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朝イチ生出演終わりました☺️ 沢山のメッセージや似顔絵ありがとうございました😊さかなクンさんからのFAX嬉しすぎました🐟❤️！私の憧れです！ 趣里、たかみな、野田さん、風磨くん。 大好きな皆様からのコメント感謝感激です😭 映画もっと超越した所へ。 改めてよろしくおねがいします！

我的天，这太疯狂了！！😱 有人用 Opus 5.5，把自己的智能眼镜改成了能识别物体的 AI 设备！ 任何带摄像头的智能眼镜都能接上，戴上之后会当场报出看到的人、车和各种物体。 这套东西免费、开源，普通 Mac 就能跑。 下面是完整步骤： step 1 → 一条命令装上 YOLO：pip install ultralytics step 2 → 戴上眼镜，给自己的 Mac 打一通 WhatsApp 视频通话 眼镜看向街道，Mac 上就能看到同样的画面 step 3 → 在 OBS 里捕获通话窗口，并打开 Virtual Camera 这样眼镜传来的画面，会像摄像头一样出现在 Mac 上 step 4 → 对着这路画面跑追踪：yolo track model= source=1 show=True 每个物体都会带上框、标签，还有一个会跨帧跟着它走的 ID step 5 → 只留下你关心的类别：classes=0,2,16 对应人、车和狗，conf=0.5 用来去掉没把握的判断 step 6 → 写一小段 Python，用 macOS 的 say 把看到的内容念出来，再经 BlackHole 这类虚拟麦克风送进通话：car on your left。声音会直接进到你耳朵里 step 7 → 用自己的东西来训练：你的产品、工具、自己的狗。把 coco8.yaml 换成你标好的照片，再跑 yolo train step 8 → 导出到手机：format=coreml 给 iPhone，format=tflite 给 Android，这样以后可以不用再靠 Mac 底层大致是这样： → YOLO 对每一帧只看一遍，并在这一遍里找出所有物体，所以够快，能跟上实时视频 → 追踪（默认是 ByteTrack）会让同一只狗即使走到树后面，也还是原来那个 ID → 80 种物体开箱就能认，不必先训练 仓库地址： 有兴趣的话可以自己试一下

地下论坛售卖 iOS 13 到 27.2 全支持远程控制面板：钓鱼链接点开，钥匙串明文拖走、绕过安全机制、提取加密钱包数据。 宣称六项能力： •初始访问：短信、聊天软件、邮件投递，配钓鱼页面；顺带提了 WebKit 远程代码执行。 •权限提升：绕开系统的指针校验（PAC）、从 GPU 通道逃出沙箱、借用系统媒体进程提权、靠 ICMPv6 路径拿内核读写。 •重启后驻留：设备重启之后依然保持访问。 •数据导出：钥匙串（Keychain）数据、聊天记录、文件、凭据，以及各类 App 里的信息。 •实时监控：摄像头、麦克风、定位、屏幕。 •远程控制：集中式控制面板、远程 Shell、多设备管理、多条通信通道。 我认为 "支持到 27.2" 多半不行或不稳定，估计还是Darksword 升级版。 但是苹果防线再厚，最终也扛不住 AI 带来的安全冲击。 及时升级系统，多注意安全。🫡

4年老号寄了，开始重新养号。。。 从 15 天 Claude 白号开始，慢慢上 Pro 订阅。等 A/ IPO 过了，再上 20x. 我算是看明白了，一定得等 Dario 吃到肉，风控才有可能松下来。毕竟，“仓禀实而知礼节”，他应该还有良知，人性未灭

200多元上车Gemini Ultra 5倍额度的羊毛先别急着冲，避坑指南看这一篇就够 不少开发者盯上了Google Antigravity生态里的算力红利，想通过低价套餐直接拉满Ultra甚至调用Opus 5.5的高阶模型额度。 实际下单最大的门槛在Google账号的底层归属地和支付风控，直接裸连打开很容易直接遭遇地区墙报错拦截。 想要顺利订阅，必须提前准备原生干净的对应地区IP，并确保Google支付资料的国家与代理出口保持严格一致。 建议优先选择支持本地货币绑卡结算的外币虚拟卡，避开高风控节点，避免反复切换网络导致账号被风控锁死。 #AI工具# #独立开发#

