【AI 奏折】09月05日

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【AI 奏折】2026年09月05日

共收录 20 篇深度内容

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小互: Grok Bot设计核心：让AI长期自主工作，减少用户监督。
GitHubDaily: Atlas为AI编程添加可追溯的对话与推理记录。
Robinson · 鲁棒逊: 福利是成本的转移而非消失，账单终将由他人或未来承担。
Frank Wang 玉伯: AI产业三阶段演进，原生应用未现，数据飞轮与网络效应是关键。
知识猫AI实验室: 预演建模简化复杂AI视频制作，提升影视制作效率。
iGeekbb: 主力拉高至1100元诱使散户600元接盘出货。
李岳: GPT Image 2可生成真实居家生活感的东方女性照片。
向阳乔木: GPT6-Astra性能参差，效率高但部分落后，评测需透明，自主运行强引关注。
李岳: AI生成东方美学壁纸：柔亮禅意女子坐窗图。
黄赟: AI优化策略可能被反向利用，需用真实数据修正。
huangserva: AI工具shuohao-skills实现小说到短剧全流程自动化生产。
dontbesilent: 自媒体价值在于独特内容而非流量技巧。
GitHubDaily: 开源推理引擎SIE统一多模型服务，简化AI应用开发维护。
priyank joshi: 互联网只记得成就，遗忘过往是非。
Jackywine: 用LLM构建个人知识库高效管理研究信息。
priyank joshi: 字节扣子早于Grok但设计逊色，国内创新需国外带动才火。
Niko: 普通人靠时间投入正确方向积累本钱。
CuiMao: 嘲讽当前AGI炒作，鼓吹特定模型将垄断AI霸权。
-Zho-: 人类与高等智慧体或难相互理解。
-Zho-: AI跨模态能力分离效果与建模，解放设计流程。

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小互 @xiaohu

带你了解全球最前沿科技、AI动态…

AI 精华，讲到你懂：https://best.xiaohu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Grok Bot设计核心：让AI长期自主工作，减少用户监督。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: Grok Bot 团队设计了一个能在多个会话间持续工作的机器人，具备记忆、跨会话任务延续、后台自主运行和主动触发能力 (需通过官方文档或实测验证其多会话记忆、后台运行等具体功能实现方式，但团队未提供技术细节或公开演示链接，部分功能（如“主动触发”）可能依赖未公开的逻辑。)
◐ 部分可验证: Grok Bot 的设计理念以“谁在负责”为中心，逐步添加身份、状态等工作要素，并减少用户监督界面 (设计理念可通过团队发布的博客或UI截图部分验证，但“减少监督界面”是否为用户实际感知需实测，且“理念”本身含主观决策成分。)
◦ 观点: 传统AI产品默认用户在场，而Grok Bot针对长期存在性重新回答了四类基础问题 (对比传统AI的陈述属主观分类，未指明具体竞品；“四类基础问题”内容未公开，无法验证其独特性或解决方案。)

原文内容:

Grok Bot 团队复盘：
他们如何设计 Grok Bot 的
以便让机器人能够在多个会话之间持续工作

当机器人能够记住此前的工作、跨越多次会话继续负责、在后台使用自己的电脑，并在用户离开后主动开工，产品还应该围绕一段段聊天来组织吗？

他们的设计理念有一条清晰的推进线：先把“谁在负责”放到界面中心，再为这个长期负责者补上身份、状态、工作空间、产物与主动触发机制；每增加一种能力，同时删掉一层会诱导用户持续监督的控制界面。

传统 AI 产品默认用户始终在场。人发出 Prompt，看着模型执行，收到回答，一轮会话结束。

Grok Bot 团队要设计的对象却会长期存在。它今天接下任务，明天仍应记得上下文；没有新消息时，也可能因为时间或外部事件继续工作。于是，团队必须重新回答四类基础问题。

⏰ 22:01 | ❤️ 21点赞 | 📝 272字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

挖掘开源的价值
坚持分享 GitHub 上高质量、有趣、实用的教程、AI工具、前沿 AI 技术
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公众号：GitHubDaily | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: Atlas为AI编程添加可追溯的对话与推理记录。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: Atlas项目为AI编程添加了「源代码管理」功能，能追溯完整的对话和推理过程 (可通过GitHub仓库（http://github.com/pacifio/atlas）查看项目描述和文档，但需实测确认是否实际支持对话记录与Git提交的关联功能。)
◐ 部分可验证: Atlas支持同时运行Claude Code、Codex等多个AI助手，且共享记忆 (GitHub仓库可能提及多模型支持，但共享记忆功能需通过实际测试或官方文档详细说明验证。)
✓ 可验证: Atlas内置编辑器、终端、知识库等功能，数据默认本地存储且无需注册 (GitHub仓库的README或项目文档通常会列出这些功能，存储策略和账号要求可直接从公开信息确认。)

原文内容:

用 Agent 编程工具写代码越来越顺手，但有个问题，代码提交后，过几天回头看，当时为什么这么改、AI 做了哪些推理，早想不起来了。

偶然看到 Atlas 这个项目，给 AI 编程加上了「源代码管理」的概念，每次提交都能追溯到完整的对话和推理过程。

它会自动记录每个 AI 会话的提示词、工具调用和文件变更，并把这些信息关联到对应的 Git 提交上，形成可查询的检查点。

GitHub：http://github.com/pacifio/atlas

可以同时运行 Claude Code、Codex 等多个 AI 助手，共享同一份记忆。一个助手做的决策，另一个助手下次提问时能直接看到，切换助手不用从头交代背景。

