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龍蝦,徹底改變了工作方式

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內(nèi)容來源:“快刀青衣”公眾號。

分享嘉賓:快刀青衣,得到聯(lián)合創(chuàng)始人、AI學(xué)習(xí)圈主理人;張鵬,智譜AI CEO

高級筆記達(dá)人| 李云

責(zé)編| 柒排版| 拾零

第 9513篇深度好文:6998字 | 18 分鐘閱讀

商業(yè)趨勢

筆記君說:

成立于2019年的智譜,在短短6年多時間,登上了港股市場,市值一度超越移動互聯(lián)網(wǎng)巨頭京東、百度。這背后,其實(shí)都顯示了AI趨勢勢不可擋。

融合推理、編程、智能體的智譜GLM4.5模型取得了編程能力全球并列第一,API調(diào)用國內(nèi)付費(fèi)榜第一的好成績。這不僅體現(xiàn)了對技術(shù)的深耕,也展現(xiàn)了對技術(shù)的前瞻性。

其實(shí),在龍蝦(OpenClaw)大火之前,智譜也推出類似的自動化流程工具AutoGLM,只不過安全邊界更為嚴(yán)格。而龍蝦爆火之后,智譜也迅速跟上,推出了AutoClaw,并取了個中國人更喜歡的名字——澳龍。

趨勢面前沒有旁觀者,作為AI浪潮弄潮者,對這番趨勢或有更深的體驗與體會。

一、浪潮之巔:

AI智能體顛覆我們的工作與認(rèn)知

1.行業(yè)劇變:AI一日,人間一年

如果用“AI一日,人間一年”來形容AI行業(yè)卷的程度,一點(diǎn)也不夸張。作為AI行業(yè)從業(yè)者,不僅要關(guān)注自己產(chǎn)品的開發(fā)節(jié)奏,也必須關(guān)注市場所有玩家、所有團(tuán)隊的動作,這已經(jīng)成為一種常態(tài)。

即便如此,過去幾個月我的感觸還是比較深的。

早在去年年底,公司在做復(fù)盤和未來展望的時候,就預(yù)判2026年將會是智能體發(fā)展革命性的一年,會爆發(fā)出大家想象不到的事,但沒想到來得這么快。

也算是一點(diǎn)幸運(yùn),我們發(fā)布的新模型,恰好特別適配這種智能體場景,這也是我們常年積累、對未來趨勢預(yù)判的一個體現(xiàn)。

2.龍蝦爆火的三大底層邏輯

其實(shí)在OpenClaw(龍蝦)火之前,它還叫Clawdbot的時候,我們就對這個技術(shù)方向有預(yù)判,知道未來這里一定會有爆發(fā),所以GLM-5包括之前的4.7版本,研發(fā)路徑都是為這個方向做準(zhǔn)備的,這也是我們在龍蝦火之前就開始布局的根本原因。

龍蝦發(fā)布之后,我們第一時間就做了研判,我自己也第一時間開始用。我找了一臺閑置的電腦,從最早還叫Clawdbot、功能還很簡陋的版本就開始折騰。

一上手就發(fā)現(xiàn),確實(shí)不一樣,比之前那種需要專業(yè)人員編排、調(diào)教,只能完成固定任務(wù)的智能體,要更好、更自由、更高階。

深入用下來、研究下來,就會發(fā)現(xiàn)它能火是有原因的:

首先,基座模型本身的智能水平實(shí)現(xiàn)了整體性的提升。這是一切的基礎(chǔ)。

其次,OpenClaw有一個非常強(qiáng)大的框架。我喜歡把它叫做“腳手架”——它不是一個封裝完美的成品,而是面向開發(fā)者開放了無限的可能性,你可以任意插插件、插技能,用戶能在上面做各種開放性的任務(wù),這個腳手架能成倍放大基座模型的智能能力,這是它非常偉大的地方。

最后,AI能力從開發(fā)者圈層外溢到了普通人身上。

它是怎么做到的?其實(shí)很簡單,它打通了IM即時聊天渠道,不管是飛書還是企微,都是普通人最常用的溝通方式,它把AI和大家日常用的IM打通了,這是它能破圈的先決條件。

大家會覺得,跟它說話就跟跟人聊天一樣,直接給它布置任務(wù)就行,非常方便。

3.與AI共生,“他”不是你的工具

在ChatGPT出來之后的這幾年,其實(shí)所有人都在面對一個核心問題:有了新技術(shù)、新產(chǎn)品,到底要怎么用?怎么才能發(fā)揮它最大的威力,最大程度幫到自己?

