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《催眠眼镜》第一集开机花絮来啦！片场vlog，带你直击现场。戏里拉扯，戏外欢喜冤家。这反差萌谁懂？#短剧# #AI短剧# #擦边视频# #擦边短剧# #黄豆短剧# #AI情色# #反差好戏都在后面，请各位观众系好安全带！🎬✨#

The Evolution of SGLang, 2024 → ∞: from a caching trick to the inference engine behind 330+ organizations | 2026 Under three years, twenty milestones: from RadixAttention (Jan 2024) to SGLang v1.0 and the SGLang Consortium (Nov 2026). Today SGLang is used by 330+ organizations, supported 217 models on day 0, and runs on hundreds of thousands of GPUs. Music only. Every frame and every note generated in code. Sources: LMSYS blog and @sgl_project (Nov 12, 2026), @lmsysorg (Nov 11, 2026), @radixark (Nov 12, 2026), SGLang Summit 2026 timeline wall and keynote slides. AI-generated content (视频由 AI 生成).

用户故事加验收标准，几乎就是一段完美的提示词 敏捷团队都熟悉“用户故事”的写法：“作为某某角色，我想要做某件事，以便达到某个目的。” 再配上“验收标准”：在什么情况下，系统应该怎样表现。 很多团队以前写这些东西，有点走过场。 有了 ai，你会发现：一个写得好的用户故事加上验收标准，几乎就是一段完美的提示词！ 角色告诉 AI 这是给谁用的；目的告诉 AI 为什么要做，让它在细节上做出更合理的选择；验收标准告诉 AI 什么算做对了，甚至可以直接转成测试用例。 用户故事是“一个对话的承诺”。它的价值在于引发讨论，在对话里把需求的细节澄清。 你和用户对话，澄清需求；你把澄清后的需求写成故事和验收标准；AI 根据它们写代码和测试；你再拿着结果，回到用户那里确认。 用户故事就是一种好的提示词！

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#

Bitget 最近开了一个总奖池10,000 USDT的 Insights 创作者奖励计划，第一期到11月24日。 这个活动有个细节，很多人可能看完标题就忽略了：它不是纯内容比赛。 第一条赛道是 Featured Creators，每期500 USDT。至少发布3篇原创有效内容，内容质量占50%，内容带来的归因交易量占50%。 排名前20名有奖励，第一名50 USDT，第20名20 USDT。 第二条赛道是 Content Mining，每期最高1,000 USDT，但门槛明显更高：至少3篇带代币标签的原创内容，交易量最低档也要达到50,000 USDT，才有机会拿到奖励。 还有几条硬规则： - AI生成、洗稿、搬运和重复内容会被取消资格； - 不能把读者引导到站外群组或其他平台； - 自己账户交易、刷量和关联账户交易不计入； - 奖励需要完成平台要求的身份验证。 官方公告： 我的判断：第一条赛道更适合认真做研究的创作者；第二条赛道不值得为了奖励刻意诱导交易。别为了几十美元奖励，让读者承担不必要的交易风险。

Built at NEAR HACKATHON: X3 Force Field — a typed .x3 language + compiler for AI-agent spending rules. A NEAR Guard checks signed terms, not model promises. 25 USDC moved Solana→NEAR on mainnet under owner-approved limits. @NEARProtocol #NEARHackathon#

你写的代码，有一半没人看就进库了？ 11 月 14 日更新的一份榜单，把 AI 编程智能体的底裤扒了：看的不是跑分，是真进了仓库的代码。 Claude Code 交的 PR，91.2% 被合并了，五个里最高。 Codex 更夸张：到 11 月 13 日，公开仓库开了约 910 万个 PR，87.4% 被合并。 Copilot 72.2%，Cursor 70.9%，Devin 63.2%。 但最扎心的是这一步：抽查的 268 个已合并的智能体 PR 里，56% 没有任何真人审过😅 Claude Code 合并的 PR，只有 30.5% 有人看过；Codex 更低，28.6%。 反过来，Copilot 合并的 PR 里 80.5% 有人审，Cursor 77.8%。 说白了，合并率高不等于代码对，没人看的那一半，恰恰是合并率最高的那批🤯 这事早不是小圈子玩具了：90% 的职业开发者每周至少用一次 AI 编程智能体。 你团队里 AI 交的 PR，现在到底是谁在审？

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