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做预测市场，真正的竞争可能不只是看谁能吸引更多用户，而是看谁能把底层基础设施做好。 发现@sight_hood 的思路有点不一样。 他们早期在 Robinhood Chain 上探索短周期涨跌预测和多选市场，现在又开始推进自己的 SightEVM。简单理解，就是不满足于只做一个预测市场应用，而是想从底层打造一套更适合预测市场运行的基础设施。 为什么需要专门做一套？其实很好理解。 比如一场足球比赛，开赛前有人看好主队，比赛中途比分发生变化，市场赔率也会跟着波动。用户可能需要随时查看行情、买卖仓位，甚至短时间内连续交易。如果网络拥堵、Gas费用突然上涨，交易体验自然会大打折扣。 SightEVM 想解决的正是这类问题。它并不是简单复制一条通用EVM链，而是围绕预测市场的高频交互进行优化，同时保留熟悉的 Solidity 开发环境，以 SGT 作为原生 Gas，并计划配套跨链桥和 DEX。 当然，基础设施最终还是要靠应用和用户来检验。技术路线再好，如果没有开发者愿意接入，没有真实交易需求，也很难形成生态。 所以我对 SightEVM 后续的发展更关注实际表现：交易速度能否稳定、成本能否控制，以及能否吸引更多预测市场项目加入。 预测市场的想象空间很大，但想真正做大，光有前端产品还不够。@sight_hood 选择从基础设施入手，这条路值得持续关注。

凡成大事者，都是绝对的冷血和理性！ 一、永远不要去管你的另一半是啥样的。 二、你应该做事业赚钱，操心别人不仅不会让你赚到钱， 更是耗费大量的时间和精力。 三、记住，这个世界所有的关系都会结束。是的，我说的是所有， 最终只有你赚到的本事靠得住， 价值对等的人自然而然会走在一起，价值不匹配的，自然规律就会把你们分开。 四，这个世界根本没有渣男渣女，是你的价值太低了，段位太低了，就应该被淘汰。在运动赛场上，价值高的运动员进入下一轮，没有价值的运动员直接再见，而这就是现实和其相。 .

人类没有“长寿基因”，也没有“永生”的生物学设计；错的是——"命定不长寿"这个判断，已被寿命表的数字直接推翻。 ------ 人根本就不会长寿！ 一、先给判断 【表格】 常见说法判断依据 人有“长寿基因”，注定能活很久不成立迄今为止，没有任何一项研究找到能决定人类寿命长短的单一基因或“长寿密码” 人的寿命是命中注定的不成立全球平均预期寿命1950年为46.5岁，2023年已达73.4岁，翻倍只用了不到一百年 人类本来活不到这么老不成立史前人类的平均死亡年龄之所以只有二三十岁，主因是极高的婴幼儿死亡率，不是“古人只能活三十岁” 人的寿命有天花板部分成立主流研究估算人类寿命上限约 115岁，也有研究认为可达130–150岁；当前纪录保持者是让娜·卡尔芒的 122岁164天 基因决定你能活多久不成立双胞胎等研究反复显示，基因对寿命差异的解释力只有约20%–30% 百岁老人靠的是“长寿基因”不准确一是基因变异的组合很关键，而非单一基因；二是环境、医疗、饮食、社会支持的解释力更大 长寿的核心是某个单一因素不成立真正起作用的是一套组合：饮食结构、运动、睡眠、医疗可及性、社会联结 长寿就是“越活越久”这么简单不准确真正稀缺的不是寿命长度，而是健康寿命（能独立、无病、有质量地活着）的那段 一句话：人类确实“不会长寿”——因为我们从来不是靠基因长寿的；但我们确实“越活越长寿”——因为寿命从来是环境和医疗的结果，不是DNA的设定值。 ------ 二、先破“基因决定论”：身体从没被设计成“老而不死” 这是“人根本不会长寿”这句话唯一站得住的那一半。 