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6月12号 SpaceX 要上市了，1.75万亿估值打底，有人喊到2万亿，史上最大 IPO，比沙特阿美还猛一倍。我看完这数字，又看了眼自己账户，差点没把烟掐了。 我那 $ASTS，前两天蓝色起源一发火箭在发射台上原地爆炸,炸的还不是它的，是隔壁老王家的.它给我跟着崩了 17%。别人放炮，我吃灰。这就是我的太空梦，建立在邻居的事故率上。 看着账户里趴着一堆"下一个 SpaceX”： $RKLB $NNE $XE4 $CBRS 结果真·SpaceX 要上市了，我手里全是平替、高仿、A 货。正主一登台，我这些山寨集体扑街。 炒股炒成这样，我也算个人才。还好手里的 $DRAM $NOK $BB $IBM还是盈利的。 痛定思痛认真想了想三年的钱该咋整....还是别再赌谁能熬成大佬了，直接抄那些已经在闷声数钱、还没被炒到天上的。现在 AI 不比谁芯片猛，比谁有电。微软（MSFT）八百亿的云订单卡在手里发不出货，缺的不是订单，是插座。 所以我现在盯的就这几个 $ORCL（甲骨文）、 $MSFT （微软）贵，但是那种"人家真在赚钱"的贵，不是我那种"幻想它会赚钱"的贵； $APH 整条 AI 概念翻倍了它还在原地装死，全场最没存在感的优等生；再就是电 $GEV、 $ETN 做变压器和电网的，现在订一台变压器排队排五年。都在挖金子，我蹲门口卖铲子，它不香吗。 至于我那堆太空核能量子彩票（ $ASTS $RKLB $NNE、 $XE ）……留着吧，本来就是当刮刮乐买的，中了回本，不中就当给行业做慈善了。

视频中江西女子说江西彩礼不高，可江西鹰潭发生个奇葩的事，相恋三年的情侣订婚了，约定彩礼28.8万，结果现场来了个出价38.8万彩礼的截胡了，订婚礼照样举行，只不过换了男主角。相恋三年终究干不过彩礼多十万。江西牛逼，终于把婚礼干成了拍卖行🤣

Kumori入住Likey啦~~ (๑˃ᴗ˂)ﻭ 酒曇可以來追蹤 Kumori☁️看更多X沒有的照片 想要更多Kumori就訂閱支持Kumori ദ്ദി (｡•̀ᴗ-)✧ 訂閱會員： 淫卡會員🩶： 每月更新大尺圖包「小丁三點全不漏 |˶˙ᵕ˙ )ﾉﾞ 」 金卡狗勾💛： 每月「色色衣服 × 舔耳 ASMR」 嘿卡把鼻🖤： • 每月一次 「色色衣服 × 10分鐘 1v1 視訊」 • 過往 「訂閱圖包」 無限制觀看下載 • 過往 「色色舔耳 ASMR」 無限次補檔 (高階方案會包含低階方案內容！)

#AI# #美股# 时代的“船票”：美股半导体 & 存储行业核心逻辑与潜力股深剖 外围核心资产不断叠创新高，这背后的核心逻辑，是“心慌”级别的巨大需求缺口。 具有硬核潜力的美股半导体与存储核心“门票”，带你深入理解投资逻辑！ 第一方向：存储芯片（AI时代的“记忆体”） 存储的重要性已被AI、服务器芯片、光芯片的需求全面传导。 三星和海力士甚至预言：2028年供需也缓解不了！ 这是真正的长期、不可逆需求爆发。 1.#美光科技# (Micron, $MU)：存储行业的绝对中坚 • 投资逻辑： 美光是全球存储（DRAM & NAND）三巨头之一。 它不仅仅享受翻倍的快乐，更是#HBM##（高带宽内存）核心供应商，这可是##服务器芯片##的刚需。# 美光正全速扩产，订单早已排满，是直接受益于2028年也无法缓解的供给短缺的核心硬资产。 买美光，买的是AI算力的大脑记忆体。 2.#闪迪# (SanDisk, $WDC)：数据存储与传输的核心硬件 • 投资逻辑： 随着服务器、光通信和端侧AI的发展，数据量呈指数级上升。 闪迪在固态硬盘 (SSD) 和闪存领域的地位无可替代。 它享受着和美光一样的存储缺口逻辑，同时在光芯片和硬件链暴露中表现稳健。翻倍不是终点，是高需求的刚升起。 第二方向：服务器 & 光芯片（AI时代的“神经网络”） 服务器芯片、存储、光芯片缺货，是“传导到每一个角落”的心慌逻辑。 