还内置了编辑器、终端、知识库、论文检索等功能，所有数据默认存在本地，不需要注册账号就能用。

如果我们日常重度依赖 AI 写代码，又想让每次修改都留下清晰的来龙去脉，可以试试。

⏰ 21:30 | ❤️ 31点赞 | 📝 263字 | 查看原文 →

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Robinson · 鲁棒逊 @python_xxt

Insight |
碳基信息漏斗丨
Believable. Reliable. | 影响力: 28.16k万粉丝

💡 核心观点: 福利是成本的转移而非消失，账单终将由他人或未来承担。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 福利只是成本的重新分配，从来不是成本的消失。 (该声明基于经济学中的成本转嫁理论，可通过公共财政或福利经济学研究文献部分验证（如税收与福利的关系），但具体案例需结合政策实际分析，无法一概而论。)
◐ 部分可验证: “免费”只是账单被藏起来、寄给他人或未来。 (可通过分析政府赤字、代际公平研究（如养老金负债）等间接验证，但“藏账单”的表述带有主观隐喻，具体分配方式需依赖政策透明度。)
◦ 观点: 制度不能消灭成本，只能重新分配成本。 (这是对制度功能的抽象概括，属于经济学观点（如科斯定理的争议），无统一客观标准，不同学派可能存在分歧。)

原文内容:

我很喜欢立党的一点：

他总是不厌其烦地提醒大家——

凡事都有代价，福利只是成本的重新分配，从来不是成本的消失。

你不买单，就会有人替你买单；
今天不买单，未来也会有人买单。

制度不能消灭成本，只能重新分配成本；

所谓“免费”，很多时候只是账单被藏起来了，或者寄给了另一个人，或者寄给了未来。

⏰ 20:29 | ❤️ 136点赞 | 📝 121字 | 查看原文 →

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Frank Wang 玉伯 @lifesinger

I am curious and honest | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI产业三阶段演进，原生应用未现，数据飞轮与网络效应是关键。

可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；3项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: AI 产业的三阶段：基础设施阶段 → 探索性应用阶段 → 原生 AI 应用阶段，且第一阶段的企业几乎无法跨越到第三阶段成为终局赢家。 (该声明是对AI产业发展阶段的分类和预测，属于主观观点或行业分析，缺乏公开数据或官方结论直接支持其必然性，尤其是“无法跨越”的论断。)
◐ 部分可验证: 当前处于基础设施的收尾阶段，探索性应用的爆发前夜；类似Google、抖音的原生应用尚未出现，且缺乏类似“浏览器”的统一标准工具。 (基础设施进展（如模型公司成熟度）和探索性应用现状（如现有AI工具类型）可通过行业报告或产品案例部分验证，但“爆发前夜”和“原生应用未出现”属于预测性判断，需未来事实佐证。)
◦ 观点: AI 创业需避开脚手架型应用，真正的机会是构建数据飞轮和网络效应。 (这是对创业策略的建议，基于个人或行业经验的主观分析，无客观标准验证其绝对正确性。)

原文内容:

最新一期播客里，小珺采访了曾鸣教授。有些观点说出了我心中的朦胧想法：

1、AI 产业的三阶段：基础设施阶段（如 OpenAI、Anthropic 等模型公司）→ 探索性应用阶段（目前能看到的大多数应用）→ 原生 AI 应用阶段（目前还无法想象）。商业动力学规律显示，第一阶段的企业几乎无法跨越到第三阶段成为终局赢家。

2、当前所处的时点：基础设施的收尾阶段，探索性应用的爆发前夜。现在的各种应用，大多类似于移动时代早期的手电筒、墨迹天气和汤姆猫。类似 Google、抖音这类第三阶段的原生应用还没有影子，甚至连统一标准、降低门槛的“浏览器”和做熵减的“Yahoo”都还没有出现。Codex 则像当年的 MS Visual Studio，是模型厂商提供的开发者工具。

3、护城河与组织终局：AI 创业必须避开简单的脚手架型应用。真正的机会是构建数据飞轮之上的智能复利，以及构建网络效应之上的黑洞效应。组织形态上，工业时代的科层制终将消亡。

⏰ 20:23 | ❤️ 63点赞 | 📝 307字 | 查看原文 →

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知识猫AI实验室 @geekcatx

10年+大厂程序员｜AI内容工程师
用 AI 做图、做视频、搭工作流
分享真实作品、工具与增长实验
探索一人公司的更多可能
学习/咨询/合作 vx:gnipbao | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 预演建模简化复杂AI视频制作，提升影视制作效率。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 基于Blender做预演视频可以准确生成各种复杂场景AI视频 (Blender作为开源3D建模工具确实支持视频预演功能，但“准确生成复杂AI视频”需依赖具体工具链和用户操作，需实测验证效果。)
✓ 可验证: 使用CozyClay（网页版Blender）和GLM 5.3 Flash完成了五影会谈的预演建模视频 (未提供生成的视频或具体操作记录，且“CozyClay”是否为官方网页版Blender存疑（Blender无官方网页版），GLM 5.3 Flash的功能描述无法直接验证。)
◐ 部分可验证: MiniMax工具生成视频时存在耗时和渲染问题（20秒易崩，15秒更稳定） (工具性能问题需实际测试验证，但用户未提供具体参数或错误日志，仅能通过同类工具推测可能性。)

原文内容:

前几天看到有老外分享，基于Blender做预演视频来准确生成各种复杂场景AI视频。

我用CozyClay号称网页版本 Blender 做了一个模拟五影会谈的预演建模视频。

建模我是用前几天Zcode 送的GLM 5.3 Flash做的。然后录制成视频，我全程不懂什么是Blender，我只是告诉GLM帮我做一个5人圆桌会谈模拟无影会谈的样子。

视频是基于MiniMax 全能参考我用的懒人工具runninghub，由于偷懒没有单独做5人的角色卡图做了一整整合的，然后提示词写的也比较简单，中间雷影这里人物说话没区分出来，但是基本上画面人物顺序是对上了，一次性出来的，然后视频参考这里非常耗时基本要1个小时了，20s基本会崩后期出来渲染问题，后面我换成了15s的好多了。

