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锻炼♂身体，对的，这里确实是健身房。 居然这么多人看嘛。给大伙土下座了。 #雌堕母狗# #雌堕# #调教m# #调教伪娘# #假阳具# #振动棒# #明日方舟# #明日方舟cos# #kig# #kigurumi# #雌堕肉便器# #母狗发骚# #抖M# #反差#

昨天是跟着黄仁勋买美股（菜鸟版），今天继续聊 AI 工具（差生文具多版🤣）。有木有人在意一下角落里跌麻了的 $BTC lol。 今年 1月 的时候就关注到 Anuma，那个时候 ZetaChain 刚刚推出 2.0 的叙事宣布进军 AI 赛道。就在 4 月底他们的核心产品 Anuma 终于开放，ZetaChain 也正式从跨链协议全线转入 AI 领域，定位变成了"The Private Memory Layer for AI"。 ｜Anuma @AnumaAI 做为 @ZetaChain 的消费级入口，相比之前越来越丰满了，多模型 AI 聊天方面支持 GPT、Claude、Gemini、Grok 等主流模型自由切换。但它主打的不是"又一个聚合器"，而是"记忆"。 你可以把在 ChatGPT、Claude 等平台的聊天记录导入 Anuma 的加密记忆库，实现“一个身份、一个记忆、链接所有 AI”（One identity. One memory. Every AI.）。这似乎在单模型平台上很难看到。 而且，今天发现似乎直接用 iMessage 或 SMS 发短信就能跟 AI 聊天🤔。大家感兴趣的可以来体验一下： ｜ “记忆”？Skills？SOP？ 这里的“记忆”跟别的 AI 工具的 Skills、SOP 这些概念是不一样的。Skills、SOP 可以让你某项任务完成的更加高效，本质是流程化。 Anuma 的“记忆”则是让 AI 无痛理解你是谁、你有什么习惯、你的各种 Context，而这个过程无需你在多个大模型之间重复输入 or 调教。 ｜$ZETA 那 $ZETA 在这个体系里扮演什么角色？可以用来解锁高级模型和专家 Agent（质押解锁 Anuma Tokens 用于兑换 AI 积分）、x402 支付结算（这个我印象中 @billions_ntwk 也在做）、当然还有创作者激励～ 比如，今天刚上线的获取 Amuna Pro 免费使用资格的活动，质押你手里的 $ZETA 即可参与： $ZETA 其实已经算是老牌 Token 了，如果有新的需求场景、消耗场景，那么这个产品层和资产层才能打通，飞轮才能真的转起来，是件好事。 "AI + Crypto"这个叙事现在很拥挤，但“Private Memory Layer”这个切入点是具备差异化的，现在的市场环境下，转型 + 创新更加需要勇气和实力。 加油，我的老伙计！

做个小调查，你现在接触过多少个AI工具了，未来还有多少？你是兴奋还是害怕？ ChatGPT、gemini、grok、豆包、deepseek……我已经接触过不下20种AI工具了，据说现在有一半人日常用的AI工具为12到20个。 可能有很多AI深度玩家觉得兴奋，AI发展越来越快，功能越来越强大，但是我很烦哎，你们烦过嘛，因为每个AI模型逻辑、知识库、画风、指令习惯、能力边界全都不一样，没有一个天生懂你，每个都是从0开始，挨个调教花了多少代价啊。 粗略给大家算一下： 🔸时间上，入门我需要几个小时了解它擅长干什么，怎么指令能听懂人话。磨合期，把我的风格、审美、需求喂给它。日常维护，每天零零散散也得20分钟起。 🔸精力上，每个AI的优势、禁忌你都要记住，干不同的活找不同的AI，你要反复切换，大脑也在不同的切换思考模式，同一个需求换不同的AI做， 还要对比择优，这一天下来我感觉心好累。 🔸情绪上呢，当AI达不到你的要求，一遍遍调整指令，或者突然翻车，又要去学接触新的AI。 说真的，我有点怕怕了，关键未来还有更多的AI要来，没感觉减负啊。 好在好在，终于有人懂我的痛苦了。Zetachain @ZetaChain 转向做AI私有记忆层 #Private# Memory Layer，Anuma @AnumaAI 是应用入口。这个东西应该能解决现在AI之间互不相通的问题。 简单说，Anuma把之前我所有AI工具的上下文打包，形成一个只属于我的记忆和身份，之后通过Anuma这一入口，我可以行走于所有模型之间。一个身份，跨模型运行，全网通用了，未来有多少新的AI模型我也不用害怕了。 而且这个身份由钱包控制，我可以通过钱包授权访问AI，这回算是将AI和加密世界深度捆绑了。 Anuma已经上线，发布首月用户数已突破5万。 🔗参与入口： 用户锁定 $ZETA，就能获得 Anuma tokens，兑换 AI credits，并在保护隐私的前提下使用主流 AI 模型。另外锁定 80,000 $ZETA 可自动解锁Anuma Pro（最高等级），就可以免费使用啦。 AI是来服务我的，不是我来伺候它的，这回逻辑终于对了。 #AI# #Anuma# #ZETA#

