一寸欢喜

短短几十秒 就让人看到了物理学的nb之处

我没用过hermes 但是阿里的算法工程师讲的我要听

M大 @Murphychen888 分享的这个$BTC大周期指标，非常适合在Tradingview上作复刻！ 跟$BTC价格K线叠加后，可以明显看到： 【图1⃣】 🟣当指标转为绿色（长期<0转变为>0时），代表$BTC进入熊/牛转换期 🟣当指标转为红色（长期>0转变为<0时），代表$BTC进入熊市下跌周期 🟣绿色、红色区域持续越久，代表正式进入牛、熊主周期 基于以上大方向的转变，也可以快速进行回测： （以下收益率都是在“正式确认信号”后才进场） 【图2⃣】 可以看出： 🟣只要正值天数>5天，持有一年的收益率几乎都是翻倍（112.8%以上） 🟣持续20天以上的信号是入场甜蜜点 交易次数不至于太少，但持有一年收益几乎快要两倍（198.5%）。 即使在市场进入熊市周期才卖出，仍可以有81.1%的收益率。 目前的正值持续天数来到9天了！再等个1～2周就更可以确认市场大趋势是如何了。

@coolish 突然想到一个场景，就是相亲。 用户把自己的数据上传，两个agent 之间自行通过数据匹配打分，得分高的约出来聊一聊。 说话可以伪装，但是历史行为真实可信。

AI Agent 连你平时买啥、吃啥的上下文都没有， 怎么了解你的消费品味？怎么做你的个人管家？ 想拥有吃货Agent、买手Agent、导购Agent？ 我又搓了个通宵，替你们调研实操了： 淘宝/京东/闪购(饿了么)/美团外卖/大众点评... 这些国人最常用的消费平台，如何导出所有历史订单。 📌淘宝： 最贴心，向个人提供了导出订单的新功能。 淘宝网页版 - 已买到的宝贝 - 导出订单。 一次导出10页，从当前页开始，所以操作流程是： 在第1页，导出10页，点第11页，导出10页... 我90多页订单，操作9次就行了，耗时几分钟。 每次导出给你一个小几百KB的 .xlsx 文件。 后续更新也可以考虑让 Codex 帮忙自动化。 📌京东： APP和网页端都不提供订单导出。 但惊奇的部分来了，我只说了几句话， Codex + Chrome 插件居然只花几分钟， 就帮我定制了个新 Chrome 插件，一键全量导出。 （如果对这个 Prompt 过程感兴趣的人多， 我后续可以发到评论区） 我用它导出了我10年来2000多条京东订单， 这样的规模下一个 .csv 和一个 .jsonl 大小2~3MB。 而且全程不触发任何反爬机制，无需人工干预。 🔗我把这个京东订单导出插件开源到了 Github ： github.com/bwjoke/jd-orde… 🔧使用方式1： 把这个项目下载，解压到一个文件夹。 Chrome 浏览器开一个独立的 Profile ， 先安装好 Chrome Codex 插件，然后点 扩展程序-打开开发者模式， 点加载未打包的扩展程序-打开这个文件夹-确认。 京东网站登录-我的订单页面-刷新-点击插件图标。 🔧使用方式2： 如果直接用不放心，或者有报错，刷新也解决不了， 那么把上面的 Github 链接丢给你的 Codex 去参考， 让它根据你的情况，自己定制一个。 📌闪购(饿了么)： APP里直接能申请订单历史，得再次夸一下阿里。 闪购APP-我的-个人信息收集清单-订单信息下载。 可以下载最近3年的信息，倒是基本够了。 “填写接收邮箱，5个工作日内以 Excel 形式发送”。 但我填完邮箱后，几乎立刻收到了邮件， 1000多个订单，100多KB。 📌美团外卖： APP不提供订单导出，也没网页端。挺会跟腾讯学的。 等我再研发新的导出思路。 📌大众点评： 很多人用大众点评寻找收藏餐厅、本地消费。 APP不提供收藏列表导出，但幸好还有网页端。 所以沿用上面京东订单的导出方法， 🔗我又让 Codex 做了大众点评收藏列表导出插件， 也开源到了 Github ： github.com/bwjoke/dianpin… 🔧使用方法也和上面类似，装好插件， 打开大众点评网站并扫码登录， 右上角个人资料下拉菜单 - 我的收藏， 点击插件使用。 🔧如果打开“补充商户详情”开关， 还会把你收藏的餐厅的推荐菜等也一起导出， 方便你的 AI Agent 加深对你美食品味的了解。 ⚠️（但如果收藏量大，比如几百个，请求间隔短， 餐厅商户推荐菜之类的详情会在中途开始报错， 请酌情考虑“补充商户详情”的风险， 不过不影响收藏列表本身的导出。 这块大家可以自行另外解决， 并且根据商户名称、ID，后续 Agent 也可另行补充） 只是做个抛砖引玉的初步尝试示范， 还有很大可玩空间。 用 AI Agent 卷生产力的教程分享遍地都是， 却很少看到教人怎么让 OpenClaw/Hermes， 深入自己最日常基本的国内衣食住行。 大家导出自己的日常消费上下文后， 就可以在 OpenClaw/Hermes 充分发挥想象力， 用各种角度玩转这些独属于自己的数据了。 比如 统计下你点夜宵的频率，和体重秤趋势结合分析？🌚 💡也许你也可以先把这条推文， 发给你的 Agent 问问它，当它有了这些上下文， 可以给你什么有趣的分析/产出？ 期待你们用这套数据，创造一些好玩、实用的角度。

