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SpaceX 确定交易日期为6月12日 $SPCX
$ASTEROID SpaceX吉祥物直接拉盘
马斯克会告诉你答案，K线会告诉你答案！
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Watcher.Guru@WatcherGuru
JUST IN: SpaceX reportedly set to trade under ticker $SPCX as early as June 12.
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@ShunCrypto
Moon🌕 ｜殷勤筹划的，足致丰裕；行事急躁的，都必缺乏。｜ 非投资建议 Not Financial Advice. DYOR.
Hong Kong Bergabung Ocak 2018
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又发现一个变态开源项目，叫agency-agents
这哥们儿把世界上几乎所有职位都做成了 AI 员工，包括：
前端开发、UI 设计、自媒体运营、销售、市场分析师、数据工程师、法务顾问……
现在已经有 144 个 AI 员工，还在持续加。
GitHub 星标直接冲到 6 万+，完全免费开源。
在小龙虾或者 Claude code 里，几分钟就能跑起来一整个虚拟团队。
你需要哪个工种，直接调哪个 AI 员工，随时开干。
适合「需要某个专项能力，但又不值得专门招人」的情况，比如独立开发者、一人创业者、小团队
阿西_出海@axichuhai
卧槽，上周我因为没有及时看消息，错过一笔1w+的订单😂 消息在对话框里躺了两天，等我看到的时候，对方已经找了别人。 我发现聊天记录的管理，无论是对企业还是个人，都是很重要的。 但客户沟通记录、团队讨论的决策、项目推进的细节，全散落在各种对话框里。 大多数时候，这些信息要么被遗忘，要么要花时间手动整理。 这两天我发现有个平台叫 @TankaChat ，是个 AI-native 的团队协作工具，可以把你的对话、文件、决策持续沉淀成 AI 记忆，让 Agent 帮我管理聊天记录，用完我发现 AI 真的可以开始帮我干活了。 比如 Tanka 能帮我自动整理会议纪要，一般我在讨论完事情之后，都需要自己去整理总结，现在 Tanka 能够自动完成。 而且它还可以帮我整理待办事项，有时我会忘记跟别人对话里的todo，它可以帮我避免遗忘事项。 另外，我还发现它可以关联 Telegram 和 WhatsApp 平台，这让我挺惊讶的。 它能读取这些平台里的信息，帮我管理一些重要的联系人并提醒我优先回复。 如果我上个月就有这个工具的话，那笔订单就不会丢了。 顺便说一句，现在还可以免费领 1 个月 Plus Plan，感兴趣可以试试：t.tanka.ai/campaign/59122 官网地址：tanka.ai/slack
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Codex 负责构建。
Claude Code 负责审查。
Hermes 负责编排交接。
三个智能体。 一个看板。无需等待人工。
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AI 可能真的要改写 Polymarket 了。
一个 trader 用概率模型，两个月在 Polymarket 上做了 $2.2M，而且他的账户基本是由 bot 自动交易。说实话，AI trading bot 的故事我听过很多，大部分最后不是骗局，就是跑不起来。但这个案例看下来，确实不太一样。
他的逻辑不是玄学喊单，也不是看情绪冲进去，而是用 AI probability models 去估算真实赔率。系统会基于新闻、社媒数据和市场信息训练模型，然后判断某个事件的真实概率。
比如模型认为某个结果有 60% 概率发生，但 Polymarket 只按 50% 定价，也就是 50¢，那它就会买入。因为在它看来，这不是赌方向，而是在买一个被市场低估的概率。
他的 profile 在这里：
@ilovecircle?via=waveking" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/@ilovecircle?v…
根据账号数据，他的 prediction accuracy 大概是 74%。这个数字如果能长期稳定，已经非常夸张了。更关键的是，他不是只跑一个模型，而是用了 10 个 AI models 做 ensemble，并且每周重新训练，让系统不断跟上最新的信息环境。
