Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。 这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

我去！image2和seedance2.0简直绝配 还记得在视频号上「流量上百万」靠流量日入过千的机器人变形视频吗 现在又有羊毛可以薅了 而且光变现就有两种方式，第一种直接发布这种视频，我能赚流量的钱 第二种，那通过这个视频会有很多的商家来找我给他们做，一单200，这个是我验证过的 而且获客也很简单，发两条在自己的视频号上就可以了，土老板很喜欢这个，做出来的视频样式就在下面 而且这个平台是「字节官方开白名单的平台」我一定要推荐一下！ 就是之前我推GPT会员购买的GamsGo做出来的rita 真的一定要去试一下，链接我放下面了，而且这是我实际接到的第一个需求，后面还有一个需求，我下一条就马上写出来给你。真的AI赚钱很轻松... 而且 Rita 不只是视频生成这一个功能，它一站式集成了 Seedance 2.0、Kling、Runway 这些视频模型，还有 Midjourney、Flux 、image2这些生图模型，Claude、GPT、Gemini 这些对话模型 一个平台搞定全部，不用在五六个工具之间反复横跳，效率真的不是提升一点 还有一点很实在：新人注册直接送 100 积分，Seedance 2.0 可以先体验再决定要不要付费 Mega 套餐 $11.99 一个月，1200 积分，算下来比官方便宜不少，试错成本低很多。 想试试的直接点这个链接，有什么问题直接评论区反馈给我！：show more

大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大， 主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个... Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。 以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高 比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等； 家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。 以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。 其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。 但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。 另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。 我们的depin报告如下 他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。 整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个 交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行） 不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互 以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。 很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。 这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如 微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。 某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。 最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。 如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：show more

Claude Opus 4.8 出来之后，我第一时间拿它做了个小测试。 给我们ZenStellar 的 AI 陪伴手链做产品展示页，我一直想做一个能让用户近距离观察手链细节的网站：鼠标移动可以放大看水晶纹理、芯片主珠的细节，像在珠宝展厅里看产品一样。 原本以为这种页面至少要折腾半天，结果把手链细节图丢给... Claude Opus 4.8，再给它一段提示词，大概 5 分钟左右，一个可用的 Demo 就出来了。 比较惊喜的是，它不只是生成静态网页，而是真的把产品展示逻辑想明白了：悬浮、缩放、视差、灯光效果这些细节都直接帮我做了出来。 不过最近直接使用 Claude 其实有点麻烦，我身边不少朋友都遇到过账号限制或者地区问题。我这次是在 ZenMux 里面直接调用 Claude Opus 4.8，用起来就顺手很多，也不用来回切账号或者切平台。 对于做独立站、产品展示页或者 Kickstarter 页面的人来说，Claude Opus 4.8 现在已经不是写代码工具了，更像是一个懂设计的前端合伙人。 说实话，如果放在两年前，我肯定不会相信一个产品展示页能在几分钟内完成第一版。 大家可以从这里进去试试：show more

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。 它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿... Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。 这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。 文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。 图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。 视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。 接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。 第一步，去 注册，拿到 API key。 第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写 格式选 OpenAI Chat Completions。 第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。 第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。 完事。 回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。 现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。 我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。 开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。show more