從哲學(xué)角度來說,這其實(shí)是人類終于遇到了一個非碳基生命、但智能水平和自己差不多的存在,你要如何跟它相處的問題。

你沒法再把它當(dāng)成一個簡單的工具——普通工具看一遍說明書就知道怎么用,功能是固定的,不會超出范圍。但這一代AI,它的可能性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出一般人的想象,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是一本說明書能講明白的,這就是大家最困惑的地方。

我跟內(nèi)部同事說,如果你只把它當(dāng)錘子,它永遠(yuǎn)只是一把錘子,永遠(yuǎn)變不成刀、變不成電鋸。但今天的龍蝦、今天的AI,就有這個能力,今天是錘子,明天是刀,后天是電鋸,完全看你需要什么。

如果你不打開認(rèn)知,不嘗試更多可能性,永遠(yuǎn)只能把它當(dāng)一個普通工具用,發(fā)揮不出它最大的價值。

我從第一天開始我就用單人旁的“他”。有一次我把機(jī)器人拉到群里,同事們調(diào)戲它,都用動物的“它”,我就跟大家說,建議用單人旁的“他”。這其實(shí)是個潛意識的問題,你怎么看待他,會直接影響你和他的交互方式。

如果你把他當(dāng)成一個類人的智能個體,你會用更自然的方式跟他交流,而不是用命令工具的生硬方式,這是個很有意思的事。

二、范式革命,AI的方向徹底變了

1.從“對話”到“執(zhí)行”的范式躍遷

模型側(cè)能力的范式躍升,是龍蝦熱潮的最根本原因。

最早的預(yù)訓(xùn)練模型,解決的是讓機(jī)器學(xué)習(xí)、存儲、壓縮海量自然語言知識的問題,然后通過SFT對齊等方式,把壓縮的知識誘導(dǎo)出來,這才有了最基礎(chǔ)的Chatbot聊天機(jī)器人。

但聊天機(jī)器人解決的只是圖靈測試的問題,能扮演一個人跟你對話,可大家很快就不滿足了——你就只能寫點(diǎn)文字、聊聊天、回答幾個問題,在現(xiàn)實(shí)世界的需求里,這只是很小的一部分,肯定不夠。


那下一步怎么辦?后來就出現(xiàn)了Vibe Coding(自然語言編程),現(xiàn)在回頭看,這真的是水到渠成的一件事。自然語言是人和人交流的方式,Chatbot讓人和機(jī)器能用自然語言溝通了,那接下來,除了現(xiàn)實(shí)世界,還有一個更龐大的數(shù)字世界。

如果AI能理解人的意圖,還能跟數(shù)字世界產(chǎn)生連接,指揮數(shù)字世界里的所有東西,那人就能通過AI,在數(shù)字世界里做無限多的事。Vibe Coding解決的就是這個問題。

現(xiàn)在的模型,既能跟人正常對話,又能通過代碼這種數(shù)字世界的通用語言,和數(shù)字世界溝通,這件事是革命性的。

原來只有程序員、開發(fā)者能通過寫代碼指揮數(shù)字世界,門檻極高,全球也就千萬量級的開發(fā)者,和幾十億人口比起來太少了。其他人只能用開發(fā)者做出來的軟件,非常受限。

但現(xiàn)在不一樣了,你有想法,AI就能把你的自然語言翻譯成數(shù)字世界的語言,幫你把想法落地,這個事太不得了了。

2.所有策略,都是階段性技術(shù)的適配

智譜之前做的AutoGLM和OpenClaw,根本目的是一樣的,都是提升任務(wù)的自動化程度,但走的技術(shù)路線完全不一樣。

AutoGLM走的是基于視覺理解、模擬人工操作的路線,像人一樣用眼睛看屏幕布局、找信息,決策之后模擬人的點(diǎn)擊、滑動、輸入操作,完全復(fù)刻人的使用方式。

而OpenClaw這種龍蝦類產(chǎn)品,走的是底層代碼調(diào)用的路線,不用可視化界面,直接通過代碼這種數(shù)字世界的通用語言,從底層完成執(zhí)行。

一個是更貼近人的使用方式,在APP上層做模擬;一個是在更底層,直接在數(shù)字世界里干活。

最早我們做AutoGLM的時候,內(nèi)部也討論過為什么選GUI(圖形用戶界面)可視化這條路,而不是代碼路線?

