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你把 Claude 當跑腿的，還是當成能管一整份活的同事？官方第十課說，前面九課教的四樣東西，加起來纔是一份持續的責任。 四樣東西是：工具接上，它看見團隊用什麼、手邊有什麼資料；記性與頻道指示，它學會你們團隊怎麼想事情；不用艾特也能回，它知道什麼時候自己動手；定時活，它知道什麼時候不用人叫就開工。四樣齊了，它纔能在好幾個頻道裡自己跑，做以前要你一次一次提醒纔做的活。 四樣東西不是全頻道一套開關：每個頻道各有自己的設定頁，從它回的話下面的設定連結打開，頻道裡的正式成員都能打開，能改什麼看你們組織怎麼設。你在一個頻道裡教會它的記性、排好的定時活，不會自己跑到另一個頻道去。越驗越信，越信越敢放大：驗過它的活越來越多，開始信它做出來的東西，再把更大塊、牽涉更多持續工作與決定的活交給它。 你的角色也換了：以前一件一件交代，現在定一次目標、定一次標準，它管例行的情況，你只看重要的決定。限制你的不再是它能幹多少，而是你的注意力——所以請它把問題打包，每一個決定連它建議什麼一起帶回來。Anthropic 的團隊就是這樣做的：有限度地交活，重要的決定留給人判斷，它學會什麼管用就把做法改好。 信任要一步一步擴大，按活的種類來：從你會檢查的活，擴大到它自己跑的一份持續責任。練完之後，在一條它讀得到的頻道裡寫下來：這份責任歸它管，它能決定什麼、什麼要帶回來問你，界線畫清楚了再交。 S1哥觀點：說「AI 只能跑腿」的人，和說「交出去就不用管了」的人，錯的是同一處，都沒看懂第十課——四樣東西加起來，纔是一份持續的責任；交出去不是撒手不管，是標準你定一次、界線你先寫下來，例行的它管，重要的決定帶回來問你。你們團隊裡有沒有一份活，每週都要人提醒、其實可以讓它連著幾個星期自己跑？評論區說說。 收藏用清單（照著做）： 1. 先看四樣齊了沒有：工具、記性、自己回話、到點自己跑。 2. 挑一份持續的責任，在它讀得到的頻道裡寫下來。 3. 寫清它能決定什麼、什麼要帶回來問你。 4. 請它把問題打包，決定連建議一起帶回來。 轉給那個還在一件一件交代的老同事，定一次標準，它就能連著幾個星期自己跑。 #Claude中文教程#