🐴💧🌁 🍆裸聊 👝陪玩 👤调教 🐉atm奴 😈高跟 🧫高潮脸 🚿娇喘 ❌1对1 🍃媚黑 🎽发情 😃喷水 🀄女奴 ❣女王卡泡 😡滴蜡 🐢男m 💴寸止 🔹女菩萨 💍3P 🔞手冲实录 🦜叫爸爸 👷女喘 TG：YYPW777 QQ裙：1045819750 .

河马晨报 day355，愚蠢的我做图模板丢失了，很气，调整了几天心态，重做了日报图片，今天继续<河马日报>日更！ 比特币etf上周净流出12.5亿美元，比特币也一度下跌至74000，周末随着美伊谈判缓和，比特币反弹至77000附近，本周应该还有向上反弹空间。 加密最硬当属Hype，真他娘的畜生了，已经600亿了，这么涨下去，今年都能超越BNB了，不寻常🥲 💠AI炒币 day168，策略建议来自 @TacoTradeX 🔸换了Taco的AI，给出原地多，看看效果怎么样，后续继续磨合调教！ 🔸合约是概率题，严格止损是终极奥义； 🔸AI仅策略辅助，验证交易，非投资建议，别跟！ 💠24h链闻精选 1️⃣ 特朗普：美伊协议基本达成； 2️⃣ 过去7日CEX净流入18,528.47枚BTC； 3️⃣ 比特币ETF单周净流出12.6亿美元，以太坊ETF连续10日失血； 4️⃣ Michael Saylor：本周买入债券，而不是比特币； 5️⃣ Aave创始人：未来12个月将继续执行收入导向策略； 6️⃣ 受假期影响，美股、港股周一休市，金银油交易将提前结束； 7️⃣ Coinbase比特币溢价指数连续8日录得负值，美国市场购买力疲软； 相信相信的力量 #BTC200K2026#

用AI写策略最大的感受是， 一定要把自己的策略喂给AI， 明确给出技术指标+判断逻辑， 纯让AI自己写策略=送钱给市场。 杰尼君手把手调教出来的策略B， 最近2个月的胜率和盈亏比都不错， 最近一个月的胜率似乎是100%。 上次 $75K 抄底，$79K止盈， 休息了小半月， 昨天终于开单了， 又是抄了波小底。

又一批 AI 创业被官方干没了。 Anthropic 刚刚发布 Claude Managed Agents，一套托管式 AI agent 平台。 在过去，如果团队想用 AI 干活，比如自动跟进客户、写方案、处理数据，需要先搭一整套系统。 然后需要怎么让 AI 思考、调用工具、记住上下文，还要自己搞服务器、部署和监控。 很多团队卡在这一步，不是不会用 AI，而是陷入漫长的调教中，这导致整个流程工程复杂、周期长，对团队能力要求也很高。 而现在，运行逻辑、基础设施、部署流程都已经准备好。开发者不需要再关心后端怎么搭，只需要决定三件事，这个代理要干什么、用哪些工具、怎么做判断。剩下的运行、调度和上线，都由平台完成。 换句话说，门槛从工程问题变成了配置问题。 它直接缩短了 AI，从想法到上线的距离。对企业来说，这解决了一个长期痛点，不是没有 AI，而是很难真正用起来。