I’m really at my limit with this refund case. I requested a refund for an unwanted renewal within the 24-hour policy window. Your support team confirmed in writing that my request was recorded and that I would still receive a refund even if Paddle was delayed. But now Paddle says they can’t refund because of “seller policy,” and I’m stuck going in circles between 3Commas and Paddle. Please escalate order #71886458 to billing and coordinate with Paddle. This has been incredibly frustrating.

The product manager behind @quantpilotapp goes live on May 14 at 14:00 UTC to show how it works. Product walkthrough, Arena reveal, and live Q&A. Rewards for participants. 👉 Submit your questions early: bit.ly/4sOHRXc 📅 Streaming on YouTube: bit.ly/4tVQUWE Don't miss the chance to take part in QuantPilot Arena. Build a trading strategy with AI, backtest it, and get ranked. No code. No real money at risk. $3,000 USDC in rewards for the top 10. Rewards not available to users located in the EEA.

这是我今年装到 Codex 里最爽的一个 skill，没有之一，强烈推荐大家安装一下。 一个不到 1k stars 的小项目，把独立开发最容易死的那一环给补上了。 独立开发时常面临的死亡循环：找 idea → 开干 → 没人用 → emo → 重复 中间被跳过的很重要的一步叫 validation，99% 的人靠”我觉得有用”代替了它。 一行命令安装到 Codex： npx --yes codex-startup-pressure-test-skill@latest 把 你的idea 丢进去，它会用创始人视角给你压测： ✅ 核心假设 + 致命缺陷 ✅ 真痛点还是你的幻觉 ✅ 真实竞品 + 切换成本 ✅ 前 10 个客户从哪来 ✅ 2 周能跑完的 MVP ✅ 直接判 strong / weak / pivot 我突然意识到，它刚好补上了 reddtrends 的下游缺口： Reddtrends 挖 Reddit 真实痛点 → skill验证 → Codex 写代码 idea → 验证 → 落地，第一次三段全闭环。 Cursor 和 Claude Code 解决“怎么 build”的问题，Reddtrends + 这个 skill 解决“build 什么”。 后者才是 90% 独立开发者真正死掉的地方。

【Codex 真的牛！】 还在剪映里一帧一帧手动抠视频？ 醒醒，AI已经把剪辑效率卷疯了 我只在 Codex 里敲了一行字，装上 HyperFrames 插件， 一句话就能生成想要的任何视频。 动效、转场、字幕、配音全自动，不满意继续打字改就行，秒出新版本。 还可以批量生成。 下面这个视频是我让codex生成 【人类编程进化史】的视频，太酷了～ 用会 Codex，你就真正打开了 AI 内容创作的新世界大门。 我强烈建议所有自媒体人、内容创作者都要学会codex，这套玩法真的能把效率直接拉高十倍。 还有更多玩法，以后分享哦～

我确实是第一次看到讲在Reddit上面去挖掘需求的 这个文章值得被更多人看见，写得特别特别的好 第一次看到非技术背景的女性用户写出这么高质量的文章，太厉害了👍

@heyibinance 能不能合约的每一单增加个备注功能，记录自己下单的逻辑，预期等信息

没有叙事，没有GTM。 大家试试先，期待你的反馈。

Ai 转型，应该怎么设计组织结构呢？我是大厂小员工，最近在被各种耳提面命要全面Ai 化。 吊诡的是，开会给大家说要好好用Ai 的中层们实际没有用过Ai(因为他们不做事，只需要汇报和所谓的协同资源，确实没没有现成的场景使用Ai)，反而是下面员工已经把任务都交给Ai了。 会议上鸦雀无声，各自面面相觑。

