04:31Harrison Chase@hwchase17社区成员推出3小时深度课程,系统讲解Deep Agents构建。课程覆盖任务规划模块、文件系统用于上下文管理、子代理生成机制以及长期记忆实现。适合想深入掌握Agent开发流程的学习者。技巧Deep Agents智能体任务规划上下文管理子代理推荐理由:想学Deep Agents实战吗?3小时从任务规划讲到长期记忆,社区大神亲自带,比硬啃文档快多了。原文
04:19elvis@omarsar0该推文指出,循环工程(loop engineering)本质上是提示工程(prompt engineering)与良好系统设计的结合。这条观点来自社交媒体,获得了8条评论、1次转发和21个点赞。它强调在构建AI应用时,需要把提示工程与系统架构整合,而非单独优化提示词。技巧loop engineering提示词工程系统设计推荐理由:有人一句话点醒我:循环工程其实就是提示工程搭上系统设计,做AI应用的朋友可以想想你的架构对不对。原文
03:19Suhail@Suhail用户Suhail分享了两个提示词版本:"read-quick-dont-validate"用于快速阅读论文,要求AI一步步拆解并一次性输出章节式解释;"validate-my-understanding-and-teach-me"则需提供5-10个参考链接,要求AI逐步教学并验证理解。第二个版本可耗时数周但学习更深入。两条提示词分别适用于不同学习场景。技巧提示词工程论文阅读学习技巧ChatGPT教学方法推荐理由:想用AI读论文又怕浅尝辄止?试试这两个具体写法,一个快速扫读,一个深度教学,亲测有效。原文
03:19Suhail@Suhail该指令用于自动启动并监控AI模型训练运行。它在4个节点上运行完整训练,持续记录实验文档、超参数、配置以及定期评估结果。系统还会分析训练稳定性和性能,并在训练崩溃时从最新可靠检查点恢复。整个流程大幅减少了人工监视和干预的需求。技巧训练自动化多节点训练实验记录检查点恢复推荐理由:这个指令能自动帮你记实验日志、处理崩溃恢复,省去一直盯着的麻烦。原文
03:19Suhail@Suhail博主分享了一种异步学习工作流:将博客、推文、arxiv论文等全部用特定提示词让AI生成教学版,不立刻读而是排队等待。等到有空时(乘车、睡前等)再去阅读AI生成的易读版本,并追问问题。这样比直接存链接好,因为AI能适应读者的经验水平并重写内容。作者称这种学习速度远超以往。技巧学习工作流异步学习AI教学提示词技巧阅读理解推荐理由:把想读的文章丢给AI,让它先教你一遍,等你回头读的时候效率翻倍,还能追问。原文
03:07elvis@omarsar0精选BINEVAL 将每个评估标准分解为原子的是非问题,独立回答每个输出,再聚合为校准的多维分数。在 SummEval、Topical-Chat 和 QAGS 三个基准上,它无需训练即匹配或超越了 UniEval 和 G-Eval,尤其在事实一致性上表现突出。每个问题级别的裁决都可检查,帮助诊断输出得分低的原因,并直接用于提示改进信号。论文 arxiv.org/abs/2606.27226 详细介绍了该方法。论文BINEVALLLM-as-a-Judge评估UniEvalG-Eval推荐理由:如果你用 LLM 做评估,这个方法比传统打分更透明——拆成原子问题逐一判断,还能直接帮你改进提示词。原文
02:10berryxia@berryxia一位老师通过生动的例子讲解大语言模型的原理,涵盖Transformer架构和注意力机制。适合AI初学者快速理解核心概念。技巧大语言模型教程入门推荐理由:这个老师的讲解很接地气,没基础也能听懂,推荐给想入门LLM的朋友。原文
01:49Jerry Liu@jerryjliu0Jerry Liu(LlamaIndex创始人)在推文中指出,手动构建工作流(代码、拖拽或提示)的需求正在减少,更优方式是指定目标让模型智能规划步骤。对于重复性任务,可收集带真实标签的数据集进行爬山优化,以平衡成本与准确率。他认为行业正从提示工程迈向目标和评估工程。拥有642次浏览、5个点赞。技巧Jerry LiuLlamaIndex工作流智能体提示词工程推荐理由:Jerry Liu说的这个趋势很实在:别再手动搭工作流了,直接给目标让模型自己想办法。重复任务还能录数据集优化,省心省钱。原文
