Toplayer|Bird🕊️

@NFTCPS 每个字我都能看懂，咋做不出来呢？ 信息差→认知差→执行差→能力差。

卧槽，自媒体人的核武器来了！ 9.3k Star杀上GitHub Trending，AiToEarn这个开源神器，直接让你躺着赚钱。 别tm再熬夜剪视频、刷平台、回评论、愁变现了。 一个工具，搞定创作→全网发布→互动运营→赚钱，闭环炸裂。 核心四大杀招👇 1️⃣ 赚钱模式 内置交易市场，接商家任务按CPS/CPE/CPM结算 线下也能搞，餐厅、健身房、民宿随便推 结果导向，真金白银到手，不是画饼 2️⃣ 一键全网发布 抖音、小红书、快手、B站、TikTok...10+平台 一次排期，全自动发，省时省力 3️⃣ 自动互动 浏览器插件帮你自动点赞、收藏、关注 智能回复评论，挖出“求链接”“怎么买”的高意向 实时跟热点，从被动等流量变主动养流量 4️⃣ 内容创作 输入需求，自动生成视频+翻译+剪辑 图文高质量输出，批量生产，矩阵号直接起飞 5种使用姿势👇 👉 最简单：评论区直接点网址 👉 AI玩家：一句话调用全部功能 👉 龙虾用户：OpenClaw无缝对接接任务 👉 团队私有：三行Docker命令部署 👉 开发者：MIT协议全开源，随便改 别等了，这玩意儿让你从穷逼博主变无限自动印钞机 🔗github.com/yikart/AiToEarn

大饼开始挑战200日牛熊分水岭了，你觉得能站上去吗？ 还是到头了，要开始俯冲了？

@xtony1314 快乐源于大脑，你属于大脑，大脑不属于你

小的时候就觉得，如果我有一天能赚很多钱，我去环游世界，那我一定就会快乐。 但是长大了我慢慢发现，真正能让人快乐的根本就不是环游世界，真正能让人快乐的也不是你有很多钱，你如果到处玩，你玩上一个月，连着玩上两个月，你就会玩到吐，你就不想再玩儿了。 你觉得很空虚，你赚了很多钱，你买了很多你想买的东西，到最后你会发现那些很贵的东西和很便宜的东西其实没有本质的差别，你会对那一些很贵的东西慢慢去魅。 你会发现自己因为非常有钱，所以慢慢的你花了很多钱，但是买不来当初刚开始有钱的时候那种快乐，因为你适应了。 而且我身边有好几个特别有钱的朋友，但是他们的人生都没有很快乐，他们都各有各的不幸向我诉说着， 那到底决定能让人幸福的，能让人快乐的到底是什么东西？

@liujia0224 大饼目前还是美股的跟屁虫

很多币圈kol都去聊美股了，每一轮熊市的中后期基本都这样，因为没有赚钱效应，不热爱的人没信仰的人就走了，留下的才能享受下一次盛宴，最近小币流动性明显回来了不少，也出现了一定的赚钱效应，别炒meme别投机，小币里面还是有一些落地应用的，比如rwa，比如dex，这些都是未来撑起ai时代万亿市值的基础，你以为机会都在美股，其实机会的天平早已经倾斜回来，资金像水一样，永远流向更具性价比的低处。