这可能就是预测市场接下来最真实的变化。
以前大家比的是谁消息快、谁判断准、谁敢下仓位。现在开始变成谁能更快把新闻、社媒、概率、盘口全部喂给模型，然后在市场还没反应过来之前完成执行。
Polymarket 本质上是一个概率市场，而 AI 最擅长的事情之一，就是在大量噪音里重新估算概率。所以当越来越多这种系统进场后，那些肉眼能看到的 mispricing，可能会越来越快被吃掉。
这个案例值得关注的地方，不只是一个 trader 赚了 $2.2M，而是它说明预测市场正在从“人猜结果”，慢慢进入“模型交易概率”的阶段。
你觉得这只是个别案例，还是 Polymarket 的新现实已经开始了？
AI自动跟单：@waveking" target="_blank" rel="nofollow noopener">kreo.app/@waveking
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零基础开始 Vibe Coding 必看的书---Harness 工程书
不管是 Claude 还是 Codex 已经取代了大量基础码农的工作，也让没有任何代码基础的人可以开始 Vibe Coding。但是由于没有系统学过 Harness 工程，在使用大模型时效率很低。
现在这两本书一次把 Claude 和 Codex 的 Harness 工程一次给你解释清楚，而且还有中文版，大家不容错过~
仓库：github.com/wquguru/harnes…
感谢 @wquguru 开源。
在线阅读和下载链接：harness-books.agentway.dev/index.html
我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～
Jealousy 尼卡@eastweb3eth
每个人都必装的5个Codex神级 Skill 工具 我感觉 Codex 被越来越多人选择了，不仅用起来便宜，而且注册简单，没有 Claude 那些被封号的糟心事，最重要的是这次更新让 Codex 的能力提升了一大截。我目前的体验是在很多方面都要比 Claude 要强了。 但是有人反映自己的 Codex 并不好用，其实是因为有几个神器你没有给 Codex 安装，不废话了，干货来了： 1. github.com/ComposioHQ/awe… 9.1K Star 【awesome-codex-skills】这个Skill 我看很多朋友都推荐过了，我在亲自使用后也来推荐，确实好用。为什么把它放在第一个，因为这个Skill本质上是个Skill合集，包括了 开发代码类，生产力类，写作类，数据分析类和实用工具类5大部分。大家可以在合集中挑选自己适合自己的安装。 2. github.com/yamadashy/repo… 24.7K Star 【repomix】看星级就知道非常牛逼了，而且该工具已经获得了2025 年 JSNation 开源奖“人工智能驱动”类别的提名。那么 repomix 有什么用呢？它可以将您的整个代码库打包成一个对 AI 友好的文件，一句话总结：这是个 Vibe coding 的神器。让任何人都可以用大模型来写代码和改代码。 3. github.com/zarazhangrui/f… 4.2K Star 【follow-builders】这是个改善信息流获取效率和质量的 Skill，它能追踪 AI 领域最顶尖的大佬——研究员、创始人、产品经理和工程师——并将他们的最新动态整理成易于消化的摘要推送给你。信息就是财富，我认为这个 Skill 也是每人必装。 4. github.com/b-nnett/codex-… 1.5K Star 【codex-plusplus】是专为 Codex 桌面应用设计的插件/补丁系统。你可以一边改代码一边看到自己制作的APP的修改变化。极大的提高工作效率，让每一个代码的修改都变得可视化。 5. github.com/vibeforge1111/… 963 Star 【keep-codex-fast】顾名思义，这个Skill 是为了保持你的 Codex 运行速度和效率，不会越用越卡和越用反应越慢，而且不会丢失过往数据和信息。保持 Codex 运行的丝滑。 上面5个是大家在使用 Codex 时必装的 Skill，适合所有人使用。 我是尼卡，平时会持续分享 AI、美股、Web3 相关有用又有趣的工具和项目，感兴趣的话欢迎关注，下次见～
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最近在深度使用 Claude Code，越来越觉得这玩意儿有点离谱。
以前很多事情，不是没想法，而是你知道自己根本做不出来。
比如：
想做个网站，想写个工具，想搞自动化，想做副业，想把一个脑洞变成产品，最后都会卡在写代码上。
Claude Code 最恐怖的地方就在这。
