今晚发现

瑞士轮第二轮 8 场已全部打完：LPL 在首轮 0-4 之后扳回 3 胜，TES（LPL）赢下 AL（LPL）内战、IG（LPL）胜 TSW（LCP）、BLG（LPL）胜 TL（LCS），AL 跌至 0-2 生死边缘；LCK 内战中 GEN（LCK）胜 HLE（LCK）、DK（LCK）靠一波远古龙团灭翻盘 T1（LCK）。第三轮抽签已出：2-0 组打 Bo3 争八强名额，1-1 组打 Bo1，0-2 组打 Bo3 保命。📝 自媒体：第三轮上半区北京时间 10 月 26 日 01:00 起（HLE 对 IG 打头阵，距今约 5 小时），T1 对 CFO 在北京时间 10 月 27 日 01:00，可提前准备第三轮前瞻或 DK 翻盘复盘视频。

• 第二轮 LPL 3 胜 1 负：TES、IG、BLG 取胜，只有 AL 再输一场跌至 0-2
• DK 对 T1 一战：T1 全场占优还拿到大龙与四条小龙，DK 靠远古龙一波团灭直接终结比赛
• 2-0 组：GEN、DK、LYON、MKOI 四队，第三轮赢下 Bo3 即晋级八强
• 第三轮上半区北京时间 10 月 26 日 01:00 起：HLE（LCK）对 IG（LPL）、G2 对 TES、MKOI 对 DK、GEN 对 LYON

• 第二轮 8 场比分：TES 1-0 AL、CFO 0-1 MKOI、G2 1-0 LOS、LYON 1-0 KC、IG 1-0 TSW、HLE 0-1 GEN、DK 1-0 T1、TL 0-1 BLG
• DK 对 T1 打满 41 分钟，T1 一度领先约 2000 金币并拿到云龙魂
• 第三轮下半区北京时间 10 月 27 日 01:00 起：CFO 对 T1、BLG 对 KC、LOS 对 TSW、TL 对 AL

这篇 10 月横评把 10 款主流视频模型放在同一张表里比：单条最长、最高分辨率、原生音频、官方免费额度四项一次看清。结论很直接：要长片段选 Seedance 2.5，要默认 2K 选 MiniMax H3，要 4K 成片选 Kling V3 或 Veo 3.1，要免费试手选 PixVerse V6。文中同时确认 Sora 已不在选单里：OpenAI 已于 2026 年 9 月 24 日关闭 Sora API，旧的 Sora 路线可以直接删掉。

• Seedance 2.5 单条最长 30 秒，是 Kling V3、H3、Wan 2.7 等 15 秒上限的两倍
• MiniMax H3 是表中唯一默认 2K 输出的模型，Kling V3 提供 4K 模式，Veo 3.1 在 Google 官方 API 上 8 秒可达 4K
• 10 款里 9 款同 pass 出声，只有 MiniMax Hailuo 2.3 例外
• 免费额度最明确的是 PixVerse：基础档 60 启动积分加每天 30 积分，Seedance 2.5 在 Dreamina 有每日免费积分

• Seedance 2.5：最长 30 秒；Kling V3、H3、Wan 2.7、PixVerse V6、SkyReels V4、Grok Imagine Video 均为 15 秒上限
• Sora API 关闭时间：2026 年 9 月 24 日，不再列入可选模型
• Veo 3.1 4K 需 8 秒档；H3 默认 2K，不用后期再升格

三家工具用的其实是同一套 Agent Skills 格式：一个文件夹加一份 SKILL.md，顶部 YAML frontmatter、下面 Markdown 指令。差别只在“去哪找”和“怎么叫”：Claude Code 读 .claude/skills、用 /名字调用，Codex 读 .agents/skills、用 $ 提及，Cursor 也有自己的读取路径。作者的做法是把 Skill 只放在 ~/.agents/skills 一处，再软链进 ~/.claude/skills，20 分钟就让同一份 Skill 在三家工具里都生效。2026 年 10 月 22 日 Anthropic 已把 Agent Skills 交给 Agentic AI Foundation，格式有了中立归属，但各家读取路径仍由各家自己定。

• 同一格式：文件夹 + SKILL.md + YAML frontmatter，三个工具通用
• 调用方式不同：Claude Code 是 /名字，Codex 是 $ 提及，也都会按 description 自动匹配调用
• 落地方案：主份放 ~/.agents/skills，软链到 ~/.claude/skills，只维护一份
• AAIF 接手只解决了格式归属，没统一各家的读取路径，迁移仍要自己做软链

