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Hackathon Mission:NaviWeb3 tells you: "Curve pool is 0.04% today, cheaper than direct unstake (7 days). Want me to do it?"
@Cobo_Global handles the execution. @Zai_org GLM-5.1 handles the thinking. @aiweb3school @LXDAO_Official @ETHPanda_Org @web3careerbuild
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Excited to have our core contributor @0xMalingshu sharing Taiwan's DeSci journey at @EFDevcon's DeSci Hub on Nov 4!
Looking forward to connecting with the global DeSci community!
DeSci Hub: 4th Nov 26, Day 2 | Mind | 0940-1020h
@0xMalingshu: Taiwan's Gateway to Decentralized Science + QnA
Explore the vision behind decentralized science in Taiwan and how it can grow within established academic research ecosystems.
@EFDevcon
@DeSciWorld @DeSciAsia @DeSciLATAM @MesoReefDAO @DesciSeoul @DeSci_Taiwan @DeSciTokyo @CancerDAOxyz @ETHPanda_Org @LXDAO_Official
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通常我不推廣跟自己工作內容有關的事，但如果你個人付費帳號還沒有申請 Daybreak ，快去！
除了需要一個 hardware key 登入才能用之外，沒有額外的成本，但能幫你避免掉很多無謂的限制、以及更強的 security 能力
我們已經進入一個人人都該是 cyber defender 的時代
chatgpt.com/cyber
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现在顶尖大学里教 Agent，已经开始一路教到 GPU 了。
非常推荐 Harvard 的 CS2680 Modern AI Systems 。课程从 Claude Code、Agent Loop、Eval 和 Token 成本开始，一路往下做到模型部署、Routing、KV Cache、量化和 speculative decoding。
作业设计也很有巧思，5 个作业都围着同一个 Agent 系统往下拆，先看它怎么工作，再自己搭 Harness，最后一路优化到推理层。
感觉它更像是在回答一个问题：
一个现代 AI Agent，到底是怎么从应用层一路跑到底层系统的？
做 Agent、Harness、AI Infra 的可以收藏。
cs2680.seas.harvard.edu/
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最近面试也被问了，mcp统一网管怎么搞的，谁曾想另一个产品的openapi网关碰都不要让我们碰别说接入了🤣
而面试的黄金法则是，你面试官问你有没有干过，你就这时候记住你是个销售！你这时候就要说！你干过！
把uber干的啥背下来就完了👇🏻
Uber 内部几百个团队各自独立接 MCP，导致：
1、工具碎片化、基础设施重复建设
2、MCP 工具难发现、难稳定运营
3、和具体服务/Agent 实现强耦合
于是 Uber 建了 MCP Gateway，目前是 800+ MCP 服务器、5000+ 工具 的统一入口。
架构：控制面 + 数据面
控制面，MCP Registry（注册中心）
全公司 MCP 服务器和工具的唯一目录，管发现、归属、启用
数据面 — Proxy Gateway（代理网关）
运行时执行 MCP 请求，把 MCP 协议翻译成 HTTP / gRPC / TChannel，调下游服务再转回 MCP 格式——下游服务零改动
关键机制
1、AutoCrawler（自动发现）：
基于 Cadence 的定时工作流，扫描 Uber 的 IDL Registry（Protobuf/Thrift 定义），用 LLM 生成 agent 友好的工具描述，自动生成工具注册到 Registry——服务团队不用动手
2、Native MCP Server：
Uber 自研 MCPFx 框架写的原生 MCP 服务器，通过心跳信号被发现，AutoCrawler 调 listTools 把它的工具代理进网关
3、第三方 MCP（Jira、Google 等）：
网关透传用户 token，配合内部的 Third-Party MCP Service 做内外 token 交换
4、发现 ≠ 暴露：
所有工具默认 disabled，必须由服务 owner 审阅 diff 后手动启用，可回滚——这是核心设计原则
5、安全：
工具粒度授权（人类/服务/Agent 不同策略）、PII 自动脱敏、统一走 Muttley（Uber service mesh sidecar）
规模化后的进阶玩法
1、Omni MCP：
单一入口代理所有服务器，提供 discover_server / discover_tools / get_tool_schema / invoke_tool 四个工具，解决"agent 不知道找哪个服务器"和 context 爆炸的问题
