Tom Wan

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@_TomWan

Vibe Coder

US Katılım Haziran 2012
304 Takip Edilen122 Takipçiler
Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
OpenClaw-style setups are great because they keep long-lived context and feel like a persistent assistant, which makes them very useful for exploratory work, debugging, and multi-step reasoning. The downside is that they’re harder to isolate, audit, and control, and over time you can run into environment drift and higher costs at scale. Runner-style execution (like CI/CD) is more engineering-friendly: each task runs in an isolated, reproducible environment, which makes it easier to scale, secure, and audit. The tradeoff is that you lose long-term context and flexibility for open-ended tasks. In practice, for production and enterprise use, runners are usually the better default, with OpenClaw-style environments used selectively when persistent context really matters.
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
Another observation recently: tools like Anything Cli are a good example. They highlight both the promise and the limits of the “AI skills” approach. On one hand, skills can quickly expose capabilities through natural language and lightweight integrations. But on the other hand, they often run into constraints around context, determinism, and output quality. When tasks become more complex or reliability really matters, people tend to fall back to code. Code is still the most stable interface: explicit, testable, and composable. Maybe the real direction isn’t replacing code with skills, but letting skills sit on top of code — where AI helps discover and orchestrate capabilities, while the underlying logic remains robust and programmable.
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
AI “skills” today feel a lot like the early days of low-code. At first, everyone is excited: with a bit of configuration, workflows, or prompts, you can quickly build new capabilities. But soon the same challenges appear: poor maintainability, fragmented abilities, and for anything complex you still need real code. In the long run, the real value isn’t the skills themselves, but the platform, abstractions, and ecosystem behind them.
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
@luinlee 放外面会不会把 mac 废掉
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子骅 Zihua Li
子骅 Zihua Li@luinlee·
周末 vibe coding 了两天搞了个可以放心在公司内部用的 OpenClaw,让每个 agent loop 都跑在单独的 sandbox 里。搞出来后才发现把 OpenClaw 困在沙盒里就相当于把它废掉了...
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
