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SunMoonT.eth
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Read this book and give it to all your friends.
Survival of civilization depends on it!
Gad Saad@GadSaad
#2 across all new releases in Canada.
English
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真他妈疯狂！CZ亲口复盘了那场让他真正完成绝对财富跃迁的“世纪豪赌”：卖掉价值 90 万美元的房子，全仓梭哈比特币！
很多人觉得这是纯靠运气，但真正恐怖的是他执行这笔交易时的极限信念。他当时是在比特币 800刀、600刀、400刀一路下跌的过程中分批建仓，最终硬生生拿到了 600 美元的均价。在这位早已重返自由身、跨越无数牛熊周期的行业巨头眼里，短期的暴跌根本不值一提，他押注的是一个极度长期的确定性。
按照视频里的测算，当比特币站上 8 万多美元时，这套 90 万美元的房子，直接膨胀成了 1.21 亿美元！超过 130 倍的超级暴击！
普通人只看到这笔交易的利润有多“疯”，却根本没想过，当一个看不见摸不着的数字资产疯狂腰斩时，你敢不敢拿自己用来遮风避雨的房子去换？别再用“幸存者偏差”来掩饰自己对长期趋势的认知匮乏了！真正顶级的财富跨越，永远属于那些拥有绝对认知和变态级抗压能力的人。把这个硬核逻辑写成推文，绝对能瞬间炸醒X平台上那一堆还在纠结短线几十点波动的韭菜！
比特币橙子Trader@oragnes
透彻！前美联储主席艾伦·格林斯潘直接用最冷血的“人性+数学”逻辑，刺穿了比特币的底层价值密码！ 他点破了一个极其硬核的规律：比特币的价值永远不可能为负！它只有归零或正数两个选项。而基于人类评估资产的本能心理，这世界上永远会有一大批人坚信它有价值。这种不死属性，直接为早期进场的人砸出了极其恐怖的财富空间。 这位曾经执掌全球宏观流动性与美元印钞机的顶级大佬亲自承认：这不是什么偶然！只要底层数学模型跑得通、具备共识控制机制的加密货币，注定会在市场上活得相当滋润。 别再用传统金融的死板模型去给大饼估值了！连美联储的终极操盘手都看透了，加密资产的终极护城河，根本不是什么虚无缥缈的信仰，而是由极其严密的数学和人类投机本能共同焊死的绝对共识！
中文
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Claude 做股票研究，是真的离谱。
它能帮你拆投资组合、揪出风险、
30 秒给你一份完整的交易计划。免费。
而财务顾问每小时收 700 美元。
收藏下面 7 个 prompt：
中文
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Damn，这个AI做的跑步App，真的绝了！
有人用Claude vibe code了一个周末，
把整个城市变成了真人版抢地盘游戏，
你跑过的每一条街道，都会自动变成你的领地，
别人跑同一条路，就能直接把你的地盘抢走，
传统健身App都是跑完给你看数据，
靠打卡 streak 逼你坚持，
这个App直接把动机拉到最满，
你会凌晨四点爬起来，
就为了抢下家楼下那条没人跑的街😁
最吸引我的不是这个App有多好玩，
是它从一个想法到能跑的完整demo，
只用了一个周末，
而且作者根本不是什么专业开发者，
以前你有一个好想法，
要写Pitch Deck，找团队，烧几十万，
花几个月才能做出一个原型，
现在一个普通人，用Claude两天就能搞定，
做完直接发X收反馈，行就继续，不行就扔，
这才是AI coding真正的恐怖之处，
它不是让程序员失业，
它是让idea的迭代速度，直接变成了周末级，
当然这个玩法早就有人做过了，
INTVL在2024年就已经上线了一模一样的机制，
但这根本不重要，
重要的是现在任何人，
都能在48小时内克隆任何一个成功的产品，
然后加上自己的微创新，
健身App最没用的就是更好的数据，
最有用的是最烂的动机，
把跑步变成原始部落的领地战争，
比任何AI教练都管用一万倍，
以后再也不会有什么怀才不遇了，
你有任何想法，
周末做个原型发出来，
市场会立刻告诉你答案，
这就是2026年做产品的正确姿势，
#AI #产品 #健身
中文
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10 years of therapy summarized in 1 minute
Chris Williamson@ChrisWillx
21 lessons on life, love, and everything that makes us human with @Markmanson 00:00 The #1 Skill In Life 01:10 Cognitive Flexibility Matters 01:23 Over-Indexing Explained 02:00 Anxiety = Compressed Uncertainty 06:28 State vs. Trait Confidence 07:08 Can't Plan Your Way There 08:19 Convenience vs. Significance 10:43 Call People Without Permission 11:09 Friction Grows Friendships 11:16 The Best Definition of Safety 13:49 Life With Cheat Codes 18:31 AI Regresses You to the Mean 18:42 Top 50% Made Worse by AI 20:58 Picking a Partner 21:33 Can You Handle Their Tuesday? 