17:13官方一手OpenAI Blog(博客/媒体)HSP GRUPPE将ChatGPT Enterprise整合进税务咨询流程,用于处理文档和初步分析。ChatGPT Enterprise提升了团队工作效率,使HSP GRUPPE员工能更专注客户沟通。HSP GRUPPE已在文档处理、客户沟通等环节使用ChatGPT Enterprise。技巧HSP GRUPPEChatGPT EnterpriseOpenAI10 个信源在谈事件专题推荐理由:税务公司用ChatGPT Enterprise提效,还腾出时间多接客户,来看落地细节。原文稍后读已读值得跟进有用关注 HSP GRUPPE
16:41向阳乔木@vista8有网友在X发帖询问Token即将重置但用量剩余很多时如何自动消耗。帖子收到大量回复,主要建议包括做知识库整理、深度研究、运行goal指令。其他途径有代码重构、端到端测试,以及生图、写小说等内容生产。作者将大家的回复汇总成一个网页,地址为32kw.com/view/8735f5c,该帖目前浏览量约338次。技巧Token知识库整理代码重构推荐理由:在X上看到个实用话题:Token快过期但用不完怎么办?有人总结了消耗方法还做了汇总网页,有闲余Token的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Token
16:12官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418作者用Codex构建了一个骑行数据分析展示工具。该工具将码表数据转化为动态3D地图,呈现骑行轨迹。视频演示了从骑行数据采集到可视化展示的过程。技巧Codex骑行数据数据可视化推荐理由:有个博主用Codex做了个骑行数据分析和3D动态地图展示,爱骑车或玩数据可视化的人可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
13:06宝玉@dotey82°Higgsfield AI 制作的95分钟AI电影《Hell Grind》以50万美元成本完成,并在戛纳电影市场放映。影片获得了《华尔街日报》《Variety》和BBC新闻的报道。官方已将全部提示词和制作素材开源,用于Higgsfield全球电影节。开源地址需要注册后访问。技巧HiggsfieldHell GrindAI电影2 个信源在谈事件专题推荐理由:Higgsfield把95分钟AI电影《Hell Grind》的提示词和素材全开源了,成本50万美元,想学AI电影制作的可以直接抄作业。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Higgsfield
12:59Geek@geekbb精选StarKnightt在GitHub发布Three.js项目,用12000行手写JavaScript程序化生成完整丛林小径。场景包含423.8米长小径、16个物种共100799株植物和536块逐块侵蚀的石块。树叶、树皮、石头、角色皮肤和全部60段音频都在加载时由代码算出,没有一张外部贴图或模型。项目还有22根骨骼的程序化角色,以及通过15次GPU烘焙生成的29张贴图。技巧Three.js程序化生成GitHub推荐理由:这个项目用纯代码造了一个森林,没一张贴图,全靠数学和耐心,看看12000行怎么变出100799棵树。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Three.js
12:49官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418一位用户分享每周让 GPT 5.6 Pro 分析运动数据,推文获 1125 次查看。该用户表示,GPT 5.6 Pro 能帮助理解每周运动节奏。互动数据包括 2 个赞和 1 条评论。作者暂未公开 GPT 5.6 Pro 的具体分析流程。技巧GPT 5.6 Pro运动数据经验分享推荐理由:有人每周用 GPT 5.6 Pro 分析运动数据,说比单纯看数字有用。感兴趣的可以看看这条推文。原文稍后读已读值得跟进有用关注 GPT 5.6 Pro
11:36AI Will@FinanceYF576°AI 电影《Hell Grind》时长 95 分钟,由 15 人团队在 14 天内制作完成,成本约 50 万美元,并入围戛纳。Higgsfield 现已将影片的提示词和全部资产开源。华尔街日报、Variety、BBC 都曾报道过该项目的制作流程。技巧HiggsfieldHell Grind视频生成2 个信源在谈事件专题推荐理由:想用 AI 拍电影?Higgsfield 把《Hell Grind》的提示词和素材全开源了,照着做就能复现戛纳级短片。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Higgsfield
