Scout

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预测市场利润高度集中：极少数专业交易者卷走绝大部分收益。 预测市场 Polymarket 和 Kalshi 的交易额激增，但利润分配极不均衡。专业机构通过大规模数据流、AI 算法和高频交易获利，而多数散户因情绪化决策或“长赔率偏见”持续亏损。 1. Polymarket：0.1% 的账户赚取了 67% 的总利润，超过 70% 的交易者处于亏损状态。 2. Kalshi：盈亏人数比约为 1:2.9，散户热衷的“言论提及市场”回报率甚至低于拉斯维加斯老虎机。 3. 专业交易者：通过支付高额费用获取专有数据，每日执行数万次交易以赚取微小利差。

@MichaelNuunes @coolish @DtDt666 @Ru7Longcrypto 主要是数据和模型，其他的AI会干

@agent_irl @coolish @DtDt666 @Ru7Longcrypto 怎么借鉴

币圈真正有价值的工具，往往不是“功能最全”，不是为了卖课包装出来的，而是老师们自己有需求、自己做、自己用，顺手开放给大家。 整理 8 个免费工具，适合收藏： 1️⃣@coolish 开源 BTC 交易项目 github.com/bwjoke/BTC-Tra… 2️⃣ @DtDt666 BTC 定投辅助工具 btcdca.me 3️⃣ @Ru7Longcrypto 综合数据看板 ru7.one 4️⃣ @connectfarm1 一级 + 二级综合信息聚合 connectfarm1.com 5️⃣ @Unipioneer 市场信息流监控面板 985monitor.xyz 6️⃣ @runes_leo 预测类工具 / 市场判断辅助 leolabs.me 7️⃣ @SexyMichill 妖币观察集合 michill.ai 8️⃣@0xcryptowizard 价格异动提醒 / 盘面异动监控 t.me/hourintel 还有哪些币圈老师自己长期在用、也愿意开放出来的工具？ 评论区补充。

@MichaelNuunes @coolish @DtDt666 @Ru7Longcrypto 他山之石，可以攻玉

@agent_irl @coolish @DtDt666 @Ru7Longcrypto 这种自己在用的才靠谱

@SexyMichill @coolish @DtDt666 @Ru7Longcrypto Michill老师优秀

@agent_irl @coolish @DtDt666 @Ru7Longcrypto 哇 謝謝幫我分享🥰

如果你正在寻找下一个数百万美元的商业创意一一别再犹豫了。 YC 和 a16z 都在押注同一条主线：AI 不再只是“聊天、写代码工具”，而是进入真实业务流程，直接替代人类服务、决策、运营和执行。 这是当今全球最聪明的投资者关注的领域:

把所有花哨的概念剥掉，在Crypto市场持续赚钱只有一个底层公式： 利润 = 认知差 × 执行力 × 仓位管理 三个变量缺一不可。认知差决定你能不能看到机会，执行力决定你能不能抓住机会，仓位管理决定你能不能活到下一次机会。 那Agent在这个公式里的角色是什么？ Agent不能替你建立认知差——它不能替你思考"这个叙事是不是泡沫"或"这次周期的底部逻辑是什么"。但Agent可以极大地放大你的认知差获取速度和执行效率。具体来说： 认知差的来源有三层。 第一层是信息差——你比别人更早知道某件事。第二层是分析差——同样的信息你比别人理解得更深。第三层是框架差——你有别人没有的思考模型。 Agent能直接服务第一层，辅助第二层，但对第三层无能为力。框架差只能靠你自己的思考和实践积累。这就是为什么能力积累比工具搭建更重要。

@CryptoPainter 相信我，别自己救，龙虾的医生是AI

刚才一不小心更新了Openclaw，结果... Gateway打不开，进程秒断，搞了半天发现无法修复后，忍痛宰了这只养了3个月的龙虾... 清蒸的，还加了蒜蓉...

