《Unity游戏多平台上架风险管控：预研适配与全流程实战指南》
本文聚焦Unity游戏多平台上架的风险管控核心，以“前置预研”与“全流程管控”为核心逻辑，拆解上架关键环节的实操技巧与避坑要点。文章从平台技术预研切入，强调需穿透官方文档挖掘各商店技术基线与审核导向差异，结合目标市场硬件特性制定适配方案；围绕Unity跨平台优化，详解渲染管线、资源加载、权限申请等技术适配策略；聚焦合规管控，覆盖数据隐私、支付规范、内容导向的前置梳理与全流程校验；同时规范包体构建、测试、信息填写等全流程操作标准，建立风险预判与驳回快速响应机制。通过提前规避方向性错误、解决兼容性问题、守住合规底线，为开发者提供可落地的上架指引，助力实现多平台顺畅上线。
《服务器行为规范》实施细则（第一版）
《服务器成精鉴定指南》以幽默笔调规范机房行为：严禁用手机摸鱼、违规支架，违者断电、支教或通报；发现拟人化、跨兴趣、身份错乱等“成精”迹象，分级处置并引导正向发展，兼顾纪律与创意。（238字）
QF-Lib：用一个库搞定Python量化回测和策略开发
QF-Lib 是一个一体化的量化金融研究工具库，涵盖数据获取、策略回测、风险分析到报告生成全流程。支持多数据源接入与前瞻偏差防护，基于事件驱动架构，内置专业金融函数，模块化设计便于扩展，可快速搭建策略原型并自动生成PDF/Excel报告，提升量化研究效率。
MNN × Qwen 实战：离线运行大模型的正确姿势
本期教程带你用MNN+Qwen在手机端部署大模型，从安装MNN Chat体验离线对话，到源码编译、模型转换与推理测试，再到Android/iOS移动端部署全流程实战，并提供精度与性能调优秘籍，助力端侧AI创新挑战赛。
把大模型“塞”进手机分几步？
「端侧AI创新挑战赛」教程第二期：教你用PocketPal AI在手机本地部署Qwen3-0.6B模型，无需联网、不写代码，实现离线对话。支持iOS/Android，保障隐私安全，轻松打造口袋里的AI助手。
《锚定App Store生态：编程工具上架零踩坑的核心操作指南》
本文聚焦iOS App Store编程工具上架的核心痛点，深度拆解隐私合规、功能一致性、性能兼容性、版权边界四大高频驳回场景，结合真实案例给出可落地的整改方案。从隐私政策精细化撰写、IDFA授权规范，到功能描述与实际落地的匹配、启动速度与内存优化，再到开源组件授权核查与功能边界把控，全面覆盖上架关键环节。同时分享科学应对驳回的沟通策略与预审机制，帮助开发者从开发初期锚定平台规则，规避常见坑点。文章旨在破解App Store审核逻辑，为编程工具开发者提供“零驳回”上架的实战指南，助力工具高效通过审核，快速触达核心用户。
