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《耕织图》是南宋时楼璹以诗配画的方式绍耕织技术的著作。此《耕织图》卷传为元代程棨摹绘宋代楼璹本。分作：耕作图（自浸种至入仓共二十一节）、蚕织图（自浴蚕至剪帛共二十四节）两卷。各节附标题及五言诗一首，诗文用篆书。此两卷现藏弗瑞尔·赛克勒美术馆。介绍下载：

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。

其实不太想再刷到“I'm not a Chinese spy”配性感自拍的帖子了。我知道发图的女生朋友只是想展示自己的美，顺便蹭个热点、拿点流量，大部分人没想太多。 我不是什么极端女权，也不想得罪谁。只是作为一个以后打算长期在美国生活的人，考虑到亚洲女性在国外的生态位已经够差了，我会担心以后别人见到我，第一反应就带着这个刻板印象，拿“Chinese spy”来物化我。 这让我想起《坏血》的原型伊丽莎白·霍姆斯。她作为女性创业者杀进硅谷，丑闻曝光后有很长一段时间，女性创业者去融资，都会被投资人问一句：“你怎么保证你不是下一个霍姆斯？”一个人的丑闻和刻板印象，最后让所有女性创业者一起买单。 我不喜欢这个梗，说到底是不喜欢它背后的叙事：中国女人被某个有权有势的男人“选中”，成了成功男性、尤其是白人男性身上的时尚单品。这套叙事默认女性是客体，是被挑选的一方，而被挑中仅仅是因为她好看。她成了一只蛊惑人的蜜罐，表面甜，像在调情，可越看越让人不舒服：她被性化成了一个关于遥远东方的、现代刻板政治的性幻想。 所以我会觉得不舒服。我不是共产党的任何皮套，也不想做任何上位男人身边的“Chinese baddie”。我讨厌被性化、被凝视、被上位者选择并被他们赞美为“蜜罐”或者是“你美得就像Chinse Spy”. 以上。

黄仁勋被暴出了小四后 那英伟达的股价情绪现在处于哪个阶段 恐慌见底通常要四条同时出现： 放量、长下影、VIX 跳升、板块跟着一起跌。现在只中了一条，就是放量 11/9 到 11/11 三天成交分别是 4.6 亿、4.3 亿、3.1 亿股，六个月的均量是 1.4 亿股，放量是真的 但 VIX 在往下走，同行走强，也没有出现单日反转的形态，说明市场在做理性重定价，还没到恐慌宣泄 这种阶段的特点就是，反弹多是技术性的，因为资金有更好的去处 黄仁勋真被开掉，对公司的伤害排序 1/ 合规这条最实质，也最不可控 调查里牵出的 Megaspeed 是芯片转运到中国的通道，只要查出公司内部有人给关系方开过绿灯，BIS 或者司法部立案就是罚单加上更严的许可条件 中国收入本来已经很低，杀不死它，但能持续压倍数，而且这个变量不靠情绪修复 2/ 接班人真空期 公司没有公开的接班计划，黄直接管几十条业务线，这是创始人扁平结构的代价 真换人，哪怕只是临时 CEO，未来 6 到 12 个月决策速度一定降，超大客户的 2028、2029 采购规划会先观望，这段窗口正好是 AMD 和自研 ASIC 抢位置的时机 3/ 关系资产折价 和台积电的产能、CoWoS 配额、各国主权 AI 订单，很大一部分是黄个人谈下来的 人不在了，这套关系不会消失，但优先权和议价会松 4/ 叙事溢价 市场给的倍数里有黄仁勋溢价，执行力加讲路线图的能力 去掉这一层，合理倍数大概从 25 到 30 倍落到 20 到 22 倍 5/ 经营数字，基本没影响 Q3 指引 1088 亿、毛利率 75% 是已经签下的单，未来一两个季度财报不会因为换人崩 定价是不是过激 要把两件事拆开，市场现在混成一团在卖 人事这块，我认为过激了 Kalshi 上 12/1 前离职的概率 80%，共识已经打满，等于把最坏结果当既成事实 但按第 4 条算，去掉人的溢价也就是 20 到 22 倍对应 190 到 210，现在按 Q3 预期年化只有 17 倍，比“没有黄的英伟达”还便宜一截 这中间的差价，是市场额外贴现了真空期出错，属于情绪定价 合规这块，我认为定价不足 它没有时间表，罚多重、管制会不会加码，全看调查结论，这种风险只能等，不能用估值便宜来对冲 所以现在的价格是这样一种结构，人事的恐慌已经超卖，合规的尾巴还没算进去 接下来三个可验证的信号 - 董事会给的是临时 CEO，还是董事长与 CEO 分权、黄留任 后者是预期差最大的一条路 - 11/17 电话会谁主持。黄缺席，说明结果已经内定，财报再漂亮也没用 - 有没有 BIS 或者司法部正式立案的公告，这条一出，这几乎是可能最差的情景了，虽然出现的概率比较低 至于能不能买，说真话啊 理性告诉我，别买，别抄底 但这个市场就是奖励勇敢者的市场，我买了一些英伟达