11:09向阳乔木@vista8一条获得481次浏览的社区帖在讨论Token重置前的用量消耗方法。发帖人询问大家会选择让模型执行哪些无需人工介入的自动任务。当前帖子仅有8条回复,讨论焦点集中在如何减少人工介入的场景。内容未涉及具体模型或工具名称。技巧Token重置自动化任务社区讨论推荐理由:量快过期了不花白不花,去看看别人怎么让模型自己干活,虽然回复不多但思路能用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Token重置
09:42AI产品黄叔@PMbackttfuture作者参考Codex官方指引和grill-me Skill,封装了Goal Skill。安装后在描述后加goalgo,Agent会先追问不明确的问题,再整理成适配Goal模式的详细提示词。确认后自动进入目标模式,把模糊需求变成可验收的长程任务。该Skill也支持WorkBuddy,两平台通用。技巧CodexWorkBuddyGoal Skill推荐理由:我做了个Goal Skill,装完只要在需求后面加个goalgo,它就会先问清问题再自动跑长任务,Codex和WorkBuddy都能用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
08:47Notion@NotionHQEdgecity是一个为期一个月的快闪村庄,聚集了1000人共同构建和测试新的生活方式。Notion官方采访了其创始人,展示了他们如何用Notion管理这个项目。他们的共享日历每15分钟更新一次,同时使用智能体来整合共享上下文。这体现了Notion在复杂社区协作中的具体应用。技巧EdgecityNotion智能体推荐理由:看看Edgecity怎么用Notion管1000人的快闪村,日历15分钟一更,还有智能体帮忙同步信息。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Edgecity
08:10Paul Graham@paulgPaul Graham在X上发帖(17238次查看)称,用更抽象的语言编写代码能降低LLM生成时的token成本。他认为LLM并不排斥前缀表示法,这也是抽象语言值得尝试的原因(该帖有35条评论)。这条推文获得161个赞、6次转发和42次分享。技巧Paul GrahamLLMtoken成本推荐理由:Paul Graham说,想让LLM写代码更省token,就换更抽象的语言,连前缀表示法它也不怕。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Paul Graham
06:41Google AI Developers@googleaidevsAntigravity 提供一组命令,用于在 CLI 中导航、管理后台任务、配置工具并运行研究子代理。这些命令由官方账号 @googleaidevs 在 X 上推荐,并附有一篇详细文章。使用这些 Antigravity 命令可以减少手工操作,让 CLI、后台任务和研究子代理的调度更连贯。技巧AntigravityCLI智能体推荐理由:Antigravity 官方发了一组命令,能帮你顺手搞定 CLI 导航、后台任务和研究子代理,省得来回折腾。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Antigravity
05:44Notion@NotionHQEdge Esmeralda是一个为期一个月的快闪村,1000人聚在一起构建并试验新的生活方式。创始人使用Notion来管理整个项目,包括一个每15分钟自动刷新的日历。他们还用智能体将共享上下文应用到决策和协作中。Notion官方采访了创始人,公开了这套运行机制。技巧Edge EsmeraldaNotion智能体推荐理由:看看Edge Esmeralda的创始人怎么用Notion管一个千人的临时村落,日历15分钟自动更新,智能体还能把共享上下文派上用场。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Edge Esmeralda
04:16Y Combinator@ycombinator在 YC Startup School 2026 演讲中,YC 的 Garry Tan 提出下一代创业公司将由比以往更小的团队打造。他称个人 AGI 时代已经到来:AI 智能体运行在自己的基础设施上,随时间积累知识。他分享了日常使用的工具和工作流,包括用 Markdown 作为代码、区分潜空间与确定性代码。他主张创始人应拥有自己的智能,而非租用,并开源了全部内容。演讲还涵盖从斯宾诺莎到“一人公司”的论证。技巧Garry TanYCStartup School推荐理由:Garry Tan 在 YC Startup School 2026 讲了怎么用个人 AGI 把公司做成一个人,还有他开源的整套工作流。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Garry Tan
