小声读书 🙈

我最近也使用 GPT-6 Astra 模型烧了 300 多刀，加入了 JEV 决策模型，重构了「股市挖掘机」，作为我的个人量化分析工具，已经完全免费开放使用，大家配置好自己的模型，即可开始内容分析，从中挖掘各类投资机会。 https://mastersgo.cc 任何新股买入之前务必请你的 AI 老师分析一下。 🤝

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#Kindle ▎ 亚马逊发布全新 Kindle 系列：全系重新设计，首次加入铝合金版 Kindle 亚马逊正式发布 2026 年新一代 Kindle 产品线，对 Kindle、Kindle Paperwhite 和 Kindle Colorsoft 进行了全面更新。此次升级的重点集中在机身设计、屏幕结构以及便携性上，全系采用新的纯平前面板设计，屏幕与边框之间的段差被取消，机身也进一步变薄。 Kindle：更小、更轻，新增铝合金版本 入门级 Kindle 继续采用 6 英寸屏幕，配备 16GB 存储空间，单次充电最长可使用约 6 周。 这一代机身进一步轻量化，书籍打开速度相比上一代提升约 30%，成为目前 Kindle 系列中最轻、最便于随身携带的型号。 值得关注的是，亚马逊首次为基础款 Kindle 推出铝合金版本。该版本采用 80% 再生铝材质打造磨砂背壳，同时将容量提高至 32GB。 Kindle…

我一直觉得，光模块可能是中国在整个 AI 产业链里，最有竞争力的一环。 GPU、HBM、先进制程这些地方，我们都还有明显短板，但光模块不一样。 中际旭创、新易盛、天孚通信这些公司，早就已经不是简单的“国产替代”了，人家是真正在全球 AI 数据中心供应链里赚钱。 AI 集群越做越大，GPU 越堆越多，机器之间的数据传输就越重要。 从 800G 到 1.6T，再到后面的 3.2T，光模块其实一直在吃 AI 算力扩张的红利。 而且这个行业特别符合中国制造的优势：扩产快、交付快、成本能压下来，工程能力也够强。 所以最近市场传美国可能会在 3.2T 这一代开始限制中国光模块准入，我第一反应其实挺有意思。 如果中国供应链真的那么容易被替代，为什么不现在就限制 800G 和 1.6T？ 很可能就是因为现在北美 AI 数据中心扩得太快，真把中国供应商切掉，AWS、Google、Meta 自己先难受。 这个逻辑我觉得是成立的。…

cf 命令真的出来了！ cf deploy 太酷了。 Cloudflare 这次推出了全新的 Agentic CLI：cf，准备逐步接替我们熟悉的 Wrangler。 安装也很简单： npm i -g cf 然后进入项目目录，直接： cf deploy 就能往 Cloudflare 部署。 对于静态项目，甚至可以不提前写配置文件，直接部署。新项目也可以通过 cf init/deploy 自动初始化相关配置。 这才是我理想中的开发体验。 写完代码，Agent 跑一下： cf deploy 啪，上线。 少开一次控制台，少配一点东西，也少让人在中间反复点按钮。 更有意思的是，cf 背后直接覆盖了 Cloudflare 3000+ API operations。 Workers、D1、R2、Access、WAF、域名…… 以后 Coding Agent 不只是帮你写代码，它还可以自己部署、查日志、改配置、管理资源，甚至把整套…

经过一周的努力，https://monk.party 已全系标配 gemini 3.8 flash 模型，非常适合作为子任务的模型使用，输出又快又好。一天一块钱，纯纯合租服务器，福利局。 🤣

以前总觉得，一个地方“四季分明”是一件很美好的事。 春天看花，夏天听雨，秋天看落叶，冬天看雪。 但后来越来越觉得， 四季分明更像一种审美优势，不一定是居住优势。 真正决定一个地方宜不宜居的，其实是： 一年有多少天，你愿意主动走出家门。 很多四季特别分明的城市，代价也很明显。 冬天接近 0℃甚至零下，夏天又能冲到 35℃以上。春秋虽然舒服，可往往短得可怜。 一年下来，几个月靠暖气，几个月靠空调，换季还要面对干燥、花粉、湿冷、暴晒、冰雪天气。 所谓“四季分明”，换个角度看，其实就是温差够大。 真正舒服的气候，反而往往没那么戏剧化。 冬天不用硬扛冷，夏天不用硬扛热，大多数时候穿件薄外套就能出门，这才是真正影响生活质量的东西。 所以如果只看中国，我反而会优先看两类地方： 一类是 低纬度 + 高海拔 。 最典型就是云南。 昆明、大理、腾冲、西昌这类地方，纬度低，所以冬天不会太冷；海拔又够高，把夏天的炎热压了下去。…

中秋快乐 🎑

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