23:09 Three Non-Negotiables Framework 29:48 Send Weird Psychology Articles 30:17 Air Fryer vs. Fiat 500 Partner 33:58 Average Person Doesn't Exist 37:07 Perfection's Pain Kills You 39:19 Nobody Owes You Patience 54:49 If You Have to Demand Respect 58:41 Requesting vs. Training a Partner 1:03:59 Relationship = Set of Agreements 1:11:21 Why Situationships Are Damaging 1:25:02 Neediness Defined (Models) 1:27:13 Searching for a Unified Theory 1:29:08 Comfort With Self = Attractive 1:34:52 Manosphere: Wrong Solution 1:35:56 Jordan Peterson Was Too Early 1:37:30 Tell Truth for Real Adventure 1:37:58 Criticism Capture Explained 1:44:21 Envy = Unseen Sacrifices 1:46:09 Crave Process, Not Just Results 1:47:56 What Flavor of Pain to Choose 1:50:17 Learning as Procrastination 1:51:02 Chris's Podcast Launch Delay 1:57:33 Got Everything, Still Depressed 2:10:25 Death & Doom Scrolling 2:10:49 10 Years of Therapy: 1 Minute 2:14:26 Permission Was Always Yours Paid partnerships included.
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我觉得大家时刻可以记住一个点，那就是对于川普来说：他的商人属性大于他的总统属性！
这句话是我昨天在我的粉丝群里面说过了一句话！
这届行情就是：跟着总统买就完事儿了！
🤣🤣🤣
如下是一些可供寻找的产品：
芯片（Chips）
$INTC Intel（英特尔）
$NVDA NVIDIA（英伟达）
$AMD AMD（超微）
$TSM TSMC（台积电）
AI基础设施（AI Infrastructure）
$DELL Dell（戴尔）
$VRT Vertiv（维谛技术，数据中心散热）
$NBIS Nebius（前Yandex，AI算力）
$CRWV Coreweave（AI云算力新贵）
$IREN IREN（比特币挖矿转AI算力）
$HUT Hut 8（挖矿+AI算力）
稀土（Rare Earths）
$USAR USA Rare Earth（美国稀土）
$CRML Critical Metals（关键金属）
$TMC The Metals Company（深海采矿）
关键矿产（Critical Minerals）
$TMQ Trilogy Metals（阿拉斯加矿）
$UAMY United States Antimony（美国锑业）
$MP MP Materials（美国最大稀土公司）
$LAC Lithium Americas（锂矿）
量子计算（Quantum）
$IONQ IonQ（离子阱量子）
$QBTS D-Wave Quantum（量子退火）
$RGTI Rigetti（超导量子）
能源（Energy）
$BE Bloom Energy（固体氧化物燃料电池）
$GEV GE Vernova（GE能源分拆）
$FCEL FuelCell Energy（燃料电池）
$PLUG Plug Power（绿氢+燃料电池）
$VICR Vicor（电源管理模块）
内存/存储（Memory）
$MU Micron（美光）
$STX Seagate（希捷硬盘）
$WDC Western Digital（西部数据）
$MRAM Everspin（磁性内存）
太空（Space）
$RKLB Rocket Lab（火箭实验室）
$ASTS AST SpaceMobile（太空手机直连）
$PL Planet Labs（地球观测卫星）
$FLY Firefly Aerospace（萤火虫航天）
$GILT Gilat（卫星通信）
无人机（Drones）
$AVEX Aevex（军用无人机）
$ONDS Ondas（工业无人机+铁路）
$UMAC Unusual Machines（无人机零部件）
核能（Nuclear）
$XE X-energy（先进小型核反应堆）
$LEU Centrus Energy（铀浓缩）
$CCJ Cameco（全球大铀矿商）
$OKLO Oklo（小型模块化核反应堆）
$UUUU Energy Fuels（铀+稀土）
自动驾驶 & 机器人（AVs & Robotics）
$TSLA Tesla（特斯拉）
$AMZN Amazon（亚马逊）
电池（Batteries）
$TE T1 Energy（电池相关）
$ELVA Electrovaya（锂离子电池）
$FLNC Fluence Energy（储能系统）
这波全是“美国优先 + 硬科技”主题，总统点名哪个领域，就买哪个赛道里的公司。
简单粗暴，跟着政策走就行！
Lin@Speculator_io