03:24官方一手AWS Machine Learning Blog@Sean EichenbergerAmazon Bedrock AgentCore 新增时间策略功能,允许开发者根据代理的会话历史定义有状态规则。该机制可强制工作流顺序执行,防止模型编造数据。它还能设置财务支出上限,并对高价值操作要求人工审批。官方博客用示例演示了具体配置方法。技巧Amazon Bedrock AgentCoreAgentCore时间策略推荐理由:AWS 给 Bedrock AgentCore 加了时间策略,能按会话历史控制智能体行为,防乱序、防编数据、还能限金额和加人工审批,搞 Agent 安全的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock AgentCore
03:21bolt.new@boltdotnewBolt官方推文发布了7个SEO修复技巧,可直接作为提示词输入Bolt站点,无需安装插件。这些修复针对“网站好看但不排名”的误区,强调SEO要素优先于外观设计。推文附带演示视频,目前已有3条评论、30个喜爱和1183次浏览。技巧BoltSEO修复提示词工程推荐理由:Bolt官方给了7个SEO修复提示词,不用装插件,直接粘进你的Bolt项目就能改,专治“好看但不排名”的毛病。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Bolt
02:53官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain团队发布了一份由工程师Sydney Runkle撰写的选型指南,解答了开源用户最常问的问题:Deep Agents、LangChain和LangGraph各自适合什么场景。指南包含具体代码示例,帮助开发者根据任务类型选择合适框架。例如,LangGraph适合构建复杂状态化智能体,而Deep Agents则提供更高级的自动化能力。文中对比了三者的功能定位,并给出了明确的选型建议。技巧LangChainLangGraphDeep Agents推荐理由:想知道Deep Agents和LangGraph到底啥区别?LangChain官方出了个选型指南,带例子,看完就知道该用哪个了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:18AI Engineer@aiDotEngineer精选来自NVIDIA、Cognition和OpenRouter的三位代表,在一场视频对谈中剖析了模型路由的现状。他们讨论了何时在多个模型间切换、如何组合调用,并分享了各自的判断准则。OpenRouter作为实际的路由服务,提供了落地案例。这场讨论对NVIDIA生态下的AI工程师优化模型调用成本与效果有直接参考价值。技巧OpenRouterNVIDIACognition推荐理由:想搞明白什么时候该换模型、怎么把多个模型串起来用?看NVIDIA、Cognition和OpenRouter这几个人聊,比你自己摸索快。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenRouter
02:14官方一手marktechpost@Sana Hassan本教程演示如何用Meta的Ax客户端API进行自适应实验,调优RandomForest模型,在合成分类数据集上平衡预测准确率与模型体积。搜索空间涵盖整数、浮点、对数尺度和类别参数。教程包含从定义参数到运行实验的完整工作流代码,可直接套用到自己的调参任务。技巧AxMetaRandomForest推荐理由:想用Ax调超参数?这篇手把手教你配搜索空间、跑自适应实验,比随机搜索省事。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Ax
02:11官方一手AWS Machine Learning Blog@Anagh Agrawal本文介绍如何在Amazon Bedrock AgentCore网关上配置速率限制。通过定义请求、令牌和连接数限制,可按JWT声明或IAM身份作用到具体用户或目标。这样可以保护下游模型、工具和智能体免受流量激增影响。技巧AgentCoreAmazon BedrockAPI网关推荐理由:想给AI接口加限流?AgentCore网关支持按用户和按目标设请求数、令牌数和连接数,配合JWT或IAM就能精准控流量。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AgentCore
