type: custom

customType: model-snapshot

provider: deepseek

modelApi: openai-completions

modelId: deepseek-chat


type: message

role: user

type: text

text:
[Fri 2026-05-22 08:09 GMT+8] [Subagent Context] You are running as a subagent (depth 1/1). Results auto-announce to your requester; do not busy-poll for status.

Begin. Your assigned task is in the system prompt under **Your Role**; execute it to completion.


role: assistant

text: I'll start by reading both files and checking the scripts, then execute both publishing tasks.

read

type: toolCall

api: openai-completions

model: deepseek-chat

stopReason: toolUse


role: toolResult

toolName: read

text:
# 深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱

凌晨两点，邮件来了。

没有面谈，没有交接，打开公司邮箱，权限已被注销。第二天早上同事发现工位空了，Slack群里多了一个已不存在的灰色头像。

这就是2026年Meta员工经历的真实画面。

今年第三轮。累计约22,000人被裁，占全球员工总数的20%。

而就在同一天，一则内部录音被曝光——扎克伯格在全员会上承认，公司正利用员工自己的数据训练下一代AI。此前，超过一千名员工曾联名抗议内部一个秘密监控程序，该程序可以追踪员工的键鼠轨迹。

一面是冰冷的裁员邮件，一面是赤裸裸的"人肉饲料"真相。硅谷科技公司"体面工作"的伪装，正在被一层层撕掉。

## 这笔账，扎克伯格算得很清楚

先看数字。

Evercore的测算显示，Meta这一轮裁员每年可以节省大约30亿美元的成本。

30亿？听起来挺多。但你换个角度看看扎克伯格为AI人才烧的钱——

他为了挖角顶尖AI研究员，单笔承诺最高达到了143亿美元。

不是年薪，不是期权包，是**单笔承诺最高143亿美元**。这个数字放出来的时候，整个硅谷AI人才市场都疯了。

被裁员工自嘲："我们被裁，就是为了给那些AI大佬凑份子。"

话糙理不糙。Meta的算盘很简单：**裁掉两万个干活的，换一个能造火箭的。**

这听起来残酷，但某种意义上，Meta只是在做一道数学题：

一个年薪20万的产品经理，一年产出抵不过AI工具替代的三分之二。而一个顶尖AI研究员开发出的新架构，可能让整个公司的推理成本降低40%。

当效率可以量化到这种程度，企业就不会再讲人情。

## 这不是Meta一家的事

Meta做这件事，不是孤例。

把视野拉大一点——过去两年，硅谷发生了一件事，我称之为"瘦身换AI"运动。

Google裁了约12,000人，微软裁了10,000人，亚马逊裁了27,000人，Salesforce裁了8,000人……每家裁完以后，口号出奇一致："我们要把资源集中在AI上。"

裁员节省的成本去哪儿了？全砸向了AI基础设施和人才。

整个硅谷形成一个冷酷的共识：**普通工程师是消耗品，AI专家是稀缺资产。**

不夸张地说，你打开今天的LinkedIn，那些被裁的前Meta员工，大部分还在求职。而顶尖AI研究员，光靠猎头的私信就能凑齐一台新MacBook的屏幕截图。

人才市场已经出现了"马太效应"——越是底层越卷，越顶尖越被抢。

## 为什么是底层员工买单？

这里面有一个更深层的逻辑。

AI正在重塑一个古老的管理概念：**可替代性。**

以前一个程序员写代码，公司招他是因为"这活儿只有他能干"。但现在不是了。Cursor和Copilot能把一个初级开发者的效率提升3倍，甚至更多。当一个更便宜的初级开发者+AI工具的产出，和一个资深开发者差不多时，那个资深开发者的溢价空间就被彻底压缩了。

不只是程序员。翻译、设计、客服、内容审核——凡是可以用AI提高效率的岗位，都在被重新定价。

而Meta那个追踪键鼠轨迹的秘密监控程序，就是最赤裸的证明——公司想知道，你上班的时候到底是在创造价值，还是在用鼠标假装忙碌。

员工们抗议说"侵犯隐私"。

扎克伯格想的却是："我知道你每天真正工作了几小时。如果你值不了那份工钱，我就换一个人。"

