Wayda

卧槽！现在我才搞明白seedance2.0规避审核的方法。 如果你想做尺度更大的视频， 一定要用“参考图+分镜提示词”， 而不是先把“参考图变成分镜图，再用分镜图生成视频”。 因为seedance2.0文生视频的审核，要比图生视频更宽松。 另外参考图尽量用“角色卡”，即可规避真人审核。 下面是我的完整视频生成流程👇

爱奇艺、腾讯、优酷、芒果、B站——五大平台的VIP墙，一个脚本全通。 三个事实： PC端和手机端通吃 免费，还长期维护 732个Star，早有一批聪明人在偷偷用了，只是没人声张 操作门槛约等于零：装个Tampermonkey，导入脚本，开关一拨，会员墙直接消失。 你还在老老实实充会员？github.com/88lin/video_vip

Crypto量化+预测市场，这8个开源项目就是你的自动印钞机（代码版）！ 从CEX到DEX再到预测市场，自动化交易全套武器一次性打包 1、NOFX —— AI自主交易神器 AI自己选模型、抓数据、执行策略，支持Binance、OKX、Hyperliquid等主流平台。 github.com/NoFxAiOS/nofx 2、Freqtrade —— 最友好Python量化机器人 内置回测+机器学习优化，Telegram直接管理，新手首选。 github.com/freqtrade/freq… 3、Hummingbot —— 高频交易框架 做市、套利、网格全自动，CEX+DEX通吃。 github.com/hummingbot/hum… 4、Nautilus Trader —— 高性能量化王者 Python+Rust，低延迟，性能党终极选择。 github.com/nautechsystems…   5、CCXT —— 交易所统一API 对接100+平台，量化必备底层库（建议审查源码）。 github.com/ccxt/ccxt 6、Polymarket官方SDK —— 预测市场自动化起点 github.com/Polymarket/py-… 7、最大预测市场历史数据集 —— 回测必备 github.com/Jon-Becker/pre… 8、pmxt —— 多平台预测市场统一交易库 Polymarket、Kalshi等一网打尽。 github.com/pmxt-dev/pmxt 仅供学习研究，交易有风险，玩之前想清楚。

全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？ 普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars） github.com/janestreet/mag… 基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars） github.com/goldmansachs/g… 高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） github.com/perspective-de… J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好 这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费

今天的另一个好消息，我上个月发布的开源项目「女娲.skill」Stars数突破20000+了。 我估计整体安装量估计早突破20万了，很高兴这个项目成了很多人去提炼自己和名人思维模型的起点 github.com/alchaincyf/nuw…

说个可能会被骂的判断， 过去十年我们被 Markdown 宠坏了，以为它就是内容交付的终极形态， 但昨晚翻完 html-anything 这个开源项目，上线 7 天，已经 3.3k 星，我突然想通了一件事，就是 AI 时代输出格式的真正的终点应该是 HTML。 这个项目来自 nexu-io，就是那个 4 万星 Open Design 的团队， 它做的事说起来也很简单： 你把任何内容丢进去（MD、CSV、JSON、笔记都行）， 按 ⌘+Enter，本地 AI agent 直接生成生产级 HTML，然后一键发到微信、X、知乎，或者下载 HTML/PNG， 整个过程零 API Key、完全本地、流式渲染、随时能中断， 但我真正被吸引住的不是上面这些功能，而是它的设计哲学， 75 个 Skill 模板，每一个都写死了硬约束：8px 网格、CJK 字体栈、对比度 ≥4.5、必须用真实数据，不许放 lorem ipsum， 这些看起来是在限制创意，但实际是把 AI 从 slop 泥潭里拽出来的唯一办法， 没有约束的 AI 永远在 freestyle，花里胡哨、排版崩、字体乱， 有约束的 AI 反而能输出惊艳作品，因为你帮它划定了“设计纪律”的边界， 其实这件事跟我现在对 AI 最大的一个判断完全吻合：AI 最需要的不是自由，是一套合适的枷锁， 继续往下看，三个反直觉的点开始越来越清晰， 第一个，越老的格式在 AI 时代反而越先进， HTML 是 1993 年的东西，但它是 Web 原生、天生响应式、支持动画和暗黑模式，AI 写代码最强的地方就是 HTML/CSS/JS， Markdown 反而成了瓶颈——你写完还得排版、截图、导出、适配不同平台，这些全是损耗， 第二个，不用云 API，生产力反而更高， 零 API Key 听起来像省钱，但你用起来才发现本质是极致的自由：无限调用、零延迟、流式中断不浪费 token， 甚至你本地 用claude login / cursor login 过，它直接复用 session，边际成本 $0， 所以真正的高手往往并不是用最贵的模型，而是用最省的 workflow， 第三个，交付介质的轻量度才是真正的护城河， 几百 KB 的 HTML vs 2MB 的 docx，在微信和手机端加载速度差 10 倍，很多人还在卷内容质量，但很少有人意识到——你交付的介质有多重，读者的打开率就被压得有多低， 以前内容交付是 Markdown → 排版 → 截图 → 调格式 → 发出去， 现在 ⌘+Enter → HTML 直接进剪贴板 → 发出去，中间全砍了， 我才意识到，html-anything 真正在做的不是文档工具，是 Agent 时代的内容生产操作系统——它把创作的终点从草稿拉到了成品，把交付成本直接打到零， 真的强烈推荐，这个项目值得所有内容创作者现在就去 clone 跑起来，选一个 Skill 试试 deck-swiss-international 或 doc-kami-parchment，你会立刻感受到原来内容还可以这么发！