2、Response Projection：
类似 GraphQL，LLM 在请求里声明只要哪些字段，网关在运行时裁剪响应——解决响应侧 context 膨胀
3、Code Mode（aifx CLI）：
编码 agent 通过命令行 list/search/call 调 MCP，结果写文件、按需 grep，不进上下文——现在是全公司编码 agent 的默认方式
现有 API 就是 agent 最快的工具来源，不用为 agent 重写服务；真正难的不是 AI，是发现、安全、可靠性这套连接组织。
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最近 FDE（前线部署工程师）这个岗位挺火，OpenAI、Anthropic、Palantir 都在招，说白了就是到客户那边把 AI 方案真正落地的工程师。
GitHub 上有人整理了一份中文 FDE 知识库，从岗位认知、交付方法论、RAG 和 Agent 落地，一直讲到面试准备，还给后端和全栈转岗的排了一条 4 周学习路线。
我翻了一下，面试那部分最有用，Palantir、OpenAI、Anthropic、Google 的面试分开讲，还有摩根士丹利、空客这些真实部署案例可以对照着看。
GitHub：github.com/VanGong1999/FDE
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斯坦福把 2026 年最新的 LLM 全套课程，免费放出来了。
CME 295：Transformers & Large Language Models
从 Attention 一路讲到 AI Agent，共 9 讲：
Transformer、MoE、RoPE
LoRA、RLHF、DPO
PPO、GRPO 强化学习
KV Cache、FlashAttention
MCP、Skills、Coding Agent
LLM-as-a-judge、扩散语言模型
第 1 讲的视频和 slides 已经上线，后面每周更新。第一讲在youtube的视频我已经看完了
想系统补 LLM 基础，这份大纲直接当学习路线用：
cme295.stanford.edu/syllabus…
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holy，这下爽飞了！！！前 @OpenAI 创始团队成员、@Tesla 特斯拉前 AI 总监、全网最受尊敬的 AI 布道大神 @karpathy Karpathy
刚公开了他私藏的大模型提效秘籍，我觉得他这次有点把大模型时代一个最反直觉的真相彻底撕开了，
喵个咪这不得把全网还在死磕长文提示词的人看傻了？！🤯。。
我给大家大白话讲清楚，
绝大多数人还在到处死磕怎么给 AI 写提示词，而现在真正顶级的 AI 玩家已经在全力解决怎么看懂 AI 吐出来的海量结果了兄弟们，
随着大模型越来越自主地把长链条的脏活累活全干完，人类的工作重心正在不可逆地从动手执行变成理解与监督，
但人类大脑读取纯文字的带宽极低，面对 AI 生成的几万字报告，人看两眼就头晕。
Karpathy 在这篇推文里直接亮出了他私藏的四层降维输出方案，层层递进，每一层都在把理解成本往下砸一个量级。
最直接的一个提示词技巧，是让 AI 用航空航天标准 ASD-STE100 来回答。
这是当年专门给飞机维修手册制定的受控语言规范，词汇和句式被死死焊在极度简短、毫无歧义的死板框架里，
大模型其实天生精通这套规范，输入时加上按 ASD-STE100 标准或按 80% 的严格度来解释，模型那些车轱辘话、模糊定性和自作聪明的倒装句当场被全部过滤，吐出来的文字干净得像手术刀。
但比看文字更舒服的做法，是直接逼模型画图，
遇到复杂的系统流转或架构关系，直接在结尾加上生成 Mermaid 流程图或 SVG 架构图，视觉皮层处理信息的速度比逐字逐句阅读快上几十倍。
再往上推一层，直接让模型输出单文件 HTML 交互页面。
现在的编程模型在前端能力上已经强到离谱，遇到晦涩的多维参数或逻辑推导，让它手搓一个带滑块调参、带实时动画、带交互过滤器的独立网页，你在浏览器里拖动两下，比看十页长篇大论要直观得多。
最狠的是 Karpathy 最看好的终极形态，给任意复杂概念生成 3Blue1Brown 风格的动态视频。
指令里直接写生成 3b1b 风格的数学动画代码，再挂上语音合成接口把解说配齐，把原本抽象枯燥的底层算法，直接变成几分钟带数学轨迹和专业旁白的动态科普片。
这里藏着全篇最具颠覆性的定义炸弹，叫可抛弃型软件制品。
放在以前，为了理解一个知识点去专门写个交互网页或做个 3D 动画，成本高到根本不现实，
但在代码和算力极其充裕的今天，为了让你弄懂一个概念，AI 可以随时为你手搓一个阅后即焚的专属软件。
以前我们把软件当成资产来维护，从今天起软件变成了阅后即丢的消耗品，代码的终局不是存进仓库，而是替你的大脑省下思考带宽。
这四种形态铁汁们平时用得最多的是哪种？我以前我天天看纯文本看到眼瞎，现在遇到复杂架构直接让它吐单文件 HTML，在浏览器里拖动几下比读半小时文档管用太多了hh
We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models. A few thoughts, tips & tricks:
Writing. Something I've had success with: Ask your LLM to explain something in ASD-STE100, it's a controlled language specification originally developed for aerospace maintenance documentation. LLMs well-versed in this language and it comes with heavy constraints on clean writing style that I often find a lot more readable. Sometimes I've tried to soften it a bit e.g. ask for "80% of the way to ASD-STE100" because the spec is quite stringent. But even better:
Diagrams / images. Instead of writing, ask your LLM to create a diagram. These can be a lot easier to process, parse, and understand. But even better:
Web pages. Ask for output "in HTML" to get a beautiful, interactive webpage. LLMs are getting really good at frontend and can create beautiful experiences, animations, etc. But even better:
Explainer videos. The output format I am most bullish on is fully custom / bespoke explainer videos generated on any arbitrary topic. Experiment with things like "Create a 3b1b style video explainer on X. Use my ElevenLabs API key for audio narration". (you'd need an API key for the latter or you can ask your LLM to find you decent free alternatives that use your local compute). This is actually starting to work!
In summary:
- As LLMs get better, they will do more and more of the legwork autonomously, and a lot more of our work will rise up the abstractions into oversight and understanding.
- Luckily, LLMs can help here too because as intelligence and code are increasingly abundant, you can ask for large, custom, discardable software artifacts (e.g. web apps, video explainers) that would have never made sense to create before. Push the boundaries here and you'll be surprised.
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Anthropic 的工程师说：我们内部已经不怎么写 prompt 了，写的是循环。
她在台上花了半小时，展示了 Claude 团队如何创建能够自我提示的循环。
如果这堂课卖 400 刀，今年 Agent 课的榜单大概就是它。但它是免费的。
真正拉开代际差距的，不是谁的 Prompt 写得好，而是Agent系统架构彻底换了：
1. 记忆从一份 CLAUDE.md，进化成 Agent 自己读写的 memory/ 目录
2. 记忆待在对话里会烂掉：注意力被劈开，规律被埋住，旧笔记还在自信地用错
3. 白天各 Agent 把进展写进团队记忆
4. 夜里再跑一轮 dreaming：核对、整理、补全。第二天开工的那个，自动比昨天聪明一点
数据结果也很直观：一次通过的错误少了 97%，验收快了 30%。人回去看产品，不再一直盯着提示词。
提示词是一次性的，而循环能够持续执行。
差的不是你会不会问。
是你的 Agent 睡一觉之后，还记不记得昨天学到的东西。
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吴恩达教授这门刚放出来的 2 小时图工程（Graph Engineering）课，是我今年见过信息密度最高的架构拆解。
直接从最底层的单个Agent，一路重构成真正能脱离人工、自主跑通的生产级自动化系统。
整体路线非常清晰：
1. 09:14 手写第一个 Agent：
最基础的 LLM 挂工具，调用完把结果塞回上下文。
2. 33:11 引入 Loop（闭环）：
试错、自检、改代码、重跑，把单向执行拽成能自愈的环。
3. 1:02:46 上图工程（Graph）：
干掉僵硬的线性依赖，用节点、边和共享 State 搭建异步调度网。
4. 1:30:15 流程自演化：
Agent 依据中间状态自主切分支，告别写死的静态 Prompt。
5. 1:49:05 完整图系统落地：
任务拆解、单步验证、动态回溯的全局无人值守。
认知进阶路径也非常清楚：Prompt → Agent → Loop → Graph。
看完这两小时，今年收藏夹里吃灰的绝大部分玩具级 Agent 教程基本可以全删了。
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ANTHROPIC HA REVELADO EL TRUCO PARA MEJORAR CLAUDE OPUS 5.5
Opus escribe el código. Fable 5.1 revisa su trabajo.
