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2026普通人用Telegram赚钱，先把基础和避坑搞清楚。很多人觉得TG完全匿名，其实并不绝对，注册使用仍要注意隐私和账号安全。大陆用户需要稳定网络环境才能正常打开，评论区常见会提到安卓免费开源梯子等工具，选靠谱渠道即可，别轻易点来路不明的链接。 第一步先想清楚方向。视频里提到有人只是来看大人内容，但真正能持续变现的，还是自己做社群。群组想象空间很大，你可以直接看到各类垂直圈子：资讯、项目讨论、资源整理等。与其被动潜水，不如明确自己能提供什么价值，再决定建群还是加入优质群。 第二步把群组管理工具化。人一多就靠手工管不过来，可以用BotFather创建机器人，做自动欢迎、关键词回复、权限管理、内容过滤。视频演示里几秒就能拉起基础Bot，再配合群管工具，效率和安全性都会高很多。同时注意版权，搬运影视、付费资料这类内容很容易踩线，宁可原创或正规授权。 第三步搭建信息矩阵。单靠一个TG群流量有限，要把红迪、推特等平台联动起来，同步预告、预警和干货摘要。项目类、行情类信息往往先在这些地方发酵，矩阵能帮你更快接到有效线索，也能给群导流。固���更新节奏，比偶尔爆肝更重要。 第四步守住安全底线。不要随便加陌生人电报，不要轻信“稳赚”“内幕”“代操”话术。涉及转账、助记词、陌生Bot授权的一律拒绝。把安全与效率工具当成日常配置，定期检查管理员权限和群成员来源，骗子最喜欢混进活跃群里私信引流。 整体逻辑很简单：先能稳定用起来，再选有价值的社群方向，用机器人和矩阵放大效率，全程把风控放在第一位。TG能赚钱，靠的是持续运营和信息差，不是一夜暴富脚本。按上面几步慢慢做，比追所谓高手带单靠谱得多。 #电报怎么下载# #飞机验证码# #飞机收不到验证码# #电报号购买#

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

谢谢 @LipuAIX 整理的翻译提示词，分享一些我用 AI 翻译文章的心得。虽然我认为这提示词太复杂了一些，但其中思想是没问题的，我以前也分享过类似的观点： 1. 最好的翻译就是重写 2. 好的翻译效果要分成几步来做 但也要分场景，普通翻译场景，重写一次就足够了，以现在大语言模型的能力，尤其是 Gemini 3 Pro 这样的，一次重写质量已经相当高了。 如果真要做专业翻译，第一遍重写之后，再让 AI 去校对润色是有必要的。 但是校对和润色不要放在一个提示词里面来做，除非内容很短。 主要原因就是我昨天提到的：大模型可以输入很长，但是输出太长就会偷工减料，幻觉严重。 想象一下，如果你翻译一篇 2 千字的文章，按照提示词这样三遍下来，输出就要 5-6 千字了，到后面输出质量就不高了。 所以翻译、校对、润色最好是独立做。 先说翻译，翻译的提示词不需要原推那么复杂，简单的让它“重写”即可，重点是说明： - 文章风格 - 常用的翻译词汇对照表 - 目标读者（可选） 校对，校对需要原文、和译文，检查遗漏、错误的地方。如果对翻译精度要求不高，这一步也可以省略。 润色则不需要英文原文，只需要译文就够了，这时候只需要让模型去检查翻译后的结果语句是否通顺，是不是符合中文表达习惯。已经不需要英文原文了。 另外，文章如果太长，还是需要分块，分块最好按照自然章节和段落，通常段落一级就够了。 至于每一块和上一块怎么衔接，一个简单有效的办法就是把上一块的原文、翻译结果加到上下文中，这样翻译下一块就可以参考上一块的内容和风格。 至于保留多少块的历史，取决于模型和分块大小。通常上一块的原文和翻译就足够了，不用太多，甚至不加历史结果也没问题。 这个过程可以写个程序用 API，也可以手动去模型做。比如我个人就是用 Gemini，不同的提示词做成不同的 Gem，需要用就把内容贴到 Gem 就好。

