UntamedKangaroo

@Kai866 抛美债，说明缺美元了

土耳其在3月清空了所有美债，这是高手啊。

@NikkiSmith18280 @modeFerrumMan @arst0zka8964 右侧交易，顺势而为。在居民新增贷款恢复增长之前，不去猜房价的底在哪里

@modeFerrumMan @arst0zka8964 已经普遍蒸发了40%的房价了，基本是到底了。除了改善和投资需求，想买房还是比较合适的。

装外宾的又来了 二手房这种二级市场,挂牌价有一根几把毛的参考价值吗💧没有出售意愿的根本不会挂牌，而挂牌一直扛单不成交本质装死当鸵鸟，但只要有成交就根本刹不住车 如果我没记错就算是统计局的太监版本里，四大一线均价从峰值回撤也都15%起步

最近两天爆火的写论文Skill 看来太刚需了，没几天都1.6w Star了。 安装命令： /plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills /plugin install academic-research-skills 开源地址：github.com/Imbad0202/acad…

Today, we share a breakthrough on the planar unit distance problem, a famous open question first posed by Paul Erdős in 1946. For nearly 80 years, mathematicians believed the best possible solutions looked roughly like square grids. An OpenAI model has now disproved that belief, discovering an entirely new family of constructions that performs better. This marks the first time AI has autonomously solved a prominent open problem central to a field of mathematics.

@qingyue820 OpenAI长期深耕多模态，仅凭这一点，OpenAI的前景就好于Anthropic

anthropic 估值超过 OpenAI 真是大大被高估了。 OpenAI 眼光很好，提前锁了不少算力，相比起来 anthropic 的算力根本不够。 而且 anthropic 很反华，从短期看反华排除了中国 ip，缓解了算力压力，但从长期看放弃中国市场并不明智。 anthropic 的工程师文化过重，虽然很多码农喜欢这种腔调，但这并不是什么好事。 codex 走生态的路线绝对是高明的，我认为不管 ai 这个行业发展的怎么样， 多 OpenAI 空 anthropic 一点问题没有。 不过现在这俩公司都没上市，没有太好的多空手段，或许可以考虑去 polymarket 上买是否。

@MNGEGE520 @Zh_Crypto517 买入有溢价，卖出也有溢价，约等于没有溢价

@Zh_Crypto517 场内溢价太高了，哎

不敢苟同，我的建议是别在支付宝上买基金，不如直接买场内的ETF 想买纳指直接去买513100纳指国泰ETF就好了 支付宝上买基金有两个问题 1. 高摩擦成本 基金有申购费、赎回费、管理费、托管费乱七八糟的费用，虽然有一些费用能够“条件免除”但是算起来很麻烦 持有时间不足7天还要收1.5%手续费 2. 低流动性 基金T 日 15:00 前申购→T+1 日确认份额→T+2 日才能卖出；赎回后→T+1 日确认→T+2 日资金到账（QDII 基金甚至 T+3-T+7 日到账） 场内ETF优势就大得多 - 场内 ETF 交易佣金万 1 左右，无申购赎回费，无印花税，买卖一次总成本仅万 2 左右；管理费 + 托管费平均 0.6%/ 年，比场外指数基金低 30%-50% - T 日买入→T+1 日可卖出；卖出后资金T+0 可用（当天可以买其他股票 / ETF）→T+1 日可取现 顺手整理一些大A热门板块的ETF供大家参考

但斌今天分享的视频爆了，14分钟讲清楚光模块 押注美股相信光板块的，都值得看一看

@bairinkishi @Vincent12534572 虽然但是，波多黎各人讲西班牙语

@Vincent12534572 类比谬误。 法国是真发达国家，正儿八经的秩序输出国，哪怕是现在都还是非洲霸主，精神脑控美国，雅尔塔秩序解体后法国人真能重启oas再开始殖民体系。 而中国离开了雅尔塔体系，最好的状态是民国时期那样的松散邦联。 如果硬要类比，润到美国的波多黎各人应该自己的孩子花精力学波多黎各语吗？

