14cat.eth(💙,🧡)

EVMOS 链停止了，这是我区块链撸到的第一个大毛，在 Cosmos 地址上存 0.1 ATOM 就给你 100u 的 EVMOS，之后还可以质押挖提卖，是我第一个1wu。感恩🙏。

另外 Grok 不要用来搜网站，之前领空投直接给我一个钓鱼网站

@Kaseyibcc 效果怎么样？

把cc的模型换成deepseek-v4-pro了 量大管饱 自助餐的快感😋

不仅能防止意外发生，还能刷点挂单交易

@runes_leo OK，我去试试

@TimeManifest 我也遇到过。SOUL 适合放长期偏好，但不适合承载太多硬流程。真要稳定执行，最好拆成 skill / checklist / hook，在任务触发时强制加载。

这篇我看完第一反应是： AI 助手真正缺的不是工具， 是它能不能学会你的工作方式。 记忆、技能、后台修剪、离线优化。 这些词单独看都不新， 合在一起才有意思。 现在很多助手还像临时实习生。 每次重新打开，都要重新交代一遍。 我更想要的是那种： 你改过它三次的偏好， 它下次真的记住了； 它踩过一次的坑， 会自己沉淀成流程； 它每次回来， 都比上次少问一点废话。

GPT Image 2 提示词合集，1526 个，GitHub 完全免费 支持 16 种语言，不用从零写提示词，直接复制 → 出图 精选 6 个高频场景👇 1️⃣ 语录卡片 — 文字精准渲染，中英日都能出 2️⃣ 商业插画 — 商用级质量，不用修图直接发 3️⃣ 分镜脚本 — 多图角色一致，做内容必存 4️⃣ 多语言海报 — 一次生图，多语言文字一起排好 以后用 GPT Image 2 出图，提示词直接抄这里 → github.com/YouMind-OpenLa… 建议收藏 🔖

现在我预测市场的三个持仓 @Polymarket 1. B 先到7w 还是 9w 7w YES polymarket.com/zh/event/will-… 2. E 先到 1000 还是 3000 1000YES polymarket.com/zh/event/will-… 3. S 先到 60 还是 140 60YES polymarket.com/zh/event/will-… 没什么好说的，都是空单

如果你交互了 polymarket，一定要绑定自己的 x 账号，官方多次提到了要绑定，并暗示你多宣传 polymarket。 另外这个网站：polytweet.com，可以查看你在 x 上对 Polymarket 的贡献排名 @Polymarket

@11dizhu 上上轮牛市确实nb，抓了很多 Alpha

你为什么关注我这种奇葩？

95% 的人写 prompt 的方式是错的 错不在你写得不够长 / 不够细 错在方向反了 真正的高手 / 是让 AI 反过来 prompt 自己 · 反共识 1 ：让 AI 反向采访你 / 比你直接问它强 10 倍 普通用法 ：「帮我写一个 LinkedIn 帖子讲四天工作制」 高手用法 ：「写之前 / 你先采访我 / 一次问一个问题 / 把所有 context 问到位 / 然后再写」 AI 比你更知道它需要什么信息才能写好 你猜信息 = 给残缺 prompt 让它问你 = 给完整 prompt 这一招效果直接质变 · 反共识 2 ：「不要做 X」比「请做 Y」管用得多 大多数人在堆「请做什么」 高手在堆「请不要做什么」 「写一个 onboarding 介绍」 vs 「写一个 onboarding 介绍 / 不要用『欢迎』开头 / 不要用通用问候语 / 直接讲用户在这部分要做什么」 第二种几乎永远赢 负面约束 = 真正的 steering · 反共识 3 ：要 AI 评估自己写的东西 / 必须骗它 直接说「评估你刚写的这段」 / AI 会给自己打 5 分 换个会话 / 复制过去 / 假装是你写的「我写了一段 / 帮我评估」 它立刻能找出 10 个问题 self-evaluation 最有效的前提 / 是 AI 不知道是它自己写的 · 反共识 4 ：command vs steer / 一字之差 / 结果天差地别 command ：「总结这段」/ 模型自己挑长度风格重点 steer ：「你是 executive assistant / 用 4 个 bullet point 总结这段会议记录 / 只关注决策和 action item / 不要废话」 你以为你在 prompt 你只是在给指令 · 反共识 5 ：用说的写 prompt / 比用键盘写好 80% 打字最快 100 wpm / 说话 160 wpm prompt engineering 最大的瓶颈 / 是你懒得把所有细节打字打出来 用 Whisper Flow 这种 dictation 工具 / 直接说 说话时你会自然地把所有 context 讲清楚 打字时你会偷懒删掉一半 prompt 质量的 80% / 来自你愿意花多少信息量 · 反共识 6 ：模型没有记忆 / 你以为的「它记得我」是套壳 GPT-5.2 本身没有记忆 你看到的「ChatGPT 记得你的偏好」/ 是 OpenAI 在每次对话开头偷偷塞了一段「关于这个用户的背景」进 prompt 你以为你在跟 AI 聊天 你在跟一个被预先塞了 context 的 prompt 套壳系统聊天 模型有时候「忘了」一些事 原因往往在 context window 满了 / 或者套壳系统没塞进去 跟它聪不聪明没关系 · 完整 prompt 工具箱 每次写 prompt 前自检 4 件事 角色（你是 X） 受众（写给 Y 看） 语气（C 风格） 格式（D 输出） 进阶 6 招 few-shot 给 3 个例子 chain-of-thought 让它「先想再答」 structured output 强制 JSON / 表格 constraints 列「不要做」清单 prompt chaining 拆成多步 self-evaluation 换会话骗它评估 最强一招 interview style ：让它先问你 / 再写 · 总结 prompt engineering 没死 死的是「把 prompt 当指令」的写法 把 prompt 当对话 把 AI 当一个会问你问题的同事 你的产出质量会立刻翻 3 倍 这条建议收藏 / 接下来每写一个 prompt 都对照一下