结构，是我最近思考最多的词元。 做产品就是在做结构。好的产品，用户进来自然知道往哪走。他的行为看起来自由，其实是你设计的河床在替他选方向。差的产品让人迷路。好的产品让人觉得自己很聪明。 做 Agent 是在做结构。设计一个 harness，管理上下文、设置约束、存储记忆。大模型是水，harness 是河床。同样的大模型放在不同 harness 里，输出天差地别。 做大模型是在做结构。给模型填充海量的语料，让模型从中提取神经网络，建立权重结构。好的语料自带结构能，能提升模型。不好的语料没有结构能，训再多也没用。 人的关系也是一种结构。有些人你跟他待在一起就有能量，聊着聊着冒出新想法。有些人你跟他待在一起就是消耗，要么抱怨要么挑刺，什么填都能聊死。选择和什么人做朋友，就是在选择自己的关系结构。 做公司是也在做结构。同样的十个人，组织方式不同，势能完全不同。好的结构让人顺着河床自然流淌，每个人都会感觉到一种自我驱动的力量。 最近很多大厂都在搞 AI 转型。逼着大家学 AI，学不会就裁员。就像在河床里加石头。其实组织不变化，怎么学都没有用。新的组织里大概率都没有中层了，让中层主导改革，他们不可能革掉自己吧。 一切都是结构。你做的所有事情，都是在刻河床。 要改变命运，就需要先改变河床的结构。

最有创意的搞定Claude CC专业账号的办法来了，最简单，最直接，最有创意，最划算。 先买一张giffgaff的手机卡，在线激活，购买办法随意，淘宝或拼多多都有。 然后申请 N26 银行的账号，在线开户，获得一张德国万事达卡。 最后去闲鱼购买N26代充，大概每10欧92元。让别人帮你把钱打进你的银行账号。 然后去Claude开启Pro或max，使用n26的卡即可。压根用不着你玩什么美国公司，或者欧洲公司这样麻烦。

这篇文章里，我认为最有价值的部分其实是这一段： 非技术同学想用好 AI Coding，不能只会描述需求，最好补一点技术和产品的基本逻辑。 技术上至少知道 React、Vue、Next.js 在解决什么，终端、Git、VS Code、Chrome DevTools 怎么用，函数、变量、状态、拆文件是什么意思。 产品上推荐三本入门书：《启示录》看产品判断，《Linux/Unix 设计思想》看工程哲学，《左耳听风》看我一直怀念的左耳朵耗子的程序员专家视野。 不用学到自己会写代码，知道这些东西长什么样，跟 AI 协作会舒服很多。

我和张凯的GEO论文，在全球最大的论文平台arxiv.org完成审核并正式发布 这应该是全球第二篇与GEO有关的专项论文 论文基于今年3月份最新的数据，包括602条 Prompt、21143 条引用、23745条AI抓取记录，最终形成的一版正式的GEO专项研究报告，欢迎查阅 如果对大家能有帮助，我们打算后面继续抓取更多的数据，进行专项研究并开放研究成果 网页地址：arxiv.org/abs/2604.25707 论文PDF：arxiv.org/pdf/2604.25707 源数据GitHub地址：github.com/yaojingang/geo…

如何判断一个商业信号 一个朋友，帮一个县城的小财税公司，做了一下服务类GEO优化 因为没有什么竞争，被AI推荐的效果就非常好 一个月获取了十几条线索，成交了2单，还有2个待成交 这个转化率，其实非常高 对于一个小地方的财税服务公司，这个获客能力，就已经很知足了 但其实，在这背后有一个非常大的商业信号 这就是，全国县级行政区有2800个，如果每个这样的区县都按照同样的方法，做一遍，那意味着每月的垂直精准线索量，就能到2万-5万条？ 如果每条线索，和各地商家合作和中间平台合作，能够产生30-50的价值，那么每月整体的毛利润60万-250万 而这样的本地生活细分领域，在中国非常多 上门维修、本地财税、本地律师…… 这就是为什么，像58这样的平台，也能做成一个上市公司，有一个还不错的收入规模体量 背后的实质，其实就是这个逻辑 在实操上的思路，解决了低成本精准获客，策划一个轻资产模式的垂直平台，获取线索后分发给各地合作“师傅”或“中介平台”，就可以快速构建一个新的高毛利商业项目

开源一个贝叶斯决策Skill 它不是简单帮你算一个贝叶斯公式，而是帮你把一个复杂决策，拆成一个可以持续更新判断的过程 这个Skill，一开始会先基于当前信息形成初始判断，然后AI通过引导用户多轮对话，不断补充变量、更新后验，并记录每一轮判断为什么变化 最后会输出一份Markdown+双语HTML决策报告，包含沟通过程、过程的判断变化和行动建议 适合产品、增长、商业、创业这类判断，也适合旅行、搬家、职业选择这类个人决策 本质上，它解决的是：当信息不完整、风险不确定时，怎么更理性地判断“这件事到底该不该做”，以及如何提升决策的质量 GitHub地址： github.com/yaojingang/yao… 配图为示例报告