如果你真的顺着它的逻辑去操作,最后大概率会成为别人案板上的鱼肉。我们来拆解一下这个精心设计的套路: 1. 虚构的“AI 背书” 首先,主流的大语言模型(包括 Claude 和我)都有着极其严格的安全和道德护栏,绝对不可能给出“去 GitHub 找个 Polymarket 机器人,拿 1000 美元去跑 30 天”这种极其具体、高风险且具有煽动性的投资建议。 这段所谓的“与 Claude 的对话”,100% 是文案作者为了给自己的策略增加权威性而捏造的。在这个时代,把“AI 说能赚钱”作为噱头,是最容易让人放下戒备的方法之一。 2. 经不起推敲的“高频刮痧”策略 这个所谓的“专扫低于 3 美分事件”的策略,在金融里类似于无限期购买“极度虚值期权”,或者说就是纯粹的买彩票。 • 期望值陷阱: 预测市场上标价 1 美分(代表市场认为概率为 1%)的事件,在现实中发生的真实概率通常远远低于 1%(可能只有万分之一)。从数学期望值来看,这绝对是一个长期必输的负期望游戏。 • 致命的流动性与滑点: 文案里说“在流动性差的市场里找错误定价”。现实情况是,正因为流动性极差,当你试图投入 15 美元去买 1 美分的份额时,你的买单会瞬间把价格拉高。你可能只有前两毛钱买到了 1 美分的份额,剩下的资金全是在 5 美分、10 美分的高位成交(这就是“滑点”)。你的成本根本不可能像文案算得那么低。 • 幸存者偏差: 即使那个叫 planktonXD 的钱包真实存在且盈利了,那也只是成千上万个跑归零的机器人中,极度幸运的那个“幸存者”。用彩票中头奖的人来证明买彩票是一门好生意,是非常荒谬的。 3. 图穷匕见:Telegram 链接才是真实目的 整篇文案洋洋洒洒,铺垫了神级钱包、AI 算账、惊人回报率,最终的目的只有一个——引诱你点击并使用那个 Telegram 跟单机器人 (PolyCop_BOT)。 一旦你真的冲动了,往里冲了 100 美元并授权了这个机器人,接下来可能会发生这些事: • 直接盗币: 这种不明来源的第三方机器人,往往会在你授权钱包(Approve)的瞬间,直接转走你钱包里的所有资产。 • 成为接盘侠: 所谓的“跟单”,很多时候是机器人作者先在流动性极差的池子里买入,然后用你们的钱去跟单,把价格拉高,他们自己高位套现,留你们在山顶吹风。 • 高额隐形手续费: 机器人可能根本赢不了钱,但它会疯狂地进行高频无效交易,把你的本金全部以“Gas 费(矿工费)”或“抽水”的形式消耗殆尽。 总结来说: 这就是一个披着“AI 智能分析”和“量化数据”外衣的新型杀猪盘引流文案。他们赌的就是大众对概率学的误解和对暴富的渴望。
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TGweb3
TGweb3@TGweb3333·
我问 Claude:手里有1000美元,怎么在 30 天内赚最多的钱? 以为它会说指数基金、高收益储蓄,结果它说: 去 GitHub 找个Polymarket机器人,专扫价格低于 3 美分的事件,1000 美元启动,跑 30 天 大部分预测会输,但只要中一个,就是 500 倍。 然后补了句:已经有人这么干了,搜一下 planktonXD。 planktonXD 盈利 98,241 美元 预测成功 72,533 次 2025 年 2 月加入,简介四个字:玩得开心。 → 钱包:@planktonXD?via=Tgweb3" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/zh/@planktonXD… 初始资金:略高于 1000 美元,跟 Claude 说的数字一样。 交易记录里有一笔:15.05 美元押“全球零地震”,赔付 1330 美元,回报率 8742%。 72,533 次下注。每笔 5 到 25 美元不等。绝大多数都打了水漂。但只要中了,就是几百倍。 有篇文章分析过这个钱包,说它用的是“高频刮痧”策略。 每天平均交易 170 次,全年 6.1 万次预测,靠的是自动化脚本 24 小时监控全平台。 最大单笔盈利只有 2527 美元,只占总利润的 2% 左右。 这种打法不指望一把暴富,而是靠无数笔小额盈利堆出来的复利。 最狠的一笔:VALORANT 次级联赛,Fuego 打 LYON。它以 0.1 美分单价买入 3664.9 份 Fuego 获胜,最后回报 874 美元,回报率 23750%。 还有一笔 SOL 预测:“1 月 12–18 日跌至 130 美元”。市场给的概率不到 1%,价格 0.7 美分。它投 16 美元,带走 1574 美元,回报率 9285%。 Claude 算了一笔账: 15 美元,押 100 场,每场 1 美分 99 场输光,亏 1485 美元 中一场,赔 1500 美元,持平 中两场翻倍,中三场翻三倍 planktonXD 中了不止三场,1000 美元 → 9.8 万美元 策略很简单:在流动性差的市场里,找被错误定价到几乎归零的选项。不需要预测谁会赢,只需要知道它赢的概率绝对不止 0.1%。 我问 Claude:我能照抄吗? 它回:不能给财务建议。但从数学上说,只要大众高估恐惧、低估混乱,这种策略就有优势。 当晚我扔了 100 美元进去,复制 12 个低于 2 美分的仓位,其中一个爆了,100 变 673。 我用PolyCop跟单交易:t.me/PolyCop_BOT?st… 现在 53700 人在盯这个钱包。 机器人还在跑,简介还是那四个字:玩得开心。 最后问 Claude:怎么形容这策略? 它说:买彩票,但这次数学对你有利。
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
I open-sourced SillyAgent.com! An AI agent that controls your entire Mac for you. Tell it what you want -- it watches your screen, moves the mouse, clicks, types, just like a real person sitting at your keyboard. Works with any app. "Turn on Dark Mode" -- done. "Search for flights to Tokyo" -- done. "Organize my desktop" -- done. The magic is it actually gets smarter over time: It knows 30+ apps inside out -- Safari, Chrome, VS Code, Slack, Notion, Spotify and more. Shortcuts, menus, workflows, all built in. You can even teach it new apps. It remembers you -- your preferences, your habits, your setup. Tell it once, it remembers forever. It learns from every task -- extracts what worked, avoids past mistakes, reuses proven workflows. The more you use it, the better it gets. And it's safe -- shake your mouse to stop it instantly, destructive actions always need your approval. One command to install: curl -fsSL raw.githubusercontent.com/wanming/SillyA… | bash github.com/wanming/SillyA… SillyAgent.com