分享几个 Vibe coding 常用的实操技巧 不搞那么高级的，只说适合小白的 最后几个 prompt 是精华 第一步：先写 PRD文档 把你的需求捋顺了再开发，当你多做几个需求和功能以后，你会发现，AI 写出来的和你的需求有很多差别，也不要觉得 AI 智障，平时你跟一个开发甚至一个开发团队沟通需求，也会出现各种细节偏差，甚至理解完全不一样的情况。仔细写好这个 PRD，可以让 ChatGPT、Gemini 帮你一起； 第二步：在 IDE 里生成技术文档 让 AI 实际的根据 需求文档去测试，明确不要乐观，不要理论，实际的去测试技术可行性，把结果固定下来； 特别在对接外部 API 的时候，AI 会乐观会幻想，觉得可以就说可以，一定要让他实际的去跑一下，把真实的测试结果固定下来，不然可能就会碰到，干到最后发现需求实现不了，因为某个关键节点并不存在； 第三步：生成项目架构文档 很多人有了产品文档和技术文档就直接开始干，最后发现这也出问题哪里又不对； 全局的固定项目架构，防止最后写成一个屎山，举个具体的例子，你有多个板块请求同一个 API 数据，实际上应该有一个服务集中处理，高效又合理，但是可能 AI 会很弱智的分别去请求，导致你的代码又臭又乱； 第四步：开始干活，以下是几个我常用的 prompt 1、 草泥马给我来个牛逼不普通的 UI 设计 2、你特么有病吧，乱改我架构 3、你能干就干，不能干我找别的 AI 4、你在重复工作，浪费我的时间，我要起诉你 5、我花钱是让你干活，你直接全部干完，不要让我动手 贼实用，推荐给你们

跑了[泪奔]，以后不碰zz类题目了[苦涩]

对于 polymarket 撸毛，其实还是可以期待一下的。 因为前段时间他们清理了不活跃钱包，我的一些钱包也被清理了，清理的钱包所有的交互数据都没了。 这意味着历史包袱没有了，polymarket 这次把很多有交互历史钱包都处理了，分母分子都少了，空投更有期待了。

预测题目10: 双方会谈会说什么，AI/人工智能 YES 买入理由：未来的大方向，不可能不说 止损位置：无止损，只上能接受的仓位 polymarket.com/zh/event/what-…

好恶心的行情啊

预测题目9: BTC 价格先到 7w 还是 9w，7w YES 买入理由：熊市，下降旗形上边缘假突破。 止损位置：站回 81000，不跌破 需要注意：上一次 6w 还是 8w 我选择了 6w 但结果是 8w，所以止损真的很重要，亏了一些可以接受，但是不止损就会亏损100%。这次也是一样，如果站稳 81000 不跌破，我会坚决止损。

Hermes 用着太舒服了，至少安装环境不用在折腾了一句话直接搞定

@xiaoshunli 给我10w就行了😇

Base快照了，别撸了。 我看好Base，单地址1000美金，1000个号，就是100万美金，很轻松，是个人都能撸到吧！？

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