股民“拯救”了A股，也毁掉了自己？——一个需要拆开的判断 一、先给判断 前半句要打个折，后半句要分两层看。 【表格】 说法判断理由 “中国股民拯救了A股上市公司”部分成立上市公司确实靠市场融资、靠散户接盘完成了股权稀释和退出，这是事实；但“拯救”这个词把单向付出写成了双向交易 “股民破产、家破、人疯、跳楼”是真实存在的极端案例，不是股民的普遍结局有确切记录的个案存在，但没有可核实的“自杀者绝大部分是股民”这类统计 “股民与上市公司之间是因果关系”不成立中间的关键变量是杠杆、信息差与治理缺陷，不是“股民”这个身份本身 一句话：散户确实在为市场提供流动性、为上市公司提供退出通道、为机构提供对手盘——这是结构性的；但把个体的破产归因于“拯救”，是把结构问题翻译成了道德故事。 ------ 二、先把事实摆清：散户到底提供了什么 2.1 融资端：IPO与再融资的钱，主要不是机构出的 【表格】 环节散户的实际角色 打新与配售新股发行中，中小投资者是重要申购力量，中签后再卖出，形成首批流动性 定增与配股机构定价，散户被动稀释——参与是被动，摊薄是真实 解禁与减持原始股东套现，需要有人接；承接方中散户占比很高 市场流动性换手率长期高位，散户贡献了大部分交易量 这里有个必须说清的事实：A股的融资功能，本质上依赖一个愿意高位接盘的群体。而这个群体的构成，个人投资者长期占绝大多数。 2.2 但这不是“拯救”，是“被需要” 关键在于，这个“需要”是不对称的： • 上市公司拿到的是低成本、无偿还压力的股权资本； • 散户拿到的是价格波动、信息劣势、没有分红保障的纸面权益； • 中间的定价权、信息披露权、退出时机选择权，都不在散户手上。 所以准确的说法是：散户为市场提供了流动性，市场为散户提供了风险。这不是慈善，也不是拯救，是分工——只不过这个分工的风险分配是单向的。 ------ 三、必须补的一层：这个市场是给散户留了出口的 如果只写“散户被收割”，同样不准确。A股的制度设计里，确实为散户留了通道，只是通道有门槛。 【表格】 通道内容门槛 指数化投资宽基指数、行业ETF，分散单一标的风险需要接受“赚不到暴利” 打新与红利策略低波动、可预期的收益来源需要资金和耐心，且打新收益近年明显收窄 退市与索赔制度虚假陈述可提起证券民事赔偿需要证据、时间、律师费，且执行周期长 冷静期与适当性管理高风险产品需风险测评匹配容易被“绕开测评”操作规避 这些通道存在，说明问题不是“无路可走”，而是“走了的人少”。但这句话有个前提：这些通道的收益，远低于“赌一把”的想象——而后者才是绝大多数人进场的理由。 ------ 四、真正的问题不在“股民”，在这三个变量 这是整篇文章最需要讲清的一层。如果只写“散户惨”，就落入了廉价的同情；写“散户贪”，又落入了道德审判。 4.1 变量一：杠杆 这是破产的头号原因，而且不是“投资亏损”本身。 【表格】 杠杆形式常见倍数后果 融资融券1 倍左右亏损放大，触及平仓线被强制卖出 场外配资3—5 倍一个跌停就可能归零 消费贷、经营贷入市1 倍但期限错配还款日与行情无关，必须在最差的时候卖出 房产抵押高杠杆亏损传导到居住资产 关键机制不是“跌了”，而是“跌了以后被迫卖”。没有杠杆的亏损是账面浮亏，可以等；有杠杆的亏损是强制清算，时间是站在对手那边的。 这一条足以解释绝大多数“破产”案例——不是看错了方向，是扛不住路径。 4.2 变量二：信息位置 散户在信息链上的位置，是结构性的： 【表格】 环节机构散户 公司调研实地走访、管理层沟通财报与公告 政策理解提前解读、有渠道事后从新闻得知 交易速度毫秒级秒级 成本佣金与冲击成本低佣金与印花税占比高 工具融券、期权、对冲只能做多 这不是“谁更聪明”的问题，是“谁站在队伍前面”的问题。同一个消息，机构是决策依据，散户是反应依据。 4.3 变量三：行为与制度缺陷 【表格】 缺陷具体表现对散户的实际影响 重融资、轻回报分红比例长期偏低持有股票只能靠价差，没有现金流兜底 退市与处罚成本偏低财务造假退市案例相对少，处罚金额与非法所得不匹配违规收益 > 违规成本，形成示范 减持约束不足原始股东成本极低，解禁即减持供给端压力长期存在 投资者救济渠道不畅集体诉讼、先行赔付覆盖有限亏损后缺少追偿路径 产品适当性执行不严高风险产品卖给低风险测评者风险承受能力与产品风险错配 前两个变量是市场结构，第三个变量是制度供给。三者叠加，才构成了“个体破产”的环境——而“股民”这个身份，只是站在三者交汇点上的人。 ------ 五、关于“跳楼”这件事，必须写得准确 这是最容易出错、也最需要克制的一段。 5.1 可以确定的部分 【表格】 事实说明 确有极端个案有公开报道的股市相关极端事件，且通常与杠杆、债务催收、家庭破裂叠加出现 杠杆是共同特征已披露的个案中，多数涉及融资盘、场外配资或借贷资金 本文为制度与市场分析，不构成投资建议。