老馒头说光芯片2028年产能都被定完了，陈立武预言未来服务器芯片也是缺货。 1.#英特尔# (Intel, $INTC)：半导体制造与CPU复兴的逆袭 • 投资逻辑： 英特尔不仅是博文中提到的翻倍股，更代表着半导体制造和IDM 2.0战略的复兴。 它在CPU领域的地位根深蒂固，同时全速布局代工和新型芯片。 面对陈立武预言的未来服务器芯片缺货，英特尔的产能和技术积淀将成为极度稀缺的资源。这是一个长期价值修复与先进制程突破的双重逻辑。 2.#AXT# $AXTI)：光芯片关键材料的稀缺上游 • 投资逻辑： 翻倍股AXT虽然不常被提及，却是光通信和半导体硬件链中极其关键的一环。 它提供光芯片制造所需的基础材料。所说的2028年产能被订完，最上游的材料供应商如AXT将最先、最确定地享受这一长周期高景气度。 它是AI神经网络建设中必不可少的“基石”材料。 总结 ”面对无法缓解的巨大需求缺口，最简单的投资逻辑往往最有效。 #美股# #半导体# #存储芯片# #光通信# #英伟达# #AI基建# #投资逻辑# #价值投资#

CFSO1 互動寫真展《高雄場》 💌日期：2026年5月9日&10日 💌時間：11:00-18:00 💌地點：R23糖倉會展中心 💌攤位：B08 ----------------------------- 圖片是菜單♡♡ 訂閱線上寫真可以依照等級獲得不同的現場獎勵 偷偷說有一天會出藍髮的老婆角色💙 ----------------------------- CF高雄見╰(*´︶`*)╯

我来说一下中国利益船只通过霍尔木兹海峡和有没有保险的情况。 1、开战伊始，有消息说中国利益的船只不会受到伊朗攻击，到目前为止确实没有证据证实中国利益船只遭到了攻击，但是中国利益的船和其他国家的船只一样，都是立刻抛锚趴窝，不敢动弹； 2、中国的船东保赔俱乐部（Protection & Indemnity Club）和中国的保险公司因无法获得足够国际再保险支持，无法提供战争保险； 3、随着战事的不断交错升级，中国的 P&I、保险公司和国际再保险合作伙伴被迫把「战区」的地域范围从波斯湾扩大到了红海和印度洋 - 后者是因为伊朗导弹袭击了迭戈加西亚基地； 4、战争险保费上涨了五六倍，但对于装载了巨额货值的船只来说，依然买不到足额的保险； 5、「If it's not insurable, it's not bankable」，这个基本原则在此时发挥得淋漓尽致：给货主、船东、租赁公司、中介公司提供 Working Capital Finance 的各大银行因为贷款资金没有充足保险保障，全部停贷观望； 6、随着中国和伊朗的斡旋与交涉，中远等中字头航运公司重新开了订舱业务，坊间也有传言说装了中国利益原油的船只获得了伊朗的许可，通过了霍尔木兹海峡；这些船只之所以敢缴费通过，是因为一方面他们获得了「组织的指令」，也就是中国政府要求原油进口不能长时间中断，中字头公司必须完成政治任务；另一方面则是即便交了昂贵的过路费，也可以向下游涨价（中国的零售汽油柴油价格都涨了 10% 起）。但是那些装了硫磺之类的中国利益船只就一直趴窝不动，因为一来政治任务以保原油为核心，二来硫磺之类的货主没有能力向下游转移增加的成本，趴着不动是最佳策略。 保险和银行业务一样，都是有基本规律的，尤其是国际业务。最核心的共同点，就是分散风险：贷款有银团，保险有共保体或出面人加一大堆再保险人。特点都是有人牵头，找一大帮机构，把需要的资金和保障，拼凑成 100% 的无缝覆盖。业务要是特别好，「抢购」的机构就多，认购率超过 100% 是常事儿，这时候中介就会压价压条件，最终博弈均衡达成，市场估清，价格和条件确定，100%Placement 达成。 海上保险发展了四百多年，一直都是按照「船、货、人」三个要素来投保的，承保的公司没有一家是单打独斗的，都是通过再保险合约或者临时再保险安排，尽可能让自己承担的风险少一些、收的保费多一些、承保条件优惠一些（对承担风险者来说更优惠，对船东、货主、雇主就更苛刻）。 