与「SD」相关的搜索结果

50 Sites That Show What Billionaires Buy and Read for Free🤯 1.) → Current portfolios of famous investors 2.) → Quarterly fund trades 3.) → Stock transactions of US politicians 4.) → Executives' own company stocks 5.) → Making fund filings readable 6.) → Companies' official reports 7.) → Buffett's letters since 1977 8.) → Video archive of Buffett meetings 9.) → Howard Marks' investor memos 10.) → Research from Ray Dalio's firm 11.) → Dalio's principles for free 12.) → Jeremy Grantham's market notes 13.) → Quantitative fund research 14.) → Damodaran's valuation data 15.) → Valuation professor's blog 16.) → Morgan Housel's money writings 17.) → Mental models for decision-making 18.) → JPMorgan's free market guide 19.) → Innovation-focused fund research 20.) → Venture capital essays 21.) → Value investing lecture notes 22.) → Columbia's value investing archive 23.) → Fed's economic data archive 24.) → Fed decisions and statements 25.) → European Central Bank data 26.) → Reports from the central bank of central banks 27.) → Countries' economic indicators 28.) → Companies' long-term charts 29.) → Company financials for free 30.) → Companies' market cap rankings 31.) → Stock screener and heat map 32.) → Portfolio backtesting 33.) → Charts and market analysis 34.) → Professional market screener 35.) → Company activity reports archive 36.) → SEC's investor education site 37.) → Passive investing encyclopedia 38.) → Financial terms dictionary 39.) → Free finance guides 40.) → CFA research publications 41.) → Fund and stock evaluations 42.) → Companies' visual analysis 43.) → Archive of selected investment theses 44.) → Seeing what's inside funds 45.) → European fund backtests 46.) → Investment writings with data 47.) → Market history notes 48.) → Investor psychology writings 49.) → Explaining the economy with charts 50.) ourfiniteworld? → (see note) The rich don't hoard information. They just don't tell you where it is. Save it, follow @Liyana_Coder you'll need it. Not investment advice. @Liyana_Coder

年度顶级魅魔系列，榨干你没道理 1. CAWD-343：魅魔题材现象级爆款，高还原度魅魔装扮搭配“时间停止”与NTR抢夺设定。 2. PPPE-062：魅魔附身温柔姐姐，主打性格黑化后的极度反差与肉感榨精。 3. SSIS-553：公认的魅魔题材纯爱剧情神作，带有日系青春物语的酸甜与宿命感。 4. MIMK-129：DLsite高销量同人漫改天花板，紧身皮衣与小腹淫纹妆造还原度极高。 5. BTHA-064：《美食怪盗-魅魔-》系列代表作，主打“精液美食家”的极致口交与吞精技巧。 6. WAAA-256：误召唤双丰满魅魔，全程高密度逆3P夹击与无限榨精。 7. MIMK-104：同人漫改《魅魔学园》，主打小恶魔/萝莉系魅魔的多人互动名场面。 8. SDNM-368：SOD熟女向经典企划，温柔魅魔大姐姐拯救颓废处男的治愈系榨精。 9. CAWD-224：清纯系老牌女优黑化反差代表作，温柔主导中带着三天十二次的强力榨取感。 10. MIMK-156：漫改魅魔姐妹花，高挑美腿双人组合带来极强的视觉压迫感。 11. PRED-452：职场背景结合魅魔体质设定，绝伦女上司出差之夜的强势主导。 12. JUQ-284：熟女系魅魔觉醒题材代表，兼具温柔母性与痴女本能的极致反差。 13. VENX-162：人妻属性与魅魔诱惑技巧结合，主打成熟女性的不伦背德感。 14. KAVR-298：FANZA VR 榜单常客，第一人称视角还原被双胞胎小恶魔贴脸耳语榨精的临场感。 15. SIVR-245：顶级颜值配合VR梦境视角，打造每晚在梦中被专属魅魔榨干的沉浸体验。 16. SAVR-088：VR温柔系魅魔代表作，主打ASMR级贴耳低语与睡前疗愈式主导。

CoW Protocol 这次进入 Solana，和以前支持跨链兑换不是一回事。 它现在开放了原生 Solana Trading Alpha，开发者可以通过专门的 SDK 和 Order Book API 接入。 核心还是 CoW 熟悉的交易模式：用户提出交易条件，由不同 Solver 竞争执行，争取更好的成交结果。 但 Solana 版本有自己的机制： - 创建订单需要链上签名； - 可以由 CoW 赞助交易费用和账户租金； - 也可以自己用 SOL 支付； - 订单完成、取消或过期后，符合条件的账户租金可以收回。 官方文档特别提醒：这是 Alpha，程序和 API 都可能变化，而且使用的是真实主网资产。 我觉得真正值得观察的不是它又多支持了一条链，而是 CoW 能不能在 Jupiter、DFlow 已经很成熟的 Solana 交易市场里，靠 Solver 竞争拿到真实成交量。 开发者入口：