Y se activa con un solo comando.
Abre Claude Code con Opus 5.5 y escribe:
/advisor fable
Cuando Opus consulta a Fable, este recibe toda la sesión, incluidas las llamadas a herramientas y sus resultados.
Una segunda opinión en momentos clave:
→ Antes de un plan: ¿es el enfoque correcto?
→ Cuando un error se repite: ¿estamos buscando donde toca?
→ Antes de terminar: ¿qué se nos ha escapado?
Sin copiar y pegar entre chats.
Y puedes llevarlo más lejos con esta estructura:
→ Opus 5.5 en esfuerzo alto dirige la sesión
→ explorer lee y explora el código
→ worker edita y ejecuta tests
→ researcher consulta la documentación
→ Los tres usan Opus en esfuerzo medio
→ Fable 5.1 queda disponible como asesor
Para configurarlo, pega este prompt en Claude Code ↓
“Reorganiza mi configuración de Claude Code con esta estructura:
Revisa ~/.claude/agents y .claude/agents para encontrar subagentes que ya cubran los roles explorer, worker y researcher.
Propón nuevos subagentes solo para los roles que falten.
Configura los correspondientes con model: opus y effort: medium.
Si alguno tiene fijado otro modelo, no lo modifiques y enuméralo.
Configura la sesión principal con effortLevel: high y advisorModel: fable en ~/.claude/settings.json.
Busca CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL, DISABLE_TELEMETRY y cualquier variable que impida obtener las feature flags necesarias para activar el asesor.
Comprueba también CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL, que puede sobrescribir el esfuerzo de los subagentes. Informa de lo que encuentres sin modificar estas variables.
Añade esta regla a ~/.claude/CLAUDE.md: consulta al asesor antes de elaborar un plan grande, cuando se repita un error y antes de dar por terminada una tarea larga.
Muéstrame primero todos los cambios propuestos como diff. No edites nada hasta que te dé permiso.”
La función es experimental y requiere acceso a Fable. Las consultas consumen tokens adicionales y Claude decide cuándo hacerlas, guiado por tus instrucciones.
Guárdalo para tu próxima sesión.