今天大家都约会跨年了吧？是不是饭店爆满？酒店爆满？至于我还在一线奋斗吗？ 如果回到最底层去看区块链，其实它只解决了一个问题。 程序是不是按照约定执行了。 EVM 时代，这个问题的答案是，用全网重复执行来换确定性。 所有节点跑一遍同样的程序，用资源浪费换信任。 但这个模型一旦遇到复杂程序，就开始崩。 状态越复杂，成本越高。 逻辑越多，执行越慢。... ZK 的出现，并不是为了让链更快，而是为了换一种证明方式。 不是你跑过，而是你能证明你跑对了。 问题在于，大多数 ZK 系统，只解决了证明问题，没有解决编程问题。 开发者写的依然是“执行逻辑”，只是最后被翻译成电路。 而 Miden 真正不一样的地方，在于它一开始就假设。 程序不是给机器跑的，是给人验证的。 这就是为什么 Miden 要单独设计一套 VM。 不是因为 EVM 不够好，而是因为 EVM 从来不是为可证明性而生。 Miden VM 的核心不是 Gas，不是吞吐，而是可组合的证明语义。 每一段程序，在设计时就已经被拆解成可以被证明的最小单元。 你写代码的时候，不是在思考执行顺序。 你是在定义一条可被验证的状态转换路径。 这听起来抽象，但它会直接改变开发者的行为方式。 在 Miden 上，状态不是默认共享的。 状态是本地的、私有的、按需提交证明的。 这意味着什么。 意味着你不再被迫把所有中间状态暴露给链。 你只需要在关键节点，证明结果成立。 这对应用层的影响非常大。 比如钱包逻辑。 在传统模型里，账户状态是公共的。 余额、nonce、授权路径，全在链上。 在 Miden 的模型里，账户更像一个本地程序。 你控制状态。 链只验证结果。 这让很多过去“不可能”的设计，第一次变得合理。 比如复杂账户抽象。 比如多步条件执行。 比如带隐私的业务逻辑。 更重要的是，这套模型天然降低了应用复杂度对链的压力。 在 Miden 上，复杂性不会扩散。 你写复杂逻辑，只会增加你自己的证明成本，而不会拖慢全网。 这和 EVM 体系是反的。 EVM 的复杂性是外溢的。 一个复杂合约，会影响所有人。 Miden 的复杂性是内收的。 复杂度由使用者自己承担。 这背后其实是一种非常明确的价值取向。 让写复杂程序的人，为复杂性买单，而不是让整个系统为其兜底。 这也是为什么 Miden 更像一台操作系统，而不是一条普通公链。 它不是在堆功能，而是在重新划分责任边界。 链负责验证正确性。 程序负责证明自己。 当你站在这个角度看，就会明白 Miden 为什么不急着追 TPS。 也不急着推生态数量。 因为它赌的是一个长期趋势。 链上程序一定会越来越复杂。 而复杂程序，必须有更强的可验证结构。 如果你只用 Miden 来写简单合约，那你感受不到它的优势。 但一旦你开始尝试写有状态的、长期运行的、需要隐私的逻辑。 你会发现，传统模型根本撑不住。 所以 Miden 的真正目标用户，不是短期应用开发者。 而是那些想把“业务逻辑本身”搬到链上的团队。 当链不再只是结算层，而开始承载程序可信度。 Miden 这种设计，就会显得非常超前。 这也是我对 Miden 的核心判断。 它不是为当前周期服务的链。 而是在为下一代链上程序，提前搭好运行环境。 在 ZK 赛道里， 速度会被追平，成本会被压低。 真正拉开差距的，只会是编程模型本身。 而 Miden，走的是一条非常少有人敢走的路。 从源头重写规则，而不是在旧规则上修补。 Miden #Miden #KAITOshow more

我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。 现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT... 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。 但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。 坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。 但 GPT 对我来说，是另一回事。 我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。 我有一个暴论： **你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。** 中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。 而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。 官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题： 成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？ 所以我现在越来越确定一件事： **中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。** 信任从哪里来？我有几个思考： 第一，你得有自己的个人 IP。 如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。 第二，你不能什么模型都往上写。 我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。 第三，你得承认自己不是万能的。 我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。 真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。 轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是： 会不会突然跑路？ 会不会掺模型？ 会不会偷偷改请求？ 会不会跑到一半没额度？ 出了问题有没有人处理？ 尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。 这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。 一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。 坦诚讲，我为什么要做中转站？ 第一，肯定是赚钱。 去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。 第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。 推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。 中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。 第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。 有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。 我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。 这个感觉有点像早年的币圈。 混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。 所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。 活动很简单： 充 20，送 10 平台额度； 充 200，送 100 平台额度； 最高充 2000，送 1000 平台额度。 我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。 如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。 但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。 后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。 我想把它叫做： 才谷和他的朋友们。 欢迎体验，也欢迎挑毛病。 我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。show more