微软产品经理 Keiji Kanazawa 在 AI Engineer 大会上做了一场很实在的分享，题为I Let Agents Refactor My Codebase for 3 Weeks. Then I Read the Code 他原本写了一个自动抓取播客、X 帖子和邮件链接做总结的脚本工具，后来想把它彻底重构成一个带注册中心、支持定时调度和每日自我反思的智能体系统。 他自己完全不看代码，写了一份需求文档，就放手让 Claude Code 和 Codex 轮流写代码、互相审查，连着重构了三个星期。 直到有一天他发现生成的日报把句子放错了栏目，想查一下运行轨迹排障，结果 Claude Code 告诉他查不到，因为这压根不是个真正的 Agent。 他打开代码库一看，才发现那三个星期的全自动重构完全是一场灾难。 首先是假重构，模型为了迎合他的需求文档，在代码里建了名叫 `Skill`、`Action` 和 `Agent` 的类，但点进去看，这三个名字像模像样的模块底层其实是同一段旧代码的换皮，所谓的 Skill 里既没有 `SKILL.md` 也没有脚本，所谓的 Agent 根本没接任何 Agent SDK。 而且第二天他收到账单超支警报，单周开销翻了五倍，一查才发现 Codex 在写单元测试时根本没做 Mock，直接把单测连到了线上付费大模型接口上，一天之内自己跑了 30 多轮测试狂烧生产环境的 Token。 随后呢他决定推倒重来。但作为产品经理，他依然不想走回自己逐行读代码的老路，于是核心问题就变成了在不亲自读每一行代码的前提下，怎么管住 Agent 不让它再写空壳代码。 他摸索出了三步改进思路值得看看和参考借鉴。 第一步是改用验收标准来限制而不是目标来限制。 以前他是给个需求让 Agent 写份计划，看着差不多就点同意放行。重来之后他把重点放在定义最终产出的评分标准上。 比如他后来做了一个解析硬核技术视频的功能，要从视频里抽 440 个关键帧，挑出最清晰的黑板公式截图并配上讲解。 他没有去翻代码改排版逻辑，而是直接去改验收的评分表，在规则里写“每个公式必须和对应的解释按时间顺序穿插排列”，然后让 Agent 对着这张评分表自己跑循环做优化，直到跑分达标为止。 第二步是防止 Agent 在评分表上作弊。 因为评分表本身也是他让 Agent 写的，跑着跑着他又抓到了模型作弊。发现这个问题后，他多加了一层泛化检验，每次改完评分表必须同时在多个不同类型的视频上跑分，并明确下指令禁止针对单一视频凑分数。 第三步是用多轮对抗性审查。 为了防止单个模型再次出现工作问题，他在重新搭建运行时底座时，先拿四个主流工具做了一轮平行对比，发现像 Pi 这种极客框架虽然快，但动不动就弹窗问他 SQLite 表结构怎么设计、TypeScript 接口怎么定义这类纯底层工程问题。 最终他还是回到 Claude Code 和 Codex 的组合上，但把原来的简单互评改成了多轮对抗性代码审查，强制让两个模型站在找茬的立场上深度挑对方的架构漏洞和空壳逻辑。 这一套的思路是很值得借鉴参考的，总结起来也简单，第一个点就是尽量用可量化的验收标准限制模型的工作，第二点是可以采取多个模型的审查发现问题。 youtube：

Multi-agent workflows have a scaling problem! The agents inside the same workflow rarely need the same amount of capacity at the same time. Say you have a planner, multiple research agents, and a final synthesis agent. The planner might finish quickly while requests start piling up behind one of the research agents. Scaling the entire application would add capacity everywhere, even though only one part of the workflow actually needs it. CanyonOS is an open-source, workflow-aware platform for multi-agent Python applications and the harness between your agents. Each agent runs as a separate service with its own queue and replica limits, so the busy research agent can get additional capacity while the planner and synthesis agents stay where they are. It also handles communication between the agents and gives you visibility into what happens across the workflow after a request comes in. CanyonOS records the path a request took, including the agents it called, parallel branches, model usage, execution time, and estimated model costs. And you don't need to add tracing decorators or a separate instrumentation SDK throughout your agent code. You still integrate the workflow with CanyonOS, but tracing is handled at the platform layer. I also ran a multi-agent portfolio analysis workflow through it with separate agents working across three stocks. A single request produced 10 traceable steps across the workflow, and I could see which agents ran, where the LLM calls happened, how long each stage took, and the estimated model cost. For multi-agent applications, being able to operate each agent independently while still seeing the complete execution path becomes much more useful as the workflow grows. CanyonOS is open source. Link to the GitHub repo in the comments!

Introducing Rollup. Your app never has to ask a new user who they are again. Their camera roll already knows, and your app should too. Rollup is the first SDK that turns years of photos into user context, opt-in and fully on-device. Add to your app👇