已经不止有多个项目找我测一测他们的AI trading架构了 我就简单说几点吧 1. 拿长期实盘出来,短期妖币这种没有 max dd 的不代表什么,幸存者偏差而已。随便挑一个已经归零的币倒着回测,曲线一样漂亮 2. 如果 Sharpe ratio > 5,基本上可以确定是过拟合、look-ahead bias 或者数据泄漏。Medallion 常年也就 2-3,你一个人在家跑出 7,自己心里要有b数 3. 你拿一段 crypto bull market 的数据去测,和你拿一段大类市场的数据回测是不一样的,完全的 overfitting,基本我不看。最起码 2018、2022 两轮熊市能走通,再跑一轮 walk-forward,才算一个策略 4. 手续费、滑点、funding rate 都得建进去。Binance 的 maker/taker、VIP 档位、BNB 折扣一层层算下来,模型不准的话 backtest 和实盘能差出一倍年化,这是常态 5. 策略容量比收益率更值得看。10 万刀跑得动,不代表 100 万刀还能跑。小币深度就那么点,你一进场自己就把自己的信号打掉,backtest 里完全 reflect 不出来 6. 确实 crypto quant 没那么卷,但套利机会一直在被蚕食——funding arb、现货期货 basis、跨所价差,基本已经被做市商和 HFT 吃干净了。高频做不了,纯因子也没空间,剩下能做的只有趋势和 mean reversion 这两条老路 7. Alpha 有半衰期。策略上线三个月还能跑,算及格;半年还在,算不错;一年还有,大概率是运气好或者你的规模还没到引起注意的量级。别把一次 bull run 的红利当永续 alpha，你还没有那么牛逼 8. Grid search 出来的"最优参数"99% 是过拟合。真正稳的参数,是你在一个区间里随便挑都能跑,而不是精确到小数点后两位才 work。参数稳健性比单点收益重要一百倍,这点做过的人都懂 9. 2017 ICO、2020 DeFi summer、2021 meme、2022 LUNA/FTX、2023 AI 叙事,每一段市场结构完全不同。你在上一段拟合出来的"规律",换个 regime 直接归零,还倒亏手续费 10. 交易所风险永远比你想的大。FTX 归零、API 限流、插针爆仓、小所跑路、币安突然下架,这些都是"一次就结束游戏"的事。你年化 50% 抵不过一次交易所暴雷,这跟策略多牛逼没关系，做山寨的就要考虑到流动性和“下架风险” 11. backtest 上曲线波动看着很美,真到自己账户里连续三周净值下跌,90% 的人会关掉程序手动调参 12. 分清楚你赚的是 alpha 还是 beta。牛市里所有人都是 quant 大师,熊市一来只剩 beta 的人全被冲走。把多头暴露剥离出来单独看 alpha 曲线,大多数所谓"策略"根本没 alpha,就是变相 long BTC 加一点波动率。 13. ML 在 quant 里有大量虚假繁荣。LSTM、Transformer、强化学习被吹上天,实际在 SNR 极低的金融时序上,一个朴素动量因子加合理风控,能打过你调一万次的 XGBoost 真JB学习起来，quant是真的难得一笔

“离谱！有人把英语学成了‘母语级’自然习得…… 全网42k星的GitHub神级指南来了： 不背单词、不刷题，用AI+科学方法，像学汉语一样学会英语。 2026最新版已更新，建议收藏+转发！ 🔗 github.com/byoungd/Englis…

今天我把近6年BTC历史交易数据，开源到Github了： github.com/bwjoke/BTC-Tra… 2020年5月1日至今4万多条订单，17万多条成交明细， 两轮完整牛熊2000多天日夜博弈，全在这套数据里。 AI时代，最宝贵的就是上下文。 你在整个互联网，可能都很难找到这种等级的 真金白银二级市场交易上下文数据，任你下载使用。 去年11月，我把Bitmex只读Api Key公开一两周时， 还没龙虾，就少数网友vibe了一些数据分析、产品。 比如： @WeWill_Rocky 做的 wsnb.online 我自己做的交易时光机：x.com/coolish/status… 当时其他一些相关内容：x.com/coolish/status… 现在更多人有了龙虾、爱马仕， 把个人二级交易真金白银数据喂给AI Agent这件事， 门槛大大降低，更多人能做了，也有了更高的含金量。 所以秉承Open Intelligence理念， 我想向这个混沌的世界贡献自己的减熵Legacy， 在Hermes-Agent的帮助下， 开源了这个数据仓库， 后续可能尝试自动化定期更新。 只要把这个Github网址 github.com/bwjoke/BTC-Tra… 发给你的龙虾爱马仕，就能指挥它做任何角度的分析， 很好奇，大家对这样一份数据， 能炼化出些什么奇趣的角度？ 希望能在后续看到一些有趣的回响。 Happy vibing & Happy birthday to myself