MiMo推出1000 Token/s超高速模型｜体验测评 MiMo 推出了 MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 超高速的模型版本，能够实现每秒输出超过... 1,000 Token 的速度。 同时，这应该也是全球第一个达到这个速度的万亿（1T）参数模型。 藏师傅提前试了一下，做了三个测试，确实爽。 第一个跑了一个比较复杂的 3D 采矿小游戏测试。在没有素材的情况下，我让它全部用 Three.js 前端代码来生成素材。整体要求比较完整，虽然第一次实践时出了一些小问题，但在跟他沟通修改建议后，非常完美地实现了任务。 这次测试的各项指标如下：思考的 TPS：804 Token/s，峰值速度：810 Token/s，首次响应时间：4.71 秒。 第二个测试给了一个官网，其头部包含一个相对复杂的 3D 动画。 这次的输出速度快了非常多：峰值达到了 1426 Token/s，首次响应只用了 0.83 秒，在 32 秒内输出了 25624 个 Token，总计生成了 1000 行代码。 第三个测试给了一个更复杂的官网。我要求这个官网的 Header 头部包含以下 3D 效果：地球边缘、轨道上的飞船、星际尘埃、航线图、舷窗的 HUD 样式。 这个效果非常好，整体的视觉样式、状态、SVG 动画和驾驶卡片都非常精细，还有滚动的视差效果 这个输出的 TPS 达到了 1136 tokens/s，首次响应是 4.5 秒 官方测试平台下面有个数据展示，会显示相关信息 在流式输出的情况下，当你看着它只用 20 秒就产生一个非常复杂的 3D 游戏时，那种场景还是比较震撼的 之前的这些（比如说 Groq 之类的）超高速推理方案，在模型能力或者是整体水平上都会有所下降，但是 MiMo 这个在测试的时候，我没有看到这种迹象 最近很多公司都开始推出这种超高速的 API 服务，比如之前 OpenAI 和 Anthropic 都有 Fast 模式 在 Agent 场景下，模型输出效率的提升会直接带动每一步 Agent 操作的效率： 如果一个任务预估一分钟完成，你就会盯着它直到结束，然后立刻投入测试。如果需要五分钟才完成，你可能就会去干别的事，然后再回来看，难免会浪费一些时间 这种效率提升在 Sub-Agent 和并发场景下更加明显。因为它可以更快地产出大量结果，想象一下，如果同时启动一两百个 Sub-Agent，在模型能力没有衰减的前提下，速度提高 10 倍，体验是非常爽的 毕竟这本质上是面向那种对效率有极高要求的 To B 客户所推出的 希望后面大家卷起来，优化一下成本，让普通用户也能放开用这种 UltraSpeed 模型show more

太牛了，海滩这么穿我能理解，滑雪场这么穿我直接 CPU 干烧。 这是图啥？图一个我命由我不由天气？ 看迷糊了真的。 这一刻我终于明白了： 滑雪不是运动，是一种精神状态。 至于穿多少——取决于你对人生的理解有多开放。 近期最硬的山寨币非... $M 莫属 先看 $M 本身的价格状态。 这段时间整体行情其实不算好，但 M 的走势很明显不一样 价格一直在高位区间横着走，没有出现那种一泻千里的踩踏。 从K线图上看，放量拉升后并没有直接回到起点，而是反复换手、震荡消化，说明一个问题： 筹码在被接走，而不是被砸穿。 更关键的是，M 现在还没上线一线交易所的现货。 现货主要集中在二线平台，但已经先上了币安合约。 这个顺序本身就很有意思： 先给高风险玩家用合约定价，再慢慢铺现货流动性， 说明项目方并不急着一次性把故事讲完，更像是在控节奏。 在现在这个环境里， 市场已经不太买画饼 + 一次性拉满的账了， 反而更愿意给节奏清楚、预期分阶段释放的项目时间。 再说 M 背后的 MemeMax在做什么。 它不是又一个发币的平台，而是想把炒 meme这件事，做成一个长期能产生交易量的基础设施。 现在大多数 meme 项目，生命周期都很短： 拉一波、砸一波、换下一个。 MemeMax 明显是想解决这个问题。 核心点：meme 专用的高杠杆 Perp 交易。 大家都知道，meme 的波动有多夸张， 一天 100% 上下是常态。 MemeMax 直接顺着这个特性来， 提供最高 20x 到 100x 的 meme 合约。 重点不只是能开多， 而是终于能系统性地做空 meme了。 过去市场只有追涨，现在是涨跌都能赚钱， 这对交易量意味着什么，其实不需要多解释。 Hyperliquid 已经验证过这种模式能把量打到多夸张， MemeMax 做的是更垂直、更极端的版本。 MemeCore Intern | MemeMax⚡️ #KaitoYap #Yapshow more