Karpathy 发布了一个github开源项目，狠狠让我惊艳到了 这个项目叫 andrej-karpathy-skills,GitHub 13 万+ star,我愿称之为2026 最有用的 AI 工程项目 它解决的问题极其精准：让 Claude Code 不再瞎写代码 这个项目到底有多厉害？ 先说结论：一个 4KB 的文本文件，让 AI 写代码的错误率暴降 90% Karpathy 自己说，他现在 80% 的代码都让 Claude 写，但 AI 经常犯几个典型错误： 不问就瞎猜需求 过度设计，写一堆用不上的抽象 改 A 顺手把 B、C、D 也重构了 代码能跑就行，不管目标达成没有 这个项目就是专门给 Claude Code 戴上guardrails，用 4 条行为准则约束 AI 的编码行为 核心亮点：4 条准则改变一切 整个项目就是一个 CLAUDE.md 文件，里面只有 4 条规则，但每一条都直击 AI 编码的痛点 1. Think Before Coding - 先思考再动手 AI 最大的问题是“太听话”，你说啥它就写啥，从不质疑 这条准则要求：明确说明假设、权衡 tradeoffs，不确定就直接问 不再是“我猜你想要这个”，而是“我理解你的需求是 A，但 B 方案可能更合适，你要哪个？” 2. Simplicity First - 极简实现优先 AI 天生爱炫技，你要一个登录功能，它给你写个完整的 OAuth 2.0 + JWT + 刷新令牌 + 权限系统 这条准则强制：只写刚好能解决当前问题的最小代码 不搞 speculative abstractions，不写未来功能，不过度工程 一个用户反馈：用了这条规则后，代码 diff 从动辄几百行缩减到几十行，review 轻松太多 3. Surgical Changes - 手术式精准修改 这是我最爱的一条 AI 有个恶习：你让它改个 bug，它顺手把整个文件的命名风格、缩进、注释全优化了 这条准则要求：只改用户要求的部分，严格匹配原有代码风格 不碰无关文件，不顺手 refactor，不加“看起来更好”的改动 有开发者实测：启用这条后，git diff 从“满屏红绿”变成“3 行精准修改” 4. Goal-Driven Execution - 目标驱动执行 AI 经常写完代码就交差，但代码能跑 ≠ 任务完成 这条准则要求：把任务转化为可验证的目标/测试/成功标准，然后 loop 执行、验证、迭代 直到真正达成目标才停止 这让 AI 从“代码生成器”变成“问题解决者” 真实效果：社区反馈炸裂 X 上这个项目刷屏了，开发者反馈高度一致： 代码质量飞跃：diff 更紧凑、干净，overbuild 和 side changes 大幅减少 错误率暴降：有人实测从 41% 掉到 11%，继续优化后低至 3% 中文社区评价：“必备 skills”“Claude/Cursor 实用技能 Top1”“直接扔项目里就完事了” 很多人直接 @ 朋友推荐：“把这个 CLAUDE.md 放进去，Claude 立刻像换了个人，写代码更靠谱、不乱改、不瞎猜“ 使用方式：简单到离谱 这是我见过最简单的 AI 工程优化方案： 方法一：直接 curl 把 CLAUDE.md 下载到项目根目录 curl -o CLAUDE.md raw.githubusercontent.com/forrestchang/a… 方法二：用 Claude Code / Cursor 的 plugin 一键安装 支持 Claude Code、Cursor 等主流 AI coding 工具 完全开源（MIT 协议），拿来就用 作为产品经理出身的开发者，我看到的不只是 4 条规则，而是对 AI 编码行为的深刻洞察 Karpathy 做的事情本质上是：给 AI 建立编码的第一性原理，他把他对于AI编程的理解写入了文件中 不是教 AI 怎么写代码（它已经会了），而是教 AI 什么时候该问、什么时候该停、什么时候该简化 这 4 条准则就像产品经理给开发团队定的 PRD 原则： 需求不清楚？ 先问 功能够用就行？ 别过度设计 改需求？ 只改需求相关的 做完了？ 先验证目标达成没有 它能帮到我们什么？ 如果你是独立开发者或小团队，这个项目能直接提升你的 AI 协作效率： 减少返工：AI 不再瞎猜需求，写出来的代码更符合预期 降低 review 成本：改动精准，不用在一堆无关修改里找真正的变更 提升代码质量：极简实现意味着更少的 bug、更好的可维护性 加速迭代：目标驱动让 AI 真正解决问题，而不是生成代码 对于中大型项目，这是让 Claude Code 真正“生产可用”的关键一步 我的使用体会 我在自己的几个项目里部署了这个 CLAUDE.md，最直观的感受是： AI 变聪明了 以前它是个听话的实习生，你说啥它做啥，经常做错 现在它像个有经验的同事，会主动问“你确定要这么做吗？ 我有个更简单的方案” 代码 diff 变干净了 以前一个小需求能改几十个文件，现在精准到只改 3-5 行 我的工作重心变了 以前 60% 时间在 review AI 的代码、修 bug 现在 80% 时间在思考产品逻辑，AI 真正成了生产力工具 最后 这个项目被誉为 2026 年 AI coding 领域的“现象级”黑魔法工具 小文件，大作用 如果你在用 Claude Code / Cursor 写代码，强烈建议直接把这个 CLAUDE.md 扔进项目根目录 GitHub 地址：github.com/forrestchang/a… 试过的人基本都是“已全项目部署”的状态 作为一个天天和 AI 协作的开发者，我的建议是：别犹豫，直接用

