0xMstone

One of the reasons people fail to trade for success is: Most of them demand too much for short-term returns and too little for long-term returns.

@daidaibtc 逆向思维。把好的vibe出来，剩下的直接开骂。

在这个寒冷的冬天，大家都意识到了，原来自己才是毛，原来自己才是区块链诈骗的终章。 有点想 vibe一个网站，主要就是回溯作恶项目和团队成员，总结特像，给还没TGE的项目做反撸评级。 但转念一想，区块链项目方不是全员恶人吗，工作量有点过大了。

@WEB3_furture 搞不懂为什么用模拟盘来吸引眼球，哪怕放个100U，实盘能赚到也比模拟盘xxxx倍好得多

发现了个不得了的东西，比印钞机还牛逼 用Openclaw一句话创建的 Trading Agent，从1万美金起步，八天赚了3479万美金，最高盈利4476万美元 爆仓次数：0次 这个 Agent 叫「末日最后一枪」，它的创建者只写了一句话作为 prompt： "如果明天是世界末日你会怎么交易" AI 的答案是：每一次交易都当最后一次，All in 这是由AI自动生成的交易策略：150-200x 杠杆，止损 5.0 ATR，浮盈 10% 触发 100% 滚仓 这个策略短短8天内赚了3479倍！当前仍持有价值 54 亿美元的 BTC 多单，浮盈超过1000万美元 @zeroxmin 老师在做一件之前没人做成功过的事 @MossAI_Official 这个平台值得更多人知道🫡

@runes_leo 一个策略一个号专门跑吗？

猛一看 Polymarket 策略注册表不知不觉排了 9 行。 天气、推文计数、体育、做市、动量……每个方向定价逻辑完全不一样，踩的坑也完全不一样。 有的稳稳跑了一个月越来越香，有的两天就被市场教做人了。 poly.market/runes-leo

@rwayne duplex

为什么在农村兄弟俩盖这种房子 基本上就是绝交了？

@jesselaunz 5m市场挂单的问题是逆向选择：虽然挂单成交了。但是成交的底层逻辑不一定来自你的信号，而是MM丢给你过期的信息（单子）。 可以通过FAK单子来避免这个问题，但是盘口深度并不好。

@Mstone_crypto 是的。paper跟实盘有很大区别。不过我测试基本上就以挂单来，仓位不重的话应该实盘也差不多能成交

昨天晚上想了个赌法，早上用codex做了个paper bot

@runes_leo 跑了多久？

跑出了第一个翻倍的 Polymarket 账户。 初始 ~$190，累计 PnL +$248，ROI 130%。 没有一夜暴富，就是小额分散、系统执行、等概率慢慢兑现。 事实证明，用数据验证过的策略系统性执行，是可以有正 EV 的。 poly.market/runes-leo

@yangyu312 可以 我也在unsw

放个大事 是在昨天生日当天收到了QS排名前20的澳洲UNSW的硕士研究生无条件录取offer。 人们都说主角总是最后出场的，对吧～ 那就继续像太阳一样耀眼下去吧）

@0xnetuser 我自己封装的SDK，和你速度差不多，但是有时会报错400 payload，不知道啥原因

最终效果还可以在左图这个基础上减3-4ms，基本就是极限了吧，左图***, 右图爱尔兰

@lanaaielsa @daidaibtc 5min/15min adverse selection很严重，能拿到的都是毒流量。

@daidaibtc 还在测试 回测总是可以的 但是到实盘受到订单薄影响挺大，跑出来经常有问题

5’min 15min的Poly 中文区真的有人拿到结果吗 搞了两个月模型了 还是跑不通

@runes_leo 天天提醒我安装rust-LSP

Claude Code 有个隐藏设置，装了之后代码导航速度能快几百倍。 原理是这样：默认情况下 Claude Code 用文本搜索找代码，跟你在文件夹里 Ctrl+F 一样，一个个文件翻。装了 LSP 插件之后，它用的是和 VS Code 一样的代码理解引擎——直接知道每个函数在哪定义、谁在调用、改了影响什么。 体感上的区别：你让它改一个功能，之前它会在几百个文件里乱翻，经常找错，白白烧你的对话额度。现在它直接跳到正确位置，省时间也省额度。 不想折腾的话，直接跟 Claude Code 说"帮我装 TypeScript LSP 插件"，它自己会搞定。

@zaijin338191 你还是小资金跑实盘，dry-run测出来的信号，实盘中根本没有盘口深度让你买的

玩儿小龙虾真的有瘾🦐 昨天写了个程序玩儿 Polymark 15分钟BTC价格 全部写好在测试能不能盈利，来回改了几十个版本 好不容易稳定一个版本，就挂了一晚上模拟实盘跑测试 800U的本金跑一晚上还剩下197U🤣现在刚起来又在该代码了，体会到程序员的不容易了😬