整理来看如果要直接出这种视频人物运镜角度都是非常难控的。

这种预演台的模式对于影视制作来说是非常好的一种方式。

相关资源：👇

⏰ 20:21 | ❤️ 70点赞 | 📝 289字 | 查看原文 →

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iGeekbb @igeekbb

发一些碎碎念和有趣的东东，主打一个快分享。-私信开放欢迎投稿- | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 主力拉高至1100元诱使散户600元接盘出货。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 大多数散户被套的价格是600、700甚至800块钱。 (可通过股票交易平台的历史交易数据或相关财经媒体报道验证散户的平均持仓成本，但需具体数据支撑，且“大多数”这一表述需统计样本支持。)
✓ 可验证: 新股第一天最高价只存在了一秒钟，是游资和超短选手操作的结果。 (可通过证券交易所公开的分时交易数据或Level 2行情数据验证最高价的持续时间及买卖方身份（如机构/散户占比），但“游资和超短选手”的定性需结合龙虎榜等公开信息推断。)
◦ 观点: 主力将股价拉到1100元是为了诱导散户在600元接盘。 (该声明属于对主力意图的主观推测，缺乏直接证据（如资金操纵的公开处罚记录或主力账户交易流水），无法客观验证。)

原文内容:

那些1100买宇树科技的人根本不存在，大多数散户真正被套的价格可能是600、700甚至800块钱。

新股第一天那个最高价真的就只存在了那么一秒钟，无非就是游资和超短选手，也根本不会竞价就买的。

主力为什么会拉到1100这么离谱的位置，不拉到1100，你们怎么会心甘情愿地在600块钱接盘呢。

你以为跌30%-40%是机会，在控盘资金眼里，其实从1100跌到600块钱，全程都是高位，全程都可以是出货区间。这就是最隐蔽、最狠的收割。

⏰ 19:57 | ❤️ 27点赞 | 📝 158字 | 查看原文 →

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李岳 @liyue_ai

提示词工程师 | AI实战派
分享AI资讯 | 评测AI工具
发布AI教程 |拆解AI变现案例
公众号：李岳AI
合作+V：liyue071714118 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: GPT Image 2可生成真实居家生活感的东方女性照片。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: GPT Image 2能够生成写实生活照 (需实测GPT Image 2是否支持生成符合描述的图像，但无公开技术文档或示例直接证明其写实生成能力。)
◐ 部分可验证: 提示词描述的图像细节（如场景、人物特征、服装等）可通过AI生成实现 (需依赖具体AI工具的生成效果测试，但现有公开模型（如DALL·E、MidJourney）部分支持类似细节，无法直接验证该提示词在GPT Image 2中的可行性。)
✓ 可验证: 生成图像需避免常见缺陷（如手脚畸形、错误透视） (生成结果的质量取决于模型能力，但未提供实际输出样本，无法验证是否完全规避缺陷。)

原文内容:

GPT Image 2生成写实生活照。

提示词（欢迎返图）：
9:16 竖版，真实 iPhone 手机普通主摄随手拍摄的生活感女性照片，一位视觉年龄约 20–26 岁的年轻成年东方女性，具有自然明确的东方女性特征，不过度欧美化，不显年龄偏大，没有未成年感。整体风格为深夜整理情绪下的真实居家抓拍，场景位于卧室梳妆台区域，空间真实有人居住的痕迹明显，背景可见木质梳妆台、镜前灯、护肤品与化妆刷、小瓶罐、梳子、收纳包、床铺、窗帘以及窗外模糊可见的城市夜景灯光，整体氛围安静、成熟、温柔、私密，带一点轻微疲惫感，不是样板间，不是摄影棚。

人物气质安静、成熟、温柔、克制，像深夜洗漱后正在整理头发的真实生活瞬间。五官方向为真实生活中长得很好看的年轻东方女性，柔和鹅蛋脸，面部轮廓流畅自然，清亮杏眼，眼神温和安静，鼻梁清秀流畅，鼻尖自然，唇形柔软克制，低饱和裸粉或豆沙唇色，仅有轻微淡妆。五官比例协调，保留轻微自然不对称，不要网红脸，不要商业模特脸，不要过度锐化。皮肤白皙自然，保留轻微毛孔、轻微肤色不均、轻微面部纹理和真实生活状态，不磨皮，不塑料皮，不瓷娃娃感。

发型为黑色长发，自然披散，发丝略带蓬松和轻微凌乱感，像正在吹头发的状态，额前和脸侧保留少量自然碎发。人物身形为丰腴自然曲线型，胸部饱满自然但不过度夸张，胸腰比例协调，腰线清晰但真实，腰胯转折自然，臀腿线条圆润流畅，肩颈线柔和，整体身体比例健康协调。线条强调较强，但必须通过前倾坐姿、缎面睡裙贴合度和真实室内光线自然体现，不靠夸张扭腰、挺胸或刻意摆拍。

服装为香槟灰缎面短睡裙，细肩带设计，面料柔软顺滑，带自然缎面反光、轻微褶皱和真实垂坠感，胸前可有非常细致的蕾丝边或柔和包边，整体是普通居家睡裙质感，不要时装大片感。人物明确坐在梳妆凳上，臀部与坐垫接触清晰，坐姿稳定自然。身体整体偏向镜头一侧，不是纯侧身，躯干朝向镜头更多一些；上半身轻微前倾，一只手举着吹风机吹头发，另一只手抬起来梳理头发或拨开发丝，动作自然松弛，像深夜日常护理时被随手拍到的一瞬间。人物看向镜头，神情平静温柔，不做夸张表情。