很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。 环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。 最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。 从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题： 怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。 当一条链从设计上就是 AI-native... 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉， 创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。 这类差异在早期并不显眼， 但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。 不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。 也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。 当“做点东西”不再是一件很累的事， 生态才有机会真正活起来。 #Vanarshow more

🔥通过Claude Skill调试脚本，然后用Seedance生成，我之前基本是用Gemini的Gem来完成这些任务，现在试一试Claude，发现它的理解能力和遵循力还是不错的。 👺感受一下这个高速运镜的效果！

有人刚把一个新 bot 搭出来 它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto... 事件 跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易 目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住 研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起 一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成 成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约 推演成千上万个可能路径 → 找出 市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场 我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了 而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑 目前数据是： 累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来 新的 meta 可能已经来了 这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？show more

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。 正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。 给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2... 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。 虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。 但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀 ！ 官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。show more

后面准备给圈子里会员提供的两个服务，目前还在研究中。 一个是风俗的代预约服务，很多来日本的人想体验上门和性感按摩，尽管我把可以有内容的店铺列表都分享到会员圈子里了。但很多人还是因为没有日本手机号码导致无法预定。 疫情前我开过一次代预约服务，但临时取消的单子实在太多了，就算是全额收款，突然的取消也很难让我临时找到人去代替客人接受服务。取消的多了我好几个电话号码都被店铺拉黑。还有各种现场纠纷的，总之麻烦事很多很多。 最近招了几个人，感觉人手稍微可以腾出来去做这些事了，遂准备把代预约服务重新开启。具体规则和预约方式我还需要斟酌一下。 还有一个是餐厅预定，公司每个月接待客户都会提前包场很多米其林餐厅，有时候没有客户来的时候，就需要我们员工自己去吃。 所以我就在想把这个餐厅的位置让给我的圈子会员，到时候我会在开一个TG频道，把当天临时空出来的餐厅位置发在这个频道里。当天正好有需要的人，可以把这个预定的名额转让给你。 目前这个也在研究之中，可能开始会先在圈子里进行一些尝试，量多了之后我会建立tg频道进行发布。 这两个服务是仅限圈子会员里的服务。tg会员不提供这些服务。 如此一来，我的圈子好像又要涨价了...

2017年我还在出租屋阳台抽烟的时候，比特币刚过1000美金 手里攒了几个币，说实话也不懂多深的逻辑，就是一点点买上来的 后来涨到3000，我卖了一部分，把家里的债清了 那一刻不是爽，是有点后怕——第一次意识到，这东西真能改变生活 但真正让我醒的，是2020年312那一波暴跌 一天腰斩，满屏爆仓 我提前几天把杠杆清掉了，反而在底下接了一点 年底回头看，那一小点仓位翻了好几倍 从那之后，我就不再折腾那些花里胡哨的东西了... 我做的事很简单：涨多了卖一点，跌狠了买一点 听起来像废话，但大多数人就是做不到 涨了舍不得卖，跌了不敢买，刚好反着来 这些年我也总结出一套特别笨的打法，但很稳 基本只碰比特币和以太坊，再加一个自己真的研究过的，其他的不看 你一旦什么都看，心就乱了，操作一定变形 钱一定分开，永远有一部分是不动的，有一部分是拿来做节奏的 这样不管行情怎么走，你不会慌 还有两个我一直死守的点：赚到一定比例，必须把本金拿出来 连续亏了，就停手，不跟市场赌气 你别小看这几条，很多人不是不会分析，是根本管不住自己 我现在看盘也很简单，就看价格，其他一堆指标早关了 越复杂，越容易把自己绕进去 说到底，炒币不是比谁更聪明，是比谁更能守规矩 你能做到买得少、拿得住、该走就走，已经赢大多数人了 我这些年赚的钱，不是靠抓了多少机会，是因为没乱来 如果你现在还在频繁操作、越做越乱，其实不是你不行，是没人把这个简单的东西讲透 想明白的，自己慢慢做也可以 想少走几年弯路的，来找程哥聊聊，我把这套最简单但最能活下来的逻辑，给你讲清楚@带单程哥 #币圈show more

