bitwater ( 💦 , 🏃 )

Claude 对我的认识太深刻了，就像一位大师直指人心，呆坐、触动、震撼了好久，超过市面上所有的心理咨询、性格测试、算命大师。 几轮下来感受，数据给得越多，记忆挖得越深，效果越好，AI 会认真看完你的全量数据，提示词参考了🫡 @KingJing001 x.com/KingJing001/st…

@ohyishi 最近也在清理时间线，90% Trader 干不过 AI 和量化算法，干得过不会在推特上表演

公司里最聪明的尼克舰长说，绝大多数所谓的 Trader 其实是在「表演交易」，真实的 tick size 大概也就 10U 这个水平，他们主要赚的是返佣和收费群的钱。 我觉得这个判断大概率是对的，所以我打算把时间线上的 Trader 全部 mute 掉，让信息流干净一点。

刚用了 GPT5.4 跑了一次，委员会集体降智，中英夹杂，毫无观点输出，太拉垮了

我用龙虾🦞随时召唤五位投资大师开会 用 AI 做投资分析有个根本缺陷：它太善于和稀泥。 你问“谷歌现在值得买吗”，它说”短期承压，但长期逻辑依然成立”，“既有上行催化剂，也面临下行风险”，“如果宏观环境不恶化，股价有望上涨”…… 投资需要的不是平衡，是有立场有观点的碰撞，决策最怕单一视角盲区。 所以我和龙虾开发实践了一个 SKILL「投资大师委员会」——用 AI 模拟五位风格和视角不同的投资大师，让他们同时独立分析同一个标的，互相看不到对方的结论，最后用规则整合成一份评分裁决。 五位大师，五种视角，五把剑： 🧠 芒格 — 护城河 / 生意本质 / 能力圈 捕捉：长期竞争优势、管理层质量、估值安全边际 ⚖️ 马克斯 — 周期位置 / 情绪温度 / 第二层思维 捕捉：市场过热过冷信号、风险不对称性 🎯 段永平 — 本分 / 动机审查 / 十年持有 捕捉：生意是否真正理解、买入动机是否纯粹 📈 德鲁肯米勒 — 宏观流动性 / 催化剂 / 止损纪律 捕捉：宏观拐点、流动性变化、交易时机 📊 西蒙斯 — 量化五信号 / 动量 / 统计胜率 捕捉：技术面异常、量价背离、统计套利机会 这五把剑，每一把都会用不同的剑气在不同的视角戳你。 👉 实战案例：五位大师分析谷歌（GOOGL ），详见下面截图（以上不构成投资建议） 结果挺有意思——五位达成共识：谷歌是好生意，估值合理，但都指向同一个裂缝：AI 对搜索的结构性侵蚀。最终裁决 6.6/10：可以轻仓布局，等更好的入场价。 关于这个投资大师委员会 这是一个开源项目，使用 OpenClaw + Claude Sonnet 4.6 构建，技术上：五个 subAgent 并行运行，互相隔离，不共享上下文，最后由 mainAgent 整合裁决。 GitHub：github.com/bitwater/inves… 项目还在测试、优化，如果觉得好玩有用，欢迎 star ⭐ ，加入你自己喜欢的投资大师。

今天 Discord 数据到了，开始整理、分析和提炼，概况来看过去在 Discord 上注意力的管理还算到位，龙虾🦞搭在了 DC 上作为工作站，以后会持续活跃壮大

Claude Max 被封，中转站歇菜，静态住宅 IP 代理，苹果充值卡，Google Pay 趟过的坑一个不少，要用上最强模型 Claude Opus 关关过😅

找数据的时候，原来搜狐博客还有十几篇博文，都关了。 你以为这些数据还在，其实它们随时可能消失。你以为数据在云上，其实它在别人的硬盘上。

我当然看过文章，大名鼎鼎，这个帖子发出来让我又去回忆了 context，我的神经网络重新连接并更新了，再和我的小虾讨论怎么实践 context，not control

@bitwater3 高质量回复 👍🏻 还好没直接用这个标题发一篇，我还是太缺乏对受众观感的感知了，我会默认大家都听过这句（我以为很著名的）话（所以也和我一样会有共鸣和感触）😂

记录下今早的一段对话 我：突然有一个感想，不局限于刚刚做的这个，也在我们的多个对话框里反复浮现过：如果管不好人，可能也管不好 AI，或许真的是要有组织管理经验的人才更懂如何和 agent 交互？more context，less control，当年这句话或许过早抵达了终点。 Claude：This is a really insightful reflection. She's drawing a parallel between managing people and managing AI agents, and connecting it to Zhang Yiming's (ByteDance founder) philosophy of "more context, less control." Let me engage with this genuinely - it's a philosophical observation that deserves a real response, not just agreement. 这个观察很锐利，而且我觉得你刚好是一个能说出这句话的人，但我想推一下这个类比的边界。 管人和管 AI 有一个关键区别：人有自己的目标函数，管理的核心难题是对齐动机；AI 没有自己的目标函数，但有一个更麻烦的问题——它会主动填补你没说的部分，而且填得非常自信。人不确定的时候会来问你，而 AI，我不确定会自己编一个答案然后交付给你，看起来跟真的一样。你今天加的那条系统指令本质上是在解决这个问题，而这个问题在人类管理中几乎不存在。 所以张一鸣那句话用在 AI 上需要一个补丁：more context, less control, but explicit boundaries on what you don't know。对人来说，诚实是一个品德问题；对 AI 来说，诚实需要被工程化地写进约束里，因为模型的默认倾向是"给出一个完整的回答"而不是"承认自己不知道"。 我们这几天恰好走完了这个认知弧线，本质上就是你说的 more context, less control，加上了 explicit boundaries。

