🧭 一个还在市场里摸爬滚打的人。 ₿ 研究 Crypto，🤖 折腾 AI。 🛠️ 持续学习，🚀 持续 Build，🌱 持续开源。
New Jersey, USA
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🤯 现在连产品宣传片，都可以让 AI 编程助手自己做了！
你只需要对 Claude Code 或 Codex 说一句：「给我的产品做一支宣传片。」
它就能自动抓取产品页面、编排分镜、制作动效、匹配音乐节奏、添加音效，最后输出一支完整的 MP4。
这个开源项目叫 video-shotcraft。
🎬 150 个镜头，直接当积木用
内置 124 张镜头配方卡，涵盖 10 大类别。镜头时长、动画参数、转场效果都有现成方案，不必每次从零设计。
🎨 生成之后，还能继续精修
自带网页版动效编辑器，可以调整字幕、镜头和时间线；还支持导出剪映工程，方便继续手动修改。
🔊 连音效都给你准备好了
149 段音效，按转场、打击、科技、文字等 16 类整理。AI 可以根据画面和节奏安排声音，不用自己一段段找素材。
📦 不只是导出一个视频文件
它还会保留完整的 Remotion 项目，镜头本身由代码生成，后续可以继续修改和复用。
这对独立开发者和小团队尤其有用。
辛辛苦苦做完一个产品，结果宣传视频还得重新学剪辑、找素材、调动画。
现在可以先让 AI 完成第一版，再自己精修。
当然，它主要面向产品演示和 UI 动效，不是输入一句话就能生成任何类型的电影。
它真正厉害的地方，是把原本依赖设计师经验的动效制作，变成了一套可以复用、可以编辑的生产流程。
GitHub：github.com/Vincentwei1021/vi…
详细解读：mp.weixin.qq.com/s/guEUc95ZV…
🤯 给 AI 编程装上 25 套工程规范，让它别再想当然地写代码。
这个开源项目叫 Agent Skills，由 Chrome 工程负责人 Addy Osmani 发起。
它把资深工程师做项目时的工作流，拆成了 25 个可复用的技能包，覆盖 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等多种 AI 编程工具。
最狠的不是让 AI 写得更快，而是要求它按流程做事。
📋 先定义需求，再拆解任务
不允许一上来就埋头写代码。先把需求、验收标准和实施计划理清楚。
🧪 小步开发，每一步都要验证
写代码、跑测试、检查结果。不能因为改动看起来很小，就随便跳过测试。
🔍 代码审查、安全检查，一个都不能少
项目提供了 4 个专家角色，分别从代码质量、测试、安全和性能等角度审查问题。
🚫 连 AI 找借口的套路都提前堵上了
每个技能都包含一份反借口清单。
比如 AI 想说「这次改动太小，不需要测试」，规范会直接要求它拿出验证证据，而不是凭感觉宣布完成。
还有 9 条斜杠命令，从 /spec 定义需求，到 /plan 拆任务、/build 开发，再到 /test、/review 和 /ship，把整个研发流程串起来。
当然，这套流程更适合持续维护、准备上线的正式项目。临时 Demo 或探索性原型没必要每次都走满流程。
AI 编程的瓶颈，正在从「能不能写出来」，变成「写出来的东西能不能放心上线」。
工具决定下限，工程纪律决定上限。
项目地址：github.com/addyosmani/agent-…
详细解读：mp.weixin.qq.com/s/osvNAbulA…
DODO 当年没打赢 Uniswap 的 PMM，到了 RWA 时代，可能终于找到了更合适的战场。
最近研究 Metric 和 NoteSystem，发现两家 DEX 都在尝试解决一个关键问题：交易股票代币时，价格到底应该由谁决定？
AAPL 的价格已经在纳斯达克形成。链上 DEX 再用自己的 AMM 机制发现一次价格，并不会让它更真实，反而可能引入额外的定价偏差和套利成本。