你现在真的可以：
像跟员工聊天一样，直接用中文描述需求。
然后它自己：
写代码，改 Bug，跑项目，调接口，改页面，做自动化，
甚至帮你分析问题。
很多时候你会有一种感觉：
不是你在“用工具”。
而是真的有个程序员坐在电脑里帮你干活。
如果你最近也想入门 Claude Code，
下面这份资源合集我觉得很值得收藏，也欢迎大家来讨论使用心得，一起学习。
1、中文最全教程（推荐先看）
从安装到实战项目都讲了
github.com/shareAI-lab/le…
2、5分钟搞懂 Claude Code 到底怎么工作的
github.com/luongnv89/clau…
3、常用命令 & 交互技巧
很多人不会用，其实是不会“提需求”
github.com/luongnv89/clau…
4、Claude Skills 技能库
直接给 Claude Code 上职业技能
github.com/alirezarezvani…
5、各种高效玩法合集
github.com/ykdojo/claude-…
6、顶级资源库（非常强）
里面有大量自动化工作流和高级玩法
github.com/hesreallyhim/a…
7、实用 Skills 仓库
github.com/ComposioHQ/awe…
8、中文版实战教程
github.com/KimYx0207/Clau…
9、常见问题 & 故障排除
github.com/Cranot/claude-…
现在很多人还把 AI 当聊天机器人。
但 Claude Code 这类东西，
已经开始像“数字员工”了。
会用的人，
效率真的会越来越夸张。
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推荐Anthropic 13 门免费课程，还附带证书
我按 12 周排好顺序，简单到困难一步一步学
第 1–2 周｜基础
1. Claude 101
上手 Claude 的日常使用，是后面所有课的前置。
anthropic.skilljar.com/claude-101
2. AI Fluency: Frameworks & Foundations
人机协作的四原则，建立怎么跟 AI 合作的心智模型。
anthropic.skilljar.com/ai-fluency-fra…
第 3–4 周｜接 API
3. Building with the Claude API
旗舰课 8 小时，从基础调用打到生产部署。
anthropic.skilljar.com/claude-with-th…
第 5–6 周｜MCP 协议
4. Introduction to Model Context Protocol
工具、资源、提示三要素入门，把外部工具接到 Claude。
anthropic.skilljar.com/introduction-t…
5. MCP: Advanced Topics
用 Python 深度构建 MCP server 和 client。
anthropic.skilljar.com/model-context-…
第 7–8 周｜Claude Code 与 Skills
6. Claude Code in Action
配 CLAUDE.md、Hooks、CI 集成，把它变成日常工具。
anthropic.skilljar.com/claude-code-in…
7. Introduction to Agent Skills
写、配置、分发可复用的 Skills，agent 的积木。
anthropic.skilljar.com/introduction-t…
第 9–10 周｜上云
8. Claude with Amazon Bedrock
在 AWS 上跑 Claude，IAM 与企业账号调用模式。
anthropic.skilljar.com/claude-in-amaz…
9. Claude with Google Vertex AI
在 GCP 上跑 Claude，与 Vertex 其他服务串联。
anthropic.skilljar.com/claude-with-go…
第 11–12 周｜角色专项
10. AI Fluency for Students
学生怎么把 Claude 当导师而不是作弊器。
anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for…
11. AI Fluency for Educators
教师怎么把 AI 融入课堂与作业设计。
anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for…
12. Teaching AI Fluency
怎么把四原则教给别人，培训师工具包。
anthropic.skilljar.com/teaching-ai-fl…