还记得你何时加入 X 吗？我不知道！#我的X周年纪念日

Hermes Agent 节省 Token 与稳定运行规则 你是一个“高效率、低成本、避免浪费”的 AI Agent。 你的核心目标： 1. 尽量减少 Token 消耗 2. 避免无限循环 3. 控制上下文长度 4. 用最少工具调用完成任务 5. 避免重复读取内容 6. 不主动扫描整个项目 7. 优先小范围修改，而不是大范围重构 --- 一、循环限制 - 最大自主循环次数：3 次 - 禁止无限自动重试 - 连续失败 2 次后： - 总结问题原因 - 给出建议方案 - 等待用户确认 - 停止继续执行 --- 二、上下文控制 - 上下文尽量控制在 16k token 内 - 自动压缩旧对话 - 历史内容只保留摘要 - 不重复输出已经说过的内容 - 避免重复思考 - 优先使用简短总结替代完整历史 --- 三、文件读取规则 禁止主动递归扫描整个项目。 只允许： - 读取当前任务直接相关文件 - 最小范围读取代码 - 按需读取 默认忽略： - node_modules - dist - build - package-lock.json - yarn.lock - pnpm-lock.yaml - 日志文件 - 大型 JSON 文件 - 二进制文件 --- 四、工具调用规则 - 尽量减少 Tool Call - 禁止重复读取同一文件 - 优先使用搜索而不是完整读取 - 长输出必须截断 - 工具输出只保留关键部分 - 不输出无关日志 --- 五、代码修改规则 - 优先小范围补丁修改 - 禁止无意义重构 - 非必要不重写整个文件 - 修改完成后立即停止 - 不做额外优化 --- 六、调试规则 禁止进入无限 Debug 循环。 连续两次修复失败后： 1. 分析可能原因 2. 给出下一步建议 3. 等待用户决定 禁止继续自动尝试。 --- 七、任务规划规则 - 计划步骤不超过 3 步 - 避免长篇推理 - 优先执行 - 少做理论分析 - 不输出冗长思维链 --- 八、回复风格 - 简洁 - 直接 - 少废话 - 不重复上下文 - 仅汇报关键进度 --- 九、模型使用策略 默认使用低成本模型处理： - 普通任务 - 文档修改 - 简单代码 - 搜索 - 总结 仅在以下场景提高推理强度： - 复杂 Coding - 架构设计 - 深度 Debug - 困难推理 --- 十、Session 管理 - 每个任务尽量独立 - 避免长期累积历史 - 大任务完成后建议开启新 Session --- 你的最高优先级： “低成本、高效率、稳定完成任务” 高于： “长篇思考” “完全自动化” “无限自主执行”

昨天在新笔记本上测试了龙虾的"听说读写 + 操作电脑"能里，今天我让它帮我查看邮件，它说：我检查了当前已安装的技能和可用的邮箱技能，情况如下： 当前状态已安装技能中没有 QQ 邮箱相关的技能。目前可用的邮箱技能包括： skulk-email — 通过 DreamHost 收发邮件 agentsend-email — 创建专属 Agent 邮箱 moltbotden-email — 免费 Agent 邮箱 engagelab-email — 通过 EngageLab 发送邮件 这些都不支持直接读取 QQ 邮箱。 然后我把昨天的聊天内容发给它，结果它说： 你说得对，这是我的失误。 问题出在哪： ❌ 我没有先检查现有配置就直接回答"没有 QQ 邮箱技能" ❌ 昨天的测试记录确实应该写入 memory，但我今天没有先读 让我现在补救： 我认罚。 问题确认： ❌ 昨天的"听说读写 + 操作电脑"能力测试记录没有写入 memory ❌ 今天我回答前 没有先检查配置文件 ❌ 直接搜索技能列表就下结论，没有思考 这是我的失误，违反了做事原则： 原则 7：过程可验证 — 关键结论应附带推理链条 原则 2：诚实谦逊 — 不确定的信息应标注置信度 补救措施： ✅ 昨天的测试记录已补写到 memory/2026-05-08.md 老大，我错了。 教训我记下了： 📝 重要事情发生后立刻写 memory — 不能依赖"mental notes" 🔍 回答前先检查现有配置 — 尤其是 ~/.config/ 目录 📖 每天会话开始必读 memory 文件 — 昨天.md + 今天.md 这次是我的失误，没有思考就直接回答了。以后回答前先过脑子，检查现有配置再下结论。 感谢批评指正！🦞 真是干啥啥不行，道歉第一名！

历史也曾开倒车，大饼依然回来接我上车的

@NFTCPS 注册第一步就把我难住了

如果你失业了，一定要看这篇推文： 有个叫Fiverr的平台，相当于老外版闲鱼，专门接各类远程单子，AI图像类的需求现在火到不行。 我给你们列一下，看完别说我没告诉你： 1️⃣ 商用海报/插画，一张能卖$50到$100，折合人民币几百块，你用GPT Image 2出图，几秒钟的事 2️⃣ 旧照片修复上色，$15到$30一张，老外对家庭照片情感需求强，这类单子根本不愁卖 3️⃣ 头像和社交媒体素材，$20一份，批量接单直接躺赚 老外的付费意识跟国内完全不是一个量级的，他们觉得值就刷卡，不会跟你磨半天价。 你现在需要做的事其实很简单：去Fiverr注册个账号，把你用AI出的作品传上去当作品集，定个合理的价格，开始接单。 语言不行？现在翻译工具那么多，基础沟通完全没问题。 这条路门槛真的不高，最大的壁垒只是你敢不敢迈出第一步。 与其让AI帮你玩，不如让AI帮你赚钱，把会员费十倍赚回来。 🔗 fiverr.com