2.1 进化不负责让你活久 【表格】 事实含义 自然界中的“长寿”指的是性成熟后、生育期内的存活优势进化的压力主要作用在繁殖成功上，不在“活到八九十岁”上 一旦过了生育高峰，自然选择的“关注度”急剧下降老年期的高死亡率，对进化来说基本不可见，也就谈不上被优化掉 没有单一基因、没有“长寿密码”长寿不是一条指令，而是成百上千个基因变异的组合，且组合方式因人而异 这里有个反直觉的事实：百岁老人并不是“人人都带着同一种长寿基因”。研究反复发现，是特定的基因变异组合在起作用——同样携带某个“长寿相关”位点的人，有人活到105岁，有人七十岁就走了，差别在组合和后半句。 2.2 “程序性衰老” vs “损伤累积”：两种死法 【表格】 假说说法支持证据主流态度 程序性衰老存在一个“生物钟”或基因开关，到点就自毁端粒缩短、表观遗传时钟、某些基因调控通路有部分证据，但未证实存在单一“自毁开关” 损伤累积自由基损伤、DNA突变、蛋白错误折叠、线粒体功能下降，坏了修不好，就慢慢垮氧化损伤、体细胞突变累积、蛋白质稳态失衡更被广泛接受 关键在于：这两种说法都不支持“人注定长寿”。前者说“到点就垮”，后者说“慢慢修不好就垮”。两者合起来，恰恰说明人的身体从生物学设计上就不是为长寿准备的。 所以“人根本不会长寿”这句话，在生物学层面是对的——但对的不是“人活不长”，而是"人不是被造出来活长的"。 ------ 三、但“命定不长寿”这个判断，被数据直接推翻 上面那部分讲的是“设计意图”，下面讲的是“实际结果”。这两件事完全不是一回事。 3.1 全球预期寿命：翻倍只用了不到一百年 【表格】 年份全球平均预期寿命 1950年46.5岁 2000年66.8岁 2019年72.8岁 2023年73.4岁（男性70.8，女性76.1） • 1950–2023年，全球人均寿命增加了25.4岁。什么概念？一个1950年出生的人，平均只能活到46岁；2023年出生的人，能活到73岁。 • 从1990年到2019年，全球平均寿命增加了8.4岁，相当于每十年多出两岁多。 • 疫情期间是唯一的一次倒退：2019–2020年，全球预期寿命下降了1.8岁，降到71岁——然后迅速反弹回来。 如果人类真的“命定不长寿”，这张表根本不该存在。一个物种的寿命均值在三代人内翻倍，这不是基因变了吗，是环境变了。 3.2 数据从哪里来：不是“更会算”，是“更少人早死” 这是最容易被忽略的一层，也是“古人只能活三十岁”这个误解的根源。 【表格】 指标含义为什么容易被误读 出生时预期寿命一个新生儿在当前死亡水平下平均能活的年数被极高的婴幼儿死亡率严重拉低 条件预期寿命已经活到某个年龄的人，还能再活多少年这个数字远高于出生时预期寿命 举个例子： • 史前/古代人群，出生时预期寿命可能只有二三十岁——但这主要因为大量婴儿夭折，而不是“成年人一过三十就死”； • 一个人如果能活过童年、成年、生育期，活到五六十岁在古代并不罕见； • 所以“古人普遍活三十岁”这个说法，是把统计均值当成了所有人的命运。 换句话说：人类不是“突然变得长寿”了，是“把大量早死的人救了回来”。平均数的提升，绝大部分来自婴幼儿和孕产妇死亡率的下降、传染病的控制、营养和医疗的改善——不是来自“延长了老年的长度”。 3.3 但人类确实有寿命天花板 【表格】 证据内容 当前纪录让娜·卡尔芒（Jeanne Calment），122岁164天（1875–1997），至今无人打破 本文为生命科学科普与概念辨析，不构成医疗建议。