13. AI Fluency for Nonprofits
公益组织在预算和合规下怎么落地 AI。
anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for…
全免费，全官方。先 mark 再开学
你也可以看看下面我关于Agent记忆的爆文👇
铁锤人@lxfater
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免费平替彭博终端来了！
这个开源工具让对冲基金瑟瑟发抖！
Fincept Terminal —— GitHub已2600星！
彭博一年收你2.4万刀，它完全免费！
核心功能直接炸裂：
CFA三级全套模型（DCF、VaR、夏普比率等）
20+AI投资大师复刻（巴菲特、达利欧、索罗斯帮你选股）
桥水全天候、文艺复兴套利策略直接模拟
100+数据接口 + 3D实时船舶/飞机/卫星追踪
Windows/macOS/Linux全支持，微软商店一键下载！
散户和独立投资者狂喜！
github.com/Fincept-Corpor…
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从 2 万美元到 8000 万美元：
Chris Camillo 靠无视华尔街，实现了连续 18 年 70% 的年化回报。
他的核心逻辑极其简单：完全无视利率、外汇、货币或债券收益率，只交易“社交叙事”。
他发现华尔街存在严重的结构性缺陷：对冲基金虽然拥有数百亿美金和顶尖技术，但反应极其迟钝，且深受“羊群效应”影响。
他采取的策略是：切断与投资界的共鸣，不关注任何传统宏观指标，只捕捉社交媒体上的叙事变化。
结果是：利用机构在技术上的聪明与反应的滞后，他在竞争极弱的市场缝隙中，完成了资产的指数级增长。
他认为，如果你不需要像华尔街那群人一样每天打卡、不需要为了保住工作而谨小慎微，那么这个市场本质上是为你而设的。
放弃追踪宏观指标，专注于捕捉社交叙事的偏差。
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看来稳定币买美股，真成刚需了。
老牌加密资管平台 BIT，宣布自上个月，上线稳定币交易美股以来，用户资产规模已突破 2 亿美元。约 98% 的用户，通过稳定币的方式，流入平台或买入美股后持有。
这也意味着，USDT、USDC 买卖美股，已成为亚洲市场刚需，或跟近期的美股热度有关。
根据此前披露，该产品是持牌券商直连。在平台上买卖股票，有底层券商提供撮合，从而用户享有股票分红、投票权。
目前首期支持标的为美股主板股票、主流 ETF，由于是美国服务券商，所以该产品不会同步 CRS 税务系统。
BIT Official@BITofficial_EN
🚀 BIT’s U.S. equities has crossed US$200M in AUM since launching in February. Over the past 12 weeks, 98% of inflows came through stablecoin deposits, highlighting growing demand for a simpler path from digital assets into U.S. equities. Through our licensed brokerage partners, users can apply for a U.S. equities account in 5 minutes, with no bank card required, and trade U.S. stocks the same day. We will continue to improve the experience and make global asset access more seamless for users
Meguro-ku, Tokyo 🇯🇵 中文
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从入门到精通Hermes Agent的最优学习路线分享给你！
1. Hermes基础入门与快速跑通
通过官方提供的一键安装脚本把环境配好。随便配一个 Anthropic 或 OpenAI 的 Key，在命令行里和它对话几次，观察它是如何思考以及如何调用本地工具的。先感受一下它原生的工作流
github.com/NousResearch/h…
2. 实战配置与进阶优化
这是一个在生产环境中踩过坑的开发者写的指南。重点看三个部分：如何配置 SOUL.md 来精确控制 Agent 的底层行为；如何把它的记忆模块升级为基于知识图谱的 LightRAG（这能大幅提升它理解复杂上下文的能力）；以及如何把它接入 Telegram，让你随时随地能用手机调遣它