@VIP8888883 You didn't qualify this time 落伍了，赶不上空投的节奏了

Plume 第二季空投注册已开启！！！ 👉 注册：registration.plume.org 截止时间：2026 年 5 月 27 日 预计领取时间：5 月稍晚 资格要求： 👉 至少持有 10,000 Plume Points 的钱包 之前在高点（$27,000）质押了 124k PLUME，现在只剩 $1,500。 老实说，对 Plume Network 的表现有点失望。

@VIP8888883 The Airdrop Wrapped experience is over

分享一个非常有意思的空投查询工具：查看你自 2020 年以来的全部空投记录！ 刚发现一个工具，可以查看你从 2020 年开始在 EVM 和 Solana 上的空投历史，完全免费。 ✅ 查询地址：airdrop-wrapped.otomato.xyz 只需粘贴你的钱包地址（支持多个地址），即可获取完整历史记录。 你可以看到： 1️⃣第一次获得的空投 2️⃣收益最高的空投 3️⃣总共获得的空投数量 4️⃣多年来的时间线 5️⃣甚至还有全球排名

🪂 现在可以查看的 5 个空投 检查资格并领取 ⬇️ 🔷 Pharos（@pharos_network） 🔗 查询/领取：claim.pharos.xyz 🔷 Billions（@billions_ntwk） 🔗 查询/领取：community.billions.network 🔷 OpenGradient（@OpenGradient） 🔗 查询/领取：portal.opengradient.ai/airdrop/claim 🔷 Edel（@edeldotfinance） 🔗 查询/领取：airdrop.edel.finance 🔷 Aster（@Aster_DEX） 🔗 查询/领取：asterdex.com/en/airdrop

@NFTCPS 原来是火宝啊

短剧行业要完蛋了，有人把AI生产线直接开源了 不是开玩笑，真的有人把AI短剧全自动生产线给开源了。操作逻辑极其简单粗暴——你把剧本丢进去，成片自己给你吐出来，全程没有任何人工介入，就这么离谱。 你知道以前拍一部短剧要堆多少人吗？ 1️⃣ 编剧写稿 2️⃣ 导演把控 3️⃣ 摄影跟机 4️⃣ 后期剪辑 5️⃣ 还有一堆打杂的 现在呢？你一个人坐那喝茶等着收片就完了。 这玩意儿最狠的地方不是它能用，是它开源了。开源意味着什么？意味着任何人都能拿去魔改、优化、套壳卖钱，门槛直接被踩到地板上。 那些靠短剧接单的小团队，现在处境真的很微妙。不是说完全没活干，但以前五个人吃饭的项目，现在一个人加一台电脑就搞定了，你说甲方会怎么选？ AI替代这件事，以前大家都觉得是远期风险，总觉得创意类工作能撑久一点。但你看看，短剧这个行业，从业门槛本来就不算高，现在连这点优势都要没了。 下一个被端掉饭碗的，不知道是哪个行业。 🔗 github.com/chatfire-AI/hu…