01:43Jerry Liu@jerryjliu0精选73°LiteParse 由 LlamaIndex 开源,平均解析速度达每页3ms,是目前最快的文档解析工具。它在 opendataloader-bench、OlmOCR-bench 和 ParseBench 三项基准测试中准确率排名第一。支持超过50种文档格式,并能提供基本边界框供编程代理拼接。该工具已获得10k GitHub stars,适合作为各种文档解析任务的首选预处理步骤。AI产品LiteParseLlamaIndex文档解析开源工具推荐理由:LlamaIndex 发布的开源文档解析器,3ms解析一页,准确率碾压三大基准,50种格式通吃,做文档处理用它先过一遍超快。原文
01:34Decoder@Matthias BastianAnthropic 的 AI 模型 Fable 5 因安全担忧于 6 月 12 日被限制,如今可能在数天内恢复可用。Axios 报道称特朗普政府已接近解除该限制,但还需五角大楼和 NSA 最终批准。该模型此前因潜在风险被暂停服务,解除后有望重新上线。行业AnthropicFable 5特朗普政府AI安全监管10 个信源在谈推荐理由:Anthropic 的 Fable 5 被禁两个月后可能很快回归,这次是特朗普政府推动解禁,五角大楼和 NSA 还在审批,值得关注后续。原文
01:33berryxia@berryxia76°Anthropic在2026年4月发布Fable模型,因性能过强仅限合作伙伴使用,随后美国政府要求限制非美国公民访问,导致模型数天内下线。OpenAI原定发布的GPT-5.6为避免类似禁令,被美国政府要求错开时间,仅先向可信合作伙伴开放。硅谷投资人比尔·格利指出Anthropic通过游说而非诉讼获取竞争保护,导致初创公司和开源实验室无法获取前沿模型。OpenAI研究员Noam Brown称GPT-5.6编程能力极强,但公司在博客中优先强调安全和对齐测试,而非性能。行业AnthropicOpenAIGPT-5.6FableAI监管10 个信源在谈推荐理由:这篇分析揭露了Anthropic如何通过恐惧营销推动非正式监管,导致OpenAI GPT-5.6延迟发布、Fable模型被禁,还影响开源竞争,值得一看。原文
01:33berryxia@berryxia78°苹果Vision产品组副总裁Paul Meade下周离开苹果,加入OpenAI硬件部门,他负责包括计划2026年发布的无屏幕AI眼镜和增强现实眼镜在内的所有智能眼镜开发。OpenAI正组建硬件团队,据郭明錤分析甚至计划推出配备联发科天玑9600芯片的智能手机,由立讯精密代工。另一则消息:苹果首款触控OLED MacBook将使用现有M5 Pro和M5 Max芯片,最早2027年底发布M7版本。过去一年苹果多名高管流失,但Paul Meade去向OpenAI是首次。行业Paul MeadeOpenAIApple智能眼镜MacBook10 个信源在谈推荐理由:苹果做眼镜的副总裁跑去OpenAI搞硬件了,后者还想做手机对标iPhone。得看看AI硬件怎么卷。原文
01:25宝玉@dotey精选Codex 和 Claude Code 的上下文压缩功能结合 Prompt Caching,使得在单个 Session 内持续对话的成本压力显著降低。用户可以通过 fork 功能从对话的某个位置创建分支,只保留之前的历史记录,使上下文更纯粹。/btw 或 /side 命令允许在不影响当前任务上下文的情况下提问,例如在 plan 模式下用 /btw 详细解释选项含义。VB 提到自 GPT 5.3 Codex 以来,他不再担心上下文问题,且 Codex 的支线线程功能非常出色。技巧CodexClaude CodePrompt Caching上下文压缩编程助手推荐理由:如果你用 Codex 或 Claude Code 做长任务,这个技巧能省下不少 token 费用,fork 和 /btw 命令特别实用。原文
01:25宝玉@dotey6 月 26 日,OpenAI 正式从 ChatGPT 中移除 GPT-4.5,这是 GPT-4 系列最后一个消费端模型。OpenAI 仅给了 30 天过渡期(5 月 28 日公告,6 月 26 日下线),已有对话自动切换到 GPT-5.5。API 端不受影响,开发者仍可调用 GPT-4.5。此前 GPT-4o 于今年 2 月退役,当时日活用户仅 0.1%(约 80 万人)仍在使用。下一个退役的是 o3,8 月 26 日下线,过渡期 90 天。行业GPT-4.5OpenAIChatGPT模型退役GPT-4系列10 个信源在谈推荐理由:GPT-4.5 下线了,想用它的好文风只能走 API。o3 也快走了,记得 8 月 26 日前备份。原文