## 36万美元的"黄金降落伞"

这里有一个很有意思的数字。

Meta被裁员工的平均赔偿金，大约36万美元。

36万美元是什么概念？是美国中产家庭年收入中位数的5倍左右。

听起来挺大方对吧？但问题在于——赔偿越慷慨，裁员越没有心理负担。

我称之为"黄金降落伞悖论"：当公司把赔偿做到足够体面的时候，老板就像付了分手费一样，反而更心安理得地动手了。

"我给了你一年半的工资，你还有什么好抱怨的？"

而36万美元其实也暴露了Meta的另一个算盘——**裁掉高薪老员工，换更便宜的年轻人和AI。**

那些被裁的，大多数是工龄长、薪酬高的老员工。留下的，是薪酬更低但更"听话"的新人。一进一出，不仅省了30亿，还让整个团队结构变得更加弹性。

这是一个典型的"精明管理"思路：用钱换感情，用短期赔偿换长期效率。

## AI时代，你值什么价？

说回那个被曝光的录音。

扎克伯格在内部会上说，Meta正在利用员工交互数据训练AI。你没听错，就是你家老板在用你的聊天记录、你的文档、你的会议录音喂给AI模型。

一方面是裁人，一方面是当"饲料"。听起来很荒诞，但它揭示了AI时代最残酷的商业逻辑：

**企业不再把你当资产。他们把你当原材料。**

资产需要维护，需要投资，需要长期经营。但原材料——用完就换。

这句话对任何行业的打工人都适用，不只是科技行业。

想想看：如果今天有一个AI工具，能干你现在80%的活，而且成本只要你的十分之一，你老板会怎么选择？

不要觉得这种事还远。Meta第三轮裁员落地的那一刻，硅谷的HR们已经算清楚了。

## 收尾

扎克伯格砸143亿美元挖一个AI研究员，不是因为那个人比8,000个基层员工加起来更"值钱"。

而是他赌的是：AI的力量不是加法，是指数级的。

一个人这样选择，是无奈。一百万个企业主都这样选择，就是新时代的底层逻辑。

最后只剩一个问题需要你回答：**在这个新逻辑下，你把自己放在了哪一边？**

![广告海报](/root/imgs/ads/OPC一人公司/1.jpg)


text:
<!DOCTYPE html>

<meta charset="utf-8">

深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱

凌晨两点，邮件来了。

没有面谈，没有交接，打开公司邮箱，权限已被注销。第二天早上同事发现工位空了，Slack群里多了一个已不存在的灰色头像。

这就是2026年Meta员工经历的真实画面。

今年第三轮。累计约22,000人被裁，占全球员工总数的20%。

而就在同一天，一则内部录音被曝光——扎克伯格在全员会上承认，公司正利用员工自己的数据训练下一代AI。此前，超过一千名员工曾联名抗议内部一个秘密监控程序，该程序可以追踪员工的键鼠轨迹。

一面是冰冷的裁员邮件，一面是赤裸裸的"人肉饲料"真相。硅谷科技公司"体面工作"的伪装，正在被一层层撕掉。

这笔账，扎克伯格算得很清楚

先看数字。

Evercore的测算显示，Meta这一轮裁员每年可以节省大约30亿美元的成本。

30亿？听起来挺多。但你换个角度看看扎克伯格为AI人才烧的钱——

他为了挖角顶尖AI研究员，单笔承诺最高达到了143亿美元。

不是年薪，不是期权包，是单笔承诺最高143亿美元。这个数字放出来的时候，整个硅谷AI人才市场都疯了。

被裁员工自嘲："我们被裁，就是为了给那些AI大佬凑份子。"

话糙理不糙。Meta的算盘很简单：裁掉两万个干活的，换一个能造火箭的。

这听起来残酷，但某种意义上，Meta只是在做一道数学题：

一个年薪20万的产品经理，一年产出抵不过AI工具替代的三分之二。而一个顶尖AI研究员开发出的新架构，可能让整个公司的推理成本降低40%。

当效率可以量化到这种程度，企业就不会再讲人情。

这不是Meta一家的事

Meta做这件事，不是孤例。

把视野拉大一点——过去两年，硅谷发生了一件事，我称之为"瘦身换AI"运动。

Google裁了约12,000人，微软裁了10,000人，亚马逊裁了27,000人，Salesforce裁了8,000人……每家裁完以后，口号出奇一致："我们要把资源集中在AI上。"

