Kevin Tao🔆

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@DestinyLinker 海外版提示兑换码没有生效。 不过感觉分析的很有条理逻辑

国内版的兑换码：tianfuagent 海外版的兑换码：tianfuai

Tianfu Agent 在全球算命师大赛上跑到 50% 截尾准确率（人类 Top-20 选手平均 53.5%） 比赛 3069 名参赛者 人类 Top-20 选手平均 53.5% 最强通用大模型基线（Claude Opus 4.6）40%，这中间差了 10 个百分点 1️⃣ 一句话讲清楚 一个为命理术数专门设计的 agent 系统，在中国传统文化领域里，第一次真正贴近顶尖人类选手的水平 2️⃣ 它是什么？ 给 LLM 造了一整套命理专用工具环境 200+ 原子工具 / Agentic 端到端推理 让 AI 真正学会怎么「做命理」 跳出「把命盘数据塞进 Prompt 让通用大模型硬猜」这条老路子 3️⃣ 以前的解决方案 「排盘数据 + 通用大模型」 听起来够用了，实际上有三个结构性硬伤： 1）衍生数据会组合爆炸 大限 / 流年 / 飞宫 层层展开 没法穷举塞进 Prompt 2）空间关系序列化造成幻觉 三方四正 / 能量流通 全是拓扑结构 翻译成文字就面目全非 3）推理链越长越飘 每一步都依赖上一步 错误逐步放大 专业训练语料几乎为零 模型压根不懂这些规则 4️⃣ Tianfu Agent 的思路换了一套 第一 确定性优先 200+ 专用原子工具 排盘 / 飞宫 / 取用神推演 全部精确计算 模型不用「回忆」知识 第二 推理规则工具化 行业内部的推理技法 也写成可调用函数 该用哪条 / 什么时候用 模型按需精准触发 绕开了「让模型记住并遵守专业规则」这条永远跑不通的路 第三 量化「直觉」 从工具输出量化指标 / Sub-Agent 的自评 / 多流派合参的调和 层层量化 模拟人类专家的隐式判断直觉 5️⃣ 技术报告 1）技术报告 + 原始答案：destinylinker.github.io/MingLi-Bench/ 2）Benchmark 数据 + 评测代码：github.com/DestinyLinker/… 做 agent 或者做传统文化 AI 的，可以麻烦仓库点颗星支持一下🌟 下一条把「200+ 原子工具」这套工具栈具体长什么样拆出来

@APIMart_ 这个 image 2和 offical 的image 2是什么区别？

gpt-image-2 依旧 0.006 美金 约等于 4 分人民币 nanobananapro 1、2K 0.04 美金 4K 0.05 美金。nanobananapro 限时优惠价 有需要的可以接入呀，支持高并发，高稳定性 apimart.ai 持续努力中

@APIMart_ image-2 和 offical的之前是什么区别

gpt-image-2 1k 和 4k 效果感觉差异蛮大的 一位好友做的提示词都在：github.com/ChaosRealmsAI/… 欢迎使用 gpt-image-2 呀，4k 也只需要 0.12rmb。1k 只需要 0.04rmb 持续在努力迭代的apimart.ai

@connectfarm1 1

深圳之夜定了 24号 地点：深圳某酒吧 可以装下200人 都来香港了 来深圳再喝一杯没问题吧 预报名在评论区扣1

@gkxspace 学到了！

给大家展示一个简单的 B 端 AI 方向的交付，真的没那么高大上。 我最近和一家传统互联网培训公司合作（简单说：卖课、陪跑），高客单价，属于行业头部。 他们想要为已有的业务线加上 AI ，因为客户对 AI 都有需求，所以必须干（割）。 首先，我们就需要“引流智能体”，就是你交钱报名，过来之后就给你赠送智能体。 其实最好的选择是 ChatGPT 的 GPTs，因为要付费，而且 GPT 知名度高，还要科学上网（其实这是国内大多面向 B 端会选择的方案）。 因为网络问题和时间问题，我们没有太多时间。 于是就选择了 Coze，它的定位恰到好处（扣子、扣子编程、扣子空间），为什么是它呢，因为“感觉”： 让老板们感觉很高级，但是又不能特别难(Coze 因为不常见，而且要付钱）。 为什么不用豆包、阿里百炼交付，他们不会买账的，一个太 low，一个太复杂到他们玩不懂。 以下这几个就是我给他们搭建的用来“引流”的智能体。 哈哈，学到了吗～

@MiniMax_AI your service is down, 50% over failed rate

95% cheaper🫡 Same output, different game.