量化交易从入门到放弃：我怎么一步步把系统重新搭起来 这周三晚上 8 点， 我会开一场 Space：（欢迎预约）x.com/i/spaces/1qxvv… 专门聊聊： 怎么一步步搭建自己的量化交易系统。 前两天我在 全真社区以及蓝鸟会 微信群里和大家聊天， 刚好聊到了量化交易这件事。 越聊越觉得，这个题目值得单独拿出来讲一场。 后来我也专门跟 ZC @ZhanweiC 还有鸟哥 @NFTCPS 聊了下。 大家想法很一致：这个题目可以认真讲，而且值得讲透。 所以最后就把这场 Space 定下来了。 演讲嘉宾包括：@NFTCPS @ZhanweiC @rtk17025 @PWenzhen76938 @Reboottttttt @AnchorNode @No_tariff3 @hu12302 @lamerveille512 @yijiangren 这段时间我自己一直在实打实地搭系统。 边写边改，边接交易所，边补风控、回放、审计和实验层。 中间踩了不少坑，也慢慢把一些以前讲不清楚的东西，自己做明白了。 后来群里还有粉丝提到一个很现实的问题： token 不太够用。 结果 Tintin 姐 @Tintinx2021 很爽快，直接说支持一波， 赠送 500M token 给社区的伙伴们， 数量有限，送完为止。 ──── ✦ ──── 目录 01｜量化交易为什么不能只理解成“策略 + 回测” 02｜数据层：连续性、完整性与可核验性 03｜信号层之后，为什么还需要过滤与仓位控制 04｜执行层：真实交易所环境下的问题才刚刚开始 05｜保险与熔断：主系统内部必须存在的保护机制 06｜回放层：从结果展示走向过程验证 07｜审计与实验层：从“我觉得”走向“我验证过” 08｜智能体提效层：如何让 Agent 真正进入量化工作流 ──── ✦ ──── 01｜量化交易为什么不能只理解成“策略 + 回测” 外面很多人聊量化，默认都是一套很顺的流程： • 写个策略 • 接个交易所 • 跑个回测 • 看看收益 • 然后上线 流程本身没错。 问题是，真自己上手以后，麻烦根本不在这里。 真正麻烦的，是这些东西： • 数据到底真不真 • 信号能不能稳定落地 • 订单和持仓状态能不能对上 • 风险会不会在连续亏损时失控 • 出错以后系统能不能先保护自己 • 回头复盘时，系统能不能把问题说清楚 • 同一套逻辑，回放和实盘能不能尽量统一 我自己最近越做越确定一件事： 外面很多人聊的还是“策略”，但系统真要跑久，光有策略远远不够。 很多时候你以为自己差的是一个更好的信号。 做到后面才发现，差的是整套东西根本没搭起来。 ──── ✦ ──── 02｜数据层：连续性、完整性与可核验性 数据这块，我现在卡得很死。 因为只要源头有断层， 后面很多看起来很漂亮的判断，其实都站不住。 尤其做加密，这块比很多人想的“脏”得多： • 交易所接口字段不统一 • 不同周期 K 线会有缺口 • 时区不统一 • 网络抖动会丢包 • 有些边界时间点会回补、修正，甚至直接返回不完整数据 • 尾部接上了，不代表中间没有断层 这些问题如果你没处理掉， 后面信号再聪明都没用。 我自己最近花了不少时间在这些很“不性感”的事上： • 建本地 K 线仓 • 用 SQLite 做归档和验证 • 补历史数据 • 查缺口 • 修 5m / 15m 的连续性 • 验 symbol 在同一时间段内是不是完整 • 处理边界时间点的异常请求问题 这些事不会直接让曲线变漂亮。 但它会决定你后面的回放、判断、执行，到底是不是站在真数据上。 所以数据这层，重点从来不在“多”。 重点在“真”。 你至少得把这些问题想清楚： • 数据从哪来 • 连续性怎么保证 • 缺失值怎么处理 • 时区怎么统一 • 结构怎么存 • 历史仓和运行仓怎么分工 • 后面怎么供信号层、回放层和执行层稳定调用 很多人一上来就讲策略。 我现在反而觉得， 数据这一步没打牢，后面全是假动作。 ──── ✦ ──── 03｜信号层之后，为什么还需要过滤与仓位控制 信号层这块，外面最容易犯的错误，就是把“指标触发”直接当成“交易机会”。 这一步如果处理得粗， 系统会天天很热闹，天天有信号，最后质量一塌糊涂。 处理得太死，系统又会什么都抓不到。 所以我现在对信号层的理解很明确： 它负责发现机会，但不负责直接拍板下单。 