更合理的思路，是让外部预言机提供参考价格，链上池子负责流动性、库存管理和交易执行。
这让我想起 DeFi Summer 时的 DODO。
DODO 的 PMM 通过预言机获取外部价格，把流动性集中在参考价附近。资产被买走后，报价会随库存变化调整，吸引套利者补回缺失的资产，从而改善资金利用率和交易滑点。
但当年的市场环境有两个难题：
主流币的价格主要在 Binance 等 CEX 形成，预言机更新可能落后于市场，LP 因而暴露在套利风险中。
长尾币则经常缺乏可靠的外部价格来源，AMM 反而更适合承担链上价格发现的角色。
PMM 的问题不一定是设计本身，而是它并不适合所有资产和市场。
RWA 的情况不同。股票已经有成熟的场外价格发现机制，链上协议需要解决的是如何接入价格，以及如何在价格延迟、休市、分红和拆股等情况下控制风险。
Metric：让流动性跟着价格走。
它把报价与流动性管理分开，通过 Chainlink、Pyth 等预言机获取参考价格，并让流动性围绕参考价的相对偏移位置移动。参考价变化时，流动性布局随之调整，目标是减少 LP 手动再平衡的需求。分红、拆股等影响股票代币价格的事件，也需要被正确纳入定价逻辑。
NoteSystem：不仅知道价格是多少，还要知道价格有多旧。
它的 S-DAMM 在参考价格、库存调整和单边 LP 的基础上，加入了价格时效性管理。根据项目描述，参考价格越久没有更新，系统就越降低对报价的信心，并扩大报价范围、减少可用深度。
针对美股休市，它还设计了不同的库存管理与交易模式，并通过 Senior USDG vault 和承担优先损失的 junior Backstop 分层处理 LP 风险。
两家的方向相似，重点却不同：Metric 更强调流动性随参考价格移动，NoteSystem 更强调过期报价、休市和风险隔离。
当然，设计听起来合理，不等于实盘一定安全。预言机延迟、流动性不足、极端行情和代币化股票的具体机制，都可能影响最终结果。
Metric 已经运行，NoteSystem 的实际成熟度还需要进一步验证。
如果 Robinhood Chain 的基础设施继续发展，RWA DEX 确实值得研究。但最终能不能跑出来，要看真实交易量、成交深度、滑点，以及 LP 承担的实际风险，而不是只看技术叙事。
链上不一定需要重新发现股票价格。真正难的，是在价格变化、市场休市和流动性冲击中，依然把交易做好。
字节系占据头部 App 超四成使用时长，却不愿接受“字节时间”的说法。
最近，围绕中国互联网是否进入“字节时间”，抖音副总裁李亮与媒体人秦朔展开了多轮公开交锋。
争议背后有一组数据。
根据野村证券援引的 QuestMobile 数据，2026 年 8 月，中国移动互联网使用时长排名前 50 的 App 中，字节系占 41.8%，腾讯系占 28.6%。
不过，这个统计只覆盖头部 50 款移动 App 的使用时长，并不代表整个互联网的全部使用时间，更不能单凭这一数字就认定行业格局已经定型。
但有一个变化很难忽视：平台之间的竞争，越来越像是在争夺用户有限的注意力。
短视频、短剧、社交、游戏、AI 助手，大家都想让用户多停留一会儿。
对平台来说，使用时长意味着流量和商业机会；对用户来说，这些时间却是每天有限的生活。
与此同时，AI 正在改变企业的工作流程和用人需求。技术公司可以借助新工具提高效率，部分从业者却要面对岗位变化、技能更新甚至失业的压力。
这并不意味着 AI 进步必然导致裁员，也不能把程序员的就业困境简单归因于某一家企业。
但技术发展的收益如何分配、效率提升的成本由谁承担，确实值得讨论。
平台在争夺用户的每一分钟，普通人却在争取自己的下一份工作。
这可能是理解当下互联网变化时，不能忽略的另一面。
28 岁去相亲，被女生怀疑是 45 岁，还以为他谎报年龄。
原因是发际线后移得太明显。
翻出几年前的照片，才发现变化确实不小。
但真正让人破防的，是他的双 11 购物车：
以前是球鞋、耳机、显卡。
现在是护腰、体检卡、养发产品。