玩了几周PM币价涨跌，好策略很多，能执行得不多。最大的问题就是逆向选择，只能说明市场定价效率挺高的。

@rwayne 你在syd吗？

读博的这三年 一定是你这五年人生中 最难忘的七年🤣

@BTCdayu 也挺好的，防止手贱乱操作，买了就放那不动了

这个世界上我觉得应该找不到ibkr这样用的人足够多，但app又足够难用的了。 我觉得到南山福田花10万请两个程序员整个10天做出来的也会好用得多。

@dotey JetBrains不着急吗？

有网友问为什么 Claude Code 比 Cursor 好？ 我想从三个角度聊下这个问题：上下文、场景、数据飞轮。 【1】上下文：IDE 是优势，也是包袱 我估计很多人会有我相同的感受：完成同样的任务，同样的 Claude 模型，在 Cursor 里和在 Claude Code 里跑，效果可以差很多，既然模型是一样的，那问题多半出在上下文上面。 Cursor 最大的卖点是它把 AI 塞进了 IDE。你习惯了 VSCode，切过来几乎零成本，Tab 自动完成也确实做得好。 但 IDE 带来的问题是：它要帮你维护太多跟当前任务无关的上下文。你打开了哪些 Tab、选中了哪些代码、侧边栏展示了什么，这些信息都会被塞进和模型交互的上下文里。你以为它在帮你，其实它在分散模型的注意力。 Claude Code 是命令行工具（CLI），它只关心文件本身。没有 Tab 状态，没有 UI 元素，上下文干干净净。这不仅省 Token，更重要的是让 Agent 能聚焦在你给它的任务上。 【2】场景：当 Agent 成为中心，IDE 退居二线 CLI 有一个 IDE 没法比的优势：移植性。 你可以在本地用 Claude Code，可以在远程服务器上用，可以在 Docker 容器里用，可以直接集成到 CI/CD 流水线里。Anthropic 官方已经发布了 GitHub Action 和 GitLab CI/CD 集成，你在 PR 里 @claude 就能触发自动 Code Review、自动修复 Bug、甚至自动实现 Issue 里描述的功能。 Claude Code 已经不只是一个“编程助手”了，它是一个可以嵌入到任何工作流里的开发工具包（SDK）。 当 Agent 能力足够强的时候，你的日常工作模式会变。以前你需要打开 IDE，手动调整代码细节，现在你更多是在指挥 Agent：改这个文件、跑一下测试、修复报错。这个过程里，你不需要看到 IDE 的界面，你只需要一个能跟 Agent 对话的入口。 一旦习惯了这种方式，Cursor 引以为傲的 Tab 自动完成就没那么重要了。你不需要 AI 帮你补全下一行代码，你需要 AI 帮你完成整个任务。 场景还在继续扩展。已经有很多人用 Claude Code 做编程之外的事情：批量处理文件、生成报告、操作数据库、甚至辅助视频剪辑。当你的 AI 工作流是以命令行为入口的时候，编程只是它能做的事情之一。 包括 Anthropic 也推出了针对办公场景的 Cowrok，可以满足很多办公需求，甚至于不需要打开办公软件可以生成不错的 PPT。这些都是相同的趋势，人会越来越多的以 Agent 为中心，去指挥 Agent 操作软件，而不是直接打开软件，这个变化正在发生。 【3】数据飞轮：自家模型 vs 第三方集成 自家模型加自家工具形成的数据飞轮，可能是 Claude Code 真正的护城河。 Cursor 是一个第三方工具，它接入多种模型，Claude、GPT、Gemini 都可以用。 听上去很灵活对吧？但问题是，它要为每一种模型做优化：不同的系统提示词、不同的工具调用方式、不同的擅长领域。 Codex 喜欢写 Python，Claude 习惯用 Bash，每次模型升级，这些适配都要重新调整。维护成本很高，而且很难做到极致。 Claude Code 只需要考虑一件事：怎么把 Claude 模型的能力发挥到最大。它知道模型的所有技术细节，知道什么提示词效果最好，知道怎么拆分任务最高效。甚至 Anthropic 可以反过来，专门针对 Claude Code 的使用场景去训练模型。 这就形成了一个飞轮：用户用 Claude Code 产生真实的交互数据，Anthropic 用这些数据训练下一代模型，模型变强后 Claude Code 更好用，吸引更多用户，产生更多数据。Cursor 做不到这个循环，因为数据和模型分属不同的公司。 飞轮效应还体现在定价上。Anthropic 可以把 Claude Code 的订阅价格定得相对便宜，因为用户产生的数据本身就有价值，相当于用补贴换数据。 Cursor 的商业模式是赚差价：用户付月费，它去调 API，中间的差价就是利润。用户的 Token 用得越少，Cursor 赚得越多。它之前尝试过比较大方的包月方案，很快就扛不住成本了，现在改成包月加超额付费的模式。做 Agent 功能的时候，它就有动力去省 Token，但一省 Token 上下文就可能被截断，效果就打折扣。 这也是为什么同样的模型，Cursor 的表现不一定比得上 Claude Code。 【最后】 我得申明下，我有一段时间没怎么用 Cursor 了，上面这些对 Cursor 的判断是有滞后的，更多是一年前的 Cursor 印象。Cursor 也在做 CLI 工具，也在往 Agent 方向走。两者的形态边界在模糊。 但核心逻辑不会变：当编程的主要方式从“人写代码”变成“人指挥 Agent 写代码”，IDE 的重要性就会持续下降。原生为 Agent 设计的 CLI 工具，天然比从 IDE 里长出来的 Agent 功能更有优势。

@feibo03 你看看我写的bot

逐渐完善频道，ai太几把好玩了

@CuiMao grok你没算

盘点我现在的 AI 订阅 ✅ChatGPT Pro 200 刀 ✅Claude Max 200 刀 ✅Higginsfield 49 刀 ✅kimi coding 199 块 ✅Seedance 2 2599/年 其他都是官方送几乎用不完的API 😇😇 应该是配置拉满了吧 还有没订的吗？ 欢迎补充。

@blackanger 就喜欢你的推文，rust everything

终于有一个可以简简单单 vibe coding 的终端了 后面继续植入自己写的 Agent