• Claude Code 读取路径：.claude/skills/<名字>/SKILL.md；Codex：.agents/skills
• 规范 frontmatter 只写 6 个字段，写多了各家不一定认
• Anthropic 移交 Agent Skills 给 Agentic AI Foundation：2026 年 10 月 22 日

Spirit Room 的研究（10 月 16 日发布、19 日更新）给 Claude Code、Codex、OpenCode、Grok Build 接了一个 99 个合法端点的生产级 MCP 服务器，结果四家都在“找工具”这一步翻车：不是工具不对，是元数据被截断、命名不规范、输出体积超限，导致模型根本看不到完整工具表。这对你自己的 fleet / MCP 建设是直接提醒：工具越多，越要先保证名字和描述能被模型在第一屏看到，而不是只管把接口挂上去。

• 问题不在工具本身：99 个端点全部合法，失败发生在发现与选择环节
• Claude Code 先只给约 1258 token 的工具名提醒，再靠 ToolSearch 加载完整定义
• OpenCode 1.x 一次加载全部 99 个定义，单请求耗 63245 token；2.0.31 只先给 16 个，剩下的要现搜
• Codex 在代码模式下要模型自己过滤全部工具元数据，约 56619 token 被截断，选错率随之上升

• 测试版本：Claude Code 2.1.301、Codex 0.161、OpenCode 2.0.31、Grok Build 1.0.60
• OpenCode 1.x 全量加载：63245 token / 请求；Codex 过滤环节截断量：约 56619 token
• Claude Code 初始提醒：约 1258 token，只含工具名

顺着你下午连看的 8 条科普，把结论一次讲清：鸡皮不是一无是处，皮和结缔组织里有胶原蛋白，脂肪里既有单不饱和脂肪酸也有饱和脂肪酸，还能帮助吸收维生素 A、D、E、K；对健康人来说，没有必要把皮全部去掉。真正拉开差距的是做法和总量：水煮、清蒸、烤的带皮鸡腿，和裹粉油炸、加糖醋酱、配薯条汽水的那一份，完全是两回事；猪皮同理，水煮的比油炸的脂肪负担小，但胶原蛋白不等于完整蛋白，缺色氨酸，不能只靠它补蛋白。

• 鸡皮的价值在胶原蛋白与脂肪：单不饱和脂肪酸占相当比例，不是纯饱和脂肪
• 健康人不必全去皮：均衡一餐里的一块带皮鸡肉，不能等同于动脉硬化的成因
• 做法决定健康度：水煮/清蒸/烤优先，油炸裹粉加酱料会把整餐热量推高
• 猪皮约 35 克蛋白 / 100 克熟重，但属于胶原蛋白，色氨酸不足，不能当完整蛋白来源

• 一小份炸猪皮（约 14 克、6 片）约含 20 毫克胆固醇；水煮猪皮因不加油，总脂肪低于油炸版
• 鸡皮脂肪能量密度高，饱和脂肪约 5 克 / 100 克，过量仍会推高 LDL 胆固醇
• 猪皮零碳水，适合低碳水饮食者，但这不等于可以不限量吃

呼应你凌晨看的 Toonflow 无限画布：作者的痛点是 43 个文件夹的资料再也没翻开过，于是做了 Knovum——一块无限画布，让笔记以卡片形式摊开、互相“争论”而不是按文件夹埋起来。项目用 Node 22.13+、Rust 工具链等从源码跑，首次构建慢（要编译原生组件），之后就快；只支持 macOS 14+ 与 Windows 10 2004+，Linux 暂不在发布范围。许可证是源码可用的个人非商业许可，不是 OSI 开源，个人用、改、分享都行，机构或商业用要另外授权。

• 定位：无限画布不是画图工具，是把散落笔记摊开再组织的工作台
• 运行方式：目前从源码跑，Node 22.13+、Rust 工具链、uv、CMake、Protobuf、LLVM 都要齐
• 平台：macOS 14+、Windows 10 2004+，Linux 不在发布范围
• 许可要看清：个人非商业可用，机构/商业用途需单独授权，别按 OSI 开源来理解

• 克隆地址：github.com/madebyzan/knovum；启动：pnpm desktop:dev
• 首次构建慢：原生组件编译耗时，之后运行快
• 作者自述：43 个文件夹的资料从没再打开过，这是做这个工具的起点