期或許都只是做枯燥單一的事情，但更容易滿足學徒時間。中小型公司工作未必穩定，但有更多機會掌握豐富的經驗。看個人取捨。 4.以水管工、電工和空調專業，魁省8000小時學徒期為例子。公司很喜歡在大概5-6000小時這個階段把人炒掉再招新人。因為4000-6000小時是第三期學徒，時薪$40以上了，公司就會衡量這個人是否值得這個價錢。1/2期沒所謂，你只是高級一點的搬運工而已，公司不吃虧。一般公司把人留到6000小時以上，也就是第四期學徒，大概率會讓這個人做滿時間考牌照。 今天先分享這些，以後再補充。

Strategy 上週賣出約 1,826 萬股 MSTR，募得約 20 億美元，但 8 月 17 日到 23 日沒有買進、也沒有賣出任何比特幣。它把大部分資金放進一個新帳戶，名字叫 USD Cash。 這個新現金池有 15.9 億美元，能用來買 BTC、回購 MSTR 或優先股、償還可轉債，也能補進原本的美元儲備。原有的 USD Reserve 則增至 51 億美元，主要用途是支付優先股股息和債務利息。 兩個帳戶看起來都叫現金，功能差很多。USD Reserve 是償付緩衝；USD Cash 才是管理層面對價格波動或股價折價時能快速動用的資金。 Strategy 的 BTC 持倉維持在 840,447 枚，平均成本約 75,385 美元。據 LookIntoChain 估算，隨 BTC 快速反彈，這筆部位一週內由浮虧逾 95 億美元轉為浮盈逾 47 億美元。這是即時價格推算的帳面損益，不代表 Strategy 已實現獲利，也不能單憑這組數字確認市場底部。 先前它已經為 STRC 優先股做回購，這週再把約 1.364 億美元用於回購。接下來的問題很具體：若 BTC 回檔，USD Cash 會先買幣；若 MSTR 折價擴大，回購自家股票也可能更划算。 你會先等 BTC 回檔，還是先回購折價的 MSTR？ #Bitcoin# #BTC# #MSTR# #Strategy# #CryptoStocks# #OURBIT#

比特幣繼續噴噴, 之前有抄底 @saturn_credit 的 ethereum:0xd166337499e176bbc38a1fbd113ab144e5bd2df7 或是 $STRC 的估計都麻麻了 🔥 目前 STRC 大概在 $95.2 附近震盪, 距離 $100 面值只剩不到 5% @MicroStrategy 最近也在持續買回、拉高 USD Reserve 市場對「會不會真的回到面值附近」的預期明顯比前陣子強 @Pendle_fi 上的 sUSDat YT 其實是蠻有效率的工具： ethereum:0xd166337499e176bbc38a1fbd113ab144e5bd2df7 的價值跟 STRC 高度連動 當 STRC 價格掉下去、低於 watermark 的時候 YT 的收益會暫時暫停；等 STRC 回升、重新站回 watermark 附近 之前少發的收益會一次性補回來 💡 簡單理解就是： 買 YT-sUSDat ≈ 用較小本金, 去賭「STRC 從現在的位置回升到接近 100」這段距離帶來的額外收益 同時還能繼續拿 Saturn 積分, 認真看三次 Alpha!! 這有點像是對 STRC 回錨的「看漲選擇權」： ✅漲回來 → 你吃到槓桿後的收益補發 + 積分 ✅沒漲回來 → 本金大部分會隨著時間衰減但至少還有積分兜底 目前新到期日（14JAN2027）的 sUSDat 池時間夠長, 給了這個回錨劇本更多緩衝空間, 比起直接買 STRC 或死拿 sUSDat, YT 的資金效率明顯更高也更適合想用小倉位表達觀點的人 當然, YT 本身有到期歸零的特性 STRC 短期波動也會直接反映在 NAV 上, 要自己多注意 以上純屬個人觀察與推演 本帖面向非美國受眾 | This post is intended for non-US audiences only | 不是財務建議