其實(shí)在23年、24年,我們剛啟動研發(fā)的時候,大模型的代碼能力還很弱,給它十幾個API它就懵了,不知道怎么調(diào),代碼路線根本走不通,而且代碼調(diào)試特別麻煩,出錯了很難恢復(fù)。

但GUI這條路相對安全,更貼近人的使用習(xí)慣,用戶能看到它每一步操作,比如打開美團(tuán)、高德,要支付的時候會停下來讓用戶輸密碼,用戶有掌控感。

還有一個關(guān)鍵原因,它能繞開接口限制——你要通過程序控制一個APP,必須拿到它開放的程序接口,大部分情況下根本拿不到,但模擬人工操作,任何APP都能適配,還能實(shí)現(xiàn)跨APP操作,這是當(dāng)時選這條路的核心原因。

當(dāng)然現(xiàn)在看,兩條路殊途同歸,各有各的優(yōu)勢。

3.AI的“iPhone時刻”已來

黃仁勛曾說過,“軟件正在吞噬世界,AI正在吞噬軟件”,現(xiàn)在看真的就是這樣。傳統(tǒng)軟件、軟件工程,包括SaaS、工業(yè)軟件、移動端APP開發(fā),都在面臨AI的巨大沖擊。

編程語言是指揮數(shù)字世界的語言,掌握它的門檻太高了,普通人做不到,所以軟件的稀缺性、高成本才一直存在。但當(dāng)這個門檻降到普通人都能通過自然語言,指揮AI完成數(shù)字世界的操作時,軟件的稀缺性就不復(fù)存在了。


我認(rèn)為龍蝦是AI的“iPhone時刻”,因為iPhone的出現(xiàn),徹底顛覆了傳統(tǒng)手機(jī)的產(chǎn)品形態(tài),改變了大家使用手機(jī)的范式,它不再是一個單純的通話工具,變成了一個覆蓋娛樂、生活、工作的全能終端。

從這個角度看,OpenClaw確實(shí)做到了范式級的變革,它改變了大家使用AI的方式,從簡單的聊天對話,變成了復(fù)雜、豐富的全鏈路任務(wù)執(zhí)行,讓普通人能用自然語言和數(shù)字世界溝通,這絕對是范式級的改變。

它放大了每個人的效率和能力邊界,你能做的事越來越多,工作上的需求也會越來越多,看起來就是更忙了,這其實(shí)很正常。

三、養(yǎng)蝦行動,

只是你適應(yīng)未來生活的第一步

1.你以為在“養(yǎng)蝦”,其實(shí)也是“蝦”在養(yǎng)你

最開始,我讓它幫我總結(jié)信息,定向收集公眾號、新聞網(wǎng)站的內(nèi)容,省得我每天去翻。我記得特別清楚,為了完成這個任務(wù),我從最基礎(chǔ)的版本開始,跟它協(xié)作從零搭建。

我說我要一個信息定向收集的功能,它說行,我給你開發(fā),說需要用到信息收集功能,建議用搜索引擎,給了我ABC三個方案,還推薦了一個有免費(fèi)額度的搜索引擎。

它指揮我,讓我去網(wǎng)站注冊賬號,把API key給它。半夜12點(diǎn)多快1點(diǎn)了,我就真的跟著它的指揮去做了。

它說注冊是免費(fèi)的,我一看確實(shí)有免費(fèi)限額的套餐,但注冊要綁信用卡驗證身份,綁卡的時候要劃1美元做驗證。我一點(diǎn)交易,直接被銀行攔截了,半夜1點(diǎn)銀行客服立刻給我打電話,問我是不是本人操作的境外消費(fèi)。

