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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#

刷到心仪的网页设计手痒想复刻？别从零肝了，直接把链接甩给AI Coding Agent，剩下的事交给它。 ai-website-cloner-template 就是专为这个场景定制的模板方案，GitHub上狂揽25000+ Star，热度肉眼可见。 本质上是个 Skill + AGENTS.md 的组合包，专门负责调教AI Agent如何把一个现成网站逆向工程成干净利落的代码，全程几乎不用你插手。 这玩意儿覆盖面极广，一口气支持13种AI Coding Agent，不光是Claude Code，Cursor、Codex这些主流选手统统在列，基本能满足大部分人的需求。 生成的技术栈也是顶配——Next.js + shadcn/ui + Tailwind v4，反推出来的代码即开即用，能直接改、直接部署。 装好之后，只需输入一条指令 /clone-website 加上目标网址，然后泡杯咖啡等着就行。 🔗：

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大家别再只盯模型了：想要 AI 真正提效，拼的是「上下文管理」 今天给大家讲讲玩 Agent 的一个关键点：怎么让 AI 拿到正确资料、调用正确工具、少浪费 token。 很多人用 AI 效率低，原因不是模型差，而是上下文太乱 你给它一堆文件，它不知道哪个重要。 你让它改代码，它不知道项目约束。 你让它写方案，它不知道你的历史偏好。 你让它调工具，它不知道哪个工具该在什么时候用。 最后结果就是： 看起来 AI 在认真工作，实际上你一直在补充背景、纠正方向、重写输出。 这也是为什么「上下文工程」开始变重要，会用 AI 的人，不只是会写一句 Prompt 的人。 AI 工具真正好用，要有 3 层能力 我建议你把 AI 工作流拆成 3 层来看： 第一层：资料层。 也就是文档、代码、网页、表格、数据库、聊天记录。AI 要先能找到这些东西。 第二层：工具层。 比如浏览器、终端、代码编辑器、搜索、表格、图片生成、MCP 工具。AI 不能只回答，它要能调用工具完成动作。 第三层：记忆层。 也就是你的偏好、写作风格、项目规则、常用格式、过去踩过的坑。没有记忆的 AI，每次都像新来的实习生。 能把这三层接起来，AI 才会真的省时间。 把我珍藏的套工作流分享给大家： 如果你每天都用 AI，我建议你从今天开始做 5 件事： 1⃣把固定输出格式写成模板 比如文章结构、项目推荐格式、封面提示词、结尾互动句。 2⃣把常用规则沉淀成技能 比如「GitHub 项目必须核验 Star」「AI 新闻必须查最新来源」「中文稿要去 AI 味」。 3⃣给 AI 明确资料入口 不要只说「帮我写一篇」，而是告诉它看哪些链接、哪些文件、哪些历史内容。 4⃣给工具分工 搜索负责找信息，表格负责结构化，图片技能负责封面，润色技能负责口吻。 5⃣每次修正都沉淀 你反复纠正 3 次以上的要求，就不该再靠临时提醒，而应该写进固定流程。 这些才是 AI 提效的核心，按照这个工作流去调教你的 AI，不仅效率事半功倍，而且质量也会显著提升。 所以，建议大家别再只收藏「神级 Prompt」了。更值得收藏的是你的 AI 工作流、技能库、资料入口和记忆规则。 建议大家点赞+收藏，我会持续给大家分享更多 AI Agent 实用技巧。 #AI# #Codex#

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。