01:19AI产品黄叔@PMbackttfuture一位博主分享经历:一名大三学生在完成初稿后,收稿费仍继续优化方案。学生清晰解释如何用多个Agent各自发挥特长协同完成任务。博主称赞其思路,并表示学生希望暑假来实习。技巧Agent协作案例分享实习生推荐理由:看一个大三学生怎么用多个Agent分工协作,还主动给你优化方案,这思路值得学。原文
01:07marktechpost@Asif Razzaq79°DeepSeek开源了DSpark框架,通过将草稿模块附加到现有DeepSeek-V4权重上实现推测解码。它结合并行草稿骨干和轻量级马尔可夫头来减少后缀衰减,并加入基于置信度的调度验证,根据实时GPU负载调整检查token数量。离线测试中,接受长度相比DFlash和Eagle3提升16-31%;生产环境中每个用户生成速度比MTP-1基线提升57-85%,且无损。训练代码DeepSpec以MIT许可证开源。AI模型DSparkDeepSeek-V4DeepSeek推测解码推理加速1 个信源在谈推荐理由:DeepSeek搞了个DSpark,让V4推理速度翻倍,开源还无损,适合高并发场景。原文
00:56berryxia@berryxia76°Anthropic的Lamis在2026年AI DevCon上分享了上下文工程实践,从Claude MD文件起步,发现其效果出奇地好(unreasonably effective)。第二步引入记忆工具,让Agent自主读写,效果优于人类。第三步Skills采用渐进式披露,类似书架取书。第四步文件系统用bash和grep搜索,不需要向量数据库。生产环境面临多Agent并发写入等问题,Anthropic提出版本控制、并发控制等四个原则。最后介绍“做梦”机制:异步批量分析会话记录,识别模式并调整上下文,已在生产中运行,降低token成本。技巧AnthropicClaude上下文工程智能体记忆管理10 个信源在谈推荐理由:Anthropic工程师手把手教你上下文管理套路,从最基础的文件到高级的“做梦”架构,半小时就能上手实操。原文
00:56berryxia@berryxia精选Anthropic应用AI负责人Lamis在2026年AI DevCon上分享了Agent记忆系统的四层架构。起点是CLAUDE.md文件,效果超过复杂Prompt工程。第二层是记忆工具,让Agent自主读写更新,判断力比人强。第三层Skills实现渐进式披露,类似从书架抽词典。第四层把记忆建模为文件系统,用bash/grep,无需向量数据库。还引入"做梦"(带外异步处理)分析跨会话模式,已在生产中提升任务效率并降低成本。技巧Claude Code记忆管理智能体Anthropic提示词工程10 个信源在谈推荐理由:Anthropic官方分享了他们怎么让Agent记住东西:从Markdown文件到做梦机制,很实用的四层方法论,看完可以少走弯路。原文
00:49Geek@geekbb73°DeepSeek 在 Pro Max 模式下于多个编码/工程基准取得领先成绩:LiveCodeBench 93.5%、Codeforces Rating 3206、SWE Verified 80.6%,超越 GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6 等闭源模型。这些结果来自 X 用户 @geekbb 的推文,并关联到 DeepSeek 的 Hugging Face 仓库。目前该模型尚未开放本地部署,引发社区期待。AI模型DeepSeekPro Max编码基准开源模型推荐理由:DeepSeek 拿 Pro Max 模式在 LiveCodeBench 等三大编码基准上直接碾压 GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6,分数拉满,但还没开放下载,先来围观一下。原文
00:49techcrunch@Anthony Ha苹果负责Vision Pro头显的副总裁Paul Meade被曝将离开公司,加入OpenAI的硬件团队。这一人事变动发生在Vision Pro销量不及预期的背景下。OpenAI正积极组建硬件部门,此前已从苹果和Meta挖角多名工程师。行业Apple Vision ProOpenAIPaul Meade人事变动硬件10 个信源在谈推荐理由:苹果Vision Pro负责人跑去OpenAI搞硬件了,这波跳槽看点十足。原文