github.com/OnlyTerp/herme…
3. 可视化与工作流管理
是一个简单的“聊天框”，而是一个控制中心。把它通过网关连接到你的本地 Agent 后，你可以在图形界面里直观地审查它的 Tool Calls（工具调用轨迹）、直接编辑它的大脑记忆（Memory），以及管理它的技能树。
github.com/outsourc-e/her…
4. 生态扩展与高阶玩法（Awesome 资源库）
这是一个精选资源库。你可以在里面找到很多成熟的场景案例，比如用它来全自动写长篇小说的 autonovel 管道，或者学习如何给 Agent 配置 Cron 定时任务，让它在你睡觉时自动巡检服务器或整理简报。
github.com/0xNyk/awesome-…
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《OKX 对话交易员第 11 期》对话 @lanaaielsa ：一个链上胜率不到 10% 的人，是怎么赢得漂亮的？
70 U，是棍哥这一轮链上的起点。
巅峰时，他靠 TRUMP 一战数 10m
但他说，他的胜率其实不到 10%。
十次里，九次他是错的。
你可能会问：一个十次里九次判断失误的人，怎么可能赢得这么漂亮？
他的答案是，交易从来不是热血搏杀，更多时候是忍受低胜率的枯燥，和对人性的管理。怕亏、怕错、怕踏空，这些情绪才是最大的敌人。
他也说，他不擅长交易。他擅长的，是找到真正会交易的人，和那些藏在链上数据里别人看不见的信号。
他存了几十 TB 的链上历史数据，正在持续喂给 AI，训练它学会识别市场节奏，未来用来辅助，甚至替代他自己的交易判断。
刚毕业那年，他在养猪场数猪，为上市公司做 IPO 尽调。今天，他还在数——只不过数的是链上地址、资金流向、和那不到 10% 的胜率里，藏着的那一次机会。
本期 OKX 的朋友们，Mia 对话棍哥 @lanaaielsa ：聊 AI、聊那个胜率 10% 也能赢得漂亮的故事。
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5.4万星。
有人拿它搞量化，真有人赚了。
ai-hedge-fund，干什么的？
模拟完整对冲基金团队。
分析师Agent、交易员Agent、风险经理Agent，
各角色有自己的目标、决策逻辑。
听起来很复杂对吧？
但你知道这解决了多大的痛点吗？
想入坑量化但不知道从哪开始？
这个项目就是最佳起点。
底层接真实金融数据，
策略逻辑可落地。
有人做回测，
有人找灵感，
有人改改就实盘。
更狠的是，开源+可扩展，
你可以自己加策略、改Agent行为、接不同数据源。
我翻了一下代码，
结构清晰，文档齐全，
入门门槛比想象中低。
当然，风险提示：
AI炒币有风险，入市需谨慎。
你对AI量化感兴趣吗？👇
github.com/virattt/ai-hed…
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一个21岁的上海交大学生展示了他用Claude Code撸的自动交易机器人。
Claude包揽了大部分苦力活。
这个机器人监控着Polymarket上50多个盘口的价差，同时用OpenClaw同步币安数据来分析BTC的超短线走势。
这就是暴利的来源。
他只用了2天就把脚本干出来了，期间只拿个iPad当副屏。
系统架构：
Claude Code负责生成策略，并死盯Polymarket上的定价失效。
OpenClaw负责执行交易并同步币安进行BTC分析。
0人工干预，全自动执行。
业绩快照：
一夜之间：开了3单，自动平了2单。
交易案例：BTC 15分钟级别做空，0.31进，0.79出。
单晚净赚：+$1,940
策略逻辑：
专门收割跨市场的定价失效漏洞。
高频执行，每笔只吃微小的盈亏比优势。
纯靠交易量把利润滚大。
对标参考：
planktonXD
年交易量约61,000笔
利润约106,000刀
策略：套利
进化过程：
几百刀起家
一开始只会玩简单的无脑跟单
后来直接自己撸了一套定制化的监控和执行系统
风控管理：
流动性异常时自动停机保护
紧急清仓需人工确认
亏损案例：在一波砸盘中回撤约3%
当前运行状态：
完全自主托管的系统
纯靠消息推送监控
几乎不需要人为干预
启动资金：约1,400刀
断浪@waveking1314
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@ShunCrypto 对之前有社区的币好点应该
KOMA 和哈基米建设好久了
而且哈基米也算顶级ip 中文动物叙事龙头了 不比国外的WIF 啥的差 甚至更NB
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