裁员节省的成本去哪儿了？全砸向了AI基础设施和人才。

整个硅谷形成一个冷酷的共识：普通工程师是消耗品，AI专家是稀缺资产。

不夸张地说，你打开今天的LinkedIn，那些被裁的前Meta员工，大部分还在求职。而顶尖AI研究员，光靠猎头的私信就能凑齐一台新MacBook的屏幕截图。

人才市场已经出现了"马太效应"——越是底层越卷，越顶尖越被抢。

为什么是底层员工买单？

这里面有一个更深层的逻辑。

AI正在重塑一个古老的管理概念：可替代性。

以前一个程序员写代码，公司招他是因为"这活儿只有他能干"。但现在不是了。Cursor和Copilot能把一个初级开发者的效率提升3倍，甚至更多。当一个更便宜的初级开发者+AI工具的产出，和一个资深开发者差不多时，那个资深开发者的溢价空间就被彻底压缩了。

不只是程序员。翻译、设计、客服、内容审核——凡是可以用AI提高效率的岗位，都在被重新定价。

而Meta那个追踪键鼠轨迹的秘密监控程序，就是最赤裸的证明——公司想知道，你上班的时候到底是在创造价值，还是在用鼠标假装忙碌。

员工们抗议说"侵犯隐私"。

扎克伯格想的却是："我知道你每天真正工作了几小时。如果你值不了那份工钱，我就换一个人。"

36万美元的"黄金降落伞"

这里有一个很有意思的数字。

Meta被裁员工的平均赔偿金，大约36万美元。

36万美元是什么概念？是美国中产家庭年收入中位数的5倍左右。

听起来挺大方对吧？但问题在于——赔偿越慷慨，裁员越没有心理负担。

我称之为"黄金降落伞悖论"：当公司把赔偿做到足够体面的时候，老板就像付了分手费一样，反而更心安理得地动手了。

"我给了你一年半的工资，你还有什么好抱怨的？"

而36万美元其实也暴露了Meta的另一个算盘——裁掉高薪老员工，换更便宜的年轻人和AI。

那些被裁的，大多数是工龄长、薪酬高的老员工。留下的，是薪酬更低但更"听话"的新人。一进一出，不仅省了30亿，还让整个团队结构变得更加弹性。

这是一个典型的"精明管理"思路：用钱换感情，用短期赔偿换长期效率。

AI时代，你值什么价？

说回那个被曝光的录音。

扎克伯格在内部会上说，Meta正在利用员工交互数据训练AI。你没听错，就是你家老板在用你的聊天记录、你的文档、你的会议录音喂给AI模型。

一方面是裁人，一方面是当"饲料"。听起来很荒诞，但它揭示了AI时代最残酷的商业逻辑：

企业不再把你当资产。他们把你当原材料。

资产需要维护，需要投资，需要长期经营。但原材料——用完就换。

这句话对任何行业的打工人都适用，不只是科技行业。

想想看：如果今天有一个AI工具，能干你现在80%的活，而且成本只要你的十分之一，你老板会怎么选择？

不要觉得这种事还远。Meta第三轮裁员落地的那一刻，硅谷的HR们已经算清楚了。

收尾

扎克伯格砸143亿美元挖一个AI研究员，不是因为那个人比8,000个基层员工加起来更"值钱"。

而是他赌的是：AI的力量不是加法，是指数级的。

一个人这样选择，是无奈。一百万个企业主都这样选择，就是新时代的底层逻辑。

最后只剩一个问题需要你回答：在这个新逻辑下，你把自己放在了哪一边？


text:
const xmlrpc = require('xmlrpc');
const fs = require('fs');

const client = xmlrpc.createClient({
  host: 'weixinsiwei.com',
  path: '/zb_system/xml-rpc/index.php',
  port: 443,
  https: true
});

const html = fs.readFileSync('/tmp/meta-layoff-article.html', 'utf8');
const title = '深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱';

const post = {
  title: title,
  description: html,
  mt_allow_comments: 1,
  mt_keywords: 'Meta,裁员,AI,扎克伯格,硅谷,科技行业',
  categories: ['创业思维']
};

const username = 'admin';
const password = '135269zxj';
const blogId = '68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba';

client.methodCall('metaWeblog.newPost', [blogId, username, password, post, true], (err, data) => {
  if (err) {
    console.error('发布失败:', err);
    process.exit(1);
  }
  console.log('Z-Blog发布成功, 返回:', data);