🚨我只花了十分钟不到就用flowith给自己做了一个全自动化搞定AI信息源的网站！ 如果你也想做这么一个网站，可以直接按下面步骤跟我一起操作👇 先来看一下效果：这个网站我可以直接打开用，并且根据我的需求做了分类，每个卡片上都有标题、简介、视频的数据等等，并且点击每个卡片我可以直接跳转到对应的视频！ 在这个过程中我什么都不用做，只需要在开始之前把我提前准备好的提示词丢给它，就可以让AI信息收集这件事完全自动化。 而且这个网站不是做好了就放在那了，而是每24小时都会重新更新一下，因为我有一个24h都在帮我干活的数字员工neo！

两个最厉害的模型联手 会有什么神奇效果呢？ ChatGPT-image-2 + Seedance 2.0 帮我司拍宣传视频这件事，突然变简单了。 以后大家还想看 Misa... 的真人视频么？😭😭 我今天看到特别感兴趣，试了一把 先用 ChatGPT-image-2 生成广告分镜图， 再丢给 Seedance 2.0 去生成视频。 结果是 一个人，已经越来越像一个小型广告团队。 最近小作文大赛不是也有视频赛道吗 大家可以试试用AI辅助！ 下面给大家分享流程～ 1 先别急着做视频，先把广告结构搭出来 很多人一上来就直接文生视频， 但最后出来的东西往往更像炫技，不像广告 因为广告最重要的不是画面会不会动， 而是： 开头怎么抓人 中间怎么展示产品 卖点怎么推进 最后怎么收口 所以我第一步不是生成视频， 而是先把它拆成一个标准 15 秒广告结构： 钩子 产品 功能 信任 CTA 你先把导演思路想清楚， 后面的模型才有东西可执行。 2 用 ChatGPT-image-2 生成一张可拍的分镜图 这一步是关键中的关键。 我不是让它随便生成一张好看的图， 而是让它生成一张 广告 storyboard。 也就是一张图里，直接包含： 5 个镜头 时间轴 人物动作 字幕/台词 转场逻辑 品牌信息 这一步的本质，其实不是“画图”， 而是把你的广告脚本可视化。 以前这事要策划、导演、美术一起干。 现在你一个人就能先把骨架搭出来。 3 固定人物参考，让整条片子更像真人拍摄 如果每个镜头都让 AI 随机生成人物， 出来的视频会非常散。 所以我这次直接用固定参考人物，统一整套画面。 这样做的好处非常明显： 人设不会漂 镜头连续性更强 代入感更强 商业感更完整 说白了，AI 视频最怕的不是“不够真实”， 而是“看起来不属于同一个世界”。 人物一统一，质感马上就不一样了。 4 把分镜图交给 Seedance 2.0，让它把静态脚本变成动态广告 当分镜图已经把逻辑搭好以后， Seedance 2.0 的工作就不是“自由发挥”， 而是把这套脚本执行出来。 它负责补足的是： 动作 微表情 运镜感 镜头衔接 视频节奏 这也是为什么我越来越觉得： 比起直接文生视频，先做分镜图再做视频，会稳得多。 因为前者是在赌博， 后者是在导演。 5 最后不断改字幕、卖点和镜头，形成素材流水线 我觉得最有价值的，不是做出这一条。 而是这个流程一旦跑通， 你就不再是在“做视频”， 你是在搭一个 素材生产系统。 同一个产品，你可以快速改出： 不同开头 不同卖点顺序 不同字幕表达 不同人物风格 不同口号收尾 这意味着广告素材终于可以像产品一样被快速迭代了。 以前做一条片子像开项目。 以后做一条片子，可能更像改 prompt。 AI 并不是在替代视频团队的一两个岗位。 它是在把“整条广告生产链路”压缩到一个人手里。 所以问题可能真的来了： 以后大家还要看 Misa 的真人视频么？😭 #AI #Ai视频 #教程show more