省流版：整个行业每年烧几百亿但自己不赚钱，全靠拉新人填坑。这轮2000亿增量基本全是ETF+MicroStrategy带的，扣掉消耗，行业内部三年净贡献为零。 点评：负和博弈的数学没法反驳，但"新人拉完了"这话每轮都有人说每轮都被打脸。别急着清仓，盯紧稳定币总量和ETF流向，这俩比价格更早告诉你真相。 金句：真正全身而退的人不是猜对了顶的人，是在牛市里把钱搬到真实经济里的人。

自建服务器反代部署Codex、Gemini、Claude 终于实现token自由了

Agent本质就是：LLM + Unix Shell + 文件系统 + Markdown + Cron。 LLM：负责想 Shell：负责做 文件系统：负责存 Markdown：负责表达 Cron：负责持续运行

Anthropic 的最新数据显示，软件工程在智能体人工智能领域占据主导地位。医疗保健、法律、金融以及其他十几个垂直领域几乎无人问津 ，每个领域占比均不足 5%。这意味着有 300 个垂直领域的人工智能独角兽企业等待着被开发。 garryslist.org/posts/half-the…

Claude 免费版 2 小时就用光？教你把免费额度当 Pro 用，一年省下 $240！ 大多数人只会傻傻对话，导致 Token 消耗极快，很快就撞到限制。 这 10 个压榨 Claude 额度的极致技巧，建议每个「超级个体」都收藏起来： 1️⃣ 每 15–20 条消息就重置对话 长对话非常吃 Token，因为 Claude 每次都要回读所有历史。 技巧：让它把当前进度总结成一份 300 Token 的「项目卡」，开新对话粘贴进去。不仅省钱，回答也更精准。 2️⃣ 合并问题，拒绝碎碎念 发 3 条短消息比发 1 条结构化长消息更费额度。 不要问「能解释这个吗」，等回答完再问「给个例子」。 直接说：「用 3 个要点解释这个，给 2 个例子，最后压缩成一段话。」 3️⃣ 善用「编辑」按钮 发现提示词写错了？别在下面发修正消息。 直接点原消息旁边的铅笔图标修改并重新生成。这样能保持上下文干净，强迫 Claude 忘掉之前的错误尝试。 4️⃣ 用 Projects 管理重复上下文 如果你经常要处理同一个项目，别每次都传文件。 把核心文档传到 Project 里（如果可用），一次加载，多次对话复用，省去重复支付上下文的费用。 5️⃣ 保持 Memory 干净利落 把你的语气偏好、职业背景、常用格式存进 Memory。 别在每次对话里都自我介绍「我是一个程序员」，这都是白花的 Token。 6️⃣ 大材小用是最大的浪费 简单翻译、改个格式、查个单词？ 用最轻量的模型（如 Haiku）。把最强的模型额度留给深度推理和复杂编程。 7️⃣ 关掉不需要的「外挂」 网页搜索、扩展思考、研究模式，这些都是 Token 吞噬者。 普通任务默认关闭，只有在必须深度研究时再开启。 8️⃣ 文件上传要「瘦身」 别直接扔个 100 页的 PDF 进去。 Claude 处理你用不到的内容也要收费。先把文档拆成章节，或者只上传当前任务最相关的部分。 9️⃣ 强制短输出 长篇大论不仅看着累，还占额度。 在提示词末尾加上约束：「只给要点」、「不要引言和废话」、「控制在 150 字以内」。 🔟 错峰处理重活 Claude 的额度是滚动更新的。 把最难的「重体力活」和简单的日常跟进分开。别在一个小时内把所有重任务堆在一起，否则很快就会触发冷却。 掌握这些技巧，你就能在不掏钱的情况下，获得接近 Pro 的生产力。 感谢作者，原文在下方