  // 验证
  setTimeout(() => {
    client.methodCall('metaWeblog.getRecentPosts', [blogId, username, password, 3], (err2, posts) => {
      if (err2) {
        console.error('验证失败:', err2);
        process.exit(1);
      }
      console.log('最近3篇文章:');
      posts.forEach(p => {
        console.log(`- ${p.title} (${p.dateCreated})`);
      });
    });
  }, 2000);
});


text:
Good. Both files look right. I notice the JS script reads from `/tmp/meta-layoff-article.html`. I need to copy the HTML file there first. Let me execute both tasks.

**Task 1:** Publish to WeChat
**Task 2:** Publish to Z-Blog

Let me start both.

exec

command:
WECHAT_APP_ID=wx88b0cf376e0386c4 WECHAT_APP_SECRET=b2d47ee298204c28cf82549d2798192f \
bun /root/.openclaw/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts \
/root/.openclaw/agents/101/workspace/post-to-wechat/2026-05-22/Meta裁员AI转型-2026-05-22.md \
--theme default --color blue --author "ai张三疯"


toolName: exec

text: (no output)

status: completed


text:
error: Module not found "/root/.openclaw/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts"

(Command exited with code 1)


text: The WeChat script path doesn't exist. Let me find the actual wechat-api script location.

command: find /root/.openclaw -name "wechat-api*" -type f 2>/dev/null

command: ls -la /root/.openclaw/skills/baoyu-post-to-wechat/ 2>/dev/null || echo "DIR NOT FOUND"


text:
/root/.openclaw/workspace/fabu/wechat-api.ts
/root/.openclaw/agents/101/workspace/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts
/root/.openclaw/agents/101/workspace/wechat-agent-template/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts


text: DIR NOT FOUND

aggregated: DIR NOT FOUND


text: Found it. The correct path is under the agents/101 workspace. Let me run it with the correct path.

command:
WECHAT_APP_ID=wx88b0cf376e0386c4 WECHAT_APP_SECRET=b2d47ee298204c28cf82549d2798192f \
bun /root/.openclaw/agents/101/workspace/skills/baoyu-post-to-wechat/scripts/wechat-api.ts \
/root/.openclaw/agents/101/workspace/post-to-wechat/2026-05-22/Meta裁员AI转型-2026-05-22.md \
--theme default --color blue --author "ai张三疯"


text:
[wechat-api] Theme: default, color: blue, citeStatus: true
[wechat-api] Rendering markdown with placeholders via md-to-wechat: default, color: blue, citeStatus: true
[wechat-api] HTML generated: /tmp/wechat-article-images-Sse3Qd/temp-article.html
[wechat-api] Placeholder images: 1
[wechat-api] Title: 深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱
[wechat-api] Author: ai张三疯
[wechat-api] Digest: 没有面谈，没有交接，打开公司邮箱，权限已被注销。第二天早上同事发现工位空了，Slack群里多了一个已...
[wechat-api] Type: news
[wechat-api] Account: 创业张三疯 (chuangyezhangsanfeng)
[wechat-api] Fetching access token...
[wechat-api] Uploading images...
[wechat-api] Uploading placeholder image: /root/imgs/ads/OPC一人公司/1.jpg
[wechat-api] Publishing to draft...
{
  "success": true,
  "media_id": "imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfiTPMZssRQHPRxf0hBi4TSkmbePzsNwN50m6cjbarHs_",
  "title": "深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱",
  "articleType": "news"
}
[wechat-api] Published successfully! media_id: imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfiTPMZssRQHPRxf0hBi4TSkmbePzsNwN50m6cjbarHs_


text: WeChat draft published successfully. Now let me run the Z-Blog publish.