This is the kind of market where you simply buy what the president tells you to: Chips $INTC Intel $NVDA NVIDIA $AMD AMD $TSM TSMC AI Infrastructure $DELL Dell $VRT Vertiv $NBIS Nebius $CRWV Coreweave $IREN IREN $HUT Hut 8 Rare Earths $USAR USA Rare Earth $CRML Critical Metals $TMC The Metals Company Critical Minerals $TMQ Trilogy Metals $UAMY United States Antimony $MP MP Materials $LAC Lithium Americas Quantum $IONQ IonQ $QBTS D-Wave Quantum $RGTI Rigetti Energy $BE Bloom Energy $GEV GE Vernova $FCEL Fuelcell $PLUG PlugPower $VICR Vicor Memory $SNDK Sandisk $MU Micron $STX Seagate $WDC Western Digital $P Everpure $MRAM Everspin Space $RKLB Rocket Lab $ASTS AST SpaceMobile $PL Planet Labs $FLY Firefly Aerospace $GILT Gilat Drones $AVEX Aevex $ONDS Ondas $UMAC Unusual Machines Nuclear $XE X-energy $LEU Centrus Energy $CCJ Cameco $OKLO Oklo $UUUU Energy Fuels AVs & Robotics $TSLA Tesla $AMZN Amazon Batteries $TE T1 Energy $ELVA Electrovaya $FLNC Fluence Energy Never miss the leading stocks again: fullstackinvestor.co/portfolio
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Paul Graham (@paulg) whether founders should move to Silicon Valley, and what it takes to build a startup hub anywhere else.
Live from our YC | Stockholm event on April 29, 2026.
01:01 – Why the Big Center Matters
02:45 – The Power of Serendipitous Meetings
04:36 – Investors Move Faster in the Valley
06:03 – Respect Follows the Move
07:59 – The Dropbox Story
09:10 – Measuring Yourself Against Big Fish
12:21 – Silicon Valley's Pay-It-Forward Culture
15:36 – How to Help Stockholm Thrive
17:24 – YC as the Optimal Path
19:54 – Could Stockholm Become The Silicon Valley of Europe?
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整整5个月，这个号也终于3W粉了
以前我以为3W粉是大V的标志，现在想想其实就是数字而已，前路漫漫，吾将上下而求索
过程中特别感谢的朋友
@PandaTalk8 最近玩失踪的熊老板
@lxfater 中推圈AI第一流量博主，锤哥
@GoSailGlobal MCN牛人，带我赚了不少钱
@berryxia 神老，一路走来，一起被封的兄弟
还有
@cnyzgkc @bozhou_ai @li9292 @zstmfhy @Soranlan @yaohui12138 @cellinlab @XianyuLi @94vanAI
@ai_muzi @AI_Jasonyu @xiaoerzhan @ponyodong
太多了，还有很多写不下了（没写到的不要生气，感谢有你们）都是高质量的朋友们
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My conversation with @danawhite, president and CEO of the @UFC.
0:00 Founders Are the Best Storytellers
1:04 Buying the UFC for $2M
2:51 Excellence Is the Capacity to Take Pain
7:58 One Good Night's Sleep and "Fuck It, Let's Keep Going"
10:53 The Ultimate Fighter: A $10M Bet-It-All Moment
13:12 The Napkin Deal With Spike TV
22:00 Leaving Spike TV and the Phil Duman Story
28:24 First Event Profitable: What He Does Differently Now
32:30 Why Dana Sits Ringside Watching a Screen
34:07 Building a Team That Can Read His Mind
45:10 "Who the Fuck Are You and What Have You Done?"
51:55 Selling the UFC for $4+ Billion
57:32 Not Cutting a Single Employee During COVID
1:03:30 Firing a Sponsor Who Told Him How to Vote
1:07:45 There Is No Plan B
1:09:00 Joe Rogan: Doing the First 12 Fights for Free
1:12:37 Loyalty Is the Most Important Thing
Includes paid partnerships.