中国的 P&I 和保险公司当然也不例外。事实上，中国的海上保险是国际化程度最高的。任何一笔业务，都有程度高低不等的国际再保险参与。 伊朗战争直接让国际承保战争险的容量冰封了：涨价五六倍，100% 的placement 也拿不到，因为业务风险太高了，以前和平状态下疯抢的好业务，现在成了随时会爆炸的大雷。 做国际保险的都不是傻子，每家的风险偏好、承保容量、业务能力有所不同，但在「生死存亡」级别的大事上态度是高度一致的：做不了就是做不了，给多少钱都做不了。 这就是特朗普当局要命令 DFC 和 Chubb 合作，给美国利益船只提供战争险保障是一样的，和中国那边下达政治任务有什么区别？！ 我认为并没有什么几把区别。 看不见的手不敢动，看得见的手就动了。哪次不是这样？ 问题是，任何政府，一旦动起来扩权，就不会停下来缩编了。 永久性的结构改变，即在于此。

近期麻豆倒閉的消息，實在令人不勝唏噓。 成人產業本來就屬於高風險且不易經營的領域。在華語市場中，不僅長期缺乏完善的產業鏈與制度支持，大眾對其也普遍帶有負面的刻板印象，甚至會視從業者為低人一等的存在，這使得整體發展環境更加受限。加上多數消費者尚未建立為成人平台付費的習慣，雖然台灣這幾年已逐漸養成為影視串流平台付費的觀念，但這樣的消費模式要真正延伸至成人平台仍有一段不小的距離。 另一方面，創作者品質參差不齊，對消費者而言缺乏保障，也進一步削弱付費意願。而當產業無法提供穩定且具吸引力的收益時，自然難以吸引優質創作者與專業團隊投入，形成一種近乎無解的惡性循環。 若營利模式仍停留在單篇解鎖或訂閱制，對於以個人為主、製作成本相對較低的創作者而言，仍有機會獲得不錯的報酬；但一旦規模擴大至工作室甚至公司層級，所需承擔的成本與風險大幅提升，這樣的收益模式顯然難以支撐長期運營，最終往往會面臨困境。 加上未來大環境的不確定性提高，似乎對於成人產業創作者而言，降低成本並專注於個人經營和包裝才是更穩妥的道路。 正因為如此我其實一直在思考，在這樣的環境下，創作者究竟該如何降低風險、穩定變現，甚至建立可長期經營的個人品牌？（對，我就是趁機推銷順便蹭熱度的） 如果你也在這個產業或準備踏入，其實有一條比你想像中更穩定、更適合長久經營的道路，我將試著用我的經驗讓你們少走一些彎路，把握成人自媒體經營的黃金期。 之後我會和@bunnybrownie36 @ChiBB1214 一起開一個完整的教學內容，把這些方法整理給真正想做的人們🫡

飞书 CLI 开源了，为什么 AI Agent 时代，大家都在做命令行工具？ 飞书刚开源了一个命令行工具 lark-cli，能让 AI Agent 直接操作飞书：发消息、查日历、写文档、建多维表格、发邮件、管任务。你跟 AI 说一句话，它自己去操作飞书完成任务。 类似的 CLI 还很多，三周前 Google 也开源了 gws，让 AI Agent 操作 Google Workspace。2026 年了，所有想接入 AI Agent 的产品，都在做 CLI。 【1】先说 CLI 是什么 CLI（Command Line Interface），就是你在电脑上打开一个黑底白字的终端窗口，敲一行命令，回车，电脑帮你干活。 比如你要查今天的日程，不用打开飞书 App 找日历，敲一行： lark-cli calendar +agenda 日程就列出来了。 没有按钮，没有图标，没有花哨的界面。CLI 比图形界面早了二十多年，在 Windows 时代逐渐没什么人用了。但 AI Agent 时代，又火起来了。 【2】为什么 AI Agent 时代，大家都在做 CLI AI Agent 要干活，就得有操作工具的能力。你让 AI 帮你订会议室，它需要能访问日历系统。你让它帮你整理客户数据，它需要能读写表格。你让它帮你部署代码，它需要能跑部署命令。 总得有一个接口让 AI 去调用。API 也能做这件事，但 CLI 有一个 API 不具备的优势：CLI 是自描述的。