决定开始更新新节目 物种多样性系列，发个破防嘉豪 先是嘉豪的介绍，文字版，出于对大长文的礼貌回复了嘉豪，聊天记录如图 以下是嘉豪的资料，很长，不可否认嘉豪很真诚 身材 身高178，02年生，体重150斤，爱好健身。属于容易长肌肉、也容易长肥肉的体质。有朝一日，一定能练出腹肌。 长相 五官端正，自认为还算秀气。也许暂时不方便给照片，但有小时候的照片为证，至少能证明我曾经很有潜力。 父母 当年都是帅哥美女。 我爸虽然已经五十多岁，但属于斜杠中老年，在健身房兼职当健美操教练。每次跳操都有大量中老年妇女跟随，还经常被认为是三十多岁的小鲜肉。 我妈大眼睛、瓜子脸，据她自称，也经常被别人认为只有三十多岁。 由此可见，我对自己的基因还是很有信心的。如果继续减肥成功，必成帅哥一枚。 籍贯 家乡河南北部，一座三线古都兼老工业城市。 家境 原生家庭良好。外公出身贫下中农，文革时期当过红卫兵，后来下海创业。父母都在本地不错的体制内单位。 独生子，A8，不算大富大贵，但衣食无忧。不图钱，只好色。 外婆是老北京旗人，表姐、表弟、表妹是加拿大人，堂哥是澳大利亚人。 学历 浙江某中外合作大学本科，电子电气工程专业，目前本校硕士在读。 爱好 毫无游戏天赋。 高中时喜欢玩王者荣耀，但高中毕业那个暑假，突然就不想玩了。几乎没玩过任何射击游戏。 曾经玩过原神和崩坏：星穹铁道，星铁开服两年几乎全收集，现在基本退游。 不过，我愿意尝试新的游戏类型。如果游戏有助于增进我们之间的关系，我很乐意陪你一起玩，只要你不嫌弃我是个菜逼。 喜欢心理学、政治、股市、科技，对经济金融也有一定了解，同时还是 Codex 重度用户。 曾经早上想当巴菲特，晚上想当索罗斯。 GPT 刚兴起时就进入了股市，曾高度看好拼多多、英伟达、小米，自认为有不错的投资分析能力，甚至一度觉得，结合 Codex，自己有机会超过大部分基金经理。 可惜家里人过于传统，资产主要集中在房产上，不愿意给我资金和账户支持。最终竹篮打水一场空，空有屠龙之术。 因此决定好好读书，先靠自己实现原始积累。 曾经还 Vibe Code 过量化交易程序，研究后发现市面上的骗局实在太多，因子投资想找到真正的 Alpha 收益非常困难，所谓的高收益往往只是过拟合，于是放弃了这条路。 平时喜欢关注硅谷，经常逛 GitHub，看见有意思的项目就借鉴（偷）一点思路，融入自己的项目。 在我看来，AI 是打开数字世界的钥匙。 未来结合区块链、VR、AR 等技术，赛博朋克式的虚拟世界或许真的能够实现。因为 AI 可以不断生成代码，成为永不停息的虚拟世界自动建造者。 只是数字世界与物理世界之间的那堵次元壁，目前依然没有真正打通。 性格 ENTP。 内心大概有两个模块：一个是相信技术改变世界的理工男；另一个正在养成，目标是成为更懂女性、更有吸引力的人。 从小被妈妈狠狠地关爱着，表面大大咧咧、随和，内心却很有同情心。 如果你向我讲述自己悲惨的原生家庭，或者那些让你难受的经历，我大概率会狠狠地共情，忍不住想关心你、照顾你。 但这并不意味着我没有脑子。 我的关心和爱是认真的，但像经典小故事里那种——欠债的弟弟、好赌的爸、打牌的妈、破碎的她——我还是很能识破的。 性癖 S，或者 Dom，两者都有一些倾向。 在我的理解里，S 更偏向肉体层面的刺激，Dom 则更强调精神和心理上的主导。 不过，在调教这件事上，我能想出无数好玩的花样。为了辅助思考，写过构思调教玩法的程序。 整体哲学是因势利导，有些类似巴甫洛夫的条件反射。 例如，把特定的羞辱性语言、动作与强烈的性愉悦联系起来，使两者逐渐建立心理上的关联。 调教的目的是满足一个骚货， 或者把你变成一个骚货， 体会性的快乐、释放彼此隐藏的欲望，体会性的快乐。 严厉是我的外衣，温柔与体贴才是我的血肉和骨骼 相互尊重，吸引不是强求， 给予情感安全感，心理上相互支持，随时出现 心理问题的本质是现实欲望 一个Dom的言行举止、人品和素质，决定了关系的健康 安全是凌驾于一切之上的绝对红线 做好满足下位者的心理需求和释放上位者需求的平衡 作为一个上位者，应该把保护sub的安全视为天职，要护着她，更要宠爱她，亦可在自己能力范围能帮助她成长进步。 感情 可悲的母单，还是处男。 这显然没什么值得骄傲的。目前正在尽可能突破，所以才有了这份帖子。 其实，我觉得自己的整体条件还可以。大学以前一直是班里的活宝，因为比较幽默，也得到过不少女生的喜欢。 更多还是因为心理过于晚熟，不解风情，不懂女孩的暗送秋波，就这样错过了一次又一次桃花。 桃花仙人种桃树，又卖桃花换酒钱。 种一棵桃树，最好的时间是十年前，其次就是现在。 大学期间，我过于沉溺于炒股和科技，逐渐变成了铁血理工男。性格不知变通，不懂哄女孩开心，也对认识女生毫无兴趣，最终成为了一个整天捧着电脑的独狼。 如今正在改变。