01:47官方账号LangChain@LangChainAILangChain Academy更新了Intro to Deep Agents课程,新增动态和异步子代理模块。课程加入Course tutor技能,可将编程代理变成个人导师。提供Capstone项目和练习,并支持TypeScript。更新基于Deep Agents v0.7版本。技巧LangChainDeep Agents智能体推荐理由:LangChain官方课程更新了,教你玩Deep Agents的子代理和导师功能,有项目练手,还支持TypeScript,想搞智能体的可以冲。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:45宝玉@dotey数字生命卡兹克发布了一个消除AI味的Skill,但作者认为这类Skill只能暂时奏效,过段时间再看仍有AI味。作者尝试过自己写类似Skill,最终放弃,认为AI不能替代人写作。他改用AI做资料收集、结构讨论和润色,尤其擅长帮解决写作卡壳问题。他主张先把乱草稿丢给AI,基于原本文字风格重写,既能保留自己表达,又能读起来通顺。技巧AI写作写作技巧Claude推荐理由:如果你写东西怕被看出AI味,这篇分享了一个反套路方法:先自己乱写,再让AI按你的风格重写,比找什么Skill都实在。原文稍后读已读值得跟进有用关注 AI写作
01:21Lovable@lovable_devLovable 提供了一种数据请求模板。它让数据团队一次性审批指标定义,之后业务人员用自然语言提问即可。每个问题会生成对应的实时仪表盘。模板可直接在 lovable.dev 上修改复用。技巧Lovable数据模板自然语言查询推荐理由:Lovable 做了个模板,把数据需求变成自助问答。数据团队把口径定好,其他人就能自己拉实时看板,不用排队等报表。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Lovable
01:10官方一手AWS Machine Learning Blog@Claudio Mazzoni精选AWS发布新指南,教工程团队通过OpenTelemetry采集Codex编码代理的指标,并经本地Collector转发至Amazon CloudWatch。方案可按用户、团队和成本中心维度查看使用量与可靠性。文章包含配置步骤和架构示例,适用于已采用Codex并需要治理视图的团队。技巧CodexAmazon BedrockOpenTelemetry推荐理由:想看清团队里Codex用得多不多、稳不稳?这篇教程教你用OpenTelemetry把数据接到CloudWatch,按人、按团队拆开看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Codex
00:44a16z@a16z精选a16z投资人Yoko Li在“循环工程”文章中提出,AI模型目前并不知道自己的任务何时完成。它只会因预算耗尽或工程师预先设计的检查条件而停止。这两种停止机制都需要由开发者主动构建。她认为,真正重要的系统不是能持续运行的模型,而是构建者事先精确定义“完成成本”和“完成含义”的系统。技巧a16z循环工程智能体推荐理由:a16z的Yoko Li讲循环工程:模型不会自己判断干完没,得靠预算和检查来停,做之前要想清楚。原文稍后读已读值得跟进有用关注 a16z
00:32官方一手AWS Machine Learning Blog@Ramesh KadaliPDI Technologies推出PDI Brew,一个基于Amazon Bedrock和AWS Lambda的智能体平台,非技术员工用自然语言描述工具,即可在数秒内获得一个多租户Web应用。该平台采用可插拔规划器与Lambda配置智能体,将用户意图转化为受治理的应用环境。通过Bedrock的模型能力,系统自动完成资源分配与权限管理,降低了企业内部应用开发门槛。技巧Amazon BedrockAWS LambdaPDI Brew推荐理由:AWS这篇教你怎么用Bedrock和Lambda搭一个智能体部署器,非技术人员说句话就能生成多租户应用,挺实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
00:30官方一手AWS Machine Learning Blog@Adewale AkinfaderinAmazon Bedrock 发布一套开源的 Agent Skills,让编码智能体能够完整执行自动化推理策略的生命周期。这套工具支持构建、审查、测试、调试、部署和验证自定义策略,将控制台任务转化为可重复的工程工作流。开发者可通过编写代码来管理策略,无需手动操作控制台。该功能适用于需要自动化推理策略的云计算场景。技巧Amazon BedrockAgent Skills自动化推理推荐理由:AWS 给你一套开源 Agent Skills,能自动跑完推理策略从构建到验证的全流程,省得你在控制台手动点来点去。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Amazon Bedrock