00:19elvis@omarsar0Eve 是一款专注于快速构建智能体的工具,主打直观和可定制。用户反馈其界面简单易用,无需复杂编程即可上手。经过一周实际使用,早期体验者认为它确实能稳定运行。AI产品Eve智能体工具No-Code推荐理由:想玩智能体又怕麻烦?试试Eve,特直观,随便拖拽就能搭起来,真心好用。原文
00:01MIT CSAIL@MIT_CSAIL一份由Anatoli Kopadze整理的18步Claude使用教程发布。教程涵盖从基础提示到高级工作流的技巧,共18个步骤。每个步骤针对Claude交互中的具体场景提供指导。用户可系统提升与Claude的协作效率。技巧ClaudeAnthropic提示词工程教程10 个信源在谈推荐理由:想用好Claude?这有18个实用步骤,从提示词到工作流全涵盖,练完你就是高手。原文
23:49IT之家(博客/媒体)英国投入7.5亿英镑(约67.38亿元人民币)新建的国家超级计算机在爱丁堡大学正式开工,预计明年年底完工。新超算规模约相当于一家中型超市,配备数千颗处理器,每秒可完成10亿亿次(10^18次)运算,将成为英国性能最强的计算机。该超算可用于模拟量子过程、地震、宇宙膨胀等难以在实验室直接进行的现象,并服务于量子计算研发和气候变化建模。运行时产生的余热将用于校舍供暖,未来可能接入附近住宅供暖系统。项目资金最初由保守党政府支持,工党胜选后一度被搁置,2025年6月最终获批。行业英国超算爱丁堡大学量子计算气候变化推荐理由:英国砸7.5亿英镑建超算,跑10亿亿次/秒,能模拟量子、地震、宇宙膨胀,还能余热供暖,挺有意思的大手笔。原文
23:37Decoder@Matthias BastianAnthropic对约9700名Claude用户的调查显示,49%的用户认为AI已能处理50%以上的工作任务。26%的用户预期在12个月内AI能覆盖60%到90%的工作。早期职业者最担忧AI替代,而重度用户对自身职业前景最为乐观。行业ClaudeAnthropic用户调查AI工作替代10 个信源在谈推荐理由:Anthropic自己调查了9700个Claude用户,结果半数人说已经能让AI干一半活了,重度用户反倒最乐观,挺有意思的数据。原文
23:12歸藏(guizang.ai)@op7418精选Seedance 2.0 新增原生4K分辨率生成,文字清晰度显著提升。用户@op7418用 Codepilot 宣传片对比,4K 版文字边缘锐利,材质质感远超1080P超分结果。该版本展示了4K视频生成在文字渲染上的突破。AI产品Seedance 2.04K视频生成Codepilot文字清晰度推荐理由:Seedance 2.0 原生4K出片,文字清晰度实拍太猛了,比超分强一大截。原文
23:12歸藏(guizang.ai)@op7418Seedance 2.0 原生支持 4K 分辨率生成视频,文字清晰度远超 1080P 超分效果。在 Codepilot 宣传片测试中,材质质感也明显更好。这一改进解决了以往 AI 视频文字模糊的问题。AI模型Seedance 2.0Codepilot4K视频生成文字渲染推荐理由:Seedance 2.0 直接跑 4K,文字和材质细节比超分强太多,做视频宣传片很实用。原文
22:45Runway ML@runwaymlRunway 在 API 中推出了 Localize ads Recipe,支持通过单一 API 调用翻译静态广告和图形资产。用户只需输入一张广告图像,即可获得任意语言版本的输出。该功能旨在简化多市场广告素材的本地化流程,无需手动重新设计。目前该功能已可通过 Runway API 使用。AI产品RunwayAPI广告本地化多语言翻译推荐理由:Runway 新出的本地化广告功能,一张图像丢进去,API 直接吐出多语言版本,省去挨个翻译的麻烦。原文
22:24techcrunch@Connie LoizosConnor Christou确诊癌症后,将血检结果、扫描数据、穿戴设备输出和日记全部输入Claude来辅助决策。Claude帮助他整合多模态健康数据,识别出传统医疗流程中易被忽略的模式。他通过AI对比不同治疗方案的临床试验数据,最终选择了定制化疗法。整个过程强调数据驱动而非猜测,并公开了具体操作流程。技巧Claude创始人癌症健康数据AI医疗推荐理由:有人把血检、扫描、手表数据全喂给Claude来治癌症,不是科幻,是他真这么干了。原文
