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中国新闻奖、长江韬奋奖评选结果揭晓
11月8日，由中华全国新闻工作者协会主办的第36届中国新闻奖、第19届长江韬奋奖评选结果揭晓。378件作品获中国新闻奖，其中，特别奖3件、一等奖71件、二等奖117件、三等奖187件；长江韬奋奖长江系列获奖者10人、韬奋系列获奖者10人。
①从个股表现来看，近期资金关注度不仅集中于传统影视制作公司，也逐渐向AI视频、IP版权、内容营销等相关方向扩散； ②综合多家券商观点，AI中长剧、AI互动影游被视为下一阶段产业跃迁的方向。
最先有说服力的，永远是真实业务里跑出来的结果。
牛客
秋招有结果才能不烧心！
软件名称 ccc-mcp 一句简介 一个本地 MCP Server，让 ChatGPT 像团队一样分工处理项目任务，并用实际测试结果和 Git Diff 验证 AI 的工作。 应用平台 Windows、macOS、Linux 需要 Python 3.11+、Git。提供本地 Web 管理界面。 推荐类型 〖开发者自荐〗（免费开源，MIT License） 是否收费 软件本身完全免费、开源。 ChatGPT-only 模式可以使用现有的 ChatGPT 方案，不需要额外支付按 Token 计费的模型 API 费用，但仍受 ChatGPT 方案额度限制。 连接时需要配置 Tunnel 的 runtime API key。 应用简介 大家好，我是 ccc-mcp 的作者。 做这个项目的原因其实很简单：我希望 ChatGPT 不只是告诉我代码该怎么改，而是真的能在我授权的本地项目里完成修改，而且改完之后能让我确认它到底做了什么。 以前用 AI 写代码，有件事一直让我不太放心：它可能告诉你测试通过了，但实际上根本没执行。 所以我做了 ccc-mcp。 它把一个任务拆给不同的 AI 角色，例如分析师负责规划、开发者负责实现、审查者负责检查。每个角色接着前一个角色的成果继续工作。 测试由本机执行，并保存测试输出、Git Diff 和审查记录，而不是只相信 AI 自己的报告。 后来我还把工作流界面改成了聊天室。现在可以直接看到哪个角色正在处理任务、做了什么、交给了谁。发现结果不对时，可以停止任务，或者指定某个角色重新处理。 目前内置 19 种角色和 7 套工作流，也能自行组合。不只是写代码，日常规划、研究和文案任务也能使用。 主要使用 ChatGPT，也可以选择搭配 Codex、Claude Code。任务上下文会保存下来，换一个 ChatGPT 对话也能继续。 安装方式 安装 Python 3.11+ 和 Git 后，执行： pip install -U ccc-mcp ccc-mcp ui 然后按照 README 的说明连接 ChatGPT。 使用限制 界面目前提供繁体中文和英文，暂时没有简体中文界面。 多角色工作流会增加执行步骤，目前还没有完整的 Token 消耗对比。 角色能力雷达图是我根据角色用途设定的估计值，不是 Benchmark 成绩。 Claude Code 角色目前没有系统级沙箱，建议使用低权限环境运行。 README 有三个选定 SWE-bench Verified 案例的官方测试结果，但不代表整体 Benchmark 水平。 项目目前还在持续开发，欢迎大家试用，有问题或者觉得工作流设计哪里不合理，都可以在帖子里直接告诉我。 官方网站 GitHub：GitHub - bruce601080102/ccc-mcp: Stop trusting "tests passed." Orchestrate ChatGPT, Codex & Claude Code over MCP, with evidence for every handoff: host-run tests, versioned shared context, quota fallback and recoverable tasks. · GitHub 63 秒演示视频：https://github.com/user-attachments/assets/eb7512b3-7f67-4a2e-aa7a-9e4b06a9a7d2 开源协议：MIT License 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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