李少民：為什麼紐約市搞社會主義，經濟仍然不會崩潰？ 最近，紐約民主社會主義陣營聲勢大振。紐約市長佐赫蘭．馬姆達尼（Zohran Mamdani）提出凍結租金、擴大政府補貼、免費公車、提高富人稅負等一系列激進政策，而支持這些理念的左派人士也在紐約市議會選舉中取得優勢。他們所主張的政策，再次引發美國社會對國家未來發展方向的激烈辯論。 自從佐赫蘭·曼達尼今年贏得紐約市長選舉以來，批評者就不斷預言災難即將降臨。租金凍結、免費公共服務、擴大補貼、對非法移民更優厚的福利、對富人加重稅負……熟悉的結論隨即出現：社會主義在所有曾經嘗試過的地方都已失敗，紐約市注定走向經濟崩潰。 我认为這個預測不可能成真——不是因為社會主義突然變得有效，而是社會主義的批評者往往忽略了一個關鍵差異：實行社會主義的地方究竟是封閉的，還是開放的。 在封閉的社會主義經濟裡，必須自己創造全部財富，同時進行再分配。歷史一再證明，這種故事通常如何收場。蘇聯在中央計畫下最終停滯不前，1970與1980年代成長率大幅下滑，總要素生產率停滯甚至倒退，產出對資本的比率因效率低下而急劇惡化。毛澤東時代的中國在開放前經歷多次經濟災難。東歐各國則在低效國營企業與長期短缺的重壓下崩潰。更近期的委內瑞拉也走上同樣道路：國內生產毛額從2013年到2020年代初，縮減約75%至80%——這是現代史上最大規模的和平時期經濟收縮之一。 原因其實很簡單。當政府把報酬與生產力逐漸脫鉤，人們創新、投資、生產的動機就會減弱。生產下滑、再分配卻持續擴大，經濟餅就會越來越小。最後，已經沒有足夠財富可以再分配。在封閉經濟中，社會主義最終會把自己賴以維生的資源耗盡。 紐約市的情況則完全不同。它不是獨立國家，而是嵌入紐約州、美國以及全球經濟的一座城市。 它享有聯邦政府支出、州政府支持，以及全球最大規模的國際競爭企業集群之一。紐約都會區的GDP約達2兆美元，約佔美國經濟總量的9%，其中金融與保險業貢獻數千億美元（有分析指出，金融業約佔該市經濟的24%）。 華爾街的收入並非只來自紐約市民。全球金融機構、跨國企業、大型律師事務所、顧問公司、媒體集團與觀光業，都把來自全美乃至全世界的財富帶進這座城市。換句話說，紐約市的再分配政策，不只靠本地居民，更靠遠超出其邊界的財富來源支撐。 這一點從根本上改變了局面。 如果曼達尼推行其政策，部分富裕居民幾乎肯定會搬走，部分企業可能外移，投資活動也可能趨緩。這些反應與數十年來的研究結果一致：稅負、管制與價格管制確實會影響經濟行為。高盛曾估計，2018年至2023年間，紐約市年收入超過1000萬美元的家庭中，有整整10%已在其他地方設立居住地。紐約州在全美申報超過100萬美元所得的納稅人比例，也從2010年的12.7%降至2022年的8.7%，意味著可觀的稅收損失。然而，資本外流並不必然導致立即崩潰。紐約市更可能出現的是緩慢的經濟活力流失，卻仍能維持財務運作，因為外部資源持續注入。因為更廣大的美國經濟仍在創造可課稅財富，國使得市政府則以更多再分配來给紐約输血。当然，纽约市政服務越来越差，更多的無家可歸者繼續依賴日益昂貴的政府補貼，中產階級納稅人則可能被夾在稅負上升與公共服務品質下降之間，投資者可能悄悄將資金轉移他處。但這一切都不回把纽约變成像蘇聯那樣戲劇性地崩潰。 它更像另一種現象：寄生在健康宿主身上的寄生蟲。寄生蟲不需要自己生產食物，只要宿主保持生產力就能存活。同樣地，一個嵌入大型資本主義經濟體系中的再分配型行政區，可以比試圖把全國經濟完全納入社會主義原則的國家，存活得更久。 這種寄生在美國不止於紐約。 加州長期以來也同時推行大規模再分配政策，並擁有全球具競爭力的產業，創造巨額財富——然而它卻面臨全美最高的貧窮率（近期數據約17.7%），以及美國最大的無家可歸人口（約18.7萬至20萬人，約佔全國總數的24%）。在這些案例中，再分配之所以能夠持續，正是因為財富創造發生在更廣泛的資本主義系統之內或之外。 因此，真正的教訓並非社會主義突然變得經濟可行，而是社會主義往往靠著從較大的資本主義系統汲取資源而得以存續。 美國人真正應該思考的問題，不是紐約市是否會變成另一個蘇聯——它肯定不會。 更重要的問題是：紐約市搞社會主義最終由誰來買單？ 只要生產力強的美國人、具全球競爭力的企業以及世界資本市場持續創造財富，紐約市就能繼續進行再分配。該市的經濟扭曲会日益嚴重，但不会崩潰。然而，這種韌性不應被誤解為成功。它只反映出紐約市並非自給自足的經濟體，而美國與紐約州某種程度上縱容了它的寄生行為。 社會主義在蘇聯失敗，是因為它無處可求助。但在龐大的資本主義經濟體系內的社會主義飛地，卻可能持續數十年之久。 所以，美國選民必須明白，一個以自由市場、私有財產與法治為基礎建立的國家，不應該容許其城市或州採行越來越社會主義的政策、讓全國其他地區承擔大部分經濟代價。@baodiantimes