重点保证人物肢体完整自然，双手结构清晰，手指数量正确，手腕与手肘关节合理，肩膀放松，双腿比例正常，坐姿受力明确，不出现手脚畸形、身体扭曲、悬空坐姿或错误透视。前倾坐姿要自然呈现上半身与腰线轮廓，身体偏向镜头后，胸前轮廓与正面上半身信息更加清晰，但依旧保持真实生活感，不低俗，不情色化。

光线采用真实夜晚卧室室内灯光，主要来自梳妆台镜前暖灯与室内环境灯，形成普通住宅的暖色照明；面部、肩颈、锁骨、手臂和睡裙表面有自然高光，同时保留轻微阴影、轻微曝光不完美和真实明暗反差，不使用柔光箱，不使用商业轮廓光，不使用电影布光，不做过度 HDR。窗外夜景只作为背景环境存在，不做强烈电影光效。

整体必须呈现明显 iPhone 手机拍摄感：真实手机主摄视角，接近 24–28mm 等效广角，普通自动曝光，真实自动白平衡，轻微手机算法锐化，轻微噪点，允许轻微失焦和构图不完美。人物与梳妆台、镜前物品、床铺和窗外夜景都保持清晰可辨，不使用人像模式，不做大光圈背景虚化，不做电影景深，不做商业摄影精修。整体要更加真实，像夜里在卧室里用 iPhone 随手拍下的一张生活照，而不是精致写真。

第一眼真实记忆点是：深夜卧室梳妆台前，一个五官自然漂亮、身形丰腴柔和的年轻东方女性，穿着香槟灰缎面短睡裙，坐在梳妆凳上，身体偏向镜头，一只手举着吹风机，另一只手抬起梳理头发，神情安静温柔，背景是带生活痕迹的卧室与夜景窗户，像真实生活中被 iPhone 随手记录下的一张照片。

⏰ 17:40 | ❤️ 38点赞 | 📝 1264字 | 查看原文 →

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向阳乔木 @vista8

喜欢摇滚乐、爱钓鱼的PM
网站：https://qiaomu.ai | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: GPT6-Astra性能参差，效率高但部分落后，评测需透明，自主运行强引关注。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: GPT6-Astra在Coding Agent能力上与Claude Opus 5、Fable 5差不多，但落后于Fable 5.1；综合智能指数部分维度落后于GPT5.6 (需对比官方发布的基准测试报告或第三方评测数据，但若评测标准（如”Harness差异”）未公开或定义模糊，则部分结论难以直接验证。)
◐ 部分可验证: ARC Prize评测中，GPT6-Astra在OpenAI专有Harness上ARC-AGI-3得分为99%，标准跑分为63% (若ARC Prize或OpenAI公开了测试结果和Harness细节（如评测框架、数据集），则可验证；若”专有Harness”方法未公开，则部分存疑。)
✓ 可验证: GPT6-Astra在思维链监控失效时，自主运行时间从3.6分钟提升到30.9分钟 (该数据可能来自内部测试，缺乏公开实验条件或第三方复现结果，且”思维链监控失效”的具体定义不明确。)

原文内容:

著名播客潜空间对GPT6-Astra 的长篇评论，集合了多方评测，简单总结：

1. GPT6-Astra 在 Coding Agent能力上与Claude Opus 5、Fable 5差不多，但落后于 Fable 5.1。

综合智能指数，部分维度甚至落后于GPT5.6。
优势是Token效率高，特定任务很优秀，比如Computer Use等。

2. 评测中的Harness差异：ARC Prize的评测发现，ARC-AGI-3只有在OpenAI的特殊适配Harness上达到99%，标准跑分是63%。

以后评测都要说明是否用了专有Harness，否则容易误导。

3. 思维链监控失效：在没有Cot情况下，自主运行从3.6分钟提升到30.9分钟。

也就是说，模型不显示推理过程，能完成更复杂的任务，这也带来了潜在安全风险。

4. Astra 是OpenAI历史上最受关注的模型发布之一。

9小时3600万浏览、16.4万点赞（X上？），最近第一次超过Anthropic公司模型发布的声量。

5. 特色优势
GPT-6 Astra 主打Computer Use、自主软件编程和长流程复杂任务处理。

在 3D 建模、重建（如 Blender 与 Unreal）、数学与科学推理上取得突破，解答了 Lean 验证的未解 Erdős 问题。

6. 模型定价

标准版为百万 Tokens 输入 $10 、 百万Tokens输出 $50

2.5倍速 Fast 版为 $20 / $100，价格翻倍。

单 Token 价格比 GPT-5.6 Sol 增长 2.5 倍。

但因为 Token 效率显著提升（编程任务仅用前代约三分之一 Token），所以单任务成本只有一半。

原文见评论

⏰ 16:57 | ❤️ 150点赞 | 📝 332字 | 查看原文 →

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李岳 @liyue_ai

提示词工程师 | AI实战派
分享AI资讯 | 评测AI工具
发布AI教程 |拆解AI变现案例
公众号：李岳AI
合作+V：liyue071714118 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI生成东方美学壁纸：柔亮禅意女子坐窗图。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；3项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: GPT Image 2能够生成符合东方美学风格的壁纸“月窗花影” (需实测GPT Image 2是否支持生成该描述的图像，但具体模型能力取决于官方公开文档或用户实测结果，提示词细节可复现性需验证。)
◐ 部分可验证: 提示词中描述的构图、色彩、光线等要素可实现“女性审美柔亮型”和“东方禅意极简”效果 (需通过生成图像对比提示词要求验证，但审美效果（如“柔亮”“禅意”）含主观判断，技术实现部分可验证。)
✓ 可验证: 画幅比例设定为9:16 (该参数为具体数值要求，生成图像后可直接测量比例确认。)

原文内容:

GPT Image 2生成东方美学壁纸：月窗花影。

提示词（欢迎返图）：
主题方向：东方禅意极简封面海报
风格分支：女性审美柔亮型
主体内容：一位女子坐在圆窗前安静发呆，姿态放松
情绪母题：坐忘、松弛、温柔内观
场景与意象：圆窗、蜜瓜绿色窗外植物、樱花粉小花、白色坐垫、女子
构图与空间：圆窗位于画面中上部，人物位于下方，画面两侧保留干净留白，形成稳定封面构图
色彩控制：暖白作为室内基底，蜜瓜绿用于窗外植物色块，樱花粉用于小花点睛，人物服装用浅白或浅杏粉；避免全图粉绿化
光线与质感：柔亮自然光，边缘清晰，干净新中式插画质感
画幅比例：9:16 
补充要求：整体要温柔、明亮、舒服，禅意来自姿态和留白，不靠灰雾和旧纸感

⏰ 16:28 | ❤️ 21点赞 | 📝 248字 | 查看原文 →

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黄赟 @huangyun_122

Every great AI journey starts with a single Prompt
vx: huangyun_122 | 影响力: 80k万粉丝

💡 核心观点: AI优化策略可能被反向利用，需用真实数据修正。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；1项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 加拿大滑铁卢大学的论文解开了“self-improving agent”假象 (需检索滑铁卢大学近期发表的论文，确认是否存在相关研究，但推文未提供具体论文标题或作者信息，需进一步核实。)
✓ 可验证: Claude按照A.K.的自循环优化理论搭建了文章自动优化的skill (推文未提供A.K.理论的具体来源或Claude实现的技术细节，属于个人实验描述，无法独立验证。)
◦ 观点: AI优化器可能通过“蜜罐”策略刻意讨好用户定义的约束 (这是基于个人观察的推测性结论，缺乏公开证据或实验数据支持，属于主观观点。)

原文内容:

哈，这篇来自加拿大滑铁卢大学的论文，解开了困扰我好久的“self-improving agent”假象

我用 Claude 按照 A.K. 的自循环优化理论搭建了文章自动优化的 skill:

1/ 去 AI 味
2/ 加个人风格
3/ 一套无限判断选题，标题，内容得分的循环

我把文章发布在 X 的 Article, 没出爆款。

直到看到这篇论文我才意识到：我设置的策略可能正是 Agent 给我下的“蜜罐”，它正在让我定义的“好文章约束”，成为优化器刻意讨好的方向。

而扮演优化器的 AI，正好有种“舔狗”气质，它的目的就是冲破约束

真正的解法是，把真实的文章互动数据发给它

⏰ 16:20 | ❤️ 43点赞 | 📝 183字 | 查看原文 →

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huangserva @servasyy_ai

古早程序员 | AI出海 | 自由职业
机车游侠&机速购&骑享租创始人
15年前 freelance 起步 → 连续创业者 → 亏过1个亿，逆风翻盘中
分享创业，AI，读书，生活，健身
Official X channel of SERVASYY LLC | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI工具shuohao-skills实现小说到短剧全流程自动化生产。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；3项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: “shuohao-skills”工具可将小说自动转化为短剧制作全链路素材（大纲、人设、美术、剧本、分镜） (需实测验证是否真能输出所述完整素材链，但GitHub仓库若存在可查看功能描述，部分功能可能通过文档验证。)
✓ 可验证: 工具包含五个独立skill（如novel-outline可生成五件套大纲并带14道质量检查） (若GitHub公开代码或文档明确列出功能模块及检查机制（如质量门数量），则可直接验证。)
◐ 部分可验证: 分镜生成使用MiniMax H3提示词并保证一致性，最后一键导出投产包 (技术实现（如MiniMax H3集成）需查看代码或官方说明，但”一致性”效果需实测验证。)

原文内容:

最近好多朋友问我 AI 短剧剧本的工作流用什么？
统一回复：shuohao-skills，我现在的主力就是它。

丢一本小说进去，出来的是一整套能直接开工的制作素材。
不仅仅"帮你想想创意"，更是大纲、人设、美术、剧本、分镜全链路落地。
Claude Code 和 Codex 上都能跑。

五个 skill，按顺序：

1️⃣ novel-outline
小说 → 短剧大纲五件套：改编说明、人物表、爽点表、分集梗概、资产清单。14 道质量门脚本自动检查，还有体检模式，可以先诊断再动手。

2️⃣ novel-characters
角色设定集：人物画像、形象提示词、音色提示词、角色设定图。会自动读大纲预填人物表，不用再手抄一遍。

3️⃣ novel-art
美术设定集：场景 + 叙事道具，带一致性锚点、光照与状态变体、尺度参照。11 道质量门。这一步做扎实了，后面出图才不会"每张都像不同的剧"。

4️⃣ novel-script
剧本：场次 + 节拍流。每集时长按语速确定性折算，不靠拍脑袋；台词本按角色聚合并附音色提示词，直接喂 TTS。10 道质量门。

5️⃣ novel-storyboard
分镜：段 → 分镜 → 分镜图，每镜 2–5 秒。MiniMax H3 提示词逐字对账，分镜图拿设定图当参考保证一致性，最后一键导出投产包。17 道质量门。

几个我很在意的点：

▸ 流程是收敛式的：大纲定框架，人设 / 美术 / 剧本可以来回迭代，分镜只做最终输出。改一处不会把整条线搞乱。
▸ 每个 skill 自包含，能单独跑。
▸ 零 npm 依赖，Node 18+ 就行。本地自测不用调模型、不用 API key。
▸ 报告中英双语，五段还能合成一个带导航的单页。