用了一段时间 Seedance 2.0，我用了几百次，试着做了短剧、商业广告、文旅宣传片、生活互动小视频、个人vlog，聊点真实感受。 AI 视频从"生成"进入了"创作"时代。以前我们在"用 AI 做视频"，现在是"用 AI 拍片"。... 它重塑的不是某一个功能，而是整个创作流程： 以前你得分别处理文案、素材、剪辑、音效，现在你把想法、参考图、一段旋律一股脑丢给它，出来的东西——是一个完整的、有声音的、有叙事的视频。 最让我意外的是它的理解力。你用自然语言描述"主角从疲惫切换到放松的表情变化"，它真的能演出来。不是那种僵硬的 AI 味表演，是有节奏的、有呼吸感的。 说"划时代"可能有点大，但至少有三件事回不去了： 不会再接受"角色换个镜头就变脸" 不会再接受"视频和声音各做各的" 不会再接受"只能靠文字描述，不能喂参考素材" 这才是 AI 视频该有的样子。show more

Claude有个很让人不爽的点！！ 每次新模型发布，官方非订阅用户连体验的资格都没有！！ 想起之前在 ZenMux 充了钱还没用完，登上去一看，没想到已经上架了Claude Fable 5 ， 也算是第一时间体验上了这个“目前最强模型”。... 听说这模型死贵！！ 于是很慎重的用它跑了一个支付模块重构的任务！ 零代码基础，只能把之前Codex的输出给复制进去， 任务要求比较复杂： 保持原 API 兼容； 拆出 PaymentRequested / PaymentSucceeded / PaymentFailed； 补幂等，避免重复扣款； 改状态机； 更新单测； 输出迁移风险； Fable 5 不算快，面对这个长任务，它做对了两件事： 第一，先拆计划，再执行。 它把兼容层、事件定义、状态机、handler、测试、回滚风险都列出来了。 第二，最后主动自检。 它自己指出：支付成功事件必须幂等；旧接口“返回成功”不再等于“扣款完成”，调用方文档要改。 结果看起来，还是一如既往的稳！ 但是真的贵，就这么几分钟，直接跑了十多美金！！ 所以，我觉得要是家里没有矿，还是不要随便用Fable 5 ，根本不适合当常驻模型！ 感谢Zenmux让我体验了一下“宇宙最强”！ 虽然有点贵，但有时候相比价格，省心省力会更重要。 比如多文件重构、复杂迁移、PR review、长链路 Agent workflow这些复杂任务，偶尔用用，还是可以的！ 最后说一下 Zenmux，它有个PK 模式我一直很喜欢，可以同屏对比多个模型输出、延迟和成本。 现在刚好还有个限时的充值返赠活动： 充 20 美元送 10 美元 充 50 美元送 30 美元 如果你想第一时间体验Claude Fable 5或者其他模型，现在就是下手的最好时间！show more

我发现了一个很奇怪的 Polymarket 钱包 它几乎从不预测结果 一次都没有 看每笔交易，都像是“买错了” 它先买 YES 再买... NO 五分钟后，两边一起卖掉 钱包在这，自己点开看： 一开始我以为这是个坏掉的账户 后来我把账一算，才发现不是 它根本不是在赌输赢 它吃的是 价差 公式很简单： π = δ⁺ + δ⁻ 也就是说，这个钱包赚的不是“结果对了”的钱 而是订单簿里反复出现的那点摩擦收益 每次有人恐慌下市价单，它就顺手把点差收走 这里 2 cents，那里 3 cents 然后一天重复： 60 到 100 次 多数交易者还在争谁对谁错 这个钱包根本不参与争论 它只是一直在给这场争论 收税 我后来甚至做了一个 bot，专门去实时盯这种相同的订单簿模式 这种完全不做方向判断、只反复吃点差的钱包，你觉得比“预测型交易”更可怕吗？show more

