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广东深圳 เข้าร่วม Ekim 2007
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arden@tujiao·
这 2 天抽了点时间对今年做了一个简单的复盘,今年虽然是熊市,但这 1 年内出现了很多大机会,没有抓住,从 #ordinals->#eths->#atomicals->#pipe,以及像 #friendtech#xenium 等等,撸毛这些项目就不说了,主要是这些新协议,新概念项目,这里面几个关键的点 1、信息获取速度。 2、快速反应能力。 3、技术落地能力。 4、大胆重仓能力。 (实际上像铭文协议项目就算重仓也就 300 ~ 500 美金就足以是大户) 另外就是如何识别项目是否有可炒作机会 1、项目生态依赖(eth/btc)公链最优选,像ordinals/eths等等协议类型都是依付于btc/eth。 2、概念是否足够新颖,能够fomo。 3、协议早期参与的那一波第三方开发者是否足够活跃,迭代能力足够强,开发氛围好,周边相关工具迭代是否跟进的比较快。 4、社区氛围是否活跃,otc市场是否活跃。 5、最关键的是就要有解决流动性相关的技术解决方案及工具出来。 这些条件在早期用心去观察,基本上都能察觉的出来,如果这些条件符合,对于早期项目基本上就可以大胆参与进去,引起足够重视。 像铭文市场最失败的一个案例就是那个 stamp/src20 邮票市场,是一个典型的失败按例,技术跟不上,周边工具跟不上,并且我后面严重怀疑他们这个项目Mint的时候需要向中转地址进行转帐以及中心化的验签,以及高的离谱的Mint费用,这种机制就是一个用于收割韭菜的手段,像这种项目以后就需要高度警惕,这也是今年判断最失误的一个项目,吸取教训。 那么问题来了,我们应该如做才能更好的抓住这些机会呢? 1、关于信息获取速度 努力努力再努力,充份利用好推特,通过推特挖掘出有用信息,至于怎么用好,主要有清单,小铃铛等功能,另外一个小技巧,不要舍不得去关注别人,去点赞别人好的推,这样推特算法更容易把信息第一时间推荐到你,那么先从关注 @tujiao 迈出第一步,哈哈,开个玩笑,另外要跟自己志同道合的朋友一块建立自己的小群,互帮互助,互相分享有效信息。 2、关于快速反应能力 努力努力再努力,除了天生的反应能力外,就是要充份学习,系统学习,向优秀的人请教,积极拥抱新事物,不要有偏见,敢于尝试,另外能付费获取优质信息就付费,这样以时间换空间,提升认识建立的速度。 3、关于技术落地能力 努力努力再努力,学好 nodejs,这个在 Web3 是比 Python 还要吃香的语言,不管是从技术生态还是学习难度都是最值得花时间去投入的一门技能,如果实在学不会就加入,不是有一句话,打不过就加入嘛,就是跟一些科学家建立好关系,把自己非技术方面的能力发挥出来,跟科学家互补,互助共赢。 4、关于大胆重仓能力 努力努力再努力,培养场外赚钱能力,随时随地都能让自己有重仓的资本,另外一定要保障在各大公链上存有足够的余额,别等到真正需要用的时候还要匆忙的从其它地方调资金过来,须不知,等你调过来时候,机会就已经错过了,时间成本太关键了。 然后最最最重要的一点 复盘,总结,迭代,优化 复盘,总结,迭代,优化 复盘,总结,迭代,优化 重复这一条一定是可以优化出一套科学的解决方案,也许不是完美,但一定能提升。 最后顺便说一下 “派网” 交易所,派网主要是针对合约,期权,网络等交易为主的交易所,目前各方面功能做得还是挺不错的,也有一定的影响力,创始人也是多年的朋友,如果感兴趣的朋友可以用我的反佣邀请 pionex.com/signUp?r=kg4pn… 进行注册体验,对反佣这个事情感兴趣的朋友也可以联系我获取属于你自己高达 40% 的反佣链接,实际上我个人是有点排斥这种拉人的活,但我这边确实可以拿到一般渠道拿不到的反佣比例,实在有感兴趣的朋友可以私信我。#Port3 @Port3Network
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arden@tujiao·
@siantgirl 其实程序员最重要的不是技术能力有多牛逼,而是你的商业能力有多牛逼。
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Ryo
Ryo@siantgirl·
程序员的优势从来都不是会写代码,而是较强的学习能力,和对新技术的接受能力。
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arden@tujiao·
@laozhang2579 所谓的无限上下文,不就是快用完的时候再压缩一下?
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老张来了
老张来了@laozhang2579·
MiMo Code 有点吊 支持无限上下文?
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arden@tujiao·
居然还可以使用 Fable 5。 1、首先下载,Fabel 5 系统提示词保存为 Markdown 文件。 github.com/elder-plinius/… 2、把下载好的 Fable 5 系统提示词放在你项目的目录下面。 3、然后使用 Claude 命令跳过安全检测,加载 Fable 5 系统提示词。 claude --dangerously-skip-permissions --system-prompt-file CLAUDE-FABLE-5.md 4、最后切换到 Opus 4.8 Max 编程大模型。 5、这样就可以开心使用 Fable 5 来开发项目啦。
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arden@tujiao·
@qkl2058 你这是在讲故事吗?