AI 碰到一个陌生的 CLI，敲一下 --help 就知道有哪些能力、怎么用、参数怎么填。API 不行，AI 得先拿到文档、弄清端点、搞懂认证方式，才能动手。CLI 自带说明书，AI 拿来就能用。 而且 CLI 天然是用文本交互的，输入是文字，输出也是文字。AI 最擅长处理的就是文字。反过来，让 AI 操作 GUI 就绕远了，得截图、用视觉模型识别按钮在哪、再模拟鼠标去点，一行命令能搞定的事拆成四步，每步都可能出错。对 AI 来说，CLI 就是天然的操作界面。 【3】那 MCP 和技能呢 让 AI Agent 操作外部服务，现在主流有三种方式：MCP、CLI、技能（Skills）。三者不是互相替代的关系，各管一件事。 CLI 是实际干活的工具。装完之后终端里就能跑命令，查日历、发消息、建表格，都是 CLI 在执行。 MCP 也是让 AI 操作外部服务的，但方式不同。MCP 是提前把工具清单注册给 AI，AI 随时能调用，但清单本身常驻上下文窗口（可以理解为 AI 的“工作记忆”，空间有限）。就算 AI 暂时不用某个工具，它的描述也占着空间。CLI 是 AI 需要的时候自己去终端敲命令，用完就走，不占上下文。 另一个区别是组合能力。CLI 可以靠管道和参数组合出没预设过的操作，比如： lark-cli calendar agenda --next-week | grep“张三” | wc -l 一行命令就能查出下周和张三有几个会。MCP 的每个能力都需要提前注册，要实现同样的效果，得单独定义一个新工具。 不过 MCP 有自己的适用场景。在不支持命令行的环境里（比如 Cursor、Claude 桌面端），MCP 是唯一选择。两者各有所长：能访问终端的场景用 CLI 更轻量灵活，不能访问终端的场景靠 MCP。 技能是给 Agent 看的说明书。它不干活，但告诉 Agent 这个 CLI 有哪些命令、什么场景该用什么参数、出错了怎么处理。没有技能文件 Agent 也能用 CLI，靠 --help 自己摸索。有了技能文件，Agent 一上来就知道该怎么操作，成功率高得多。 简单说：CLI 是手，MCP 是另一种手，技能是肌肉记忆。飞书这次开源的项目，CLI 和技能一起提供。 【4】怎么给 AI 写好一个 CLI 不是随便写个命令行工具 AI 就能顺畅地用。如果你想给自己的产品做一个面向 AI 的 CLI，飞书的设计有几个值得参考的地方。 第一，help 文本是你最重要的文档。AI 碰到不认识的 CLI，第一件事就是运行 --help。你的 help 文本就是工具说明书、参数规格、使用指南三合一。别写那种“Usage: myctl deploy [flags]”就完事的帮助信息，要写清楚每个参数干什么、什么时候用、有什么默认值。飞书 CLI 还有一个 schema 命令，可以快速查询任何 API 方法的参数、请求体、响应结构、支持的身份和权限范围。AI 看到这些信息就能自己决定怎么调用。 第二，支持 dry-run，这是为 AI 设计的安全网。AI 会自己做决策，有时候它理解错了你的意图，或者匹配到了不该动的数据。dry-run 相当于一个“预览”机制。 举个例子，你让 AI 帮你删除飞书多维表格里上个月的过期数据。如果直接执行，删错了就没了。加上 --dry-run，AI 会先跑一遍，返回类似这样的结果：“将要删除以下 47 条记录：2025-05 的过期任务 23 条，已归档项目 24 条。未做任何实际修改。”你看了觉得没问题，再让它去掉 --dry-run 真正执行。Google 的 gws 也做了同样的设计，它的技能文件里甚至写死了一条规则：对所有写入和删除操作，必须先 dry-run。 第三，错误信息要能指导下一步操作。人看到“Permission denied”会自己去查文档。AI 看到“Permission denied”就卡住了。