@0xAA_Science 你是手动交易还是ai系统啊

Vibe Coding 和 Meme 很配 AI 解放的时间，可以用来交易 Meme！

@Greta0086 你还上班有工资呐，真不错

反思了一下自己的收入来源，其实很简单： 工资 + 福利 撸毛空投 USDT 在交易所吃利息 确实该扩宽一下收益渠道了，水龙头太少。 这两天很多人建议我开始 屯比特币。 这确实是一条路。 当年 ETH 没在高点出掉，总不能现在这个位置又不敢屯 BTC。 其实和很多推主相比，我除了撸空投比较勤奋，在其他收益渠道上一直有点“懒”。 比如 返佣、广告合作。 说实话，我内心一直觉得这类收入 有点拿不太出手，不算什么“正经收益”。 所以有合作找上来时，我往往比较消极，觉得可有可无。 但冷静想想，很多时候 几次合作就能覆盖一年的生活开销。 年纪慢慢大了，是该皮厚一点，放下一点少年心性。 可以为了一个千万级空投不眠不休， 但也不应该因为“看不上”而错过 单笔几U、几十U的小收益。 真正成熟的赚钱方式，可能就是： 既能抓住大机会，也不放过小水龙头。 告诫自己。

@Goupenguin kimi在哪里的包月，我后台怎么都是充值按量？

养虾其实很简单的，就是上面是大模型，你可以选国产的和国外的。我已经走过一些弯路了，你直接跟我的单，用 kimi 的199人民币包月就行，有复杂问题可以去请国外专家，专家出场费有点贵，不能日常使用。 中间是联通层 基本上 TG 用的人最多，其次是飞书。 最后是它的终端，你看是跑在云服务器还是电脑还是手机上，我这边走完了弯路，最后结论就是跑在一个本地的旧笔记本上最好，它能做的事情比云服务器上多很多。 这个东西你要走弯路，可以走到天荒地老。你先找成功的人，把他们方案跑起来，然后等这个龙虾活了以后，你让他自己去试其他的东西。 交易群全变成养虾群了🤣🤣

@spencer claim continues failing

It’s birb season. People will wake up to this soon.

@spencer claim website not working

Is birbillions programmed

嘴撸终于消失了，推特可以清亮清亮，少了很多AI生成的垃圾

@li_sheng84841 请教一下Z群是什么群，主理人是谁啊

撸空投的第615天（2026.1.7）——不沟通，真的不知道差距有多大 昨晚在王总的号召下，Z 群里不少工作室组织了一场线上会议。 最近确实会议特别多，而几乎所有讨论的核心，绕不开一个项目——Opinion。 每个工作室的打法都不一样，成本差距更是夸张： 最高的，单号成本能做到 50； 最低的，几乎零成本，不仅白嫖积分，甚至还能赚钱。 如果不是坐下来认真交流，真的很难意识到： 原来大家做的不是同一个“Opinion”。 一、不沟通，真的不知道什么叫鸿沟 在这次会议里，我最大的感受只有一句话： 不沟通，根本不知道自己在哪一层。 同一个项目，不同人： 认知不同 路径不同 成本不同 最终结果，也完全不在一个量级 昨晚阳总的分享，确实给到了我很多新的思路。 不得不承认，有些人是真的把项目研究透了。 二、Opinion 的三种典型玩法 如果把目前看到的玩法做一个简单分层，大致可以分为三类： ① 最基础的玩法：刷交易量 逻辑很简单： 交易越多 → 积分越高 但现实情况是： 即便大家都在刷，成本却天差地别 原因包括但不限于： 账户留存不同 标的选择不同 操作方式不同（市价 / 限价） Gas 控制能力不同 同样是刷，有的人在烧钱，有的人在“可控消耗”。 ② 进阶玩法：价差 / 跨平台套利 这一层开始，已经不只是“刷”了。 通过不同平台、不同价格区间， 在刷积分的同时，对冲一部分成本，甚至做到接近打平。 这一阶段，已经明显拉开和纯刷交易量玩家的差距。 ③ 更高阶的玩法：基于规则理解的效率模型 这一层，不展开细说。 只能说： 更依赖对项目规则的深度理解 更依赖对拿分机制的拆解 更依赖不断试错与验证 这种玩法，也正在被越来越多有心得的人慢慢洞察。 三、为什么差距会这么大？ 复盘下来，我觉得本质原因只有两个。 1️⃣ 有没有真正理解：项目是“如何拿分的” 不是： 你做了多少操作 你花了多少时间 而是： 项目到底在奖励什么行为 哪些行为是“有效动作” 哪些只是自我感动 说实话，90％以上的人包括我在内，一开始方向都是错的。 2️⃣ 有没有去大胆试错，并把结果数据化 很多人： 有猜测 有想法 但不验证 或者： 试了一次 成本高就不敢继续 而真正拉开差距的人，往往会： 小成本多次验证 把结果记录下来 对比不同路径的效率 方向不对，努力真的会全部白费。 四、交流，比单干重要得多 这次真的要感谢： 王总的组织 Z 群 BOSS们 的慷慨分享 很多时候， 别人一两句话，可能就能让你少走很多弯路。 五、关于线下：小而精，反而更有价值 这个月，冰糖橙总也组织了一场小型线下会议。 有老朋友，也有新朋友。 线下交流的价值在于： 聊得更深 说得更透 彼此建立信任 这种小范围、高质量的线下，其实非常适合 Web3。 有机会，一定要多参加。 尾声 最近这几个星期，几乎都在刷 Opinion。 长时间坐在电脑前： 脸开始爆豆 腰有点疼 坐久了，连屁股都开始抗议 但话说回来， 在行情逐步回暖的阶段 也希望这份“枯坐”，最终能换来一个不错的结果。 至少，不枉这一段时间的投入。