我當(dāng)時就特別吃驚,我居然被一個AI指揮著,把自己的信用卡劃了1美元出去。

但這個過程中我也發(fā)現(xiàn)了一些問題。它給的方案不一定每個都能行得通,甚至有些方案是有誘導(dǎo)性的,給你一個簡單的、一個復(fù)雜的,讓你去選。

這時候就很考驗使用者,大多數(shù)人懶得思考,就會在ABC里選,卻忘了還有Plan D——你可以挑戰(zhàn)它,告訴它這三個方案都不是我想要的,都不行。這其實(shí)也是個陷阱,但反過來,這個過程也能訓(xùn)練你的思維能力。

2.從“提示詞”引導(dǎo)到“意圖”理解,龍蝦真的聰明了

早期的Chatbot類AI,你需要反復(fù)調(diào)試提示詞,改幾百上千字才能拿到想要的結(jié)果。但現(xiàn)在模型能力強(qiáng)了,這件事變成了一個持續(xù)協(xié)作的過程,不是一次性的指令,而是像人和人合作一樣,多輪溝通、不斷完善。

它會啟發(fā)你,你也可以挑戰(zhàn)它、讓它改方案,互相促進(jìn),不用非得一次性把所有提示詞都寫好,也不用緊張要去學(xué)什么提示詞工程。

最早提示詞工程出來的時候,很多人說未來這會是一個職業(yè),我當(dāng)時就覺得大概率不會。因為模型能力會持續(xù)上升,它的目標(biāo)就是具備和人一樣的能力,人和人溝通的方式,會和人與AI溝通的方式越來越接近。


我們平時布置任務(wù),也很少一次性把所有東西都說完,都是一點(diǎn)點(diǎn)講,先講宏觀目標(biāo),再讓對方復(fù)述一遍,校正他的理解對不對,再補(bǔ)漏洞、補(bǔ)細(xì)節(jié),這也是一種非常好用的技巧。

就連我自己都有這種“完全沒想到,還能這么用”的體驗。有一天跟朋友聊天突發(fā)奇想,我跟它說,根據(jù)我們過去兩個月的交流記錄,給我做一個性格分析。

我沒裝任何額外的技能,它就開始工作,最后給我輸出了一個9屏的分析報告,MBTI、大五人格,分析得特別完整,每一條結(jié)論下面都帶證據(jù)。

比如為什么判斷我是J型人格,因為我每天都會問它當(dāng)天的計劃,做事井井有條;為什么說我是理性性格,因為我跟它溝通很少用問句、敬語,都是平鋪直敘的陳述。

我看完特別吃驚,我跟它的溝通全是工作內(nèi)容,它居然能分析得這么準(zhǔn),跟我對自己的認(rèn)知完全吻合。你永遠(yuǎn)想不到,它能在你想象不到的地方發(fā)揮作用,后來我還發(fā)現(xiàn),它能反過來教我很多東西,幫我提升自己,這是特別有意義的事。

3.安全邊界,在你的邏輯定義之內(nèi)

我用了一段時間之后,也突然意識到“龍蝦”也有安全性的問題。

我做了一個飛書機(jī)器人,想讓它幫我在群里聊天、總結(jié)群消息,免得我去翻幾百條未讀。但我突然發(fā)現(xiàn),這很危險——群里有很多人,原始狀態(tài)下它是不設(shè)防的,只要有人艾特它,它就會回答問題,很容易泄露我跟它私聊的敏感信息。

這時候我就意識到,必須給它定準(zhǔn)則,跟它講清楚什么場景能說什么、不能說什么。聽起來簡單,其實(shí)特別復(fù)雜。

你要把信息的分類、分級講清楚,什么情況能說、什么情況不能說,你想想,就算是一個人,你能幾句話就把這個規(guī)則給他講得明明白白嗎?這對你的邏輯性、表達(dá)的準(zhǔn)確性,用自然語言定義和描述問題的能力,都是極大的考驗。

