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Crypto & Ai research, investment, and arbitrage.
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hyperliquid 测试网正式上线预测市场
我个人会这样判断机会优先级：
第一梯队机会
是 做市 + 数据工具 + 垂类前端。因为这三类更容易持续吃交易增长，而不是靠一次性押注。
第二梯队机会
是 纯交易 alpha。早期肯定有，但随着参与者增多，错价会越来越快被抹平。
第三梯队机会
是 “发币式”叙事投机。这个有热度，但不一定长期稳。
你如果是开发者，而不是纯交易员，我更建议盯这几个方向：
1.HIP-4 市场扫描器：抓所有 outcome 市场，算 implied probability、成交量、OI、临近结算偏差。
2.做市/套利引擎：对接 Hyperliquid API，和现货、perp、其他 prediction venue 联动。
3.垂类前端：比如只做 crypto events，或者只做 AI / macro / sports。
4.结算与预言机中间层：把 objective settlement sources 标准化。
5.中文内容入口：中文市场对这类产品解释成本高，但一旦讲清楚，传播会很强。
#hyperliquid #hip4 #web3
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1 分钟看懂 Open Claw 架构：机场比喻版
把 Open Claw 想象成一座现代化机场：
Gateway = 塔台
负责统一调度、规则控制、权限与流量管理。
Channels = 各家航司柜台
Telegram、WhatsApp、LINE、Slack……
接入方式不同，但最终都由塔台统一协调。
Sessions = 一趟趟航班
同一个人、不同群组、不同上下文，都是独立会话，彼此分开运行、各自留痕。
Assistant / Workspace = 飞行员 + 飞行日志
真正执行任务的核心。
状态、文件、流程，都保留在你自己可控的环境里。
Sandbox = 隔离舱
高风险操作先放进隔离环境运行，避免一次失误影响整个系统。
Open Claw 最重要的，不是某个单独模型，也不是某个单独渠道。
而是：渠道可以换，模型可以换，但你的“制度”和“工作流”必须稳定。
Open Claw 的价值，本质上是把制度先定义好，再把制度写进架构。
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未来程序员很可能不是写代码，而是：管理 Agent。
AI Agent 的时代，才刚刚开始。 🚀
很多人以为 AI Agent 难用，是模型不够强。其实很多时候只是因为：你不会用工具。这张 OpenClaw Mega Cheatsheet 基本把整个 Agent 操作体系一次性讲清楚了。一张图理解 Agent 是怎么运行的：
1️⃣ Agent 运行层核心 CLI：
openclaw gateway
openclaw channels
openclaw models
openclaw config
openclaw doctor
2️⃣ Agent 记忆系统
MEMORY.md
memory/YYYY-MM-DD.md
Vector Search长期记忆 + 向量搜索。
3️⃣ Agent 人格层
SOUL.md
IDENTITY.md
USER.mdAgent 的行为方式、偏好、身份。
4️⃣ Agent 技能层
clawhub install
openclaw hooks list安装 skills / hooks 扩展能力。
5️⃣ Agent 交互层直接在对话里控制：
/status
/context list
/model
/compact
/new
/stop
很多人不知道：Agent 其实是一个“操作系统”。
它有：
memory
skills
models
automation
channels
甚至还有：
browser automation
subagents
cron jobs
heartbeat
这张图等于是一份：AI Agent OS 指令表。
如果你在做：
#AIAgent
#AIAutomation
#AITrading
#Autonomoustools
#OpenClaw
这张表建议直接收藏。
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AI时代全球数字游民候选城市
惠州必须要吹爆
-安全背靠东大，完胜迪拜
-房价/房租/物价极低，完胜曼谷新山
-交通飞机/高铁直通深圳/香港，半小时经济圈
-气候四季如春，完胜纽约伦敦
-有全广东最好的海滩
-有山姆超市
-有与杭州一个级别的西湖
-空气质量全球前列
-罗浮山远超太平山
-14年后继承东莞30年基业
-孙哥气运之地
AI时代，顶峰相见！
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你们都是装在常用电脑的吗？上次装在了废弃电脑，结果电脑太卡了……弃。
Cos(余弦)😶🌫️@evilcos
🦞OpenClaw 极简安全实践指南 (Security Practice Guide) 是面向 OpenClaw 的黑手册。 我尝试了其他一些方式来试图加固 OpenClaw，包括 Skill 方式，但是发现还不如给 OpenClaw 植入一个安全“思想钢印”来的有意思，这个“思想钢印”形成一个 md 文档，包含安全事前、事中、事后需要做的策略，但这里有个前提： 尽量不影响 OpenClaw 的日常使用，安全不要干扰用户体验，需要给这只🦞足够的自由。但是吧，江湖险恶，一只有 Root 权限且诞生才一个多月的🦞，安全不让人放心… 于是，这份面向 OpenClaw 的极简安全实践指南诞生了，目前是 v2.7 版本，此前我们内测了许多版本，也踩了不少坑。现在公布出来，大家玩之前务必仔细看这份指南的 README⚠️： github.com/slowmist/openc… 注意里面的说法。我相信你会很有收获。里面还推荐了我们实测在 OpenClaw 场景下聪明的模型，如果你有自己的感受，一定要和我们反馈。 一切都很新，一定有不完善的地方，请大家多指正！ ⚠️最后，务必认真阅读 README，也务必肉眼扫描下你将喂给你🦞的“OpenClaw极简安全实践指南.md”，相信我，会非常有意思。
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agentic coding 不至于替代技术工作，取代研发更是远远谈不上。两点原因：
第一，专业竞争力来自品味，或者叫做出决策并承担其后果的能力。
第二，精准解决现实世界严肃问题时，往往需要展开，或者升维，并非压缩。
第一个能力如ADR；第二个如酒店自动排房（Floorplan）。
k.5r8.cn/a-E
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17/ 一句超级残酷的判断： 你还在写超长 prompt，说明你还停留在 ChatGPT 时代。 Cowork 时代的正确姿势是： 把 prompt 降维成触发词，把系统升维成护城河。
18/ 最小落地清单（就照着做）：
今天：Global Instructions + 3 个上下文文件
本周：最常用项目加 _MANIFEST.md
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16/ 但请清醒： Cowork 最大的限制也是最大的优点：不记忆。 不记忆意味着不污染。 你要连续性？别指望它“记住你”， 把流程写成文件、写成技能、写成 SOP，它每次读就行。
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ChatGPT 奖励你“会说话”。 Cowork 奖励你“会搭系统”。 前者让你更忙，后者让你真的少干活。
1/
99% 的人用 Cowork 用错了。
他们以为输赢在 prompt，结果一直在写更长的 prompt。
真相是：Cowork 不是“更聪明的聊天”，而是“更像同事的执行系统”。
它奖励的不是提示工程，而是 系统工程。
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