$FUN（Football.Fun）Legion 打新简评｜偏长期看好 • 真实产品 + 真实收入：Q3 费用 ~$3.5M，累计交易量 ~$87M，非叙事项目 • Base 上少见的消费级应用，用户 >30k，体育幻想交易切入点清晰 • FDV $60M，对应年化收入 ~$12–14M，估值在同类中偏合理 • Legion 历史优质项目（如 Intuition / YB）验证：有产品的项目更容易跑赢均值 • 多体育（NFL / NBA）扩展 + Coinbase 生态支持，成长空间仍在 需要关注的点 • 50% 解锁 + 6个月线性释放，对短期价格形成约束 • TGE 后流动性 & TVL 回升节奏是关键验证 结论 👉 更像 “中低估值、可持续增长型”项目 👉 适合 小到中等仓位、6 个月以上视角 综合判断：值得参与 & 持续跟踪 评分：⭐⭐⭐⭐☆（4/5） app.legion.cc/app/invest

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@ForrestOLAB Open Interest 怎么理解，是各个标的持仓时间，还是快照时候的持仓量？

THE FASTEST growing prediction market. And this week - Volume, Open Interest, Transactions broke every record while intern's intern was hustling in Dubai. *Alpha tips from intern's intern, playing all three metrics might be extra juicy this week.

@youknow028 你这个是手动筛选的吗？ 不同市场的题目名称不一样是怎么匹配的？

XXLB 跨市场套利工具面板 使用指南 跨市场套利看板：opm.xxlb.one xxlb 是一个专注于跨预测市场套利机会的实时监控工具，当前支持 Polymarket 与 Opinion（Kalshi 开发中）。 跨市场套利原理 在 Polymarket 和 Opinion 中，事件以二元形式交易（Yes/No）。理论上，同一事件的 Yes 与 No 价格应该近似互补。然而，由于订单簿深度、流动性和价格发现节奏不同，可能出现 Yes + No < 100 的情况。 例如： Polymarket Yes = 40 Opinion No = 55 合计 = 95（小于 100） 这意味着你可以： 在 Polymarket 买 Yes 在 Opinion 买 No 无论事件结果如何，都将获得 5 点的无风险收益。 xxlb 会实时展示： 1.套利空间（%） 2.可套利资金量（USD） 3.全部吃单后的预计收益（USD） 实操演示： Step 1 - 找机会 设置筛选条件，例如： 最小套利空间：2%（推荐 2%–6%） 最小资金：$200 系统将输出符合条件的套利事件。 Step 2 - 研究观察 根据筛选结果，需要重点观察： 短期事件：资金使用效率高，但临近到期时价格波动可能较大。 长期事件：波动风险小，但资金会在较长时间内被锁定。 双市场的成交额与活跃度 活跃度越高，价差越容易被抹平 需要判断： 是否存在价格发现的机会？ 是否愿意承受资金沉默的时间？