$MU 看见的机器人，不是玩具，是 AI 的下一副身体 a16z 昨天发布了一张图片 表面上讲的是机器人一级市场融资创历史新高，Q1 2026 的融资金额和交易笔数同时冲上去。 不只是机器人火了，重要的地方在于资本在用自己的方式告诉市场，AI 的下一段叙事，正在从云端走向现实世界。 过去几年，AI 投资的中心很清楚。 先是模型，后是算力，然后是 GPU、HBM、数据中心、电力、液冷、光模块、网络交换机。 看着五花八门、很高大上，本质上解决都是在一个问题：怎么把更大的模型训练出来，怎么让更多推理跑起来。 但现在，一个新的问题开始出现。 这些智能，最后要去哪里？ 如果 AI 永远停在聊天框、办公软件和云端 API 里，它当然很有价值，但它仍然主要停留在数字世界里。 真正更大的变化，是 AI 开始进入工厂、仓库、医院、汽车、农田、矿山、家庭和战场。 也就是进入物理世界。 机器人就是这个过程里最重要的载体。 所以这张图不是简单的融资图，而是一张资金迁徙图。 钱正在从纯软件、纯云端、纯模型，往能让 AI 落地到现实世界的硬件系统里迁移。 这也是为什么美光这次财报电话会里，CEO 专门提到机器人。 美光不是一家机器人公司，它也不是一个靠讲故事拉估值的创业公司。 美光站的位置非常特殊。它在产业链里看见的不是概念，而是每一个终端到底要吃掉多少内存、多少存储、多少带宽、多少功耗预算。 所以当美光 CEO 说，人形机器人的内存含量可能是普通 L2+ 汽车的十倍，这句话的分量很重。 不是在说机器人明天就爆发。 而是在说：如果机器人真的走向规模化，它就不会是一台简单的机械设备，而会是一台移动的边缘 AI 系统。 它要看见世界，要理解世界，要实时推理，要控制动作，要记录数据，要在本地完成大量计算。 这意味着机器人不是一个轻资产故事。 它是一个重硬件、重供应链、重制造、重可靠性的产业故事。 说实话，我们看机器人，最容易被外形吸引。 人形机器人走几步，挥挥手，搬个箱子，视频一发，大家就开始兴奋、欢呼。 但产业化的视角从来不是这样子，产业化看的是：一台机器人到底由什么构成？哪些环节能规模化？哪些部件会成为瓶颈？哪些供应商可以稳定交付？哪些客户愿意付钱？单位经济模型什么时候跑通？ 从这个角度看，美光这次财报其实给了一个很重要的提醒。 机器人不是从“机器”开始定价的，是从“数据”开始定价的。 一个机器人进入现实世界，第一件事不是行动，而是感知。 它要用摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU、力传感器、触觉传感器去采集环境。 采集之后，数据要被处理 处理之后，要进入模型 模型要判断环境，理解任务，规划动作 动作又要通过电机、减速器、伺服系统、控制器执行出去 执行之后，还要反馈回来，再调整下一步 这就是机器人的闭环。 感知、推理、控制、执行、反馈。 这个闭环越复杂，对内存和存储的要求就越高。 因为机器人不是在干一个静态任务。 它是在真实环境里不断接收数据，不断判断，不断行动。 云端可以慢一点，办公软件可以等几秒。 但机器人不能等。 它要避障，要抓取，要平衡，要停下，要躲人，要判断物体有没有滑落。 这些事情都发生在现实世界里，延迟一高，错误就会变成碰撞。 所以机器人天然需要边缘计算，也天然需要高带宽、低功耗的内存和存储。 这就是美光那句话的核心。 人形机器人之所以可能带来多年的内存需求，不是因为它长得像人，而是因为它把 AI 从服务器机柜里，搬到了一个会移动、会交互、会执行任务的物理终端里。 这和汽车很像，但又比汽车更复杂。 一辆 L2+ 汽车已经需要大量传感器、算力、内存和存储。 但它的任务相对单一，主要是行驶、避障、辅助驾驶。 人形机器人面对的世界要复杂得多。 它不只在道路上移动，要进入工厂、仓库、办公室、家庭。 它要处理开放环境里的长尾问题。 它要用手操作各种不同形状、不同重量、不同材质的物体。 它要理解人的指令，也要适应环境的变化。 这就是为什么人形机器人如果真正量产，它的硬件含量不会低。 它不是一个带腿的玩具。 它更像是一台高度压缩的移动数据中心，一台装进身体里的 AI 服务器 其实融资图和美光的电话会都说了一件事。 一级市场融资创高，说明资本正在下注机器人公司的未来形态。 美光电话会，说明上游半导体公司已经开始把机器人纳入长期需求模型。 一个是资金端的变化，一个是供应链端的变化。 这两件事合在一起，才是机器人板块真正值得重视的地方。 机器人投资创历史新高，不等于所有机器人公司都有价值。 很多公司会融到钱，很多公司也会消失。 这和电动车、光伏、AI、大模型都一样。 每一轮产业浪潮刚开始的时候，市场都会把叙事打得很满。 但产业最后只奖励两类公司。 一类是能把产品真正交付出去的整机公司 另一类是站在关键瓶颈上的供应链公司 机器人也是一样。 用产业化视角拆，它至少有六层。 