✨ 用好连续性，让你的产品更丝滑——《999 个小技巧，让你 Vibe 的产品更有质感》015 连续性指的是：界面状态变化时，用户点到的元素不会消失再重新出现，而是直接过渡成下一个状态，让人始终清楚自己从哪里来、现在在哪里。 之前发过一条相关的帖子，很多人感兴趣。这次用 iOS 里几个常见的场景，完整演示一遍。 做好这些细节，让你的产品体验狠狠加分！ 附一条 Prompt：它会先诊断你的产品，找出值得做连续性的地方，再给出具体的改造方案，可以直接复制使用 ⬇️ Navigation：行标题延续为页面标题，原标题收为返回按钮；滚动时，标题收入顶栏 Card：卡片展开为正文，图片延展为头图；下拉时，沿原路收回 Player：迷你播放条展开为播放页，封面、标题与按钮各归其位 Search：搜索框移至顶部，匹配项随输入上移，其余淡出 Chart：数据卡片展开为图表，卡片中的小柱延续为图表的柱 Menu：菜单自按钮原位展开；新增项落入首位，其余依次后移 Tab Bar：选中胶囊先伸展，再落位 001–015 期都在主页 Highlights，栏目日更中 正在冲刺万粉（10k），期待你的推荐！🫶 非常感谢

初代礦工 - 神魚，是我最敬佩的幣圈前輩之一。 不管是挖礦還是 DEFI 都顯示出他超前的認知。 這集 18 分鐘演講他分享了他使用 AI 的認知，我仔細看完後又用 AI 拉逐字稿分析，總結出以下核心認知，分享給大家： 1 同一份資訊，看到多少 insight ，取決於你有多少算力，用得對不對。 人腦算力和時間有限，只能抽出很少的 insight； 藉助 AI 能夠瞬間調用大量算力，同一份資訊就能看出更多東西。 了解這個底層邏輯，你就可以在各個領域超前創造額外價值。 2 三個世界稀缺的東西不一樣。 實體世界缺位置（房地產）， 網路世界缺注意力（流量）， AI 世界缺的可能是品味和判斷力（AI 無法取代的能力）。 3 花 Token 是在買時間。 讓 AI 把每本書壓成一頁簡報、把一個學科做成知識圖譜；讀不懂的書讓 AI 照他的背景和經歷改寫。 4 讀書要雙軌並行。 知識進得快但沒有真的進腦子。所以一邊讓 AI 抽結構，一邊自己反覆精讀。 他拿健身房來類比：體力勞動被機器取代後大家上健身房，腦力也需要類似的鍛鍊。 5 讓 AI 當鏡子認識自己。 他從玩龍蝦就開始讓 AI 寫人格設定檔，回頭整理自己的經歷給 AI 讀。 AI 回他一封信，他看完哭了很久。 之後每天花 10 到 20 分鐘讓 AI 找他前一天的工作盲區。 AI 讀完他的交易紀錄還問他：你是在做交易，還是在滿足心理需求。他想了兩天大徹大悟，承認是後者，決策品質從此好了很多。 6 人和 AI 協作像層層回路。 人負責講清楚要什麼、給足背景； AI 團隊去試、回饋、沉澱成方法。 兩個關鍵旋鈕： 每一步交給 AI 多大的任務（太大它會變笨，太小就像一直開會不做事）、多久回饋一次。 系統越自動，人越關鍵：目標偏一點，下面全部白費。 7 他自己的變化。 體感生產力增加約十倍，最關鍵的是性格變了，從不擅長抽象思考變成偏向抽象思考。 8 很強的個人放進傳統組織反而變差。 團隊產出被組織裡最窄的瓶頸卡住，個人再強也沒用，所以要變成以 AI 為本的公司，組織的做法得改。 9 他們公司怎麼做。 每個員工配一個 AI 同事，大量協作由 AI 之間溝通，不用開會拉齊。 他拋出靈魂拷問：如果 AI 之間都能即時協商，公司的邊界還存在嗎？ 10 人生只有三件事。 吃飯、睡覺，剩下就是用好算力。 對外看懂世界、對內看懂自己。 11 AI 給他的十年建議。 守住自己的資料和私鑰； 趁父母還在、孩子還願意牽你的手，去遠行； 每半年檢查一次自己的預測邏輯，自負是很貴的漏洞； 吃真正的食物、把可被攻擊的破口縮到最小。 每天問自己：用好 AI 之後，你的一天有沒有變得更充實更有生產力。