Enlace: code.claude.com/docs/en/advi…
🚨ANTHROPIC ESTÁ REGALANDO 250$ EN CRÉDITOS PARA CLAUDE CODE
Cómo reclamarlos 👇
1. Abre el enlace de la promoción o escribe /claim-credit en la terminal de Claude Code
2. Conecta tu cuenta de GitHub y selecciona un repositorio
3. Inicia una sesión en la nube: el crédito se aplica automáticamente
Tienes hasta el 7 de octubre para reclamarlos
Guárdalo y comprueba si tu cuenta tiene la oferta
Enlace abajo:
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挑戰最認真看完 MaiCoin 上市說明書。昨天發 MaiCoin 上市文件截圖只是預告，今天出刊的這篇才是完整版 👇
「MaiCoin 申請上市：逼不得已航向新藍海」 #限時公開
區塊勢讀者幾乎都有加密貨幣，但你還記得第一筆 BTC、ETH 是在哪裡買的嗎？MaiCoin 集團成立於 2013 年，是台灣最早一批投入加密貨幣服務的業者，至今已有近 13 年歷史
過去幾年，MaiCoin 董事長劉世偉多次在公開場合喊出上市目標，卻始終沒有正式送件。直到這個月，台灣證交所公告 MaiCoin 申請創新板上市，並公開一份長達 606 頁的說明書
趁著中秋連假，我讀完整份內容，過程比想像中有趣，也挖到不少以往只能旁敲側擊的資訊。包括用戶數、如何留才，以及交易所除了賺手續費，還有哪些意想不到的收入來源？
先說除了個人錢包之外，我的幣大多數就是放在 MaiCoin，甚至比放在幣安、OKX 帳戶裡的還多。
表面理由是 MaiCoin 不曾遭駭客入侵，現在又有金管會監督，讓我比較放心。但更關鍵的原因，其實是我的「幣圈導師」陳昶吾也會把錢放那裡 😂
經過這幾年的市場洗禮，我已經把交易所弄丟錢視為常態。倒是有沒有管道抱怨（寄信給主管機關）、有沒有人一起取暖（成立自救群組），才是交易所無可取代的價值
這點 MaiCoin 明顯勝出！
▋生不逢時
時間回到 2013 年底，比特幣首次站上 1,000 美元，MaiCoin 也在這時成立。入場這麼早，又碰上幣價創新高，不免讓人讚嘆：劉世偉的創業運氣真好
但如果你去問本人，他肯定會給你相反的答案。MaiCoin 成立才兩週，台灣央行與金管會就發出聯合聲明，強調比特幣不是貨幣。當時主管機關的態度是：
- 呼籲民眾注意風險
- 勸金融機構別碰比特幣
- 打算在第三方支付法規中設限
隔週，金管會再發公告，明確要求銀行 ATM 不得提供比特幣服務。時任主委也表態，不會同意比特幣 ATM 在台設立
看到這裡，可能有人會批評：台灣政府就是這樣扼殺創新。但不到兩個月，當時全球最大的比特幣交易所 Mt. Gox 遭駭倒閉，接下來等著大家的是熊市，比特幣一路跌破 200 美元。那些「不聽勸」的投資人，就算幣沒有被 Mt. Gox 套牢，資產也縮水超過八成
在這種情況下創業，你還會說劉世偉的運氣好嗎？
▋從代購到交易所
即便大環境不好，MaiCoin 還是從最初的比特幣代購生意一路走過來
劉世偉回憶，創業初期訂單少得可憐，「每天收到的單，根本不用電腦，只要人工 Key 單就好」。熬過創業初期，MaiCoin 才逐步擴展業務，於 2016 年成立區塊鏈技術公司 AMIS（發音：啊蜜），並在 2018 年推出現在大家耳熟能詳的 MAX 交易所
根據說明書，MaiCoin 與 MAX 雙平台已累積超過 160 萬個註冊帳號，實名認證用戶也超過 82 萬。但即便是用戶，也不一定清楚 MaiCoin 和 MAX 差在哪裡
MaiCoin 做的是代買代賣，也就是你委託它替你買、賣加密貨幣。好處是訂單可以即時成交，至於去哪裡買、用什麼幣買，都讓 MaiCoin 去傷腦筋就好。壞處是報價通常比較差，因為 MaiCoin 替你承擔風險
代買代賣的經營模式相對輕量，重點是找到流動性夠好的上游供貨商。最簡單的例子，就是在 Coinbase 開個帳號，客人向你下單，你就同步到那裡買賣，賺中間價差
初期台灣買賣加密貨幣的人不多，許多業者都是從代購模式起家。到了 2017 年底，比特幣漲到逼近 2 萬美元，想用台幣買賣的人越來越多。MaiCoin 順勢在隔年推出 MAX 交易所，讓買賣雙方直接在平台上掛單交易，平台則從中收交易手續費
一路走來，MaiCoin 陸續拿到 SBI、萊爾富、遠傳電信，甚至聯邦銀行集團的投資。雖然 2024 年一度因為風控標準讓人摸不著頭緒，引發用戶抱怨和公關危機。但整體而言，MaiCoin 是一家受到用戶信賴的交易所。如今申請上市，有媒體稱它是「台灣加密第一股」，或「數位資產的新里程碑」
但這些產品背後，MaiCoin 的營收表現究竟如何？（全文未完）
👉 限時公開： blocktrend.today/p/801