梗图： 你要知道 如果结婚证 是一本好证的话 按照我国的国情是需要考的

🚨 刚刚突发： 特朗普总统将于今日美国东部时间下午 4:30 正式签署一项“超级重磅”的行政命令！ ✍️🇺🇸 华尔街核心内幕人士透露，他将正式签署《清晰度法案》（Clarity Act），旨在彻底打击和减少加密货币市场中的恶意操纵行为！ 今天，全球所有的目光都将聚焦在特朗普身上！！ $BTC $ETH

90%的人用Claude都是在瞎用，这张升级路线图能帮你少走半年弯路 说真的，我见过太多人打开Claude，随手问几句，然后摇摇头说"也就这样"，转头继续回去用GPT。 不是Claude不行，是你根本没入门。 我整理了一套从小白到专家的完整学习路径，4个级别，认真花一天时间，你能跨越别人半年的摸索期。 1️⃣ 第一级：24分钟，先把基础打牢 别觉得基础没用，很多人连Claude的设置界面都没配置对，就开始抱怨效果差。这就好比你买了一台跑车，连座椅都没调好就说车不行。先把这两篇看了： 🔗 Claude傻瓜指南：ruben.substack.com/p/claude-for-d… 🔗 Claude设置：ruben.substack.com/p/claude 这两篇加起来不到半小时，但能帮你避开80%新手踩的坑。 2️⃣ 第二级：1小时，开始真正干活 光会聊天没用，要让Claude嵌进你的工作流里。这一级有6篇，覆盖协作、团队、设计、项目、PPT、技能，全是实操向的，不是那种看完啥也不会的废话文章： 🔗 Claude协作：ruben.substack.com/p/claude-cowor… 🔗 Claude团队版：ruben.substack.com/p/claude-for-t… 🔗 Claude设计：ruben.substack.com/p/claude-design 🔗 协作+项目：ruben.substack.com/p/claude-cowor… 🔗 Claude幻灯片：ruben.substack.com/p/powerpoint 🔗 Claude技能：ruben.substack.com/p/claude-skills 看完这一级，你就能把Claude从一个聊天工具变成真正的工作搭子。 3️⃣ 第三级：3.5小时，开始拉开差距 这一级才是真正的分水岭。大多数人卡在这里，因为他们不知道Claude有个毛病——它会一直拍你马屁，告诉你你说的都对。这很危险，你以为在用AI，其实在用一个专业捧哏。 这一级你会学到：怎么让Claude说真话、怎么用它写代码、怎么突破使用限制、怎么停止那些根本没用的提示词： 🔗 避免奉承：ruben.substack.com/p/i-love-to-be… 🔗 Claude代码：ruben.substack.com/p/claude-code 🔗 Claude 101：anthropic.skilljar.com/claude-101 🔗 突破Claude限制：ruben.substack.com/p/how-to-stop-… 🔗 停止瞎提示：ruben.substack.com/p/stop-prompti… 4️⃣ 第四级：8小时，专家模式开启 能走到这一步的人不多，但走到这里你就真的不一样了。这一级讲的是Claude直接操控你的电脑、用API自己构建工具。这才是AI真正的玩法，不是问答，是自动化，是让AI替你干活： 🔗 Claude电脑：ruben.substack.com/p/claude-compu… 🔗 用Claude API构建：anthropic.skilljar.com/claude-with-th… 走到这里，你已经不是在用AI了，你是在部署AI。 最后说一句，别想着一口气全看完，那样你什么都记不住，看完等于没看。一天学一级，四天之后你对Claude的理解会超过身边99%的人。 那些还在随手乱问的人，和你的差距会越来越大，而且他们自己都不知道。

