💥 Gate 廣場活動:#发帖赢代币TRUST 💥
在 Gate 廣場發布與 TRUST 或 CandyDrop 活動相關的原創內容,即有機會瓜分 13,333 枚 TRUST 獎勵!
📅 活動時間:2025年11月6日 – 11月16日 24:00(UTC+8)
📌 相關詳情:
CandyDrop 👉 https://www.gate.com/zh/announcements/article/47990
📌 參與方式:
1️⃣ 在 Gate 廣場發布原創內容,主題需與 TRUST 或 CandyDrop 活動相關;
2️⃣ 內容不少於 80 字;
3️⃣ 貼文添加話題: #发帖赢代币TRUST
4️⃣ 附上任意 CandyDrop 活動參與截圖。
🏆 獎勵設定(總獎池:13,333 TRUST)
🥇 一等獎(1名):3,833 TRUST / 人
🥈 二等獎(3名):1,500 TRUST / 人
🥉 三等獎(10名):500 TRUST / 人
📄 注意事項:
內容必須原創,禁止抄襲或灌水;
得獎者需完成 Gate 廣場身份認證;
活動最終解釋權歸 Gate 所有。
有個命令行工具叫Vexor,挺有意思的。
它能幹啥?幫你從一堆文件裏找東西,但不是死板地匹配文件名,而是真的"懂"你在找什麼。
傳統grep那套關鍵字匹配的邏輯,在這兒行不通。Vexor背後跑的是向量引擎——接入了某科技巨頭的gemini-embedding-001模型,把文件名和你輸的查詢詞都扔進向量空間,算語義相似度,然後給你撈出來那些"意思對味"的結果。
說白了就是:
不靠死記硬背關鍵字,靠理解意圖。你問"財務報表",它可能把"Q3收支明細"也翻出來,因爲它知道這倆在說同一件事。
這玩意兒對開發者來說,找文件的效率能提升不少。