技术能做到90分,商业上就基本成了,剩下是打磨。模型把所有人都免费送到了90分,但客户掏钱买的是100分——那剩下的10分,就是生意本身。AI能写出90分的合同初稿,但没人敢直接用,要律师看过签字才敢用;AI能出90分的设计稿,但客户要的是"改到我满意为止"。这10分里装的是:行业know-how、责任兜底、来回沟通、最终拍板。纯卖AI能力(90分)的生意会卷到免费,包掉最后一公里(100分交付)

写给谁：不懂编程、但正在用（或准备用）Claude Code、Codex 这类 AI 编程工具做产品的人。读完你会得到：3 个保命习惯 + 1 套可以直接复制的话术。照着做，AI 换着用、账号被封、隔几天再打开项目，都不会乱，随时有"人"能接着干。全程不需要你会写代码、不需要记任何命令——所有配置都是"复制一段话发给 AI，它自己搞定"。（本手册是零基础版；想看底层原理和命令细节的技术版。

2025年3月12日，一位加密货币交易者在Uniswap V3上进行了一笔看似普通的交易——他打算将价值22.08万美元的USDC稳定币兑换成等值的USDT。几秒钟后，他账户里只剩下5,272 USDT。21.57万美元，瞬间蒸发。这不是代码漏洞，不是黑客攻击，也不是私钥泄露。他只是被一个看不见的“夹子”夹了一下——三明治攻击（Sandwich Attack）。攻击者通过向区块构建者（bobThe

这不是一份教你写代码的教程，而是一份教你“如何管理 AI 开发”的操作手册。你不需要理解每一行代码，但需要知道怎样布置任务、怎样避免两个工具互相覆盖、怎样在 Claude Code 和 Codex 之间安全切换，以及怎样判断项目是否真的做完。你的实际经历会作为问题样本：你会在 Claude Code、Codex、桌面客户端、IDE 等入口之间切换，也会遇到额度、服务或账号不可用。但这些经历只用于识

先把 Codex 当成一个受权限约束、需要明确验收的执行型同事；项目管上下文，任务管目标，Worktree 管隔离，Plan 管决策，Goal 管持续推进，Review 管质量，插件与技能扩展能力，Sites 和文件产物负责真正交付。

适用场景：Claude Code / Codex 混用，CLI、IDE、客户端多端切换，任一账号可能被封或限流。整理时间：2026-07-30，关键结论均已对照两家官方文档核实（链接见文末附录 D）。

Claude Code / Codex 的 CLI、桌面客户端、IDE 与云端任务本方案面向需要在不同 AI 编程工具之间切换的个人或小团队。目标不是评选“哪个模型更强”，而是建立一套即使工具、入口、额度或账号发生变化，项目仍可被安全接管的工程系统。

摘要： 凌晨3点，作者发现20万USDT被自动转走，助记词疑似泄露。调查发现，"自动化清扫机器人"全天候扫描云端、聊天记录等，一旦匹配助记词格式便自动盗取资产。这类机器人不攻击个人设备，而是利用已泄露数据批量作案。助记词一旦进入"脏词库"将长期暴露风险。作者建议：彻底清理云备份、关闭聊天同步、更换新钱包、使用硬件钱包或手写助记词并物理保管。区块链资产安全需零

摘要： 揭露股市“夹子机器人”黑幕：散户40%的买单被机器人截胡，通过0.1秒抢跑抬高价格赚取差价。这些机器人利用技术优势，使散户“一买就跌，一卖就涨”。作者潜伏三个月发现，交易群内讨论的是延迟、脚本和服务器，而非行情。建议散户拆单、使用冰山委托、避开极端行情以减少被割。技术即权力，了解规则才能避免沦为“流动性贡献者”。

本文聚焦2026年算法工程师面试中关于大模型（LLM）核心技术的六大必考方向：预训练、微调、推理优化与显存管理。内容涵盖GPT与BERT的核心区别、LoRA微调原理、Prompt Engineering技巧、RAG流程与幻觉问题、KV Cache机制以及vLLM中的PagedAttention技术。旨在为面试者提供系统性的知识梳理与深度解析。LoRA是一种用于大模型参数高效微调（Parameter