第一层，是大脑 包括 GPU、边缘 AI 芯片、机器人基础模型、世界模型、仿真平台。 最典型的还是老大哥英伟达。 因为机器人真正成熟之前，需要在仿真里训练，需要在虚拟世界里先摔无数次，再去真实世界里减少试错成本。 第二层，是记忆 这就是美光看到的部分。 机器人要实时感知、推理和控制，就需要更高带宽、更低功耗、更大容量的内存和存储。 过去市场把美光看成周期股。 但如果 AI 进入设备端、汽车端、机器人端，美光就不再只是传统意义上的存储周期公司，而是在吃 AI 终端扩散的硬件红利。 第三层，是眼睛 机器人要进入现实世界，首先要看见世界。 摄像头、激光雷达、机器视觉、深度传感器、传感器融合，都是这一层。 Ouster、Cognex、Keyence 这种公司，看的是机器人和自动化的感知入口。 这层的核心不是某个单一传感器赢不赢，而是机器人对空间理解的需求会越来越强。 第四层，是皮肤和手感 这对应力传感、触觉反馈、应变片、压力传感、灵巧手。 这条线现在还很早，但非常关键。 因为机器人从“会走路”到“会干活”，真正难的是手。 抓一个箱子很容易，抓一个玻璃杯、鸡蛋、衣服、软袋子、工具，就完全不一样。 视觉只能告诉机器人物体在哪里。 触觉和力反馈，才能告诉它该用多大力。 所以 VPG 这类精密测量和力传感公司，才会开始被市场重新注意。 第五层，是关节和肌肉 机器人要动起来，离不开电机、减速器、伺服系统、编码器、控制器。 这里面最典型的是 Harmonic Drive Systems 这类精密减速器公司。 机器人越接近人形，关节越多，运动控制要求越高，对高精度、轻量化、低背隙零部件的要求就越高。 这条线不如整机性感，但产业位置很硬。 第六层，是场景 机器人最终不是卖给想象力，而是卖给场景。 工厂、仓库、医院、农业、国防，是最可能先跑出来的地方。 因为这些地方有明确的人力成本、效率需求、安全需求和 ROI 计算。 亚马逊的仓储机器人、Intuitive Surgical 的手术机器人、AeroVironment 的无人系统，本质上都说明了一件事： 机器人最早赚钱的地方，往往不是家庭，而是商业和工业场景。 所以现在看机器人板块，不能只看人形机器人。 人形机器人是最大的想象空间，但不一定是最早兑现利润的地方。 真正产业化的机器人浪潮，很可能先从仓库、工厂、医院、军工和农业里长出来。 等这些场景把供应链打磨成熟，成本打下来，可靠性提高，软件泛化能力增强，才有机会一步步进入更开放的生活场景。 我觉得机器人板块未来会分成两条线。 一条是情绪线 它会围绕人形机器人、具身智能、Physical AI 反复炒作。 这条线弹性大、波动也大。 另一条是产业线 它围绕内存、传感器、激光雷达、力反馈、减速器、边缘芯片、工业自动化、仓储物流、医疗机器人慢慢展开。 这条线没有那么刺激，但更接近真实订单和真实利润。 美光这次财报的意义，就在于它把机器人从情绪线，往产业线拉了一步。 因为它说的不是机器人很酷，它说的是机器人会消耗多少内存，什么时候开始形成需求周期，这个周期可能持续多久。 这就是半导体产业看问题的方式。 不看视频，不看口号，不看发布会掌声。 看 bit growth，看 content per device，看 supply constraint，看客户是不是愿意签长期协议，看资本开支是不是敢下去。 所以机器人这条线，真正值得重视的不是某一天谁涨了多少。 而是它开始具备产业化的三个信号。 第一，资金进来 一级市场融资创历史新高，说明资本开始愿意为机器人公司的长期制造能力和技术壁垒买单。 第二，上游开始建模 美光把机器人放进长期内存需求框架，说明机器人已经不只是科幻叙事，而是被上游供应链纳入未来需求曲线。 第三，场景开始筛选 仓储、工业、医疗、国防、农业这些领域，会先把真正有用的机器人筛出来。 最后留下来的，不一定是视频最好看的公司。 而是能稳定工作、能持续交付、能降低成本、能融入客户流程的公司。 所以我对机器人板块的看法很简单，它不是明天就爆发的题材。 但它一定是 AI 下半场最重要的产业方向之一。 过去 AI 的主线是云端算力。 接下来几年，AI 的增量会逐步走向边缘、终端、汽车和机器人。 再往后，AI 会进入真实世界里的每一个生产场景。 可能五年后，B端也就是企业端会开始大规模应用，而十年后，或许就会进入千千万万家。 这条路不会平滑，中间一定会有泡沫，有失败，有估值杀，有技术路线反复，有商业化低于预期。 但大方向很清楚，智能不会永远困在屏幕里。 它一定要长出眼睛，长出手，长出身体，进入现实世界。 而当这件事发生的时候，机器人就不再只是一个行业。 它会变成 AI、半导体、精密制造、自动化、传感器、电池、软件、国防和医疗共同汇合的一条大河。 美光看到的，是这条河最上游的水位变化 一级市场看到的，是河道开始变宽 二级市场接下来要做的，不是追每一个浪花，而是找到那些真正站在河床里的公司 @a16z

