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UK Taxpayers Lose £340 Million on Starlink Rival British taxpayers are reportedly sitting on an estimated £340 million paper loss from the government-backed Eutelsat OneWeb project, built as a rival to SpaceX’s Starlink. The UK’s combined £517 million investment is now worth only around £175 million, as per @outerspacetoday British taxpayers are paying the price because the government would rather compete with Elon Musk than use the better product he already built. They deserve the best technology, not an inferior government-backed alternative they are forced to subsidize.

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we’ve just launched the official website for @OneKey_Anzen. anzen lab is onekey’s in-house security team. we secure our hardware, firmware, and apps before they ship, coordinate responsible disclosure with external researchers, and open source the tools and research behind our work. found a real vulnerability? report it to us. if it’s valid, we’ll pay a bounty and give you full credit.

还有6天，钱包赛道有Onekey、metamask、okx wallet、topnod 等，稳定币有circle 、Ethena 、Spark 等，交易所和头部RWA协议也基本齐聚@MoneyFrontierhk 。 7月27-28日，我们香港见，主会场完整议程：

其实我以前观点和 @zachxbt 一样，因为当年 Ledger 如日中天。但这几年由于 @OneKeyHQ @KeystoneWallet 的发展，历史上我们安全审计反馈了不少问题，他们都很重视，包括用户交互安全（尤其是“所见即所签”）这方面，让我对硬件钱包有了质的改观。 所以如果让我推荐，我个人会推荐这两款硬件钱包，至于搭配软件钱包，我推荐在 iPhone 上搭配 Rabby/OKX Wallet/OneKey App 等。 还有其他有意思的组合，之前我分享过，这里不冗余介绍了😁 核心，一看私钥/助记词生成的随机数是否靠谱，如果还支持 Passphrase，那加分项，支持 SSS 备份，继续加分；二看用户交互安全是否做好，尤其“所见即所签”这方面的解析工作。 其他不多说了，细节见真章。

想用三个月拿下年薪20万美金的AI工程师Offer？ 现实点说，你根本不需要回炉重造拿学位，把下面这10个GitHub仓库彻底嚼碎吞下去，比什么都管用。 如今的AI工程岗，拼的根本不是一纸文凭，而是你对生产级工具的掌控力到底到了哪个段位。这份清单就是一条从零基础到具备实战能力的完整路径，各个环节都给你安排得明明白白。 ① awesome-llm-apps 起点就选这个，绝对不踩坑。RAG、智能体、多模态应用，一水的生产级真实代码，跟那些只能跑着玩的玩具项目完全是两码事。11.2万+ stars，这是目前市面上最系统的LLM落地实战地图。 ② LangChain 到了2026年，简历上要是没出现LangChain，很可能第一轮就被筛掉了。Klarna、Replit、Elastic这些一线公司都在用，绝大多数AI创业公司的生产环境跑的就是它。 ③ LangGraph 光会LangChain只是入门，LangGraph才是现在高级AI工程师岗位描述里的高频硬指标。它是生产级智能体的核心编排层，不懂这个，你只能打打下手做基础工作。 ④ CrewAI 多智能体协作早就不是概念了，它正在当下发生。财富500强团队已经拿它在生产环境落地，框架非常成熟，面试时聊到多智能体架构，你随口就能抛出实战经验。 ⑤ Ollama 想搞懂大模型底层到底在干嘛，最快的办法就是让它在你自己的机器上跑起来。Ollama让你一键运行任何开源LLM，这是绕过抽象概念、直击原理的最短路径。 ⑥ awesome-mcp-servers MCP已经是2026年主流AI实验室的统一标准协议了。现在懂MCP的工程师还是稀缺资源，你学完立刻就能拉开身位，但这个红利窗口不会一直开着。 ⑦ Qdrant 做RAG就绕不开向量数据库，Qdrant是大规模生产环境里公认的主流选项。嵌入和语义搜索已经是AI岗位的默认技能项了，没得商量。 ⑧ AI-Agents-for-Beginners 微软官方出品的免费12节实操课，手把手教你构建智能体。全是真实代码、真实练习，面试前刷一遍，直接就有拿得出手的项目经验可以讲。 ⑨ system-design-primer 很多人会忽视这一点，但生产级AI骨子里拼的就是系统设计能力。FAANG的工程师面试前都在刷这个仓库，想拿高薪Offer，系统设计这道关你必须得迈过去。 ⑩ awesome-claude-code Claude Code已经是FAANG、OpenAI、Anthropic以及绝大多数YC系创业公司内部的主流工具。这个仓库就是它的完整使用手册，用得溜的人，生产效率直接拉开同事实力差距。 三个月能不能拿下Offer，不取决于你背了多少理论，只取决于你有没有亲自把代码跑起来、把坑踩一遍。把上面10个仓库啃透，做出几个能直接展示的实战项目，比任何证书都更有说服力。