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。

这周 GitHub 上涨星最猛的 AI 仓库，前十都在这了👇： 1. security-audit-skill 可以把代码安全排查分几步交给 AI agent。查出的问题都会先核实，再交给你。 2. astryx 把界面设计组件整合在一起的开源基础库，能按自己的想法改，AI agent 也能直接用。 3. Agent Skills（anthropics） 一套公开的组件，用来让 AI agent 学会新的操作步骤，需要的能力可以往后加。 4. agent-browser 把浏览器操作交给 AI agent 来做的工具，打开页面、输入、点击都能替你完成。 5. graphify 程序和资料会变成一张能顺着关系查的地图，AI agent 可以问哪里有什么。 6. claude-mem 能把和 AI agent 的交流记下来，带到下一次对话里，接着上次记住的内容继续聊。 7. Claude-Code-Game-Studios 能把 Claude Code 整套变成一个游戏开发团队，不同分工的 agent 一起往下做。 8. herdr 给写代码的 AI agent 用的运行环境。连接断了，正在干活的终端也不会消失，再连回去还是原来的布局。 9. gstack 可以直接用上 Garry Tan 那套 Claude Code 配置。从经营到质检，各角色要用的工具都齐了。 10. claude-quickstarts 用 Claude 做应用时能马上上手的示例合集，从能跑的模板开始试，再慢慢改成自己的。

某影帝彻底废了。演了一个黑帮老大角色爆火全网以后，他真的觉得自己是娱乐圈老大了。拍电影，拍电视剧，只要有他看上的漂亮女明星，直接要求剧组加吻戏，床戏。导演和编剧不得不屈服于他的淫威。最恶心的是他拍吻戏，每次必伸舌头，每次必NG十次以上，简直是色魔中的色魔。片场之外更不要说了，拿了影帝以后疯狂潜规则四线小明星，以给资源的名义，白嫖玩弄了很多北京上海电影学院的美女大学生。这个影帝他妈的已经引起公愤了，再这样搞下去，预言一下，两年之内强奸罪直接进去跟吴亦凡一起踩缝纫机！！！！！！！！！！！！

这简直是一个金库！！ 有人直接把 Blender 做成了一个听你指挥干活的 3D 美术组。 靠的是一套名叫 Blender Skills 的合集，一共 94 个技能，能让 Claude Code、Cursor 这类 AI 代理自己去开 Blender 做建模、搭场景、做动画。 它可以做这些⬇️： 1. 给物体、角色和场景建模 2. 做出材质和贴图，也能做动画 3. 可以套上 low poly、像素风、PSX，或者等距视角这种风格 4. 按游戏需求把模型优化好 5. 能直接出到 Unity、Unreal 或 Godot 最重要的是，其中有个 blender-director，专门把整套流程串在一起：你只要把想要的说清楚，它会自己把建模、材质、优化、导出的先后顺序排好。 仓库：

战斗被我骂了一句“只位移，没打击感”，Hark 重做三轮。 我定的规矩：特效大小按屏幕占比量，别按受击者身高算。普攻约占 40% 屏，战技 70%，大招全屏，每下命中带顿帧、震屏、镜头推。 后来我又加一条：32 个角色每人的命中形状都得不一样，不能一套特效换颜色。验收就看灰度图，去掉颜色也要一眼分出来。 你做打击感，有拿灰度图检查过吗？ #独立游戏# 今天送：战斗打击感与专属特效检查表，评论区第一条直接拿。