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：

Google现在通过429已经能精准识别反代了。 其实从9月份开始，Google就暗中加了道防火墙规则。 只要用CPA这类多账号反代池，一旦接入第三方Agent请求里会携带RFC 2119: 这个特征字符串，接口就会直接返回429报错。 ​按正常接口规范，识别出违规客户端或者拒绝权限，直接给403就行了，Google自己在处理权限报错时也一直用的是403。 偏偏这次不仅返回429，响应头里连常规限流该有的Retry-After重试等待时间都没带。 ​表面看是报错代码用错了，实际上是专门针对反代池路由逻辑设的局。 ​现在主流的反代工具为了保证高可用，底层都有一套自动容错机制，只要检测到接口返回429，就会默认当前账号触发了频率限制，立刻自动轮换池子里的下一个备用账号继续重试。 ​如果Google直接给403，反代程序就知道是被风控拦下了，会直接中断请求，不会继续换号去撞。 故意放一个假的429出来，反代路由就会在几秒钟内，拿着带有同样特征的请求，把池子里所有原本一直闲置、根本没暴露过的备用号全轮询一遍。 ​说白了，这根本不是常规限流，而是拿429当诱饵钓鱼。只要号池触发自动轮换，整批备用号瞬间就会在Google的监控里全部露头，刚好凑齐名单等下一波集中清算。

这个 Grok Bot 跑出来的收益，确实有点夸张 我让 Grok Bot 的全自动交易终端运行了一整晚，期间持续自主执行交易。初始本金只有 69.67 美元，睡醒后账户余额已经达到 13,370 美元 整个过程我没有手动干预过任何一笔订单 只需要充值、启动自动交易，后续的机会筛选、进场时机、仓位管理，以及按照预设风控执行止盈止损，都交给机器人完成 我把这套 AI 自动交易系统涉及的 GitHub 开源工具整理成了下面这份清单： 1. Cryptofeed 实时获取各大交易所的成交、价格和盘口数据，为策略扫描提供行情输入 2. CCXT 统一交易所 API 接口，一套代码即可连接多个平台，完成行情查询、资产读取和订单执行 3. Freqtrade 量化交易的核心框架，支持策略回测、模拟交易、仓位监控，并提供可视化管理后台 4. VectorBT 利用历史行情测试不同的开仓和平仓策略，评估收益表现与最大回撤 5. TA-Lib Python 计算常见技术指标，从行情中提取 RSI、MACD、移动平均线等交易信号 6. skfolio 优化投资组合，根据资产权重、换手率和交易成本，辅助制定仓位配置 7. QuantStats 自动分析交易绩效，生成报告，直观呈现胜率、回撤和波动率等指标 8. DuckDB 轻量级数据库，用于保存盘口快照、订单和交易记录，方便后续分析与复盘 9. APScheduler 定时任务调度工具，可自动更新行情、检查账户状态，并按计划生成每日交易报告 10. Lightweight Charts 提供终端 K 线可视化，实时展示行情走势和策略执行的交易标记 这些组件可以通过脚本、API 和 MCP 协议连接起来，组成一套协同工作的自动化交易系统 不过，真正准备接入实盘时，有几条规则不能忽略： 独立管理下单权限，严格限制最大持仓和单日亏损 遇到状态不明确的订单，先核实执行结果，再决定是否重试 策略上线前，先在模拟盘完整运行一个周期 每日复盘必须区分已实现盈利、未平仓头寸、手续费、失败订单和账户资金变化，确保每笔资金流向都有记录 AI 自动交易的价值，不只是让机器人替你下单，而是把行情扫描、策略判断、风险控制和交易复盘串成一套自动化流程