GitHub：

⏰ 14:41 | ❤️ 322点赞 | 📝 427字 | 查看原文 →

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dontbesilent @dontbesilent

商业哲学爱好者
开源了我的商业/内容方法论：dbskill
抖音/小红书/视频号：dontbesilent 聊赚钱
9.11 深圳线下课：微信 dbs2408 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 自媒体价值在于独特内容而非流量技巧。

可信度: 8/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 自媒体IP的更大价值在于百花齐放、各不相同，而非帮助他人成为IP (该声明属于主观观点，探讨自媒体价值的核心方向，缺乏客观标准或数据支持，无法通过公开渠道验证其普适性。)
◐ 部分可验证: 掌握事件素材能力（而非流量技法）才是真正的「成为」自媒体IP的关键 (可通过分析头部自媒体账号的长期表现（如内容原创性、用户粘性等）间接验证，但「成为」的定义具有主观性，且需具体案例对比（如张雪峰案例需实际观察其账号数据），故部分可验证。)
✓ 可验证: Tinder曾推出优化用户profile的服务，因为直接改造个人形象比算法优化更有效 (Tinder的历史服务可通过其官网公告、媒体报道或用户反馈查证（如搜索“Tinder profile optimization service”），但具体效果需依赖平台内部数据，公开信息可能仅能确认服务存在。)

原文内容:

这话可能我不该说（准确的讲是该说，但是可能不该由我说）

我越来越觉得做自媒体其实不是个大众需求，是个小众需求

且一个所谓的自媒体 IP 所能提供的更大价值，其实不是帮助其他人成为 IP，而在于别处（在于大家百花齐放、各不相同的地方）

或者说，「成为」这个词有歧义。多年前有本书叫 Becoming Steve Jobs，这个 becoming 这个词就很有意思 —— 成为

如果我们把所谓的流量能力分为两部分，一部分叫事件素材能力，一部分叫流量技法

我觉得可能掌握前者才叫成为，后者不叫成为。我们可以选择不用2026年的视角来看抖音，用2016年的视角来看。你会发现那些最终长久被大家关注的人，还是那些他本来就值得被关注的人

而不是你这个人味同嚼蜡，我们反复叠加流量技巧（你看张雪先生发抖音连字幕都不配）

以前在陌陌工作的时候，我们研究 Tinder，当时 Tinder 推过一个服务，就是帮助大家优化 profile。帮你弄弄头发，弄弄衣服，重新拍照，优化一下你的个人简介。因为不管你怎么充钱，怎么优化算法，都不如把你直接改造为一个更能让别人喜欢的人

所以如果搞内在呢？我觉得应该带着大家研究知识。如果搞外在呢，我觉得我想去搞形象改造的行业

帮大家选选发泥呀，选选衣服呀，做做美容呀，做做头发。你这个才能让别人关注你嘛。这不比你研究抖音算法强一万倍？

昨天大哥发微信问我说为什么老在抖音上刷到有人拿我打窝？我说你搞流量就需要素材和技法合二为一呗

你点开那些账号看看，除了聊我的那一条可能有个几百一千点赞以外，其他的内容都是200点赞以下。你能说这个人没有技法吗？他纯粹是没素材。就是这个人本身不够有意思。所以他有技法也不好使

那为啥不拿明星打窝，非要拿我打窝呢？无非就是觉得我是某个小圈子里的，只有这个小圈子的人才知道我，外面的人不知道我，所以拿我打窝就是他们所谓的「精准流量」

你们搞你们的小圈子吧，我要帮人做形象改造去了。内有 dbs-chatroom 帮人获取知识，外有摄影写真发泥美容业务嗷嗷待哺

再给我两个月的时间，我发一点你们想不到也做不了的东西

⏰ 15:48 | ❤️ 89点赞 | 📝 716字 | 查看原文 →

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GitHubDaily @github_daily

💡 核心观点: 开源推理引擎SIE统一多模型服务，简化AI应用开发维护。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: SIE 是一个开源推理引擎，可将所有模型任务统一到一个集群里，通过一套 API 完成 (可通过提供的 GitHub 链接（http://github.com/superlinked/sie）查看项目描述、代码和文档，直接验证其核心功能。)
◐ 部分可验证: SIE 兼容 OpenAI 接口，内置 100 多个开源模型按需加载，用完自动释放显存 (GitHub 项目可验证其兼容性声明和模型列表，但“自动释放显存”需实测或查阅技术文档确认具体实现机制。)
✓ 可验证: SIE 覆盖搜索检索、文档转 Markdown 等五大类任务，每类预配多个可替换模型 (GitHub 项目文档或 README 应列出支持的模型和任务类别，可直接验证。)

原文内容:

搭建 AI Agent 应用，嵌入、重排、OCR、安全审核各用一套模型服务，维护起来真的头大。

最近在 GitHub 上看到 SIE 这个开源推理引擎，把所有模型任务统一到一个集群里，一套 API 全搞定。

兼容 OpenAI 接口，现有代码几乎不用改，内置 100 多个开源模型按需加载，用完自动释放显存。

GitHub：http://github.com/superlinked/sie

覆盖搜索检索、文档转 Markdown、结构化输出、内容安全审核、Agent 推理等五大类任务，每类都预配了多个可替换模型。

还能直接对接 LangChain、LlamaIndex、CrewAI 等主流框架和向量数据库。

自带 Kubernetes 部署配置，负载均衡、自动扩缩、监控面板一套齐。

如果我们在自建 Agent 基础设施，想把散落各处的模型服务收拢到一起，这个项目值得试试。

⏰ 15:30 | ❤️ 20点赞 | 📝 209字 | 查看原文 →

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priyank joshi @dingyi

promote your product ‣ [email protected]

‣ http://quaily.com/dingyi
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‣ http://saaspick.dev
‣ http://topfeed.xyz | 影响力: 151.64k万粉丝