写了八课 AI 用法，却没有一句话能管住自己，这课不是白学了吗？ 先说一句得罪人的话：创作者圈里最爱干的一件事，就是课一节一节地学，笔记记得满满的，接活时客户一问“你这活到底用没用 AI”，还是支支吾吾答不上来。Anthropic 给创作者的官方课最后一课却把问题换了一个问法：没有一条放之四海的用法，AI 用法没有统一立场，位置是在每个做法和每个任务上定的。守则不是背下来的，是你自己一页一页拼出来的。别人给的规矩管不住你的活，只有你自己拼的才管得住。 课里给的办法，是把前面攒的四样东西摊在桌上拼成一页守则：第 1 课的说法、第 2、3 课的透镜分析、第 6 课的决策备忘录、第 7 课的角色图。守则只锚定三个问题：AI 放在哪、不放在哪；跟谁交代、交代什么；什么时候回头重看。交代承诺要按对象分开写，跟客户交代什么，跟同行交代什么，各写一行。触发点要写死，工具换了、活变了、客户问住了，哪一条到了就重看。没有回头重看的触发点，守则放着就过期了，过期了都不知道。守则不是写给别人看的，是写给下一次接活的自己看的。 拼完还不算完，课里要求拿三个真实场景去撞一撞，挑三个正在做的真活，一个一个过守则，过不去就改守则，不改活。撞得住才签字。课末留了两个反思：守则里哪一个决定，要是没有前面的分析，根本不会有；从第 1 课的起点快照看过来，你的立场变了什么、没变什么，那个一开始的担心，是被回答了、被管住了，还是被划了线。下一步是一次短测评，通过了拿结课徽章，本门到此收尾。 S1哥观点：说“学完课就等于会用了”的人，和说“守则写了也是白写”的人，错的是同一处，都没拿三个真实场景去撞过自己的守则。没撞过的守则，签字签了等于没签。你呢？你的守则敢不敢拿三个真活去撞一撞，撞不过去，你改守则还是改活？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 把四样东西摊在桌上：说法、透镜分析、决策备忘录、角色图。 2. 写清 AI 放在哪、不放在哪，按做法和任务分开写。 3. 交代承诺按对象分开写，触发点写死。 4. 拿三个真实场景撞一撞，撞得住才签字。 转给那个学了八课、接活还是凭感觉的朋友，先拼一页守则，再谈会没会用。 #Claude中文教程#

大厂的AI商战真是朴实无华，就是猛猛砸钱找专家，猛猛做数据标注。。。字节的Xpert，10月份有一个人领了18万。。。 AI时代，只要你有任何特长，只靠贡献自己的知识和努力，也能活得很滋润： ⓵专业问答与评测 -专业领域问答（医疗、法律、金融、STEM等） -模型回复打分与对比评测 -Benchmark出题与标准答案设计 ⓶聊天 / 对话相关 -多轮对话评估：对模型在聊天中的回复打分、排序、指出问题（准确性、自然度、逻辑、人设一致性等） -对话生成 / 改写：写或优化多轮对话数据，用于训练聊天机器人 -偏好排序（RLHF）：同一问题给出多个回复，选出更好的那个并写理由 -角色扮演 / 人设对话：按指定角色（医生、律师、客服、特定性格等）进行对话评测或数据生产 -对话纠错：找出聊天回复中的事实错误、逻辑漏洞、不当内容 ⓷内容生产类 -高质量专业内容撰写（案例库、知识库、语料） -复杂指令设计（多约束、高难度Prompt） -参考答案撰写 -专业内容改写与优化 ⓸代码 / 技术类 -代码生成评估 -Agentic Coding / 长程任务评测 -Bug查找与代码审查 -编程题出题与判题标准制定 ⓹语音 / 多模态类 -方言语音采集与标注 -语音转写质检 -视频/3D/动捕数据相关 -多模态内容评估 ⓺审核与质检类 -模型输出合规性审核（医疗、法律、金融强合规场景） -知识准确性审核 -已有标注数据的二次质检 ⓻其他 -访谈类任务 -数据采集（按脚本录制真实场景） -创意内容评估（影视、文学、设计美学等） 上面这些任务，简单到只要愿意花时间聊天，时薪也在三位数。更专业一些的比如生物、法律、金融、制造，就更加赚钱了。 可以参与的平台： 1、腾讯旗下的ExpertHub： 2、字节旗下的Xpert： 3、阿里的晓天睿士：