年纪没大多少，购物清单却像提前进入了中年。
以前买东西，是为了玩得更爽；现在买东西，是希望自己别坏得太快。
当然，脱发不等于衰老，购物车变化也不能决定一个人过得好不好。
只是很多人都有类似的瞬间：某一天突然发现，自己开始在意以前根本不会在意的事情。
这不是一夜之间长大了，而是生活的优先级在悄悄改变。
所谓长大，有时候就是购物车从满足欲望，变成维护自己。
35 岁，公司只剩两个人：中年人的危机，可能比 AI 更早到来。
看到一个帖子，挺让人难受的。
刚过 35 岁，公司已经没剩几个人。AI 带来的变化让人看不到未来，房贷还要还，孩子明年上学，积蓄几乎都用来还贷。
妻子建议领失业金，在家带孩子。
他却焦虑到胸闷、喘不上气，去医院检查又没发现明显问题。
这就是很多普通家庭最怕的处境：
收入可能随时中断，支出却不会因为你失业就暂停。
房贷不会等你找到下一份工作，孩子不会等经济好转再长大，家庭也很难承受长期没有收入的状态。
AI 当然会改变就业市场，但对普通人来说，更现实的问题是：当工作发生变化时，自己有没有足够的缓冲时间。
几个月的应急资金、一项能带走的技能、一个不完全依赖单一收入来源的生活结构，都可能在关键时刻提供选择。
当然，不是每个人都有条件提前准备，也不是所有焦虑都能靠规划解决。
但这件事提醒我们：稳定的工作不等于稳定的人生，真正让人恐慌的，是收入随时可能消失，而生活成本没有退路。
35 岁不该是人生的终点。
只是到了这个阶段，我们需要的可能不再只是努力工作，还要给自己留一点犯错、转型和重新开始的空间。
你觉得，35 岁以后，普通人最应该提前准备的是什么？
我们从小接受的性教育，很多时候只有四个字：不要乱来。
不要早恋，不要有非分之想，不要谈性，更不要主动表达欲望。
但很少有人认真教过我们，如何理解自己的欲望、尊重别人的边界，以及怎样建立健康的亲密关系。
长大后才发现，压抑欲望和管理欲望，根本不是一回事。
我们从小被教不能想，却很少有人教我们怎么想。
这可能才是很多人不愿意公开谈论，却又绕不开的问题。
V2EX 有个问题很直接：
「如果人生重来一次，你还会结婚吗？」
评论区里，有结婚十年的人表示后悔，也有尚未结婚的人，看着养家、买房、育儿的压力，越来越不敢走进婚姻。
父辈那一代，往往把婚姻当作人生的标配；如今一些年轻人却觉得，婚姻更像一项需要谨慎评估的长期承诺。
这背后不只是观念变化。
当住房、育儿和生活成本不断挤压可支配收入，婚姻意味着什么，年轻人自然会重新计算。过去，结婚可能意味着两个人一起把日子过起来；现在，有些人首先想到的却是责任、风险，以及自己能不能承担最坏的结果。
但评论区的后悔，也不能代表所有婚姻；不结婚同样不意味着人生就会更轻松。
父辈觉得婚姻是刚需，年轻人觉得婚姻像奢侈品。真正变化的，或许是人们对生活成本、个人自由和长期责任的权衡。
婚姻没有统一答案。比起催别人结婚或劝别人别结，更重要的是想清楚：自己为什么结，又愿意和另一个人共同承担什么。
Claude 账号通过 KYC，就一定安全吗？
V2EX 上，一位自称卖过 40 多个 Claude 账号的用户，分享了自己的封号经验。他认为，风险主要集中在两个环节：充值环境，以及后续使用方式。
在他的总结中，支付时的账号、银行卡与 IP 环境是否匹配，会影响订阅环节的风控判断。但即使成功付款、没有触发 KYC，也不代表账号从此安全。
后续使用同样可能触发风控，尤其是涉及高强度调用或疑似模型蒸馏的行为。
评论区也有人分享了不同经历：有人长期订阅仍被封，有人使用实体卡依然触发 KYC。这些个案说明，单凭某一种支付方式或使用习惯，很难保证账号一定安全。
需要注意，这些结论来自用户经验，不是 Claude 官方公布的完整风控机制。
对依赖 Claude 的开发者来说，真正需要考虑的还有业务连续性：重要代码和对话及时备份，关键工作流保留替代模型，不要把整个项目押在一个随时可能失去访问权限的账号上。
通过审核，不等于永久安全；能正常使用，也不等于没有封号风险。