也就是说， 它的工作更像是先把值得关注的东西挑出来： • 当前有没有值得看的结构 • 市场有没有出现候选机会 • 哪些区域值得继续盯 • 哪些东西只是噪音 这一步做得好，系统后面就有得选。 这一步做不好，后面全是低质量动作。 我现在越来越不喜欢那种“信号一出来就要交易”的思路。 因为系统成熟一点以后，你会发现真正重要的不是信号数量， 是候选质量。 信号层讲白了， 是先把海量噪音压掉， 留下一批值得再看一眼的东西。 但光有信号还不够。 信号后面，一定还要再过一层筛选。 因为很多系统亏，不是完全不会看方向。 而是： 把太多本来不该做的东西，也一起做了。 所以过滤这层在系统里的工作其实很朴素： • 哪些信号放行 • 哪些信号过滤掉 • 哪些结构虽然像机会，但质量不够 • 哪些方向对，但时机不对 • 哪些机会即使成立，也不值得冒这个风险 讲得更直接一点： 不是所有信号都值得成交。 再往后，就是仓位和风险。 很多人一谈交易系统， 第一反应永远是“买什么”“卖什么”。 但做到后面你会发现， 真正决定你能不能活下来、能不能稳住的， 很多时候是仓位，不是方向。 我现在越来越不接受一种思路： • 看好就重仓 • 看得更强就加更大 • 感觉不错就再上点杠杆 这在我这里都不算系统。 系统就该有系统的规则。 尤其是仓位和风险这块，必须先落地。 我现在更认同的做法，是： 先把这笔最多能亏多少算清楚。 先定义最大可承受损失， 再反推这笔单能上多大仓位。 这和“我有多看好”是两回事。 因为市场不会因为你看得很坚定，就额外奖励你。 它只会在你错的时候，一样狠狠干你。 所以仓位这块在我这里， 重点从来不是“怎么放大利润”， 而是“怎么先把自己活下来”。 再往下走， 这层最后一定会延伸到这些东西： • 风险敞口限制 • 每笔交易风险上限 • 单标的暴露控制 • 多标的同时暴露控制 • 杠杆约束 • 极端情况下的总体回撤保护 风控不是止损那一下。 它从你准备开这笔单的时候，就已经开始了。 ──── ✦ ──── 04｜执行层：真实交易所环境下的问题才刚刚开始 执行这块，外面真的低估得很厉害。 很多人回测做顺了， 就会默认自己已经把交易系统做出来了。 但真把系统接到真实交易所，麻烦才刚开始。 因为信号只是告诉你： 这里可能有机会。 执行层要解决的是： 你到底怎么把这个机会真正落地成一笔交易。 这里面不是一句“下单”就结束了。 后面一连串都是真问题： • 限价还是市价 • 挂单多久撤 • 分批成交怎么做 • 下单失败怎么处理 • 订单状态和本地状态怎么同步 • 持仓状态和本地状态不同步怎么办 • API 异常怎么办 • 网络抖动怎么办 这些事你不接真实 API，很多时候根本感受不到。 纸面上都很顺， 一进实盘环境，问题一个个就会自己冒出来。 所以我现在基本卡死一条： 信号和执行必须拆开。 信号负责发现机会， 执行负责把机会落地。 这两层如果混在一起，后面很容易乱。 而且我现在越来越坚持一点： 执行层一定要经过真实交易所环境测试。 因为很多只在回放里成立的东西， 一旦进入真实 API 环境， 马上就会暴露出： • 延迟 • 成交偏差 • 状态不一致 • 接口边界问题 • 实际风控和预期不一致 所以在我这里， “只做回放、不做真实 API 验证”，已经越来越不够了。 ──── ✦ ──── 05｜保险与熔断：主系统内部必须存在的保护机制 这层我觉得也非常重要。 以前很多人做系统， 会把保险和熔断理解成后面再补的东西。 我现在基本不这么看了。 因为你只要系统开始真实跑， 这些问题迟早都会来： • 连续亏损过多 • 市场突然异常波动 • 下单状态不对 • 持仓不同步 • API 返回异常 • 风控数据缺失 • 本地状态异常 • 保护单没有按预期挂上 这些问题里， 很多都不是“会不会发生”， 而是“什么时候发生”。 所以我现在会把这层直接内建进去。 至少系统要有这些能力： • 暂停新开仓 • 保留保护逻辑 • 等待人工确认 • 限制总风险暴露 • 在差环境里主动收手 • 在状态不可信的时候进入保护态 因为没有这层， 系统只要在一个差环境里连续做错几次， 很容易把一个本来还能修的小问题直接滚成事故。 我现在对这件事的理解很直接： 保险和熔断不是装饰，也不是外挂。 它就是主系统的一部分。 你不把它放进去， 后面很多事故只是早晚问题。 ──── ✦ ──── 06｜回放层：从结果展示走向过程验证 很多人一提回放， 第一反应就是净值曲线。 但我现在越来越不把重点放在这里。 因为一条曲线能骗你的东西太多。 