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SK-IIさんが公開した石川佳純選手の「VSプレッシャー」をみんなにも紹介します😄 「成功し続ける」ことはチャレンジングでやりがいがある分、プレッシャーとなる時もある… そんな時、自分の声を信じて、突き進むことの大事さを改めて感じました！ #CHANGEDESTINY# #VSシリーズ# #SKII# #PR# @SKII_Japan

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朝はヤンデレアーカイブ😱 昔、「ヤンデレの女の子に◯ぬほど愛されて眠れないCD」っていうのが結構話題になって、一時期ニコニコ動画でMAD動画が大量に作られてましたよなあ…🤣 ヤンデレCDと会話させるシリーズだったかな？その中でもVS八神庵が好きでした👍 【ブルーアーカイブ / Blue Archive】 一之瀬アスナ 空崎ヒナ アロナ 砂狼シロコ

冷知识，三个最核心的信息差点： 1. OpenCode — GitHub Stars 已超越 Claude Code（160K+ vs 122K+），中国几乎无人讨论 2. Gemini CLI — 1000 请求/天免费，对中国成本敏感用户极具吸引力，无报道 3. Goose/OpenHands — 代表"自主编码 Agent"方向，中国认知几乎为零

说几个关于 Solstice (SLX) 的客观观察，项目有槽点但数据面有些东西值得聊一下。 先看数据： - TVL：5亿美金，TGE之后还在涨，这个走势在这个周期的新项目里属实不多见 - 价格：$0.22 附近，从上线后的低点回弹了一些，目前还在磨 - 24h 成交量：1.84亿，对于 5300万市值的币来说换手率非常高，说明流动性深度OK，市场关注度不低 - FDV：2.2亿 vs 5亿 TVL，在 Basis trading 赛道里这个比值算便宜的 - Gate 刚上了 150万 SLX 交易赛，短期会有一定的量能刺激 再说争议点： 锁仓规则临时改，这个操作确实败好感，该骂就骂。 但另一方面，yt 轮和公募的第一批解锁其实已经回本了，后面解锁的部分都是纯利润，早期参与者并没有亏。 之前传得最猛的老鼠仓事件，后来确认是 MM 做市商的钱包在正常操作，不是项目方自己砸盘。做市商出入和老鼠仓是两个性质，这个澄清还是有必要的。 Basis trading 这个赛道本身逻辑是通的——Solana 上的合成稳定币协议，通过资金费套利产生收益。Solstice 目前的 TVL 已经到赛道第三，问题是年化 fee 才 360万，资金利用效率还有很大提升空间。 总结：数据比大部分人预期的要好，价格在底部区域磨了几天量能没缩。槽点真实存在，但有些 FUD 确实过头了。这个位置风险和机会并存，DYOR。

这下设计师真要失业了，只需一句话就用 @dappOS_com的新产品 @xBubble_ai 做出了堪比资深设计师的海报作品。 重点是我并非一个会写AI提示词的用户，相反我只是小白，xBubble 这种专注于成果的AI也太好用了吧。 之前用 Midjourney，如果 Prompt 写的不好，出图就很抽象，需要一次次的调整，花了很多时间最终还是不尽人意。 这不是我一个人的问题，而是当前AI领域存在的痛点： 会写 Prompt 的用户 vs 不会写的用户：前者的图片精准可控，后者的输出飘忽不定。 对于不会写提示词的人来说，用AI很难得到自己想要的成果。 xBubble 则是用创新的 Low-prompt AI 解决了这个最大的应用痛点，它的底层是两个核心系统： Bubble Engine：负责在后台"学习"怎么用 AI。对于特定任务，它会自动测试哪些模型和工具组合效果最好，生成最优的执行方案。 Bubble Pilot：负责在运行时"使用"AI。它读懂你的简短请求，识别任务类型，然后把任务分发给最合适的执行路径，无论是现成的 SOP，还是更复杂的项目工作区。 简单来说，Bubble Engine 负责学习怎么用 AI，Bubble Pilot 负责替你用 AI，你只需要设定目标。 其次就是 xBubble 的两种运行环境，太懂不同用户想要的是什么了。 Bubble Computer：端到端项目工作空间，当 Pilot 检测到多步骤任务（比如既要出图又要写文案），自动路由至此，一次性交付完整成果，全程无需用户管理中间步骤。 Bubble Personal：本地环境模式，可以安全操作用户本机文件、浏览器、应用与日程；需要安装或系统级变更的操作在云端容器执行并销毁，本机只执行明确授权的动作。 总之，AI 图像模型的能力每个月都在进步，但绝大多数普通用户完全跟不上。 xBubble 的核心产品理念很简单：让 AI 主动去学习和使用 AI，让用户只需要设定目标即可，这就是我为什么推荐大家要尝试一下xBubble。 入口：

不会写 AI 提示词的福音， @dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 AI 新手用简单的提示词也能做出和 AI 高手一样的作品，直接看对比图。 同样的一句话简单提示词，xBubble 从画面细节到质感完全秒杀我用 Gemini 做的图，看起来就像一张拍摄的真实照片。 很明显，xBubble 对于不擅长写提示词的用户很友好，出来的结果相当惊喜。 在 AI 圈一直存在一个痛点：AI 模型更新迭代太快，用户学习的速度跟不上，想用 AI 做出好的产品需要花费大量时间学习写提示词、调试，循环踩坑才能做出「还不错」的作品。 会写 prompt 的用户 vs 不会写 prompt 的用户差距非常大。 而 xBubble 在做的事情就是把这个「差距」无限缩小，以前需要花费大量时间精力学习 AI 的成本被无限压缩，只要用好这一个工具就够了。 用上 xBubble 之后，用户不用再学习 AI，而是让 AI 学习 AI；用户不再摸索如何使用 AI，而是让 AI 代表用户使用 AI。 👇先放个传送门： xBubble 亮点不只是一款低提示率的 AI 代理，除了可将简短的请求转化为最终成果之外，还很适合企业应用，因为对工作效率的提升不是一般的大。 我把 xBubble 的解决方案亮点总结为五点： 1⃣SOP：标准操作流程，即针对某类任务被验证过的最佳实践模板，下次使用可直接套用执行的又快又稳。 2⃣Bubble Computer：全自动项目工作区，用于处理多步骤复杂任务（如研究+写作+设计），能够一次性交付完整成果，中间无需你操心。 3⃣Bubble Personal：安全的本地助手，能操作你的文件、日历等，高风险任务在云端沙箱完成，亮点是只把干净的结果返回电脑。 4⃣Bubble Pilot：智能调度员，能够看懂你的简短指令，自动把任务交给最合适的执行路径（如 SOP、Bubble Computer 或通用 AI）。 5⃣Bubble Engine：解决方案工厂，自动测试模型和工具，为各类任务生成并固化最佳执行流程（SOP）。 xBubble 的这五大板块相互协调之下，对我们的工作效率的提升堪称恐怖，喜欢研究 AI 的一定要去体验下。

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