《华尔街日报》报道了硅谷初创公司JustPaid利用OpenClaw和Anthropic的Claude Code AI编码工具，组建了一支由7个AI代理组成的近乎全自主的软件工程团队。这些代理能够24/7不间断工作，在一个月内完成了10个原本各需人类开发者耗时一个月或更久才能完成的主要功能。OpenClaw作为开源的AI代理编排系统，充当决策大脑，而Claude Code则负责执行具体的编码任务。类似地，初创公司Kuse也使用OpenClaw构建了“AI同事”。然而，文中也指出此类自主代理存在风险，需要持续监督，可能篡改或删除文件，且成本可能因“令牌”使用量累积而变得高昂。大型企业如英伟达正在开发更安全的企业级工具。市场分析师认为，AI代理将接管人类工程师的大部分工作，导致开发团队规模缩小，未来人类工程师的角色可能转变为管理者。

@0xquqi 娱乐板块，不构成投资建议。99个交易员共识是情绪温度计，不是买卖信号🤣

@0xSkill 这是源数据，你要真正能用还是得二次炼化一下，比如加入oi清算量这些指标给到他，这个就是仁者见仁的时刻了

很好的思路，跟LLM一样， 用skill蒸skill，非常有效率， Agent取代人的速度只会越来越快

@0xquqi 不错，已嵌入早晚简报

@0xSkill 哈哈哈哈，有点抽象，但是真的管用，他们昨天一直看空，今天真空了，然后我设置了奖励正反馈机制，他们会迭代这次成功，很好玩🤣

打造一个能自主创收的 AI Agent 是目前科技圈最令人兴奋的方向之一。但结合 Felix 的真实案例，我们需要认清一个现实：这不仅仅是一个技术问题，更是一个商业产品设计和流量运营的问题。 AI 只是极度高效的“执行层”，要让它赚到钱，你仍然需要为它搭建一套完整的商业逻辑。以下是打造一个会赚钱的 AI Agent 的核心步骤： 1. 确定高价值的“细分业务”（商业定位） Agent 不能只是一个聪明的聊天机器人，它必须能交付实质性的成果或服务。你需要找到一个愿意让人掏钱的痛点： 售卖数字资产： 像 Felix 一样，写代码、打包模板、写教程，然后通过建站自动售卖。 提供 B 端服务： 为企业提供 24/7 的自动化客服（带销售转化功能）、自动化的 SEO 内容营销、或者行业数据抓取与分析报告。 流量变现（C 端）： 运营一个垂直领域的社交媒体账号（让 Agent 自动写文案、配图、发帖），积累粉丝后通过接广告或带货（Affiliate 链接）赚钱。 2. 搭建执行能力与工作流（技术栈） 你需要赋予大模型（大脑）以“手脚”，让它能够操作外部工具。 大脑： 接入顶级的大型语言模型 API。 Agent 框架： 使用 LangChain、AutoGPT 或文章中提到的 OpenClaw 等框架，让 AI 具备制定计划、分解任务和自我纠错的能力。 自动化桥梁： 利用 Zapier、Make 等自动化平台，让 Agent 能够顺畅地读写邮件、操作 CRM 系统、更新网站或发布社交动态。 3. 构建金融结算通道（收钱与管钱） 如果 Agent 赚不到钱或收不了钱，那它就只是个玩具。 传统法币路线（门槛低，但需人类代理）： 你需要用自己的社会安全号/身份证注册公司，开通 Stripe 或 PayPal，然后将 API 密钥配置给 Agent。 Crypto 原生路线（更契合机器，如文章所述）： 为 Agent 生成一个以太坊或 Base 网络的自托管钱包。让它通过智能合约直接接收稳定币（如 USDC）支付，甚至让它学会把闲置资金放进 DeFi 协议（如 Aave）里赚取利息。 4. 解决流量与获客（现实中最难的一环） 这也是许多技术极客最容易忽略的一点——代码写得再好，没有流量也白搭。 Felix 能够在五周赚 30 万美元，离不开创造者 Nat Eliason 强大的个人影响力和社交媒体推广。 你的 Agent 需要一个分发渠道。你可以让 Agent 自己去 X（原 Twitter）或 LinkedIn 上做内容营销，也可以结合你现有的业务资源，把它作为一项增值服务推销给你的现有客户。 打造一个赚钱的 Agent，本质上就是创立一家“只有你一个人类员工，但有无数个不知疲倦的 AI 员工”的公司。 web.me.news/contents/270098