不是哥们，HeyGen、Higgsfield 这些 AI 视频平台，真要有危机感了！😱 有开发者用 Claude Fable 5.2 + Veo 3.1 Lite 做了一段 AI 数字人视频。 剧本、剪辑、3D、音乐交给 Fable 5.2，画面和声音交给 Veo。 全程只输入了一句话，号称成本 0 元！ 人物动作、表情和声音都非常自然。 如果平台不标注 AI 生成，我还真看不出来。😂

我今年28岁，工作稳定闲来无聊在小红书上聊到了一个精神小妹，最后说五张睡一次 见面的时候带她去喝了奶茶，和我说19岁差了一个星期，最后还是没有忍住去开房了，怎么说呢和那些🐔不一样没有🐔味，也不会催促我，认认真真的洗澡、前戏如同女朋友一般的娇羞。 一开始👄的不熟练，后面慢慢调教，想着爱爱嘛又不仅仅发泄欲望也给她挑拨情绪上来了才进入的。过后她搂着脖子睡着了我看着她脸上还有几分的稚嫩，下午睡醒了洗了个澡，很自然的喊我过去帮她吹头发，她抱着我的腰 过后她说晚上要去露营地吃烧烤喊我一起去，她朋友们都是成双成对，她单着喊我装她男朋友，我犹豫了一下没什么事答应了和她一起，路上顺便给她买了一兜零食，她和我说她要去学化妆她朋友给她践行，提前定好场地了我们直接去 到了后一切都还好她朋友都是精神小伙精神小妹，饭桌上聊的都是我一个真二八经老老实实读书出来工作的社畜不理解的，但是我也没有歧视和看不起，毕竟人生的路都是自己的选择。大概聊的都是打架呀，恋爱分手了，换对象，进局子至于怎么进他们没说，他们看我插不上话后面带我摇骰子喝酒，也算玩在一起了 晚上我分别送完他们回去，她和我说不想回她出租屋，我也是明白了她想法又带她去开房了，她晚上絮絮叨叨和我聊了很多，聊她重组家庭在她18岁有了个弟弟，亲生父亲家里创业开酒店，后妈家境也不错，我都不明白了她这么有钱为啥兼职，她说我是她的第四个，我沉默了没有讲话，随后又讲了家里是要她听话才有钱，所以她宁愿出来混着，她父亲大概是觉得大号练废了直接断了她生活费 我沉默的是我不知道该怎么去表达，有空她就絮絮叨叨的在我旁边讲话，聊她的身世，第二天我带她吃完饭我转了她两个520和一个1314，她和我说想和我在一起以后不做了，我问她为啥？她说我对她很好，真的像男朋友一样照顾她，至少比她前男友对她好，她说再和我睡不会和我要钱了，我听完不知道该说什么。她说她她只有一个前任，18岁结婚有个孩子瞒着她和她在一起，一年多没有恋爱 第二天我和她告别，回家之后感觉到了巨大的落差感，一种戒断反应我一个28的中登好久没有恋爱的激情了，接触的都是相亲女生上来就车房彩礼工作，买个奶茶吃个饭都嫌弃，这种带给我的落差太大了 她生日那天又喊我去玩了，我去接她问她想玩什么礼物我带她去买，她领着我进了金店，我心里一沉但是依旧面不改色，她认认真真的去银饰那边选了一条祥云锁的项链168块。我说我以为你会选个黄金呢，她说她现在觉得自己不配得到 最后我还是没有去她全是精神小伙小妹的局，给她KTV喊了两打酒我就走了，晚上她喊我接她，暗示我开房，我还是把她送到她闺蜜家了。 生日过后的第二天，她忽然和我说了一个事，她要去陪一个客户，我心里升起来的就是一丝丝难受，感觉好像属于我的金丝雀飞走了，她认真的和我说我们保持这样关系，所以不可能和我借钱或者要钱，她只能再去一次，陪客户吃饭打台球睡觉三千。我说，好你去吧 第二天她喊我去找她，我说我不去了，她最后就说为了我改签浪费了五百，我转了1314给她她没有领，说月底回来找我。我现在就是清醒的感觉我是缺乏一个青春活力的对象，相亲的现实女生让我觉得厌倦了，花几千几万去高档饭店吃饭，和一群叽叽喳喳的精神小伙喝酒，分泌的多巴胺带来的快乐是一样的😁😁