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Y Combinator（@ycombinator）11 月 12 日要在台北信義區辦 Startup School Taipei，一整天的活動全程免費，但每一位參加者都由 YC 人工挑選。申請表裡有一個選填欄位，讓申請人貼上 Paxel 的識別碼，貼了之後，YC 的審核團隊就看得到這個人平常怎麼用 AI 寫程式的評分。
YC 是矽谷最具代表性的新創加速器之一，Airbnb、Stripe、DoorDash 都參加過 YC 的加速器計畫。台北場的講者包括 DoorDash 共同創辦人 Andy Fang（@andyfang）、印尼起家的支付公司 Xendit 執行長 Moses Lo（@moseslo）、Vest 共同創辦人 Jeff Chang（@jeffchanginvest），主持人是 Ollama 共同創辦人 Michael Chiang，YC 總裁暨執行長 Garry Tan（@garrytan），以及合夥人 Diana Hu（@sdianahu）、Jon Xu（@xuster）、Ankit Gupta（@agupta）和訪問合夥人 Boris Jabes（@borisjabes）也會到場。活動頁寫明不必已經在經營新創，資工系學生、研究人員、工程師都可以申請，錄取結果會陸續通知。
Paxel 是 YC 今年 6 月推出的免費工具，它會讀取電腦裡 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等 AI 寫程式工具留下的對話紀錄，分析一個人怎麼下指令，多常先規劃再動手，會不會在 AI 跑偏時把它拉回來。跑完會得到一份開發者側寫（builder profile），從引導 AI、執行效能、工程品質、產品直覺、規劃 5 個面向打分，再貼上一個類型標籤，像是先規劃再動工的「架構師」，或是提交多半集中在深夜的「夜貓子」。官網計數器顯示，累計已經有超過 320 萬段 AI 寫程式的工作階段完成上傳分析。
Paxel 的常見問題頁寫明了用途，附上識別碼之後，「審核 Startup School Taipei 的 YC 團隊就能看到你的 builder 評分」。整份問答裡，台北場是唯一被點名的活動。
這一欄是選填，數位時代引述 YC 的說法，不附也能申請，附了才會被當成額外參考。根據數位時代看到的申請表，申請人還要列出做過的 App、網站或開源專案並附上連結，用一兩句話寫出自己做過最令人印象深刻的事，分享一次找出非電腦系統的漏洞、讓自己取得優勢的經驗，最後填出身邊最聰明的 3 位朋友，附上姓名、學校和 LinkedIn。
Paxel 官網上的承諾是「你的程式碼不會離開你的電腦」。官方的資料處理說明頁寫得更細，原始碼、檔案內容和完整的對話紀錄都留在使用者電腦裡，分析在本機的 Docker 容器中執行。上傳到 YC 的包括分數、每段工作階段的文字摘要、遮蔽過的決策紀錄、含檔案路徑的工作階段資訊，以及最近約 1,000 筆 Git 提交的作者姓名、電子郵件、日期和標題。分析過程中，使用者打的指令和 AI 回覆的摘錄，會經過 YC 的代理伺服器送給 Claude 或 GPT 處理。同一頁也寫明，列入名單的 YC 管理員看得到所有上傳資料。
YC 今年 4 月 18 日在印度班加羅爾辦過第一場 Startup School India，現場湧進 2,000 多人。印度《經濟時報》報導，現場每 3 位創辦人裡至少有 1 位曾經申請 YC 未獲錄取，這些人把這場活動當成再次接觸 YC 團隊的機會。報導當天引述的 YC 合夥人 Ankit Gupta，也在台北場的講者名單上。
Paxel 目前的電子郵件登入方式會在 11 月 12 日關閉，之後一律改用 YC 帳號登入，沒有轉移的舊帳號，之前的分析報告就再也打不開。關閉的日子，就是台北場開講的那一天。
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2022年對整個北台灣製造業都是警鐘的一年，因為那一年南部科學園區的半導體產業營收第一次超越新竹科學園區。
那一年也是台積電亞利桑那廠移機的一年，這是前美國總統拜登的重要政績，他親自參加了移機典禮，當天冠蓋雲集。
就是在這樣的大背景下，當年的桃園市政府備感危機，強力動員爭取「龍潭科學園區第三期」，希望台積電能在「龍科三」設廠。2021年台積電的人員已經出現在當地場勘，甚至有動作快的建商立刻進場收地。
2022年10月31日，台積電一奈米廠即將落腳桃園的消息傳出，當天台積電大漲2.77%，帶動台股加權指數連續上漲，當時的台股真的好便宜，那一天的台積電收盤價是390元，台股加權指數是12949點。
最令我驚訝的事情，是第二天張善政的反應，當時他正打著科技市長的旗號，競選桃園市長，但是他在2022年11月1日對媒體說，這完全就是民進黨的選舉操作。
事實上，任何有在關心台灣半導體產業的人，都知道台積電可能會在桃園蓋一奈米廠，因為龍科第二期已經有一個COWOS廠了，龍科三就在旁邊，先前台積電的人已經在當地場勘過了，這不太可能是什麼「選舉操作」，大概全台灣科技業都不會有人這麼說，
但是張善政說了。
張善政不知道台積電準備了很久，想在龍潭蓋一奈米廠，他不知道全台灣甚至全球的財經媒體都在追這條新聞，他不知道資本市場已經為之沸騰。他自稱是科技市長，但是他不知道這件事情。（你那邊還可以買台積電！）
2023年10月，龍科三在當地居民的激烈抗爭中破局，這一個台積電在2019年就開始研究的設廠方案，當年的桃園市政府團隊爭取三年，北台灣眼睜睜看著南科就要超越竹科，桃市府害怕製造業流失，極力出手爭取，蘇貞昌親自到場宣布啟動龍科三，鄭文燦說無論是龍科二的一般徵收、或者航空城的區段徵收，桃園市政府將全力以赴，桃園市第二選區立法委員黃世杰加碼集結了幼獅工業區一期廠商，申請擴建幼獅二期，讓台積電供應商能進駐，大家都準備好了。