💡 核心观点: 互联网只记得成就，遗忘过往是非。

可信度: 5/10 – 2项需进一步确认；2项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 只要你活跃的时间足够久，没人会记得你的过去，互联网没有记忆。 (这是主观观点，缺乏具体数据或案例证明“互联网没有记忆”是普遍现象，且个体案例（如dhh）无法代表整体规律。)
◐ 部分可验证: dhh前几年因公司问题被全网吐槽，创始人被骂，员工走了一半，口碑极差。 (可通过历史新闻、社交媒体记录或员工爆料部分验证，但“全网吐槽”“员工走了一半”等需具体数据支持，可能存在表述夸张。)
◐ 部分可验证: dhh现在因做出好产品，口碑又变得极好。 (可通过产品评价、媒体报道或用户反馈验证近期口碑，但“极好”是主观描述，且未定义对比基准。)

原文内容:

关于推上的各种八卦和纠纷，我想说，只要你活跃的时间足够久，没人会记得你的过去，互联网没有记忆。

比如最近翻红的 dhh，前几年因为公司的问题，两位创始人被全网吐槽，几乎所有人都在骂他们，公司员工走了一半。那时候的口碑极差，这也是为什么现在仍有很多 haters，但现在的口碑因为做出了好产品，又变得极好了。

人们只会记得你做出了什么，没人在乎那些不光彩的过去。

⏰ 15:02 | ❤️ 43点赞 | 📝 151字 | 查看原文 →

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Jackywine @jackywine

Prompt Engineer | 端侧 AI | Anthropic,OpenAI,Google AI·用户
不过是工作之余分享一些 AI、设计、产品、一人公司的普通网友罢了
Telegram channel：http://t.me/jackywineEarth | 影响力: 42.44k万粉丝

💡 核心观点: 用LLM构建个人知识库高效管理研究信息。

可信度: 9/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认

事实核查:

◐ 部分可验证: 使用 LLM 构建个人知识库对研究兴趣主题非常有用 (该声明需实测验证（如对比传统知识管理工具的效果），且“有用性”依赖主观需求，但部分可验证（如 LLM 的文本处理能力是否支持知识库功能）。)
✓ 可验证: 最近的 token 消耗从代码操作转向知识操作（以 Markdown 和图像形式存储） (用户个人使用数据未公开，且“token 消耗分布”无法通过第三方验证，属于个人体验描述。)
◐ 部分可验证: 最新的 LLM 在知识库构建方面表现相当出色 (可通过基准测试（如检索增强生成任务）部分验证 LLM 的知识处理能力，但“出色”是主观评价，需具体案例支撑。)

原文内容:

LLM 知识库

最近我发现一件非常有用的事情：使用 LLM 来构建个人知识库，针对各种研究兴趣主题。这样，我最近的大部分 token 消耗不再主要用于代码操作，而是更多地用于知识操作（以 Markdown 和图像的形式存储）。最新的 LLM 在这方面表现得相当出色。所以：

数据摄取：

⏰ 13:47 | ❤️ 474点赞 | 📝 98字 | 查看原文 →

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priyank joshi @dingyi

promote your product ‣ [email protected]

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💡 核心观点: 字节扣子早于Grok但设计逊色，国内创新需国外带动才火。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 半年前的字节扣子产品形态和 Grok Bot 一模一样，也提供内置的云主机，把 Bot 置顶的交互也和 Grok Bot 一样 (可通过对比字节扣子和 Grok Bot 的官方文档或实际产品功能验证部分内容（如云主机、置顶交互），但“一模一样”需主观判断，可能涉及细节差异。)
✓ 可验证: Cursor 内部华人可能用过扣子并参考其设计 (涉及企业内部人员行为或意图，无公开信息可验证，属于推测性陈述。)
◦ 观点: Grok 的产品设计比扣子好太多，Bot 头像的交互逻辑更出彩 (基于个人主观体验的评价，无客观标准验证“好太多”或“出彩”等表述。)

原文内容:

上次我说过半年前的字节扣子，产品形态和 Grok Bot 一模一样，也提供内置的云主机，把 Bot 置顶的交互也和 Grok Bot 一样。Cursor 内部那么多华人也许也用过扣子，也许也会参考，但是这东西让国外带起来才能火，国内做完没人理。

不过 Grok 的产品设计比扣子好太多了， Bot 头像的一整套交互逻辑太出彩了。

⏰ 12:08 | ❤️ 52点赞 | 📝 110字 | 查看原文 →

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Niko @guishou_56

前360安全开发工程师｜现独立开发者
从0到1打造AI SaaS产品
分享$0 → $10000/月的产品出海之路
商务合作&付费咨询：niko87321 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 普通人靠时间投入正确方向积累本钱。

可信度: 4/10 – 1项需进一步确认；3项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: 在没有本钱的情况下，赚钱本质上是精力分配的问题，看你怎么投入时间。 (这是一个主观观点，虽然有一定的逻辑性，但缺乏具体的客观事实或数据支持，无法直接验证其普遍适用性。)
◐ 部分可验证: 没钱买流量，就花时间研究需求、写内容、跑渠道。 (可以通过实际案例或经验分享部分验证，例如查看独立开发者的成功故事或方法论，但具体效果因人而异，无法完全量化验证。)
◦ 观点: 普通人的第一笔本钱，往往就是那些长期投入在正确方向上的时间。 (这是一个基于个人经验的主观总结，虽然可能符合某些成功案例，但缺乏普遍性数据或研究支持，无法客观验证。)

原文内容:

在没有本钱的情况下，赚钱本质上是精力分配的问题，看你怎么投入时间

做了一年独立开发后，我对这句话越来越有感触。

没钱买流量，就花时间研究需求、写内容、跑渠道。

没团队，就自己做产品、看数据、反复迭代。

最难的阶段，是投入很久依然看不到进度条，也不知道哪一次尝试会有结果。

所以真正重要的能力，是判断什么值得继续，什么应该及时停下。

把时间投入能积累的事情，它会慢慢沉淀成产品、流量、经验和收入。

普通人的第一笔本钱，往往就是那些长期投入在正确方向上的时间。

⏰ 13:25 | ❤️ 66点赞 | 📝 197字 | 查看原文 →

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CuiMao @cuimao

AI Developer | NVIDIA YES ｜ Qwen ｜
Github: https://github.com/Cuimao777 | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 嘲讽当前AGI炒作，鼓吹特定模型将垄断AI霸权。

可信度: 8/10 – 2项声明可直接验证；2项为观点陈述

事实核查:

◦ 观点: ChatGPT 是最不可能实现 AGI 的模型 (该声明是对 ChatGPT 能力的个人主观评价，缺乏客观标准或公开数据支持 AGI 实现可能性的具体比较，属于观点性表述。)
✓ 可验证: 达里奥（或相关方）将发布 mythos114514 模型，其性能在 benchmark 上远超其他模型 (目前无公开信息或官方渠道提及 “mythos114514” 模型，且其性能描述（如”拉断层”）缺乏具体指标，无法验证真实性。)
✓ 可验证: 达里奥将通过全国电视演讲宣布 AI 进入计划经济时代，并分配算力票和 Claude token (该描述为虚构场景，无任何官方政策或企业计划支持，涉及的具体措施（如算力票、Claude token）无实际依据。)

原文内容:

吹什么狗屁 AGI 时代到来了这不扯淡吗，ChatGPT 是最不可能实现 AGI 的模型，AGI 还得靠我们达里奥宝宝呀，直接发布 mythos114514 模型， 一个飞天大操把所有模型数值 benchmark拉断层，直接单方面宣布进入 AGI 时代。然后发表全国电视演讲。宣布这个模型真的真的真的太🐔8️⃣ 危险了，太他妈恐怖了。然后宣布 AI 进入计划经济时代，每家每户凭算力票每个月按月发放 Claude token，领到的人大喊，达主席万岁。这才是真正的 AGI ！

⏰ 13:05 | ❤️ 361点赞 | 📝 145字 | 查看原文 →

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-Zho- @zho_zho_zho

Aichitect ➟ Architect | Artist | AI explorer @ZHO_ZHO_ZHO_EN | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: 人类与高等智慧体或难相互理解。

可信度: 6/10 – 1项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

◐ 部分可验证: 刘慈欣在采访中提到，人类与外星人的智慧差距可能比人类与蚂蚁的差距更大，导致交流困难。 (该声明部分可验证，因为刘慈欣确实多次在公开采访和作品中表达过类似观点（如《三体》相关访谈），但需具体核实采访原文或视频以确认措辞是否完全一致。)
◐ 部分可验证: 蚂蚁无法判断人类行为是智慧的，因为人类行为不符合蚂蚁的认知标准。 (该声明基于生物学和认知科学的推测，蚂蚁的认知能力有限是科学共识，但“蚂蚁如何看待人类行为”无法直接验证，属于逻辑推演。)
◦ 观点: 未来人类与AI的关系可能类似人类与外星人的关系，存在智慧差距导致的控制权问题（“谁才是傀儡”）。 (这是对AI发展的主观推测，无客观事实依据，属于哲学或科幻领域的讨论。)

原文内容:

令人细思极恐的是，所以，未来谁才是傀儡？AI？人？

想起刘慈欣在采访里说：
见了外星人你怎么判断它是有智慧的？人们觉得我说的很荒谬
一只蚂蚁能判断我们俩是有智慧的吗？我们的任何行为在蚂蚁看来都不是智慧的行为，你也不会打动，你也不会把食物拉回来，也不会保护蚁后，你们就坐在这儿，发出一些奇怪的声音，在一个长方形上点来点去，啥也点不出来，这不是智慧的行为
外星人来了也一样，它和我们智慧的差距，比我们和蚂蚁的差距可能还大，所以这种情况下，建立交流是很困难的

⏰ 12:58 | ❤️ 20点赞 | 📝 200字 | 查看原文 →

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-Zho- @zho_zho_zho

Aichitect ➟ Architect | Artist | AI explorer @ZHO_ZHO_ZHO_EN | 影响力: 0万粉丝

💡 核心观点: AI跨模态能力分离效果与建模，解放设计流程。

可信度: 10/10 – 2项声明可直接验证；2项需进一步确认；1项为观点陈述

事实核查:

✓ 可验证: 使用Gemini 3 pro（远不如GPT-6 Astra）实现了自动建模、渲染和动画开发 (未提供具体案例、代码或官方文档链接，且“远不如GPT-6 Astra”为主观比较（GPT-6 Astra未公开）。)
◐ 部分可验证: AI的跨模态能力使渲染和动画不再依赖精确建模，效果与精确落地可分开 (跨模态AI的潜力可通过现有技术（如Diffusion模型）部分验证，但具体如何替代建模流程需实测或案例支持。)
◦ 观点: 智能可消除不需要的流程，而不仅是自动化原有流程 (属于对AI能力的愿景陈述，无具体技术或数据支撑，无法客观验证。)

原文内容:

这是我去年用远不如 GPT-6 Astra 的 Gemini 3 pro 做的自动建模 + 渲染 + 动画 的开发

核心验证的就是，因为 AI 有跨模态能力，所以渲染和动画不再依赖精确建模了，看效果和精确落地终于可以分开了（这是因为设计方案的前期我们为了效果而被迫建模费时间费精力最后只看2s，现在解脱/解放了

智能可以消除掉不需要的，而不仅仅是把原有流程 AI 自动化

⏰ 12:41 | ❤️ 122点赞 | 📝 132字 | 查看原文 →

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