今天回村看看节目，也是开了眼了，这不比抖音看的爽？ 对于 Brevis 这个项目，如果我们只盯着它所谓的ZK 协处理器这种技术标签看，其实很容易把路走窄了。 坦白说，我更愿意把它看作是一套链上激励的终极结算层。 咱们先看看现在的 DeFi 圈子，最大的摩擦点到底在哪里？... 其实往往不是交易速度不够快，也不是手续费太贵，而是所有的活动和激励机制，永远都绕不开信任这两个字。 你想想看，现在的积分活动、空投计算，谁在算？怎么算的？后台规则有没有临时被改过？ 作为用户，我们只能傻傻地盯着项目方的公告和 Excel 表格 而作为协议方，其实也很累，得背负沉重的运维压力，还得天天应付社区的对账质疑。 Brevis 的出现，核心价值就是用零知识证明（ZK）把这件原本充满人为操作空间的事，变成了一个纯粹的数学结论并直接上链。 这种改变是颠覆性的，它意味着争议直接被技术压扁了。 大家看的是同一份不可篡改、可验证的数学结果，信任成本直接从相信项目方的人品变成了相信代码和数学。 这方面，Euler 在 Incentra 上做的那次落地应用非常有代表性，完全可以作为教科书级别的案例。 它每隔 4 个小时抓一次市场快照，然后把奖励计算生成证明，再发到链上。 这中间不需要任何中间人，也不需要财务再去手工跑账。但在这个案例里，最让我感到惊艳的其实是它的上线速度——仅仅一个周末就跑起来了。 不需要为此专门部署新的智能合约，几乎没有额外的运维开销。 这就给所有的建设者打开了一个新思路 对于协议来说，这相当于直接把激励系统模块化了。 以后想做活动，就像插一个组件一样，插上去就能用，算完就能被任何人复算。 站在建设者和开发者的视角，这类基础设施的价值，绝对不在于它帮项目方发了多少糖，而在于它把激励的可信度和可组合性抬到了基础层的高度。 当奖励证明可以上链之后，活动就不再是一次性的脚本代码，而是变成了一种长期可持续的机制。 协议方可以更频繁、更放心大胆地去做精细化的激励设计，而用户也更敢把大资金放进去。 因为用户心里清楚，规则一旦定好，就不会在后台被悄悄揉搓修改。这会带来一个很现实的市场结果 用户的参与度会更深，资金的停留时间会更长。激励机制的作用，从单纯的拉新变成了真正的留存。 今天既然提到了代币经济学，我也看到了相关的消息。 但我不想去讨论币价会怎么走，我更关心的是它有没有把价值捕获设计得足够干净。 这才是判断一个基础设施代币能不能拿长线的关键。 我们需要搞清楚几个问题 到底是谁在付费？这笔费用来自哪里？算力提供者和应用方的关系是怎么绑定的？证明的发布和验证成本是怎么分摊的？ 这里的激励是为了短期的冲量数据，还是能喂出长期的真实需求？ 如果代币仅仅是活动积分的换皮，那它很快就会变成市场的噪音。 但如果这个代币能把可验证计算的需求变成一个有人持续买单的市场，那 Brevis 才会从一个好用的工具，升级成一个赛道的标准。 对于后续的观察，我给自己定的信号非常简单，不看那些花里胡哨的 PR 稿，只盯三个指标。 第1️⃣：Incentra 上的活动数量和入驻的协议质量，有没有持续向上的趋势。 第2️⃣：证明发布的频率和链上验证的行为，有没有在社区和项目方之间形成一种习惯 第3️⃣：也是最重要的一点，那些头部的协议方，是不是真的把更多的核心激励模块迁进来了，还是说只是为了配合宣发做了一次性的营销秀。 只要这三条路跑通了，Brevis 的位置就会越来越稳，它会越来越像行业默认的激励结算底座。 以后所有想要做复杂奖励、做精细对账、做流量归因的项目，都会绕不开它。 你要知道，这类基础设施从来不是靠喊口号赢的，而是靠被市场反复、高频地使用，才能最终赢下这场战争。 Brevis #Brevis #KAITOAIshow more