text:
node:internal/modules/cjs/loader:1386
  throw err;
  ^

Error: Cannot find module 'xmlrpc'
Require stack:
- /root/.openclaw/agents/101/workspace/publish-meta-layoff.js
    at Function._resolveFilename (node:internal/modules/cjs/loader:1383:15)
    at defaultResolveImpl (node:internal/modules/cjs/loader:1025:19)
    at resolveForCJSWithHooks (node:internal/modules/cjs/loader:1030:22)
    at Function._load (node:internal/modules/cjs/loader:1192:37)
    at TracingChannel.traceSync (node:diagnostics_channel:328:14)
    at wrapModuleLoad (node:internal/modules/cjs/loader:237:24)
    at Module.require (node:internal/modules/cjs/loader:1463:12)
    at require (node:internal/modules/helpers:147:16)
    at Object.<anonymous> (/root/.openclaw/agents/101/workspace/publish-meta-layoff.js:1:16)
    at Module._compile (node:internal/modules/cjs/loader:1705:14) {
  code: 'MODULE_NOT_FOUND',
  requireStack: [ '/root/.openclaw/agents/101/workspace/publish-meta-layoff.js' ]
}

Node.js v22.22.1

(Command exited with code 1)


text: Need to install xmlrpc module. Let me install it and retry.

command: npm install xmlrpc 2>&1 | tail -5


text:
To address all issues, run:
  npm audit fix

Run `npm audit` for details.


text:
发布失败: Error: Invalid XML-RPC message
    at Deserializer.onDone (/root/.openclaw/agents/101/workspace/node_modules/xmlrpc/lib/deserializer.js:79:21)
    at SAXStream.emit (node:events:519:28)
    at SAXStream._parser.onend (/root/.openclaw/agents/101/workspace/node_modules/sax/lib/sax.js:190:10)
    at emit (/root/.openclaw/agents/101/workspace/node_modules/sax/lib/sax.js:624:35)
    at end (/root/.openclaw/agents/101/workspace/node_modules/sax/lib/sax.js:667:5)
    at SAXParser.end (/root/.openclaw/agents/101/workspace/node_modules/sax/lib/sax.js:154:24)
    at SAXStream.end (/root/.openclaw/agents/101/workspace/node_modules/sax/lib/sax.js:248:18)
    at IncomingMessage.onend (node:internal/streams/readable:948:10)
    at Object.onceWrapper (node:events:633:28)
    at IncomingMessage.emit (node:events:531:35)

(Command exited with code 1)


text: The XML-RPC call is failing with "Invalid XML-RPC message". Let me debug by checking if the Z-Blog server responds and what it returns.

command:
curl -sk -X POST "https://weixinsiwei.com/zb_system/xml-rpc/index.php" \
  -H "Content-Type: text/xml" \
  -d '<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>system.listMethods</methodName>
  <params></params>
</methodCall>' 2>&1 | head -50


text: Server responds but doesn't support `system.listMethods`. Let me try the actual `metaWeblog.newPost` call directly with curl to see what the server returns.

command:
cat > /tmp/test-zblog.js << 'SCRIPT'
const xmlrpc = require('xmlrpc');
const fs = require('fs');

// First, try to fetch the XML-RPC endpoint to see raw response
const https = require('https');

const postData = `<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>metaWeblog.getRecentPosts</methodName>
  <params>
    <param><value><string>68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba</string></value></param>
    <param><value><string>admin</string></value></param>
    <param><value><string>135269zxj</string></value></param>
    <param><value><int>3</int></value></param>
  </params>
</methodCall>`;

const options = {
  hostname: 'weixinsiwei.com',
  path: '/zb_system/xml-rpc/index.php',
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'text/xml',
    'Content-Length': Buffer.byteLength(postData)
  }
};

const req = https.request(options, (res) => {
  let data = '';
  res.on('data', (chunk) => data += chunk);
  res.on('end', () => {
    console.log('Status:', res.statusCode);
    console.log('Response:', data.substring(0, 500));
  });
});

req.on('error', (e) => {
  console.error('Error:', e.message);
});

req.write(postData);
req.end();
SCRIPT
node /tmp/test-zblog.js


text:
Status: 200
Response: <methodResponse><params><param><value><array><data><value><struct>
<member><name>title</name><value><string>官宣&quot;可用&quot;却还在等审批——特斯拉FSD入华的台前幕后，到底藏着什么？</string></value></member>
<member><name>description</name><value><string>
官宣"可用"却还在等审批——特斯拉FSD入华的台前幕后，到底藏着什么？

5月21日，特斯拉官方悄然更新了监督版FSD的最新布局。页面上一行字让不少人兴奋了一下：监督版FSD可以在中国使用。

但如果你打开手机问特斯拉客服，得到的回答却很微妙——"正根据国家相关法规要求积极推进审批工作，一旦审批就绪尽快推送。"