跟朋友探讨，AI 时代，如何考察候选人，一致的结论是，需要现场看候选人的 vibe coding 能力。 以前考察古法编码技能，会针对算法、数据结构、解题速度、编码规范等做细致了解，也考察专业知识。 但这些技能，随着 Coding Agent 能力的提升，已经全部被内化了，人能做的就是调教，调教，调教😅。考察的是架构能力、工程能力，以及对多个 AI 的管理能力。 面试的问题可能变成了，刚才你做的工作花了 10M Token，如何在 1M 内解决？刚才你花了 1 个小时解决问题，如果想 10min 搞定，该怎么做？ 再往下问，会触及一个更本质的能力：你有没有意识到问题的“形态”，有没有在一开始就选对解法路径。很多人是把 AI 当成更快的键盘，用来加速执行；但更高一层，是把 AI 当成解空间的放大器，先去重构问题，再去执行。Token 花多少、时间用多久，往往在第一步就已经被决定了。 接下来会追问，你是怎么拆这个任务的？为什么要这么拆？哪些步骤可以并行，哪些必须串行？当多个 Agent 同时工作的时候，如何避免它们互相污染上下文，如何保证结果可以被复用，而不是每次都从头再来。 更深入一点的问题是，如何把一个复杂问题压缩成可以被 AI 快速理解和执行的表达结构。你怎么写 prompt，怎么设计 context，怎么做中间状态的存储和裁剪，怎么让 AI 少走弯路。这方面考察的是如何设计一条最短路径，而不是盯着执行过程本身。 还有一个很有意思的点，是“失败的处理方式”。AI 会出错，这是确定性的。关键在于有没有设计好兜底机制，是让 AI 一路撞墙，还是在关键节点就能感知偏差、及时纠偏。 很多面试问题都开始不一样了，也变得更有趣了些。😄 过去优秀工程师的分水岭在“写得多快、写得多好”，现在更像是在看一个人能不能构建出一个持续产出的系统，让 AI 在里面稳定工作、不断进化。

这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：

指挥 Codex CLI 干了四五个小时，把之前写的“网页音视频加速播放”油猴脚本改成了 Chrome 插件，已经提交商店审核。快速记录几点感受： 1. 聊四到五个小时，开始限制 token 了，不太够用，聊的过程中，感觉 token 消耗是个黑盒，不知道它在干什么 2. 当遇到报错时，会给它提供报错信息以及截图，但一开始总是有点不信任它能把问题搞定 3. 代码一旦改坏了，最想做的就是回到上一步，但上一步我给它安排了四五个任务，这时候要是只让它移除其中某段代码，又怕引出新的报错。事实证明，最稳妥的方式还是每个 feature 都独立进入 git 管理，否则回退会非常麻烦。feature 都进入 git 管理 4. codex 读代码读的实在是太认真了，以至于执行任务的速度特别慢，对于稍微复杂点的任务，或者同时布置了多个任务，需要 5～20min 才能搞定 5. 每次对话结束，我都希望它能自动把过程记录下来，但它做得并不好，总结的内容也很一般。 6. 80% 情况写出来的代码能直接跑；出错的那 20%，经过第二轮调教后大多也能跑通。 7. 看着它执行某个任务的空档，脑子里有了新的想法，会想让它并发执行很多任务，但又担心它处理不过来。 8. 95% 都是 AI 写代码，但有些问题它排查得实在是太慢了，会忍不住自己上手，比它要快很多。 9. 有部分任务它处理的并不好，例如让它生成 svg 图标，效果很差。 10. 表达清晰很重要，如果任务描述的过于抽象，它可能会理解错，如果跟他沟通的时候，具体到函数名或 DOM id，它的处理基本会更准确。 以上遇到的问题，基本都找到了好的解法，等后面整理了再分享。还是要多用，才能不断优化工具的使用。 总的来说，整个项目完成的速度已经是我自己的 5 倍以上，因为省略了学习陌生知识的时间。说实话，一个月花 2～3k 在 AI Coding 上，完全是值得的，相当于给自己找了个外包。