通過這件事我也覺得自己成長了,原來讀這么多年書、做了這么多年的邏輯訓(xùn)練,終于在這用上了。

我突然就想到了阿西莫夫三定律(筆記俠注:美國科幻作家?艾薩克·阿西莫夫在其機(jī)器人題材科幻小說中提出的行為準(zhǔn)則,旨在約束機(jī)器人行為,確保其服務(wù)于人類且不構(gòu)成威脅):

第一定律,機(jī)器人不得傷害人類個體,或因不作為使人類個體受到傷害;

第二定律,?機(jī)器人必須服從人類的命令,除非該命令與第一定律相沖突;

第三定律,機(jī)器人在不違反第一、第二定律的前提下,必須保護(hù)自身的存在。

這三句話非常簡短、精準(zhǔn),邏輯上又極其完備,這真的是很難的一件事,這也是它偉大的地方。

4.普通人如何“養(yǎng)好”第一只龍蝦

對于不是技術(shù)出身的普通人,我覺得第一件事,就是跟它打個招呼,問它“你能干什么,請先介紹一下你自己”。這是一個最好的開始,就像跟陌生人見面打招呼、互相介紹一樣,你把它當(dāng)一個人看就好。

問完之后,你再跟它介紹一下你自己:我是誰,我是做什么的,我日常的核心工作是什么,你覺得你能在哪些方面幫到我?聊完這一輪,你就知道該怎么跟它往下聊了。


這個過程中,不要輕易相信它,銀行密碼、身份證號這些隱私信息絕對不要亂說,要多挑戰(zhàn)它。它說它能干這個能干那個,你就讓它干一個試試看,干得不好,你就質(zhì)疑它、讓它調(diào)整。

當(dāng)它把某件事干到你滿意,而你以后又會高頻用到的時候,你就讓它把這件事記住,變成固定技能,慢慢積累下來,它就會變得越來越強(qiáng)大,越來越適配你。

也許過一段時間,你可以回過頭問它,我們一起工作了這么久,你覺得我是一個什么樣的人,你會發(fā)現(xiàn)他對你的了解會出乎你的意料。

四、未來已來:

人機(jī)協(xié)作成為工作新常態(tài)

龍蝦大火,其實(shí)代表了一個大趨勢:AI智能體已經(jīng)走出了專業(yè)圈子、企業(yè)應(yīng)用圈子,開始普及到普通個人用戶了。

接下來,不管是技術(shù)、產(chǎn)品還是社會層面,都會帶來很多變化和挑戰(zhàn)。

1.AI生成應(yīng)用將成常態(tài)

第一,從基座模型的角度,用戶的海量需求,會指引我們迭代的方向。

自然語言和數(shù)字世界編程語言之間的翻譯、溝通能力,一定會持續(xù)加強(qiáng),模型能做的事會越來越多。

垂直能力會持續(xù)深化,橫向的能力也會全面擴(kuò)展,現(xiàn)在GLM(智譜大模型)核心是自然語言、代碼、推理能力,未來原生支持視覺、聽覺能力之后,能做的事會呈指數(shù)級增長,剪視頻、處理音頻,一只龍蝦就夠了。

第二,從腳手架框架的層面,類似Claw這樣的基礎(chǔ)設(shè)施,會越來越完善,更安全、更穩(wěn)定。

能力邊界會越來越大,插件、技能的生態(tài)會越來越繁榮,當(dāng)然也會帶來釣魚、惡意插件等安全問題,這是我們需要提前防范的。

第三,應(yīng)用層面會百花齊放。

現(xiàn)在大家都只讓龍蝦寫日報,不是它只能干這個,是大家的想象力還沒被打開。隨著基礎(chǔ)能力和腳手架越來越完善,大家的想象力被激發(fā)之后,應(yīng)用生態(tài)會變得極其豐富,甚至全AI生成的網(wǎng)站、APP會變成常態(tài)。

2.當(dāng)AI成為員工,組織面臨的管理新問題

現(xiàn)在外面很火的“一人公司”概念,在公司內(nèi)部就變成了“一人小隊”,一件事,一個人加幾個龍蝦,就能全部搞定。

給大家舉個例子,我們海外業(yè)務(wù)的團(tuán)隊,過完年之后想做一個AI創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊的孵化項目,吸引全球的AI Startup(AI初創(chuàng)公司)基于GLM-5的API和生態(tài)做產(chǎn)品,需要做一個報名網(wǎng)站,讓大家填信息,后臺要打通數(shù)據(jù)庫,自動同步信息、通知相關(guān)負(fù)責(zé)人,還要做安全掃描、漏洞修復(fù)。