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黄仁勋昨天在卡内基梅隆毕业典礼的演讲完整版（中文字幕），要点我给你速通一下
1. 老婆是学姐，实验室搭档
2. 我经历了每一个计算平台变革：大型机、个人电脑、互联网、移动设备和云，但AI比他们都更大
3. 我们不能恐惧AI，要拥抱它
4. AI让每个人都是程序员
5. AI基建是人类历史上规模最大的基建
6. 电工、水管工、钢铁工人、技术员、建筑工人，这是属于你们的时代
7. AI要实现电网现代化、扩大发电能力、加速可持续
8. AI不会取代你，但比你更擅长使用AI的人可能会
9. 没有哪一代人像你们一样，携带着强大工具踏入世界，我们都站在同一起跑线上了
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卧槽，6个月→15天！
森马用AI把整个服装行业的底裤都扒了。
真的兄弟们，看完森马的 AI 落地，我直接懵了，
光2025年，AI就给森马带来几个亿的确收回款，
节省视觉、营销、样衣研发等成本数千万，
上新周期从 6 个月，直接压到了 15 天。
这才是真正的AI落地啊，能对业务带来增量价值，
而不是瞎折腾消耗token重复造轮子！
很多人以为传统企业用 AI，就是拍个图写个文案，
没想到森马直接把 AI 做成了全链路基础设施，
覆盖供应链、库存、直播、运营、物流、客服、财务。
整整 400 多个场景。
连整个经营逻辑都重构了，
最狠的是 AIGC 视觉，
以前拍一组模特图要等两个月，
改个背景换个动作，还要再等两个月，
现在 AI 几分钟出图，
效果不输实拍，成本几乎为零，
所有款式全量覆盖，不用再只赌几个爆款，
传统上新是串行的，
一个环节等一个环节，
现在 AI 介入后全并行推进，
不用空等，不用排队，
以上这些都是 2025 年已经跑通的真实案例，
一年带来几亿回款，
省了几千万的成本。
通过森马这个案例让我们看到了，
其实AI 不只是替代人工干活，
还能挖出那些我们根本想不到的隐性成本，
把以前不可能的事，变成日常。
我感觉以后所有传统企业，都会被逼着走这条路啊。
视频大家收好，非常值得收藏和学习！
#森马 #AI落地 #服装行业 #AIGC #企业数字化
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This is cool
Nainsi Dwivedi@NainsiDwiv50980
“I don’t think I’ve typed a line of code since December.” When Andrej Karpathy said that, most people treated it like a crazy AI quote. @garrytan treated it like a question: “What happens when one person operates like an entire software team?” Then he built gstack. And honestly… this repo feels less like a dev tool and more like a preview of where software is going. Not AI as autocomplete. AI as: - CEO - Staff engineer - QA lead - Security reviewer - Designer - Release manager - Browser operator - Parallel execution layer All coordinated through structured workflows. The craziest part is the numbers. Garry says his current pace is ~810× higher than his 2013 output — normalized for logical code changes, not inflated AI LOC. Same person. Same brain. Different tooling. That’s the shift everyone is underestimating right now. The winners in the next era probably won’t be the people who code the fastest. They’ll be the people who can direct, review, and orchestrate AI systems the best. A few things in gstack that genuinely stood out to me: → /office-hours challenges your product assumptions before you build → /autoplan runs CEO + design + eng reviews automatically → /qa opens a real browser, tests flows, finds bugs, and fixes them → /review catches production-level issues before shipping → /pair-agent lets multiple AI agents collaborate together → parallel AI sprints running at the same time across projects This is the first open-source repo in a while that actually made me stop and rethink how software teams will work 2–3 years from now. We’re moving from: “AI helps developers code” to “developers operate systems of AI workers.” That’s a very different future. 100% Open-source Link in comments 👇
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Urgency is the best predictor of personal success.
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The future is here
Personal AI is nigh
pradeep@pradeep24
tested out @antirez' ds4.c this morning. so impressive and delivers. on a M3 max, 128GB, stock ds4 settings: - 14–15 t/s at 62K pre-filled actual coding conversation - memory usage was flat during gen ~85GB res - disk cache is ~8GB for a full 100K context window - thermals were normal, light fan activity - inference server is rock solid so far biggest constraint: anytime there's a compact, we pay the wait-time price of a fresh prefill (~1min per 10k context) before we are back in action. sequential inference + multiple agents in parallel performance is unclear, will report back. I'm so amped.
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