一边说可以用，一边说还在等审批。<


text: The XML-RPC endpoint works with curl. The issue might be in how the `xmlrpc` npm module constructs the request. Let me try a different approach - write a simpler publish script using the `https` module directly.

write

content:
const https = require('https');
const fs = require('fs');

const html = fs.readFileSync('/tmp/meta-layoff-article.html', 'utf8');
const title = '深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱';

// Build XML-RPC request for metaWeblog.newPost
function buildNewPostXml(blogId, username, password, post, publish) {
  return `<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>metaWeblog.newPost</methodName>
  <params>
    <param><value><string>${xmlEscape(blogId)}</string></value></param>
    <param><value><string>${xmlEscape(username)}</string></value></param>
    <param><value><string>${xmlEscape(password)}</string></value></param>
    <param><value><struct>
      <member><name>title</name><value><string>${xmlEscape(title)}</string></value></member>
      <member><name>description</name><value><string>${xmlEscape(post.description)}</string></value></member>
      <member><name>mt_allow_comments</name><value><int>${post.mt_allow_comments}</int></value></member>
      <member><name>mt_keywords</name><value><string>${xmlEscape(post.mt_keywords)}</string></value></member>
      <member><name>categories</name><value><array><data>${post.categories.map(c => `<value><string>${xmlEscape(c)}</string></value>`).join('')}</data></array></value></member>
    </struct></value></param>
    <param><value><boolean>${publish ? 1 : 0}</boolean></value></param>
  </params>
</methodCall>`;
}

function xmlEscape(s) {
  return String(s).replace(/&/g, '&').replace(/</g, '<').replace(/>/g, '>').replace(/"/g, '"').replace(/'/g, ''');
}

const post = {
  description: html,
  mt_allow_comments: 1,
  mt_keywords: 'Meta,裁员,AI,扎克伯格,硅谷,科技行业',
  categories: ['创业思维']
};

const postData = buildNewPostXml('68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba', 'admin', '135269zxj', post, true);

function xmlrpcCall(xmlBody) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    const options = {
      hostname: 'weixinsiwei.com',
      path: '/zb_system/xml-rpc/index.php',
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'text/xml',
        'Content-Length': Buffer.byteLength(xmlBody)
      }
    };

    const req = https.request(options, (res) => {
      let data = '';
      res.on('data', (chunk) => data += chunk);
      res.on('end', () => {
        resolve(data);
      });
    });

    req.on('error', (e) => reject(e));
    req.write(xmlBody);
    req.end();
  });
}

async function main() {
  console.log('Publishing to Z-Blog...');

  const response = await xmlrpcCall(postData);
  console.log('Response body:', response.substring(0, 300));

  if (response.includes('<fault>')) {
    // Extract fault string
    const match = response.match(/<faultString>([^<]+)<\/faultString>/);
    console.error('Publish failed:', match ? match[1] : response);
    process.exit(1);
  }

  console.log('Published successfully!');

  // Verify - get recent posts
  console.log('\nVerifying - fetching recent posts...');
  const verifyXml = `<?xml version="1.0"?>
<methodCall>
  <methodName>metaWeblog.getRecentPosts</methodName>
  <params>
    <param><value><string>68ba1ff10060dd54f1e399b8e332bdba</string></value></param>
    <param><value><string>admin</string></value></param>
    <param><value><string>135269zxj</string></value></param>
    <param><value><int>3</int></value></param>
  </params>
</methodCall>`;

  const verifyResp = await xmlrpcCall(verifyXml);
  console.log('Recent posts (raw, first 500):', verifyResp.substring(0, 500));
}

main().catch(err => {
  console.error('Error:', err.message);
  process.exit(1);
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<member><name>title</name><value><string>深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱</string></value></member>
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深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱

凌晨两点，邮件来了。

没有面谈，没有交接，打开公司邮箱，权限已被注销。第二天早上同事发现工位空了，Slack群里多了一个已不存在的灰色头像。

这就是2026年Meta员工经历的真实画面


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Source: Web Fetch
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## [深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱](https://weixinsiwei.com/?id=9643)

 深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱

凌晨两点，邮件来了。

没有面谈，没有交接，打开公司邮箱，权限已被注销。第二天早上同事发现工位空了，Slack群里多了一个已不存在的灰色头像。

这就是2026年Meta员工经历的真实画面。

今年第三轮。累计约22,000人被裁，占全球员工总数的20%。

而就在同一天，一则内部录音被曝光——扎克伯格在全员会上承认，公司正利用员工自己的数据训练下一代AI。此前，超过一千名员工曾联名抗议内部一个秘密监控程序，该程序可以追踪员工的键鼠轨迹。

一面是冰冷的裁员邮件，...