然而這麼大的一個案子，三百億美元的晶圓廠，加一整串供應鏈的案子，就在張善政從不出席任何一次會議，從不關心，不居中協調，不安撫居民，不挽留台積電的情況下，創下了台積電在台灣設廠的唯一一次破局事件。
張善政當時已經選上市長，他是最有行政手段可以居中協調的人，有大把的行政手段可以選擇，無論是主導換地、改做區段徵收、先建後遷、租屋補貼，很多手段可以幫助居民，讓台積電留下。但是他選擇讓這個案子破局。
這就是張善政對待世界第一流企業的方式，完全就跟他們讓世界一流的東京佼成管樂團在大雨中帶著樂器淋雨一樣，人會把事情搞砸，絕對不會只有一次，那就是傲慢與無能的總集合。
在龍科三破局之後，2024年一月份，嘉義科學園區第一期即將落成，台積電先進封測廠即將進駐的消息傳出，媒體再問張善政，這個案子是不是表示台積電選擇了嘉義，放棄了桃園？
張善政的反應竟然又是「選舉操作」，他認為嘉科案就是民進黨的選舉操作，第二次了，他說民進黨連續兩次選舉操作。
我的天老爺啊，嘉科案是翁章梁嘔心瀝血之作，嘉義的製造業條件完全不能跟PCB之鄉的桃園相比，但是翁章梁還是把這件事情搞定了，他到處奔走、對外界做過多少說明，嘉科案幾乎是全台灣都在看的案子，但是張善政竟然還是不知道，他竟然認為嘉科案還是一個選舉操作？
2024年三月份，台積電進駐嘉科一期，完全打臉張善政的無知。現在嘉科二期已經動工，甚至傳出會擴建三期。
在台積電龍科三案破局的這段日子裡，跟龍科三同時啟動的中科擴建二期，同樣有居民抗爭，但是中科擴二期在去年六月交地給台積電。
比龍科三更晚啟動的「南科特定區」，這是涉及了七個區塊，375公頃，超過2600個土地所有權人的案子，遠比龍科三土地大三倍，徵收人數接近三倍，
但是台南市政府竟然在今年六月完成「特A區」的徵收，順利交地給台積電，今年八月更是七個區段全面動工。這麼複雜的大工程，台南市政府做到了，那塊地上的台積電二奈米廠已經動工。
全台灣的縣市首長現在都很像是banker，每個市府團隊都在到處打聽有什麼公司要投資，外商誰會來，我們這裡有地，水電不是問題，道路可以配合。
縣市首長們無不戰戰兢兢，大家都在爭取科技業投資，他們的競爭對手不只是其他縣市首長，還包括前美國總統拜登、美國總統川普這樣的狠角色，縣市首長的消息簡直跟banker一樣靈通，我根本歎為觀止。
但是張善政他什麼都不知道。過去張善政最著名的事蹟，就是大談華為現象、華為奇蹟，把華為吹上天，並且在工研院禁止使用華為手機的時候，站出來大罵工研院。
然而張善政竟然不知道台積電打算進駐龍科三，他也不知道台積電會在嘉義設廠，他更不知道南科A正在進行一個超大工程的區段徵收，他的消息完全不靈通，送上門的案子還能搞砸，不戰、不和、不降、不走，完全就是英法聯軍裡面的葉名琛，為桃園打了一場大敗仗，可恥之人，應該名留青史。
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With CPU discussions taking over my X timeline, I put together a map of Taiwanese companies tied to the Big Three CPU ecosystems—and where each one sits in the supply chain.
The focus here is server CPUs: the companies making the silicon, packaging it, mounting it onto motherboards, and building the systems around it.
The CPU trade doesn’t stop at $ARM, $AMD and $INTC
🤖 Made with AI
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Intriguing new missile designed to replace many of the Tomahawk use-cases at a cheaper price and with mass production advantages
Today, Covenant is emerging from stealth and introducing Anthem: a heavy-payload deep precision strike capability designed for mass production, with deliveries beginning in the thousands in 2027.
We’ve raised $250 million, flown Anthem in more than 200 tests, and secured approximately $150 million in orders, including contracts with the U.S. Army, U.S. Navy, and key international allies.