要同時出現多少個巧合, 才能讓全球最高市值的CEO 短短72小時內走到下台 我花一整天閱讀大量資料, 拼湊出前因後果 這應該是最接近真相的事實, 大家當故事看 「我跟你說, 下週Nvidia的CEO會辭職」 這不只說出去沒人信, 連拍成電影都會被罵爛尾 跨黨派的鬥爭, 全在7天內引爆, 首先是誤區： 1. 外遇 & 間諜都是障眼法 2. 兇手不是民主黨或共和黨, 而是兩黨的對中鷹派 3. 川普是最不希望黃仁勳離開的人 4. 這群跨黨鷹派也沒想過火燒這麼大, 黃仁勳辭職 事件開始 📍第一個巧合：關稅、黃樂、美伊戰爭 早在半年前盧比歐就曾二度向川普示警 要求關注黃仁勳與 Megaspeed 的往來 川普知情晶片可能被轉運, 但始終沒有積極處理 一方面想和習近平維持談判空間 另一方面, 美伊戰爭已佔據大量政治資源 （當中還穿插中美元互訪, 這半年真的很忙） 川普也許是相信黃仁勳自己能摸清界線 也許想順便摸清中國依賴GPU的程度, 就睜隻眼閉隻眼 總統忙就算了, 該列貿易黑名單的商務部長 Lutnick 半年0動作, 此舉使共和黨內的對中鷹派越來越不滿 他們在意的事情, 白宮始終沒有全力推進 📍第二個巧合：期中選舉大敗、內閣開始分裂 美伊戰爭拖太久, 讓川普付出巨大的政治代價 內閣原本就存在主戰與停戰兩派 選舉失利後, 矛盾進一步浮上檯面 共和黨開始找戰犯, 原本支持川普的人開始各自盤算 連副總統JD都開始與切割 “內閣中還有誰挺我？” 此刻川普自己也不清楚 📍第三個巧合：川普的個性, 卻逐漸失去控制力 川普的性格一直是擇善固執, 想幹嘛就一意孤行 （美伊戰爭說過若沒人支持, 他照樣打, 願意當壞人） 但這次選舉失利, 讓他政治籌碼大幅縮水 內閣大難臨頭各自飛, 這時黨內對中鷹派有了機會 此刻再不處理中國晶片, 幾個月後改朝換代 參眾兩院不在掌控之下, 屆時更無法保證事件走向 於是鷹派跳過川普, 釋出黃仁勳相關的負面消息 將間諜、叛國敏感議題帶入, 好快速推動閉門聽證 此刻這件事也驚動民主黨的對中鷹派 原本政治立場不同的兩群人, 突然有共同目標 民主黨也加入戰局, 一起深挖更多外遇, 更多花邊新聞 ‼️注意：川普一直把黃仁勳當朋友, 始終沒有切割‼️ 此時面對媒體追問, 他還多次逆風替黃仁勳說話 (就和當年麥可傑克森相同, 川普是真兄弟, 我都要哭了） 📍第四個巧合：黃仁勳低估了華盛頓的遊戲規則 黃仁勳白手起家, 從餐廳洗碗工一路走到今天 他相信的照規則做事, 乖乖繳稅就不會被找麻煩 但美國政治是真的很髒, 你就算今天和總統是朋友 卻不代表能避開 “深層政府” 的政治鬥爭 黃仁勳非常聽川普的話, 還會給一堆情緒價值 川普自然把黃仁勳當成朋友, 願意替他說話 紐約時報稍早證實： 川普前一晚曾致電, 勸黃仁勳「保住CEO, 別離開」 但當總統無法控制自己的內閣時, 如何提供政治保護？ 黃仁勳前天主動打給川普, 我想也是這個原因 黃希望弄清楚出了什麼事, 但川普無法給出任何承諾 大家紛紛跳過自己去揭發Nvidia 若要黃仁勳先認罪去蹲, 再幫忙特赦, 風險太大 在最後一晚, 得不到任何承諾的黃仁勳 也許自知敵不過這群鷹派, 身心俱疲, 最後選擇離開 事已至此, 川普對外也不好再明說, 只能引導輿論 挑相對最聽話的CEO當樁腳, 那就是Tim Cook 📍 第五個巧合：事件後期, 所有平行線交會 黃仁勳離開 這真的是兩黨對中鷹派想看到的結果嗎？ 我相信絕對不是。 他們真正想要的, 是一個更願意配合華盛頓的黃仁勳 而不是只聽川普的話的黃仁勳 更不是讓他直接離開 NVIDIA 因為接下來的問題更大： - 新 CEO 能維持 NVIDIA 的技術領先嗎？ - 新團隊會比黃仁勳更聽華盛頓的話嗎？ - 美國失去黃仁勳, 能讓自己的 AI 產業更強嗎？ 把整件事 zoom out 黃仁勳完全是美國政治鬥爭下的犧牲品 1. 外遇讓事情有了切入點 2. 晶片轉運讓鷹派有了政治武器 3. 選舉失利讓鷹派著急+川普失去保護能力 幾條原本不相干的線, 最後全部交會 33年, 從社洗碗工, 到全球T0的科技領袖 社會底層逆襲, 這個故事就是美國夢最好的代表 更何況他還是會配合政府的科技領袖 只可惜兩黨把NV當成核武, 趕在下台前先納入控制 控制的途中意外導致CEO離開, 事情更糟, 計劃全亂 也因此司法部這群狗雜種 “瞬間” 開始放緩用詞 「我們還沒說是間諜/還不能確認/部分誇大」 我相信閉門聽證會有好的結果 就算晶片真的轉運中國, 司法部也會和黃仁勳達成協議 檯面上讓媒體看到 “好的結果”, 檯面下控制 Nvidia 這種事情搓一下就過去了, 對深層政府而言真的不難 Stand with Jensen 我認為黃仁勳明年就能回到CEO職位。 以上資訊我花了大量時間整理 若喜歡別忘記點個追蹤, 有任何細節歡迎留言討論 #standwithjensen# #bringjensenback#

昨天刷抖音，看到李佳琦在淘宝直播间卖起了 Token。 千问办公原价 28 元的会员月卡，新用户一分钱就能体验。半小时，卖出近 10 万份。 看到这个数，我只能感叹：中国人接受新鲜事物的速度，是真快，也是真卷。 一分钱当然有吸引力，但能有这么多人愿意下单试试 AI，我觉得是好事。用过才知道有没有用，真能帮上忙，自然有人留下来慢慢用。 我是真心希望国产大模型继续冲，早点追上并超过 Claude 和 ChatGPT。 这样我们就不用担心封号，不用担心降智，核心技术也不用看别人脸色。 我们有全世界最大的用户市场，有最卷的工程师，还有一群最愿意尝鲜的普通人。越是被卡脖子，越要自己走出一条路。 国产模型能力追上来，我们必须义无反顾地支持。 中国大模型，加油！🇨🇳

建议收藏，用到时照着做。做完你能让 DeepSeek 自己决定“要不要调用你写的函数”，并把结果用人话讲回来。 AI 能查天气、查订单，是它自己去查的吗？DeepSeek 官方一句话拆台：模型本身不执行任何函数 这是 DeepSeek 官方 API 文档里 Tool Calls（工具调用）一页。先说结论： 官方原话是，函数要由你自己提供，模型本身不执行具体函数。它只负责说“我想调这个函数、参数是这些”，真正去跑的是你的代码。 先说清词。 工具调用（Tool Calls），是让模型能用外部工具的功能，比如查天气、查数据库。 函数（function），是你自己写好的一段代码，模型只会“点名”它。 tool_call_id（工具调用编号），是模型每次点名时附带的一个号码，你回传结果时要带上它，模型才知道你在回答哪一次。 strict 模式（严格模式，Beta 测试版），是让模型点名时严格按你定义的格式填参数。 一个真实例子：官方示例问“杭州天气怎么样”，模型返回的是 get_weather 这个函数和参数 location 等于杭州，你的代码去查到“24℃”，再交给模型，模型才说“杭州现在 24 度”。 先把话说全： 官方示例用的是非思考模式，请求里加 extra_body 把 thinking 的 type 设成 disabled。 官方写明：从 DeepSeek-V3.2 开始，思考模式下也能用工具调用，细节看官方 Thinking Mode 一页。 官方写明：Chat Completion 接口不支持在对话中间插入不是模型生成的工具调用，要插的话请改用 Anthropic API 或 Responses API。 