00:30官方一手AWS Machine Learning Blog@Zaid Barkat精选AWS 博客介绍了如何将 Claude Code 在 Amazon Bedrock 上的推理限制在单一 AWS 区域(伦敦)内,以满足受监管客户的数据驻留要求。方案有两种:使用应用推理配置文件或 Mantle 端点,并搭配 IAM 区域条件。文章还演示了如何通过 AWS CloudTrail 验证合规性。技巧Claude CodeAmazon BedrockAWS推荐理由:如果你的企业有数据必须留在某个 AWS 区域的要求,这篇教你用两种方法把 Claude Code 锁死在单区域,还能用 CloudTrail 查合规。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Claude Code
00:28官方账号Cursor@cursor_ai没有任何模型能在所有任务上占优:Grok 4.5 在常规任务上性价比高。GPT-5.6 Sol 擅长规划与代码库理解。Opus 5 适合执行密集型工作。Fable 5 在调试和视觉实现上更出色。技巧Grok 4.5GPT-5.6 SolOpus 58 个信源在谈事件专题推荐理由:选模型别纠结了:常规任务选 Grok 4.5,规划代码库找 GPT-5.6 Sol,重执行用 Opus 5,调试看 Fable 5。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Grok 4.5
22:00官方一手Cloudflare Blog@Jack GalileeCloudflare指出,目前超过一半的网站请求来自机器而非人类。Agent Readiness指标用于衡量智能体能否顺利发现并读取网站内容。Answer Engine Optimization则用来追踪AI助手在回答中推荐你的频率。网站需要针对这两项指标调整策略,以适应AI智能体时代的流量变化。技巧CloudflareAgent ReadinessAnswer Engine Optimization推荐理由:Cloudflare说现在一半流量是机器人,你的网站得让AI看得懂才能被推荐。这篇文章讲怎么用Agent Readiness和Answer Engine Optimization来优化。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Cloudflare
21:58Viking@vikingmute精选herdr 的 agent skills 功能允许不同 harness 之间互相召唤和指挥。用户用 review-forge 流程做 code-review,先让 codex 审查,随后自动创建两个 agent panel,分别由 kimi k3 和 opencode 的 deepseek v4 执行审查。主 codex 汇总结果生成 summary,用户确认后让 kimi 修 bug,修复后再通知 codex verify,循环直到问题解决。除人工确认修复项外,整个流程全自动化。技巧herdragent skillscodex1 个信源在谈事件专题推荐理由:herdr 的 agent skills 能让你用 codex、kimi k3、deepseek v4 几个模型自动接力做代码审查和修复,中间只需要你点头确认,很省心。原文稍后读已读值得跟进有用关注 herdr
20:12Qdrant@qdrant_engine8月14日在柏林,Qdrant与cognee举办黑客之夜,主题是用cognee和Qdrant为Slack搭建AI记忆层。现场参与者将动手用cognee生成结构化记忆,用Qdrant做快速语义检索,让智能体直接推理Slack历史对话。活动设有€1,200奖金池,并提供API keys、示例数据集和双方团队技术支持。技巧QdrantcogneeSlack3 个信源在谈事件专题推荐理由:Qdrant和cognee柏林黑客夜,现场教你把Slack变成AI记忆库,还能赢1200欧奖金。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qdrant
18:43官方账号Microsoft Research@MSFTResearch微软研究发布了三份AI设计手册,内容针对语言、文化、人群与社区适配。手册覆盖设计、部署和评估三个环节,帮助团队构建更具包容性的AI系统。该推文目前已有900次浏览。技巧Microsoft Research包容性AIAI设计指南推荐理由:微软研究出了三本AI设计手册,教你做AI时怎么照顾不同语言和文化背景的人,做全球业务的团队可以当参考。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Microsoft Research
17:17shao__meng@shao__meng精选Meta发布Coding Agent Muse Code和模型Muse Spark 1.2,Cline团队因登录bug改用提示词实验。他们从Muse Code系统提示词中提取五条工作纪律,移植到Cline的harness中。同一模型Muse Spark 1.2修复同一bug,Token消耗从19.7M降至7.2M,耗时从49分钟减至24分钟,成本从7.69美元降到3.25美元。实验证明提示词对智能体性能影响显著。技巧Muse CodeMuse SparkCline10 个信源在谈事件专题推荐理由:Cline把Meta的Muse提示词搬到自己框架里,修bug又快又便宜,值得看看他们怎么写的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Muse Code