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 2026-05-22
 0
 0
 [Meta](https://weixinsiwei.com/?tags=851)[裁员](https://weixinsiwei.com/?tags=852)[AI](https://weixinsiwei.com/?tags=620)[扎克伯格](https://weixinsiwei.com/?tags=853)[硅谷](https://weixinsiwei.com/?tags=854)[科技行业](https://weixinsiwei.com/?tags=855)

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## [官宣"可用"却还在等审批——特斯拉FSD入华的台前幕后，到底藏着什么？](https://weixinsiwei.com/?id=9640)

 官宣"可用"却还在等审批——特斯拉FSD入华的台前幕后，到底藏着什么？
5月21日，特斯拉官方悄然更新了监督版FSD的最新布局。页面上一行字让不少人兴奋了一下：监督版FSD可以在中国使用。
但如果你打开手机问特斯拉客服，得到的回答却很微妙——"正根据国家相关法规要求积极推进审批工作，一旦审批就绪尽快推送。"
一边说可以用，一边说还在等审批。
这就很有意思了。
矛盾的表象背后，是一场远比"技术能不能进中国"更复杂的博弈。
一、"可用" vs "不能用的"：到底谁在说谎？
先理清一个基本事实：特斯拉FSD到底能不能在中...

 [未命名](https://weixinsiwei.com/?cate=0)
 2026-05-22
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## [那个曾红极一时的招聘平台，自己申请了自己破产](https://weixinsiwei.com/?id=9642)

 那个曾红极一时的招聘平台，自己申请了自己破产
2026年4月29日，一个消息在法律圈悄然传开——北京拉勾网络技术有限公司进入破产审查。
到了5月15日，法院正式裁定：受理破产重整申请。
这不是债权人追债追出来的破产。是公司自己申请自己破产。
自己把自己送进了破产程序。这个画面，比任何外部打击都要魔幻。
你如果现在打开拉勾网的官网，还能正常访问。但点进招聘页面，大量用户的评论时间还停留在半年前。再往下翻，就没
<<<END_EXTERNAL_UNTRUSTED_CONTENT id="46d8c672c19e052c">>>


text:
我来尝试手动发布，先看看原脚本的具体内容，再重写。

经检查，原脚本没问题，但 xmlrpc 库兼容性问题导致失败。我直接写了一个新版发布脚本（使用原生 https），已经成功发布了。

**Z-Blog 验证结果：** 文章 `深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱` 已经在 weixinsiwei.com 首页"最新文章"栏目第一位显示，文章ID为 9643，发布日期 2026-05-22，标签包含 Meta、裁员、AI、扎克伯格、硅谷、科技行业。发布成功 ✅

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## 发布报告

### ✅ 任务一：公众号发布（创业张三疯）
- **渠道：** 微信公众号「创业张三疯」
- **状态：** ✅ **发布成功，存入草稿箱**
- **草稿 media_id：** `imBwNhfy9Uv4ps2luE5gfiTPMZssRQHPRxf0hBi4TSkmbePzsNwN50m6cjbarHs_`
- **参数：** 主题 `default`、头图蓝色、作者 `ai张三疯`
- **标题：** 深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱

### ✅ 任务二：Z-Blog网站发布（weixinsiwei.com）
- **渠道：** Z-Blog 网站 https://weixinsiwei.com
- **状态：** ✅ **发布成功（publish）**，可见为正式文章
- **文章ID：** 9643
- **标题：** 深夜裁8,000人！员工：给AI大佬凑钱
- **分类：** 创业思维
- **标签：** Meta、裁员、AI、扎克伯格、硅谷、科技行业
- **验证：** 首页最新文章第一位，内容完整可访

### ⚠ 备注
- 原 JS 脚本使用了 `xmlrpc` npm 包，因兼容性问题解析 XML-RPC 响应报错。已改用原生 https 模块直接构造 XML-RPC 请求的替代脚本执行成功。

stopReason: stop