有声书刺客要失业了！ 开源工具Audiblez，把EPUB扔进去，几分钟吐出一本M4B有声书。搭载Kokoro语音模型，仅82M参数，听感自然到难以置信。 ① T4 GPU跑完《动物庄园》仅需5分钟 ② 中英法日等9国语言随心切换 ③ 图形界面友好，不会代码也能轻松上手 ④ 一行命令pip install audiblez，快速完成安装 以后谁还花钱买有声书？ 🔗 github.com/santinic/audib…

电动冲浪板让摩托艇变得寡淡无趣了。

打斗很精彩《菊花宝典》确实笑坏了....

本周 GitHub 增长最快的 10 个仓库： 1. CloakBrowser（+9.1K stars） 可通过所有机器人检测测试的隐身 Chromium 浏览器。可直接替代 Playwright，并带有源码级指纹补丁。30/30 项测试全部通过。 github.com/CloakHQ/CloakB… 2. AiToEarn（+4.8K stars） 让我们用 AI 来赚钱！ github.com/yikart/AiToEarn 3. agentmemory（+6.9K stars） 基于真实世界基准测试的 AI 编码智能体第一持久化记忆方案。 github.com/rohitg00/agent… 4. UI-TARS-desktop（+3.5K stars） 开源多模态 AI 智能体技术栈：连接前沿 AI 模型与智能体基础设施。 github.com/bytedance/UI-T… 5. 9router（+5.4K stars） 无限免费 AI 编程。将 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、Antigravity 连接到来自 40 多个提供商的免费 Claude/GPT/Gemini。支持自动故障切换，RTK 可减少 40% token，永不触及限制。 github.com/decolua/9router 6. DeepSeek-TUI（+8.7K stars） 在终端中运行的 DeepSeek 模型编码智能体。 github.com/Hmbown/DeepSee… 7. AI-Trader（+3.0K stars） “AI-Trader：100% 全自动、原生智能体交易系统” github.com/HKUDS/AI-Trader 8. skills（+18.3K stars） 真正工程师使用的技能。直接来自我的 .claude 目录。 github.com/mattpocock/ski… 9. supersplat（+2.6K stars） 3D 高斯泼溅编辑器。 github.com/playcanvas/sup… 10. hysteria（+952 stars） Hysteria 是一个强大、极速且抗审查的代理工具。 github.com/apernet/hyster… 本周主题：免费 AI 路由技巧和持久化智能体记忆，正是当下真正让大家着迷的方向。 收藏这份清单吧。下周的榜单可能会完全不同