21:54AK@_akhaliqhf-claude 工具允许用户在 Claude Code 中切换超过100个开源模型,包括 GLM 5.2、MiniMax-M3 和 DeepSeek v4 Pro。这一集成扩展了 Claude Code 的模型选择范围,用户无需离开 Claude Code 即可利用不同开源模型的能力。该功能主要面向需要灵活使用多种模型的开发者。目前该工具已在 X 上获得 1895 次浏览。AI产品hf-claudeClaude CodeGLM 5.2MiniMax-M3开源模型4 个信源在谈推荐理由:想在 Claude Code 里用别的模型?hf-claude 能直接集成 100+ 开源模型,包括 GLM 5.2 和 DeepSeek v4 Pro,很方便。原文
21:24AI产品黄叔@PMbackttfutureflomo Agent通过减少记录前0.5秒的摩擦,让普通人更容易坚持记录。它并非简单AI化,而是回归笔记核心。作者认为其真正对手不是Notion或Obsidian,而是微信文件传输助手。DeepSeek V4和王登科推动了产品进展,Agent功能虽少但更可信。flomo Agent结合Codex/Hermes可形成“记忆-行动”双系统。AI产品flomoAgent微信文件传输助手DeepSeek V4智能体3 个信源在谈推荐理由:flomo产品经理分享Agent真实使用体验,讲清它为什么不是跟Notion打架,而是跟微信文件传输助手抢用户。原文
21:24IT之家(博客/媒体)联想在ISC 2026大会上警告,DRAM和NAND存储芯片价格自2025年第三季度末大幅上涨,已升至此前无人预料的水平,且供应短缺难缓解。SK海力士考虑将扩产晶圆厂路线图从2040年代提前至2030年代,计划产量提高至目前3倍,但无法保证供需匹配。美光坦言无法满足战略级客户全部需求,三星和SK海力士也表达类似看法。AI热潮驱动需求持续,高价可能长期成为新常态。行业联想SK海力士美光三星存储芯片推荐理由:联想说存储芯片涨价不是一阵风,到2030年都可能回不去,SK海力士和美光都扛不住。不想未来多掏钱买内存的可以提前了解。原文
21:13LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg71°SGLang团队为DeepEP MoE引入两种调度时负载均衡器Waterfill和LPLB。Waterfill将共享专家工作分配到较轻的rank,在DeepSeek V3/R1上带来+1.48%到+4.66%的性能提升,V4 Flash吞吐量从49,253 tok/s增至51,677 tok/s。LPLB优化冗余路由专家副本的流量分配,在red16/red32配置下取得+0.84%到+7.34%的提升。两种方法均不改变模型语义,保持推理精度。AI产品SGLangDeepEPDeepSeek V3推理优化负载均衡推荐理由:SGLang给DeepSeek模型加了两个新负载均衡器,跑DeepSeek V3/R1速度能快最多7%,而且不改精度,想加速推理的可以试试。原文
21:12LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg精选英伟达与智谱AI合作,发布了基于GLM-5.2的NVFP4量化检查点。该模型为744B参数混合专家架构(40B活跃参数),专注于推理和编码任务。NVFP4量化通过NVIDIA Model Optimizer实现,在降低内存占用的同时保持前沿推理性能。模型还支持稀疏注意力和IndexShare索引器,实现高效长上下文处理。目前已在Blackwell/Grace Blackwell上通过SGLang提供首日支持。AI模型GLM-5.2NVFP4NVIDIASGLang推理模型5 个信源在谈推荐理由:英伟达把GLM-5.2压缩成NVFP4,内存省一大截,推理编码在Blackwell上直接跑,SGLang第一时间就能用。原文