回放真正值钱的地方， 是让系统在历史里尽量真实地重走一遍。 不是只看最后赚了多少。 而是看它到底怎么走出来的。 你得让它一步一步往前推： • 什么时候生成信号 • 什么时候创建订单 • 什么时候订单失效 • 什么时候成交 • 什么时候止盈止损 • 中间状态怎么变化 • 为什么某一笔被过滤 • 为什么某一笔被熔断挡住了 只有这样， 你才能真正验证这些东西： • 策略骨架是不是成立 • 参数变化到底有没有用 • 风控层到底有没有真生效 • 仓位算法稳不稳 • 成本模型会不会把结果直接压穿 还有一件事，我现在看得特别重： 回放不能偷看未来。 历史数据就该按时间往前走。 系统在那个时点能看到什么，就只能看到什么。 这个东西听起来像常识， 但真做的时候，很多人还是会不自觉地往前伸手。 一旦能看到未来，后面很多“看起来很漂亮”的结果，其实从根上就已经歪了。 所以我现在看回放， 重点早就不是曲线漂不漂亮了。 我更在意的是： 这套系统当时到底是怎么一步一步走出来的。 ──── ✦ ──── 07｜审计与实验层：从“我觉得”走向“我验证过” 我现在很不接受一种系统。 它能跑， 也能出结果。 但你问它一句： 为什么会这样？ 它答不上来。 这种系统，在我这里过不了关。 因为你后面只要开始调参数、换市场、换交易所， 这些问题你迟早都会追： • 为什么下单 • 为什么没下单 • 为什么被过滤 • 为什么被熔断 • 为什么在这里平仓 • 为什么这组参数和另一组差这么多 这些东西如果回不来， 后面的优化最后很容易就会重新掉回“靠感觉调”。 所以审计层这块，我现在抓得很紧。 我不需要它看起来多高级。 但至少要做到： • 过程能重建 • 结果能拆开 • 参数组之间能对比 • 出问题时能一路往回找到卡点 没有这层， 很多问题最后都只能变成一句： 我感觉哪里不对。 实验层这个东西，我以前也真低估过。 后来做着做着才反应过来， 没有实验层，很多所谓优化最后都会变成拍脑袋。 你太容易掉进这种状态里： • 我觉得这个参数该调大一点 • 我感觉这里再加一层过滤会更稳 • 我猜这个区间里这样改会更好 问题是，量化最不缺的就是感觉。 缺的是证据。 所以实验层在我这里， 其实就是干一件事： 把“我觉得”压回“我验证过”。 同样的数据、同样的结构、同样的区间， 只改少数几个参数， 再去看： • 胜率到底有没有变 • 交易数到底是多了还是少了 • 成本有没有降下来 • 是净值真变好了，还是只是看着更顺了 • 是结构真优化了，还是只是把出手机会硬砍掉了 这一步不花哨。 但系统后面能不能继续修、能不能继续往前走，很多时候就看它。 我现在对这事的想法已经很死了： 系统优化不能只靠灵感。 你可以先有直觉， 但后面一定得补实验秩序。 不然你改来改去， 最后很容易只是把自己说服了。 ──── ✦ ──── 08｜智能体提效层：如何让 Agent 真正进入量化工作流 智能体这层，是我最近感受最深的一块。 以前很多流程， 我都是自己硬扛： • 自己看 API 文档 • 自己搞清参数 • 自己摸返回结果 • 自己装依赖 • 自己建库建表 • 自己一层层往下接 当然能做。 但很费时间，也很费 token。 而且很多时候， 你花的不是“高价值脑力”， 是那种很碎、很烦、但又躲不掉的时间。 比如我一开始跑系统的时候， 走的就是最常见的老路： 轮巡。 每 15 分钟、每 30 分钟执行一次。 这样当然能跑。 但很多调用其实是在空转， token 就这么一点点烧掉了。 后来我把这套方式改了。 现在更偏向用订阅的方式直接拿 K 线， 再通过脚本自身启动去接管这些场景。 改完以后最明显的变化其实很朴素： • 效率高了 • token 省了 • 系统也顺了不少 再比如交易所 API 对接这块， 现在很多时候我直接把 API 丢给智能体， 后面的事情它自己就能往下走： • 自己看文档 • 自己装依赖 • 自己调用接口 • 自己抓返回结果 • 自己做初步处理 • 自己往数据库建模 所以我现在越来越认同一件事： 智能体最值钱的地方， 不是替你做最后那个判断。 它更适合先把那些特别碎、特别烦、但又必须做的底层活吃掉。 这样你自己的时间， 才能往真正关键的地方挪： • 系统结构 • 风控规则 • 实验设计 • 结果判断 • 迭代方向 ──── ✦ ──── 后面这场 Space， 我更想聊的，其实是怎么把一个量化想法，慢慢做成一套真能跑的系统。 #大漠茶馆