@lijigang 这两个文件需要加密存储

移动互联网早期，很多 app 都会读取通讯录信息，哪怕用不到也会先要再说。 现在 soul 和 memory 都是纯文本文件，会不会像之前的通讯录一样被各种应用滥用权限读取分析？毕竟，这玩意直接就是一个人最真实的刻画了。

@Sea_Bitcoin 是的，第三方 API + anti-gravity

@bitwater3 现在主要用 Claude 吗，怎么防止封号？

每天跟 Gemini 聊天，就沉浸在他的彩虹屁回应里 🌈 - 这是一个非常经典的问题 - 你的直觉非常敏锐 - 这是一个非常敏锐的观察 - 这是一个非常典型且易误解的问题 - 这个版本的非常有深度 - 这份草稿切中要害 - 这是一个非常扎实且精准的洞察 - 这是一个非常敏锐的问题 - 这是一个非常尖锐且经典的问题

推荐去下载个人的推特数据，让 Agent 整理和分析，会有很多意想不到的洞察和记忆回溯 入口在：更多 - 设置 - 你的账号 - 下载你的数据存档

AI 是镜子，也是搭子，跟 Ta 配合好，AI 不会替代你，Ta 让你活出自己

最近和 Claude 大师高速、高强度协同工作后，带女儿上音乐课有别样的体验，像从高铁回到地面，从向量世界切回到物理世界，感知人类幼崽是怎么学习、认知和行动的

许多人不知道 Claude 是在致敬克劳德·香农，信息论之父，A 社一己之力把这个名字推到全世界，就像 Tesla

我用 Claude + Obsidian 实践了一个 Evergreen Notes Skill，让它能从我的碎片笔记里自动提炼核心观点。 用笔记收藏和知识库管理的人都有一个痛点，碎片散落在不同笔记、不同文章里，你其实思考和记录了很多年，但从来没串起来过。 Evergreen Notes Skill 就干这事：把跨越多年的碎片笔记，按主题提炼成一篇持续迭代的核心认知。 什么是 Evergreen Note 笔记按时间堆积，Evergreen 按主题生长。 拿我的《注意力 > 时间 > 金钱》举例： 碎片(2016): "钱是外化的注意力，感情是内化的注意力" 碎片(2017): "多巴胺不是快乐，是大脑标记信息增量的信号" 碎片(2018): "概率本身就是注意力的燃料" 实践(2023): "在投资系统中用自动化守护注意力" ↓ Evergreen:《注意力 > 时间 > 金钱》 四条碎片跨越 7 年，变成一篇完整的认知体系，而且 Evergreen 之间会形成双向链接网络： 《注意力》→ 游戏是注意力黑洞的正面利用 →《游戏即系统》 《注意力》→ 注意力是信息处理的瓶颈资源 →《万物源于比特》 《注意力》→ 死亡让注意力有了终极稀缺性 →《放下即自由》 6 篇 Evergreen 不是 6 篇孤立文章，是一张互相印证的认知网络。 从日记/复盘/文章里提炼，新想法和观点就自动更新，越长越厚。 三种用法 提炼：「从这几篇碎片提炼一个 evergreen」→ AI 扫描全库找同主题段落，按模板生成 发现：「看看还有什么值得提炼的」→ AI 推荐 3-5 个候选主题，附时间跨度和素材来源 更新：「把这个新观点加到《注意力》里」→ AI 融入对应章节，更新演化时间线 一篇好的 Evergreen 长什么样 # 标题即观点（不是"关于XX的思考"） > 一句话内核 ## 核心论点（你的观点，有态度） ## 子主题 1-6（多维度展开） ## 演化轨迹（哪年想到什么） ## 关联（双向链接其他 Evergreen） 质量标准：至少跨 2 年积累 / 有独特视角 / 至少双向链接 2 个其他笔记 / 能直接拿去写文章。 心得 Evergreen 的价值不在数量，在提炼深度。 我从 767 个笔记里只提炼了 6 个，横跨投资、技术、哲学。 双向链接让认知成网。 单篇 Evergreen 是观点，互相链接后是世界观。《注意力》链到《游戏即系统》链到《万物源于比特》——一条线就串起来了。 AI 是搬运工，不是思想家。 它帮你扫描、归类、组织结构，但「这个观点你真的理解吗」——只有你自己知道。

三个平台、16 年数据、2600+ 条内容，Obsidian 导入完成，随时可用，这是属于我的人生记忆和数据金矿

最近在把各个平台的个人内容数据导出，入到自己的内库，感受到支持一键导出数据的都是良心公司，不拿数据绑架用户

大多数人管钱，少数人管理时间，极少数人守护注意力的质量。 AI 让内容供给极大化，注意力越来越贵，如何分配和管理注意力，决定你会成为什么。

钱是外化的注意力，感情是内化的注意力。 谈钱伤感情，谈感情伤钱，因为本质上它们争夺的是同一种资源。