飞书 CLI 的做法是：告诉 AI 你缺了什么权限，顺便把申请权限的命令也给出来。比如 lark-cli auth login --scope“calendar:calendar:readonly”。AI 看到就能自己修复问题，继续干活。为 AI 设计的 CLI，每一条错误信息都应该包含三个要素：哪个参数出了问题、具体错在哪里、下一步应该执行什么命令来修复。 第四，返回结构化数据，控制好输出量。飞书 CLI 支持 json、csv、table 等多种输出格式。对人来说 table 更顺眼，对 AI Agent 来说 json 更可靠。好的 CLI 不只是能跑通，还要方便被别的工具消费。同时要控制输出量。AI 的上下文窗口有限，如果一个命令返回一万行日志，上下文就炸了。飞书 CLI 提供了分页参数（--page-limit）和过滤参数，让 AI 能拿到它需要的那部分数据就好。 不管你是设计 CLI 的人还是用 CLI 的人，记住这条：让 Agent 动手之前，先让它 dry run 一遍。 【5】装完之后，你动嘴，Agent 动手 装完之后用起来就是：你说一句话，Agent 去操作飞书把事情办了。 你开完会，跟 AI 说“把刚才会议里提到的所有待办都提出来，该发文档的发文档，该建任务的建任务”。AI 读会议纪要，拆解出待办事项，然后逐条执行：用 lark-cli doc create 在飞书里建文档，用 lark-cli task create 建任务并指派给对应的人，用 lark-cli im send 把结果通知到群里。整个过程你只说了一句话，Agent 在终端里跑了一串命令。而且因为有 dry-run，你可以让它先预览一遍要建哪些任务、发给谁，确认没问题再真正执行。 你要约一个五人跨时区的会，跟 AI 说“帮我看看下周大家什么时候有空”。AI 去查每个人的日历和时区，推荐几个时间段，你选一个，会就建好了。 你甚至可以让 AI 在飞书文档里直接帮你写初稿，你在文档里留评论提意见，AI 读完评论自己改。整个协作过程不用离开飞书。 安装也简单，npm install -g @larksuite/cli 装 CLI，npx skills add -y -g 装技能文件。你甚至不用自己记这两步，把项目地址 发给 Agent，让它自己安装、自己学会怎么用。 【CLI 的回归】 过去四十年，计算机的界面进化方向一直是从 CLI 到 GUI，从文字到图标，从键盘到触屏，对人越来越友好。 AI Agent 时代，方向反过来了，软件的用户变成了 AI Agent。CLI 这个为文字世界设计的接口，恰好是 AI 最顺手的工具。 既然 Agent 成了软件新的用户增长点，那么像飞书提供 CLI 也不稀奇，与其等着社区来写 MCP 适配层，不如直接做一个 AI 原生的 CLI，完全开源，无需注册审批，让所有 AI Agent 都能接入。 这也带来一个绕不开的问题：Agent 的权限怎么给？不给权限，什么都做不了；权限太高，又怕 Agent 理解错意图干出不可逆的事。毕竟还做不到让 Agent 代你审批、代你发全员邮件。dry-run 能兜住一部分风险，但真正要让 Agent 在企业里大规模跑起来，权限体系、审计追踪、人机协作的边界，都还在摸索中。 但换个角度想，当年我们把公司的钱从保险柜搬到网银，把合同从纸质搬到电子签，也都是一步步摸索出来的。CLI 和 dry-run，可能就是这个过程里的第一步。 而飞书做这件事，其实有一个别人不太容易复制的优势：它本身在企业协作领域已经足够成熟，消息、文档、日历、审批、多维表格、任务，这些能力都是现成的。现在把这些能力通过 AI 原生的 CLI 全部开放出来，大概率会成为国内对 AI Agent 最开放、最友好的企业级接入入口。这件事的价值不止是多一个工具，更像是真正在为 Agent 时代搭建企业级基础设施，把权限、审计、组织能力开放给整个生态，对行业落地 AI Agent 会是很关键的一步。