CAD 又可能被颠覆一次，这回动手的是 MIT 实验室 过去两年 AI 图生 3D 的 demo 一周一个 工厂没有一家在用 输出的都是 mesh 一坨封死的三角面片 工程师想改一个螺孔尺寸 整张图得重画 设计意图全丢了 只剩外壳 GenCAD 换了思路 输入还是一张图 输出换成了 CAD 命令序列 点 线 拉伸 旋转 倒角 跟你在 SolidWorks 里手动操作的步骤完全一样 丢进 Fusion 能直接打开 接着改 · mesh 是给眼睛看的，CAD 命令是给机床看的 · 四步管线 第一、 transformer 把 CAD 命令序列编码成 latent 第二、 对比学习把图像和 CAD 的 latent 拉到同一个空间（CCIP 等于 CAD 版的 CLIP） 第三 、在 CAD latent 上跑 diffusion 用图像 latent 做 condition 第四、 解码回参数化命令 顺手解决了一个老问题 大型 CAD 库里搜模型 以前只能靠文件名和 tag 现在能用图搜了 · 作者 Ferdous Alam 和 Faez Ahmed 发在 TMLR 2025 GitHub 1.4k star 代码 Docker 预训练权重全开 github.com/ferdous-alam/G…

@dviolettchan 是啊，熬个几年，就对科研祛魅了。这时虽然找到了PhD position，但已经找不到读博的理由和动力了

@DesensitizedR 感觉我随着年龄提升，对科研的passion消退是很快的。 所以说，从老师的角度出发，相比招三篇文章的硕士，有时候还真是招一篇文章的本科生更好用。

我知道，很多人申请 PhD 的目标未必是探索世界，而是看重 PhD 毕业后北美工业界丰厚的经济回报，或者学术界稳定的教职机会。 如果把名校热点专业的 PhD 学位类比成「中举」，那么明清时期秀才的人口比例，大概和今天国内高考上华五本科差不多。 而秀才中举人的比例，也不过大约 5%。 (1/3)

CodeX全自动完成Ansys齿轮静力学接触分析demo演示视频。 Codex 通过 Workbench MCP 桥接器，全自动驱动 ANSYS Mechanical 完成齿轮静力学接触分析 Demo。视频上方为 Mechanical， 下方为 Codex，全流程包括模型检查、接触设置、网格划分、求解、反力矩提取和结果报告生成。 使用的模型为ChatGPT 5.5AI能干的活越来越多了。 #codex #Ansys #AI #MCP #chatgpt5.5

@LDongtsu6322 @Kenntnis22 东北那几百万朝鲜族就是清末和民国时期进入东北的非法移民

@Kenntnis22 你听东baby给你吹。这是一个两个的女的，能做老婆的。 百万人过来你试试还接纳不？

东北人接纳朝鲜难民，还是很仁义的🥹

@AntonLaVay 今天微软很硬，这么差的行情还能涨快4%

@DesensitizedR 赞

真的，搞一些 $ORCL LEAPS吧，不一定是特别虚的。 我真心觉得，在 $NBIS 能做得很好的背景下， $ORCL 不应该被如此低估。 如果市场已经开始承认 neocloud / AI infrastructure 这条线的价值，那么它其实是在承认一件事： AI 时代真正稀缺的，不只是 GPU 本身，而是可以把 GPU、数据中心、电力、网络、客户合同和长期交付能力组织起来的基础设施平台。这就是为什么 $NBIS 这类公司能被市场重新定价。 但问题是， $ORCL 难道不是这条线里更有资源的一家公司吗？

@bjlht94167041 @AntonLaVay 输差了，MSFT

@DesensitizedR @AntonLaVay 名字都打不对谈啥确定性

@Kenntnis22 一箱7000多，还没茅台贵呢

网友注意到中南海用来招待美国总统访问团的其中一款酒是长城首席酿酒师甄酿赤霞珠（2009），网上只找到了个2015年的，折扣价是7752元。 习主席是给你长脸了，但用的是纳税人的钱，也就是从你身上搜刮的民脂民膏。

@dearbaibabybus msft和isrg什么时候能站起来？

都说nvda不行 人家现在行了 大家就都不行了。 哈哈哈 太大了

@erchenlu1 连韩国人自己都不认可本国博士培养，所以大量前往海外读博

韩国🇰🇷过去十几二十年，其实长期被很多人低估，甚至被看低。也正因为这种认知偏差，反而让韩国 Top 100 级别名校的博士申请，比欧美澳日容易非常多。 据我了解，有些人本科只是二本、三本，再加一个普通硕士，只要英语达标，这个前提很关键，就有机会申请到延世大学、高丽大学这样的韩国顶级大学博士。