一个 Polymarket 机器人每天赚 810 美元。它靠限价单在 5 分钟加密市场上跑。 下面是逐步拆解。 我本以为会是复杂模型，结果就是几步简单操作，每个市场重复一遍。 它的玩法： 1. 每 5 分钟开一个新市场：BTC（或 ETH、SOL）会涨还是跌 2. 机器人在两边同时挂买单，从 1¢ 到 99¢，每一分都挂 3. 从开盘挂到最后一分钟，然后全部撤掉 4. 大约每 5 秒取消订单再重新挂一遍 5. 买到的都持有到结算，从不主动卖出 钱从哪来？ 高价订单（90¢ 以上）赚得少但稳，大概 1.5-3%。低价订单是另一半：市场一旦翻转，一份能给 20-30 倍。 为什么这能行？ 假设 BTC 突然下挫，有人恐慌市价砸 UP。价格从 45 → 30 → 15 → 5¢ 一路跌，机器人的订单在每一分都被吃到。 等（如果）比特币回来，这些份额全部变成 1 美元。 有些交易者在结束前 1-2 分钟紧张，把 UP 以 95¢ 卖给这个机器人。它等到结算，拿 1 美元。 典型交易：3 美元，24/7 跑。

刷到很多人使用国产软件被检测到VPN，大概率是你的DNS设置泄露了你的真实IP 需要简单设置几步即可让你VPN伪装跟强，甚至可以开着VPN伪装骗过国内银行APP 以我使用的是iOS小火箭为例 1.Shadowrocket进入设置-代理-代理类型选择None（这是开启tun模式） 2.配置-本地文件（正在使用的配置）点击右边i -通用-dns覆写如图所示

一年时间，AI 用 Three.js 生成的 3D 场景，已经从简陋的低多边形画面，进化到接近游戏大作的视觉效果。🤯 开发者 Scott 分享了一组对比图： 一年前还是简单的沙漠、棕榈树和几何模型，如今已经能呈现细节丰富的中式建筑、复杂光影和电影级场景。 这样的进步速度，很难想象再过一年会是什么样。

时代变了，编程的门槛在无限降低。 不管你现在在做什么，不管你是文科生还是理科生，你都应该了解 GitHub 是什么、Vercel 是什么、Git 是什么、node.js 是什么、next.js 是什么、Supabase 是什么、Cloudflare 是什么。 你不需要完整地掌握这些知识，你只需要知道它们是什么，它们的工作原理是什么，它们到底是怎么运行的，了解完了之后再让 AI 带着你，利用它们去构建一些简单的东西，真正地感受这些东西到底能用来干嘛。 不要觉得这些东西跟你没关系，不要觉得这些都是程序员才需要学的东西，这些东西就是 AI 时代的 Excel、Word、PowerPoint、Adobe，是一个人在社会上最最最最基本的能力。 以前要了解这些东西，你需要花几个月的时间去研究学习，但是现在你只需要花一天的时间跟 AI 对话就可以轻松掌握，门槛低成这样了，你还不愿意去学习，我只会觉得你对你自己的未来不负责。