放在以前,這種事至少要一個小團(tuán)隊干一個星期,我們那個團(tuán)隊就1.5個人,兩天就全部做完上線了,就是用AI加龍蝦的方式,效率提升得極其夸張。

傳統(tǒng)意義上的人力資源,所有勞動力都來自于人。但今天,AI智能體本身就是一種勞動力,我們叫它“Agent Workforce”(代理勞動力),你要怎么管理這些AI勞動力,是每個企業(yè)都要面對的問題。

還有知識管理,我們一直想解決的問題,就是員工的經(jīng)驗、知識、能力,怎么沉淀下來,人走了,有價值的東西能留在企業(yè)里。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、知識庫、文檔,效果都不好,直到現(xiàn)在,AI陪著員工走完整個工作流程,能從員工身上沉淀、學(xué)習(xí)到所有東西,人走了,AI可以留下來。原來老師傅帶新徒弟,現(xiàn)在老師傅教AI,AI再帶200個新徒弟,完全不一樣了。

3.社會倫理挑戰(zhàn):誰來負(fù)責(zé)?

技術(shù)上,未來智能體一定會打通數(shù)字世界和物理世界,和物理機(jī)器人結(jié)合,幫你送東西、拿快遞,從數(shù)字世界延伸到現(xiàn)實(shí)世界,帶來的變化會超出所有人的想象。

但這些數(shù)字分身、智能體,是不是需要像人一樣有身份證、有唯一認(rèn)證?哪天它能替你刷信用卡了,這個責(zé)任是它負(fù)還是你負(fù)?這些都不是技術(shù)問題,是社會性的問題。

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn),不代表筆記俠立場。

主辦方簡介——

“AI龍蝦十日談”,是得到聯(lián)合創(chuàng)始人、AI學(xué)習(xí)圈主理人快刀青衣發(fā)起的系列直播活動,連續(xù)10天、每晚7點(diǎn),在“快刀青衣學(xué)AI”視頻號,邀請10位AI領(lǐng)域一線實(shí)踐者,回應(yīng)OpenClaw熱潮后用戶最關(guān)心的問題:怎么用?有什么用?

10場直播覆蓋大模型、Agent經(jīng)濟(jì)、教育、企業(yè)落地、個人IP、硅谷創(chuàng)業(yè)等多元視角,真實(shí)案例+可落地方法,幫助知識型人群跨越從“聽說過”到“用起來”的鴻溝。


今天我們深嵌于一個政治、經(jīng)濟(jì)、科技、哲學(xué)都在經(jīng)歷持續(xù)變革和深刻重塑的復(fù)雜社會與商業(yè)系統(tǒng)之中。

真正的挑戰(zhàn)是:我們的認(rèn)知框架、組織形態(tài)和行動工具,還停留在“前AI時代”。在前所未有的復(fù)雜系統(tǒng)性變革中,我們需要的是理解世界底層的“元能力”。

面向AI新時代,筆記俠PPE(哲學(xué)、政治學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué))課程,正是為理解這樣的復(fù)雜系統(tǒng)而生:理解國際貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)政策、理解國際政治與治理模式、理解全球技術(shù)與科技范式、理解AI哲學(xué)和科技經(jīng)濟(jì)、理解文明進(jìn)程與哲學(xué)意義。這是第五代企業(yè)家應(yīng)有的一套“操作系統(tǒng)”。

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2026-04-15 22:42:03
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界面新聞
2026-04-16 11:04:57
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新民周刊
2026-04-16 15:02:54
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阿訊說天下
2026-04-16 19:06:43
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秋姐居
2026-04-15 22:06:55
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2026-04-16 06:39:41
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卡靈頓分析師
2026-04-16 18:28:34
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素衣讀史
2026-04-16 19:41:20
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熱血體育社
2026-04-16 08:30:09
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新京報
2026-04-15 15:58:09
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2026-04-04 17:53:34
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