17:11官方账号Microsoft Research@MSFTResearch精选Vibhasha 是微软研究院发布的多语言 AI 系统构建指南。Vibhasha 指南的核心是语言准确性与文化相关性并重。Vibhasha 提供了从设计到评估的实践流程,适合开发者参考。技巧Vibhasha多语言AI多文化推荐理由:微软给出一份叫 Vibhasha 的实操指南,教你怎么把 AI 做成多语言、多文化的,语言要准,还得合当地习惯。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Vibhasha
16:40宝玉@dotey公开 skill 只在生图、PPT 办公等超高频需求上提供稳定标品,很难完全对齐个性化需求。日常 AI 工作里,最优 agent 通常是用户自己长期迭代、手搓出来的。如果要使用公开 skill,往往会选择宝藏博主或朋友做的个性化版本。因此,关注 skill 不如关注创作者本人的方法论和理念,@dotey 就为此写了《图解 Skill》。技巧skill智能体个人IP推荐理由:dotey说别迷信公开skill,好agent都是自己手搓的。他把方法论写成《图解 Skill》,想提升AI工作流的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 skill
15:02AI Will@FinanceYF575°CSDN创始人蒋涛将于今晚7点直播讨论Agent开发。活动基于近百个Vibe Coding作品,指出真正能上线的Agent难点在于接入真实数据、跑完长任务和失败后继续工作。直播将与InfiniSynapse、InsCode一起拆解,把Agent从“看起来能用”做成真正可交付的应用。技巧CSDN蒋涛InfiniSynapse推荐理由:想知道Agent为什么总在Demo阶段翻车?今晚看CSDN蒋涛和InfiniSynapse、InsCode怎么把应用做扎实。原文稍后读已读值得跟进有用关注 CSDN
14:59AI Will@FinanceYF5精选该观点提出,AI时代的全栈需要将模型、代码、数据、工具和任务流程这5类要素整合为智能体系统。这与传统只掌握前端、后端和数据库这3项技能的全栈定义明显不同。该推文在X平台已有502次浏览。技巧智能体全栈开发AI应用开发推荐理由:X用户@FinanceYF5 提出,AI全栈的核心是搭智能体系统,比传统前后端思路更贴合项目实战。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体
12:00shao__meng@shao__meng72°Matt Pocock 的 Skills 库发布 v1.2,该仓库现有 205K stars,位列 GitHub 史上星标数第 19。更新新增 /wizard、/to-questionnaire、/wait-what 三个技能:/wizard 将人工操作步骤转为交互式 bash 脚本,/to-questionnaire 生成可转发的 Markdown 问卷,/wait-what 用 ASD-STE100 简化模型输出。分发渠道扩展为 Claude 官方插件市场和 Codex(每个 SKILL.md 附带 agents/openai.yaml)。原有 /grilling 改为分轮提问,/prototype 改为单一 HTML 文件并保留为运行证据。skills.sh 下载量已达 1350 万次。技巧Matt PocockClaude CodeCodex10 个信源在谈事件专题推荐理由:搞 AI 编程的朋友注意,Skills 库更新到 1.2,新技能能自动生成引导脚本,还能从 Claude 插件商店直接装,好用多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Matt Pocock
05:59官方一手marktechpost@Sana Hassan精选本教程基于Google Meridian完整演示贝叶斯营销组合建模流程,从安装库、检查GPU到加载含媒体曝光、花费、转化、收入的地理级数据集。教程展示了如何将原始列映射到Meridian数据模式,并使用基于ROI的先验定义可解释的模型参数。最终输出媒体测量、ROI分析和预算优化结果,帮助营销团队量化各渠道贡献并重新分配预算。技巧Google Meridian营销组合建模贝叶斯推荐理由:想学Google Meridian做营销归因和预算分配?这篇手把手教程带你跑通整个流程,有实操代码和地理级数据示例。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google Meridian