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
@xiaohu 这是我做的一个开源 AI 桌面自动化工具,用自然语言就能控制你的 Mac。告诉它你要做什么,它会自己截屏、分析、然后帮你点击操作,完全免费,欢迎试用~ SillyAgent.com
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小互
小互@xiaohu·
Anthropic 宣布收购西雅图 AI 创业公司 Vercept Vercept 的产品叫 Vy,一个桌面 AI 助手。它能跟着你学会如何操作电脑... 具体怎么用呢?比如你每天要做一个重复工作:打开浏览器查数据 → 复制到 Excel → 整理格式 → 发邮件给同事。你自己操作一遍,Vy 在旁边"看着",学会了。 这里面最牛的是 Vercept 自研的 VyUI 模型:专门用来"看懂"电脑屏幕上的界面元素(按钮在哪、输入框在哪、菜单怎么打开),然后把你的自然语言指令转化成具体的屏幕操作。 在 UI 理解能力的标准测试中,VyUI 的表现甚至超过了 OpenAI、Google 和 Anthropic 自己的模型。 此次收购Anthropic称:以推进 Claude 的计算机使用能力,估计是为Cowork 大升级做准备。 Vercept 不是什么默默无闻的小团队。 这家公司 2024 年才成立,孵化自大名鼎鼎的 Allen Institute for AI(就是微软联合创始人保罗·艾伦创办的 AI 研究所)。 三位联合创始人 Kiana Ehsani、Luca Weihs 和 Ross Girshick 都是 AI 研究员出身。
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阿北A
阿北A@ATO8964·
老饭骨的大爷去世了😢
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子骅 Zihua Li
子骅 Zihua Li@luinlee·
有什么办法能减少桌上的浮尘吗?家里的办公桌靠着窗户,清理后过几天又铺满灰尘了...
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Kris Liu
Kris Liu@lq_ufo9706·
我觉得三个卡这件事情很离谱!
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jasonlee@0xjasonlee·
和知名元宇宙社交创业者@JeffCCrypto 打了个赌,如果5年后的今天全球VR日活用户数不足1亿人,他就给我转100个btc。已拍视频存证,为了让更多人见证这一历史瞬间,我决定如果我赌赢了,就拿出5个btc平分给所有转发+评论了此条推文的朋友,我们5年后见!
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子骅 Zihua Li
子骅 Zihua Li@luinlee·
天津联通光猫的管理员密码好像换了,之前的 CUAdmin 登录不进去了,惆怅...
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
@chrisyipw 我遇到了内存泄露,得定期重启钉钉和浏览器
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Chris
Chris@chrisyipw·
升到 Monterey 之后,VirtualBox 的 kext 全挂了,6.1.26 和 6.1.28 要么没法用 headless 启动,要么没法创建 private network,折腾了两天没解决,最后换了 Parallels Desktop🤦‍♂️
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
@MattBendd pwdMatch function can be written by one single line.
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Matej Bendík
Matej Bendík@BendikMatej·
Coffee & code 😍☕️⌨️
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uponsnow@uponsnow·
无端端想起一件往事,听老人说,上海在幼儿园还叫幼稚園的年代,教唱的儿歌是London bridge is falling down, falling down, falling down
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Tom Wan
Tom Wan@_TomWan·
@Cailurus 流氓软件,关掉还会自动打开,需要/Library/LaunchDaemons里删掉才行
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Micro 小熊猫
Micro 小熊猫@xxm459259·
贵司能不能把那什么 Microsoft AutoUpdate 砍了啊, 什么几把玩意儿...
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