We’re building Anthem at our 105,000-square-foot production facility in Dallas, alongside factories in Germany and Israel.
Covenant is backed by @a16z, @foundersfund, @Lux_Capital, @lightspeedvp, @8vc, @aleph, and @AltimeterCap.
Deep precision strike is the biggest gap in the arsenal of the West, and we spent the last two years building Anthem to fill it.
Now we deliver at scale.
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BREAKING NEWS: I am pleased to announce that the United States of America has entered into an Agreement with The Kingdom of Denmark, and Greenland, that gives the United States permanent control over security, and all other needs, in Greenland, completely addressing ALL of our many U.S. concerns. There will be NO COST to the United States! At my direction, we worked with representatives of Denmark and Greenland to guarantee that the United States will FOREVER have the complete ability to do what is necessary in Greenland in order to secure and defend the security of Greenland, and the United States of America. Additionally, from now on, no U.S. adversary can EVER have a base in Greenland, have a military presence in Greenland, or make sensitive investments in Greenland, without our express written approval. For over 100 years, Presidents have known the strategic importance of Greenland, but NONE of them were able to do anything about it. I am proud to be the President that permanently and conclusively addressed this very important situation. This is an “Infinite Life” Agreement, there is no end! We are very honored and proud of what has just taken place, and everything agreed to today will be cherished by the American People. We will immediately begin the process of developing a large Military presence in the appropriate part of Greenland, of which there are many. We will work with the people of Greenland in its development and construction. This solution is a great one for the United States of America, Denmark, Greenland, and all of our Allies. We look forward to working with the wonderful people of Denmark and Greenland toward a magnificent future with respect to this large, and highly strategic, parcel of land. We will be very protective of it! This is a dream come true for the United States of America, one that is very important, historic, and special. Thank you for your attention to this matter! President DONALD J. TRUMP