21:12LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg精选Liquid AI 发布了 LFM2.5-230M 模型,参数规模仅 230M,是其最小模型。该模型基于 LFM2 架构,专为设备端部署设计,推理速度极快。它可在云端 GPU 和低成本 CPU 上运行,并支持工具调用和结构化数据提取。性能超过两倍参数量的模型,且已获 SGLang 的 Day 0 支持。AI模型LFM2.5-230MLiquid AISGLang推理模型设备端部署推荐理由:Liquid AI 新出的 230M 小模型,跑得飞快,还能干工具调用的活,比两倍大的模型还强。原文
21:03量子位@一水BrowserBC通过一次人类录制,即可让AI Agent精确模拟点击、输入等浏览器交互动作。该工具无需大量标注数据,仅需一次示范就能泛化到不同网页场景。它支持将单次操作克隆给多个Agent,实现大规模自动化执行。AI产品BrowserBC浏览器自动化智能体网页操作克隆推荐理由:BrowserBC让你只示范一次,所有Agent就自动学会在网页上怎么点怎么填,省去挨个配置的麻烦。原文
20:45Decoder@Tomislav Bezmalinović前美国商务部长Gina Raimondo发起两党非营利组织"Raise Us",旨在帮助美国工人应对AI驱动的职业变革。亚马逊、Anthropic、微软和OpenAI基金会首次联合出资10亿美元支持该计划。由于资助方正是推动自动化变革的企业,该计划的独立性可能引发质疑。行业Raise UsAmazonAnthropicMicrosoftOpenAIAI就业影响劳动力再培训10 个信源在谈推荐理由:搞自动化的公司出10亿美元帮你再培训?前部长牵头,但钱的来源让人嘀咕独立性。原文
20:06techcrunch@Kate Park亚洲多家AI初创公司发布了能力与Anthropic的Mythos模型相似的模型。这些模型旨在规避美国对Mythos的出口禁令持续带来的限制。它们在性能上对标Mythos,为亚洲市场提供替代选择。AI模型MythosAnthropic出口管制亚洲AI初创公司10 个信源在谈推荐理由:几家亚洲公司出了Mythos平替模型,性能接近还不用怕禁运,美国公司可能丢了这个大市场。原文
19:54IT之家(博客/媒体)Linux内核开发者Hiroshi Nishida提交8个补丁,用于提升MD RAID5软件RAID的可扩展性与重建性能。在22核心主机、6块内存盘搭建的RAID6(4+2)测试中,4个工作线程(gtc=4)时4K随机写入性能提升17.4%。模拟数据库(8K,75%读)和OLTP(16K,70%读)负载分别提升10.3%和10.1%。补丁标注为低风险,正等待代码审查。行业Linux内核RAID5性能优化存储补丁推荐理由:这个补丁能让你的大型RAID5阵列性能提升10%-17%,特别适合多核高负载场景,运维Linux服务器的同学值得跟进。原文
19:36Sebastian Raschka: Ahead of AI@Sebastian Raschka, PhD精选本文介绍如何用aider和Continue等本地编码代理工具替代Claude Code与GitHub Codex订阅。这些工具可搭配Ollama部署的Llama 3和DeepSeek Coder等开源模型。本地运行能保护代码隐私,并节省每月订阅费用。作者给出了从安装Ollama到连接模型的完整配置步骤。技巧Claude CodeCodexaider编程助手开源模型推荐理由:想省掉Claude Code的月费?Sebastian手把手教你用本地开源模型加aider和Continue自己搭编码代理,便宜又安全。原文
19:24idoubi@idoubiccidoubicc 在广州南沙客运港举办了 codefree.cafe 第一期 AI 编程小桌课,5 位学员在 6 小时结对编程中用 ShipAny 和 FastClaw 构建了 Agent 产品。课程涵盖 Claude Code 和 Codex 的网络配置、Vibe Coding 技巧、ShipAny 快速上站演示,以及从 idea 到上线的全流程拆解。费用 ¥4096/人次,赠送价值 ¥3072 的 ShipAny 会员、1024 社群会员和《这就是 MCP》一书。技巧ShipAnyFastClawClaude CodeCodex编程助手推荐理由:idoubi 搞了个咖啡馆里的小桌课,一天时间教你用 Claude Code 和 Codex 落地 Agent 产品,还包学会 ShipAny 上站,广州朋友别错过。原文