strict 模式目前是 Beta，要用测试版地址。 一、先看懂整个流程 官方给的执行流程是四步：用户问杭州天气；模型返回要调用 get_weather，参数是杭州；你的代码真的去调用 get_weather，把结果交给模型；模型用自然语言回答“杭州现在 24 度”。 二、照官方示例做一遍 第一步：去 DeepSeek 开放平台拿一个 API key，电脑装好 Python 和 openai 库。 第二步：创建客户端，base_url 写 DeepSeek 官方接口地址（官方文档第一屏就有），api_key 填你的。 第三步：写 tools 清单。每个工具包含 type 等于 function，再写 name（函数名）、description（描述，告诉模型什么时候用）、parameters（参数）。官方示例的函数叫 get_weather，描述是“获取某地天气，用户须先提供地点”，参数 location 是字符串，并且在 required 里。 第四步：发第一次请求，model 官方示例写 deepseek-flash，把 messages 和 tools 一起传，并加上 thinking 关闭的设置。 第五步：从返回里取 tool_calls 的第一项，先把模型这条消息原样追加进 messages。 第六步：你的代码去执行函数，再追加一条 role 是 tool 的消息，带上刚才的 tool_call_id，content 写结果，官方示例写的是 24℃。 第七步：再发一次请求，这次模型就会用自然语言回答。 三、想要更稳：strict 严格模式 第八步：base_url 改成官方文档里写明的 beta 版接口地址（就是原地址后面加 /beta）。 第九步：每个 function 都加上 strict 等于 true。 第十步：服务器会检查你的 JSON Schema（结构说明），格式不合规或用了不支持的类型，会直接返回错误信息。 官方支持的类型是：object、string、number、integer、boolean、array、enum、anyOf，另外 $ref 和 $def 可以复用和做递归。 四、strict 的硬规矩 对象里所有属性都必须写进 required，并且 additionalProperties 必须设成 false。 字符串可以用 pattern（正则）和 format，官方列出的格式有 email、hostname、ipv4、ipv6、uuid，但不支持 minLength 和 maxLength。 数字支持 const、default、minimum、maximum、exclusiveMinimum、exclusiveMaximum、multipleOf。 数组不支持 minItems 和 maxItems。 五、看到什么算成功 第一次返回的是函数点名，不是答案；第二次返回的才是自然语言答案，内容里有你的函数结果。 六、卡住怎么办 strict 报错：先检查是不是漏写 required 或忘了 additionalProperties 设 false，再检查有没有用到 minLength、maxItems 这类官方不支持的写法。 结论：工具调用不是模型替你干活，而是模型“点名”、你的代码“动手”。想让点名更准，就用 strict。把这条复制链接发给他，下次他说 AI 查不到东西，先让他确认函数是不是自己写了。 你卡在第几步？评论区告诉我。同系列前几篇在我主页。 