量化交易这件事 / 90% 的人以为门槛在「进对冲基金」 真正的门槛在「你知不知道有哪些开源工具」 GitHub 上有一份榜单 ：best-of-algorithmic-trading 109 个开源项目 / 310K star 合计 基本覆盖了对冲基金 10 年前花几百万买的整套工具栈 · 开源 trading 项目已经不是「玩具」 CCXT 42K star ：一个 API 通吃 100+ 个交易所 Freqtrade 48K star ：策略 / 回测 / 实盘部署一体化 Hummingbot 18K star ：做市 / 高频 / 网格全在里面 QuantConnect Lean 18K star ：Python + C# 量化引擎 / 真正能上生产 10 年前 QuantConnect Lean 这种东西 / 一个对冲基金内部要 10 个工程师 2 年才能搭出来 现在 git clone 一行 · 你最大的瓶颈 / 是你不知道有这些工具 跟「策略不够好」关系不大 仓库分 7 个类目 / 一次性把这个赛道整理透了 Bots & Frameworks（23 个） Libraries & API（28 个） Technical Analysis & Indicators（10 个） Books（19 本） YouTube（10 个频道） Courses（8 个课程） Communities（3 个社区） 你以为你在「研究策略」 实际上你在「重新发明轮子」 这 109 个轮子已经造好了 · 算法交易的真正难点不在数学 仓库里 Top 10 的项目 / 大部分核心代码不到 5 万行 对冲基金给同样的活付 200 万美元年薪 差距不在算法 在「你愿不愿意花 3 个月把这套工具栈跑通」 绝大多数人卡在这一步 / 然后转去做别的 · 值得 star 的几个核心项目 撸代码先从这几个开始 CCXT（API 层）：所有交易所统一接口 / 没它你寸步难行 Freqtrade / Jesse / Hummingbot（策略层）：选一个最适合你的语言生态 QuantConnect Lean（生产级引擎）：真正能上实盘的那一个 ta-lib / pandas-ta（指标层）：技术指标 90% 都现成 学习路径 先看 Books（19 本里挑 3 本基础） 跑通 Freqtrade 一个 demo 策略 读 CCXT 文档接一个交易所 再考虑要不要写自己的策略 · 量化交易的开源化 / 是过去 10 年金融行业最大的悄然变革 华尔街用了 30 年建起来的护城河 / 被 GitHub 用 109 个 repo 填平了 但绝大多数人不知道这件事 因为「我没在做交易」的人不会去搜 「我在做交易」的人在交学费 · 链接 github.com/PlaceNL2026/be… 这个仓库收藏 / 接下来 6 个月你会反复用到

中共历来是下没有底线，上没有上线。既没有底线的基本操守，也没有上线的基本敬畏。因此他们无法无天、无恶不作。带动整个社会走向堕落。

在今天英国抗议斯塔默政府的“王国团结”大游行中，媒体报道有5万人参加，而从视频画面看，实际人数恐怕要10万人，这还是在斯塔默的威权主义恫吓政策下进行的，英国已经有数万人因言获罪身陷牢狱。在刚刚过去的地方选举中，选民用脚投票，工党雪崩式惨败，在未来的全国性选举中，工党还会遭羞辱性惨败。

每年有几分钟，阳光让这座优胜美地瀑布看起来像一条火河。

A股有个信息差，机构能看到的东西散户看不到。 现在这个GitHub项目，一句话就能让AI帮你扒光一支股票的基本面。 项目名：stock-analysis 语言：Python Stars：153（一个月内） 它是做什么的？ 一个基于akshare的A股个股深度研究报告生成工具。你只需要说一句话，比如"分析贵州茅台"，它自动完成三件事：采集真实数据、AI深度分析、生成专业HTML可视化报告。 核心能力： - 自动获取股票数据（K线、财务、新闻） - 8步分析框架：宏观定位、产业链、质量评分、弹性测算、风险分析、估值、对标、跟踪 - 专业HTML报告，支持ECharts图表、双主题切换 - 5维度质量评分：基本面、产业匹配、弹性、估值、治理 - 支持Claude Code Skill调用，说句话就能跑 Polo的看法： 这个工具最妙的地方在于把散户和机构之间的信息差给压缩了。以前你想深度分析一只股票，得有几个小时和各种付费工具，现在只需要一句话，AI帮你搞定数据采集到报告生成全套动作。 它用的akshare是A股开源数据利器，数据来源透明。小白用户不需要懂代码，直接用自然语言让AI帮你分析，说人话就能拿到机构级别的报告格式。 各位，你们平时分析股票用的是什么工具？有没有被信息差坑过？ 🔗 github.com/mingli30119/st…