# 合并前先让 AI 挡一刀：一次审查 0.08 美元，假金钥加命令注入全被拦下 先说结论：让人工智慧审查程式码，贵的不是模型，是你以为要搭一整套系统才做得到。作者在 2026 年 11 月 13 日当天、在苹果电脑上、用 2.1.322 版实测，整个审查闸门的核心只有两样东西：一次非互动模式的呼叫，和一个退出码。审查结果是通过还是挡下，最后变成一个数字，零代表通过、一代表挡下，持续整合系统只认这个数字。 底线先说清楚：第一轮实测，作者故意埋了四个问题的分支被挡下，两高危加两中危，退出码一，约十秒、约 0.18 美元；修掉问题重跑，只剩两条低度备注，判定通过、退出码零，约 0.08 美元，一次审查只花一毛钱不到。两轮的差异只有二十五行，都跑了三轮对话。还要诚实说一句，搬上持续整合的那一段，作者没有真的在云端上跑过，因为那需要一个正式储存库和一把金钥，那一段是照官方文件写的，档案格式检查通过、没有实跑。 怎么做？先备一个很小的演示仓库，主分支放一支正常的计价函式和一支测试，功能分支加折扣、平均价和报表三个功能，同时故意埋四个问题：写死的假金钥、命令注入、折扣可以把总价算成负数、空清单求平均会崩溃。再写审查脚本，先把分支差异存成差异档案，再以非互动模式加结构化输出跑审查，审查者只有唯读权限，最多六轮、预算上限 0.5 美元，最后把判定结果转成退出码，通过是零、挡下是一。先在本机跑通挡下和通过两轮，两个退出码都亲眼看过，再搬上持续整合。 小心三件事。第一，审查只需要读档案，给它执行命令的权限，等于请一个没人看着的助手在你的机器上跑任意命令，只准读取，其他一律不给。第二，轮数、预算、逾时三个上限都要设好，轮数上限六轮、预算上限 0.5 美元、流程逾时十分钟，没设上限的任务卡住了会一直跑，烧掉的是持续整合的分钟数和模型的费用。第三，金钥要放进储存库的机密设定里，写进流程档案等于公开；分叉合并请求拿不到金钥，审查只对同一个储存库里的分支生效，外部来的合并请求这道闸门跑不起来。 顺序只有一个：本机脚本先通，再上持续整合，先挡下、再通过，两个退出码都亲眼看过才算通。还有一句要先想清楚，审查是判断、不是单元测试，同样的程式码跑两次，回来的备注可能不一样，判定结果可以当闸门，但不能当作程式码没问题的证明。闸门挡的是明显的问题，低度备注和写法差异还是要人工审查者看，两个角色是互补的，不是互相取代的。一句话：合并前多一道关卡，而这道关卡每次只花一毛钱不到。 S1哥观点：别再问人工智慧审查程式码是不是太贵、太麻烦了，贵的从来不是每次 0.08 美元，麻烦的也不是要搭一整套系统，是你还没亲手跑过一次。作者这篇最值钱的不是那支脚本，是两轮实测的对照：第一轮四个问题、退出码一，第二轮两个低度备注、退出码零，两个数字都亲眼看过，闸门才算真的立起来。更值得问的是，你上次合并请求出问题，是没有人审查，还是审查的人没看出来？如果是后者，一道只要一毛钱的闸门就能先挡下写死的金钥和命令注入这类最危险的问题，剩下的再交给人工审查者慢慢看。你第一个想让它挡下的问题是什么？评论区说说。 收藏用清单（照着做）： 1. 备一个演示仓库，故意埋四个问题，改动集中在一个档案，审查者读的就是这份差异。 2. 写审查脚本，先存差异档案、再以非互动模式加结构化输出跑审查，最后把判定结果转成退出码。 3. 本机先跑通两轮，挡下的退出码一、通过的退出码零都亲眼看过，再搬上持续整合。 4. 金钥放机密设定、权限设最小化、审查者只有唯读权限，轮数、预算、逾时三个上限都设好。 转给合并请求出事才救火的朋友，一次审查只要八分钱，他今晚就能先跑一次演示。