收藏版：5 步速查 一、tools 里写清函数名、描述、参数 二、第一次请求拿到 tool_calls 三、自己执行函数，回传 role 为 tool 的消息并带 tool_call_id 四、第二次请求拿到自然语言答案 五、想更稳就用 beta 地址加 strict 等于 true 常见坑 3 条 一、以为模型会自己执行函数，其实要你的代码去跑。 二、回传结果忘了带 tool_call_id。 三、strict 里漏了 required 或 additionalProperties 设成 false。 复制即用提示词：我想让模型调用一个叫 你的函数名 的函数，它需要这些参数：写参数。请帮我写出符合 DeepSeek Tool Calls 格式的 tools 清单，每个参数都写 description，并改成 strict 模式需要的写法。 S1哥观点：这篇最狠的地方，是官方把话挑明了：模型不执行函数，只负责点名。很多人以为 AI 在后台自己动手，其实动手的永远是你的代码。 真正的信号是：工具调用的难点不在模型，在你把函数描述写得多清楚。就像派活给新人，说明写得含糊，他再聪明也会点错人。 你现在想让 DeepSeek 调用的是什么，查数据还是发消息？评论区告诉我。 今天送：DeepSeek 工具调用速查卡，评论区第一条直接拿。 参考：DeepSeek 官方 API 文档 Tool Calls（S1哥 整理）

AI 时代的 e2e 测试该怎么做? 最近 GitHub 斩获 13.8k Star，刚拿了 800 万美金融资的开源 AI 测试框架 e2e，其创始团队技术布道师 Kacper Kapuściak 写了一篇非常扎实的工程实践，下面总结几条核心内容： 1、测用户意图目标，而非前端实现，越过 DOM 节点与 test-id 绑定，直接用自然语言向 Agent 下达具体，收敛的业务意图。由 AI 自主感知界面完成选日期，点生成等交互，哪怕前端重构组件库，测试照样稳定。 2、废弃拖慢 CI 流水线的固定 Sleep 读秒，改用带超时上限的 AI 动态条件等待。忽略Loading 消失这类弱的 UI 信号，直接等上月报表已打开可查看等强业务状态，并将负责异步加载的动态等待，与只抓拍当前画面的瞬时断言严格解耦。 3、执行 Agent 汇报点击完成，不能代表报表没空数据或串数据，更不能让大模型盲猜什么才是正确的画面。必须先从后端 API 查出真实任务列表作为唯一真值源，再调用独立的 AI Judge，严格比对屏幕渲染明细与 API 底账。 4、严禁测试用例之间产生顺序依赖，开跑前通过可复用的 Fixture 调接口独立构造专属工作区与测试数据，跑完后在生命周期钩子中自动清理还原，确保单测重试或并发执行绝对幂等。 5、将“生成报表，下载 CSV，发邮件”拆成命名清晰的独立原子测试。一旦断言失败，框架自动打包故障追踪轨迹，涵盖前置步骤、应用日志、Agent 推理上下文与屏幕快照，不仅人类能秒级定位，更能直接喂给 Coding Agent 自动修 Bug。 传送门：

中国医疗体制，真TM烂到根了！！ 2025年3月，上海交大附属新华医院，一个年仅6岁的小女孩，被父母带进医院，医生将针头刺入她的腰椎，抽出脑脊液，再把携带基因编辑工具的巨量病毒载体注入椎管，试图改写她大脑里的基因。仅仅七天后，女孩死了！！ 真正让我气愤的是，后面的事： 女孩在25年3月就死了，但是消息却被压了下去 26年2月，研究团队的论文照样登上《自然》杂志 26年7月，美国《科学》杂志将此事曝光！ 11月13日，也就是昨天，上海才公布调查结果 也就是说，如果没有外媒曝光 我们永远都会被蒙在鼓里！ 讽刺不讽刺？？还TM得是西药见效快啊！！ 中医还有救吗？？