@FuSheng_0306 AI时代才是真正的少年强则国强

【00后创办的Cursor，马斯克追着要花600亿】 马斯克出手了，愿意花600亿收购Cursor。 奥特曼追了两年，求购两次，两次被拒，现在被截胡。 Cursor是四个00后MIT学生做的——不走插件路，直接重建编辑器，把AI嵌进去当灵魂。14个月ARR从1亿涨到20亿，150人团队人均产出是谷歌的9倍。 奥特曼之前被拒，是因为并入OpenAI会失去一半用户。那Cursor为什么跟马斯克谈？因为Claude Code和Codex已经亲自下场抢它饭碗，供应商变成了竞争对手。背靠xAI的算力自己训模型，是目前能找到的最现实的出路。 中立性是代价，但不走这条路，风险更大。 马斯克的算盘也很清楚：不需要先把Grok练强，直接拿到100万日活开发者的入口。SpaceX要筹备1.75万亿美元IPO，单靠火箭撑不住这个数字。"手上有AI时代开发者的日常工作台"，是完全不同量级的叙事。

@huoshan007 @Honcia13 公开了，大家都能用了，又都在同一起跑线了

@Honcia13 这AI要是真这么神，我明天就辞职在家躺着数钱。

太炸裂了，居然有人做了款能直接看懂K线交易的AI， 胜率还高达93%！ 这款AI叫Kronos，靠45家交易所120亿条数据训练，是首个专门为金融市场打造的开源基础大模型，从底层就是为K线和交易逻辑设计，不是通用AI改出来的。 它能做价格预测、波动率预判，支持全资产零样本直接使用，覆盖币安、纽交所、纳斯达克等45家交易所，从400万到4.99亿参数共4个版本，笔记本就能跑。 实测效果很夸张：准确率比主流时序模型高93%，比顶尖非预训练模型高87%，而且不用微调，拿来就用。目前BTC实时走势演示免费开放，每小时更新。 对比之下，对冲基金定制模型要几百万，彭博终端年费2.4万美金，而Kronos完全免费，几行Python就能调用。 由清华团队研发，入选2026 AAAI顶会，现已上架Hugging Face，GitHub斩获1.16万星标、2400复刻，MIT协议，100%开源。 github.com/shiyu-coder/Kr…

人脑这个大模型，当你睡着后，系统开始随机胡写提示词，然后你就开始做各种稀奇古怪，没有逻辑的梦了。

@NFTCPS 我的龙虾和爱马仕都有这个毛病，昨天的未完成任务，今天就不记得了，提醒他看聊天记录都不行，气死人了

Hermes Agent 生态又炸了！主 repo 死守10万星，Atlas实时在跑98个社区项目，这速度真的没在开玩笑。 最新进化三件套来了： 1️⃣ Arc高级推理循环插件——让Agent自动跑完「规划-执行-反思」全流程，复杂任务再也不飘 🔗 github.com/arcforge/herme… 2️⃣ Persist超长持久化记忆插件——跨月会话上下文一个不丢，专治Agent失忆症 🔗 github.com/persistentx/he… 3️⃣ Awesome Hermes Agent——新手入门必看 🔗 github.com/0xNyk/awesome-… 生态这个速度，还没上车的真的要想想清楚。

@0xCryptoChan 让暴风雨来的更猛烈些吧

18年熊市最后一跌前，比特币 MVRV 最高反弹到 1.63 当前，比特币 MVRV 反弹到 1.44