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区块链行情研究
昨晚我表弟干了一件事,真把我给震住了。 他直接把电脑的完整控制权交给 Claude,就甩了一句话:“这儿有 200 美元本金,你自己想办法去赚钱吧。” 说完他倒头就睡了。 第二天早上起来打开电脑一看,我人都傻了:账户里躺着差不多 3000 美元。10 个小时,200 变 3000,翻了十几倍。 我专门去翻了一遍完整的操作记录,整个过程看得我直冒汗。 AI 从头到尾完全自己跑,没有任何人插手。 它先是自动扫了上百个链上钱包,复盘了一大堆历史交易数据,筛出了一批胜率比较高的账户,最后锁定了几个相对稳的交易模式,自己搭了一套全自动跟单套利机器人,就这么跑起来了。 当然也不是上来就顺风顺水。 刚开始它拿小钱试水,大概亏了 50 美元左右。 等把市场摸透了、策略调好了,收益曲线才开始明显往上涨。 现在他已经把赚的钱全部重新投进去,继续交给 AI 去跑这个策略。 亲眼看着 AI 自己找机会、自己判断仓位、自己做决策、自己执行交易,我头一回这么清楚地感觉到——AI 全自动交易的时代,真的已经来了。 而这,可能还只是个开头。
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arden@tujiao·
@fankaishuoai 得先有干货,才有付费会员社区。
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范凯说 AI | Kai on AI
范凯说 AI | Kai on AI@fankaishuoai·
跟一个做 AI 量化的朋友聊到一个判断,我们都觉得对:未来公司可能就两种——超大的平台,或者极小的 AI Native 团队。中间那一层会慢慢消失。 为什么?中型公司靠的是"组织能力"——流程、管理、协调,把一群人拧成一股绳。但 AI 让个体的产出能力暴涨,"组织"带来的好处,已经盖不住它带来的沟通成本了。 他的团队六个人,Claude Code + Codex 全员上阵,一天发四五个版本。这活儿搁以前至少要三十个人。那中间多出来的二十四个人的管理成本,就是纯浪费。 他们团队的协作方式也很有意思,跟传统管理完全反着来。传统管理天天讲沟通、讲协作,他们讲的是:分工清楚,别互相挡路。六个人各管一摊,核心不是"配合好",是"别干扰彼此"。 还有一点,创始人必须自己下场写代码。AI 把执行门槛拉太低了,管理层靠信息差指挥的那套不灵了。你自己不动手,团队看你就是个多余的传话筒。
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arden@tujiao·
@shibu_jp 没啥意思,还不如直接使用Linux呢。
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arden@tujiao·
@ai_xiaomu 但凡写skills的人,都是在圈内自嗨。
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黄小木
黄小木@ai_xiaomu·
范凯在最新一期"范凯说AI"里抛出一个判断: AI编程的真相 ,普通人的出路不在写代码 ,在写Skill。 写代码这件事AI已经能做80% , 普通程序员靠"码代码"的部分利润空间在快速消失。 写Skill是新出路: 把一个具体行业的know-how封装成Agent能调用的模块 , 这件事AI做不了 ,因为它需要真实行业经验。 Skill不只是技术资产 ,是可被Agent调用的"专家咨询能力" , 写一个好Skill的复利远大于写一段好代码。 是把自己懂的东西封装成别人(包括AI)可调用的标准模块。
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arden@tujiao·
@ai_xiaomu 代码都写出来了,还差一个Skills吗?在代码的基础之上,直接让AI就可以写一个Skills出来。
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arden
arden@tujiao·
@hisevenih @addyosmani 这不就是以前一直在说的 ReAct 那是呢?观察、思考、行动。但真正的问题是,完全丢给AI做出来的东西,真的是很不靠谱。
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HiSeven|🕊️
HiSeven|🕊️@hisevenih·
刚读了 @addyosmani 的文章 Loop Engineering 这个概念,我觉得会是接下来 AI Agent 很关键的一步。 以前我们用 Agent,更像是在一轮一轮地喂 Prompt: 你提需求,它写一点; 你看结果,再补一句; 它再改,你再检查。 但 Loop Engineering 的思路变了。 不是你一直站在旁边指挥 Agent,而是你先设计一个循环系统: 让它自己发现任务、拆分任务、调用工具、隔离环境、写代码、检查结果、记录进度,然后在条件满足前持续迭代。 这其实意味着,AI Agent 的核心能力不只是“听懂一句话”,而是能不能被放进一个可持续运行的工作流里。 真正的差距也不再是会不会写 Prompt,而是你能不能设计一套稳定的 Loop。 不过这里也有个坑: Loop 跑得越顺,人越容易偷懒。 如果你只是让 Agent 自动干活,但自己不理解、不验证、不复盘,最后堆出来的可能不是生产力,而是一堆你看不懂、也不敢改的技术债。 所以我更愿意把 Loop Engineering 理解成: 不是让 AI 替代工程师,而是让工程师从“手动指挥者”升级成“系统设计者”。 会用 Agent 是第一步。 会设计 Loop,才是真正开始把 Agent 变成生产力。 #AI #Agent #LoopEngineering
HiSeven|🕊️ tweet media
Addy Osmani@addyosmani

x.com/i/article/2064…

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Feiteng
Feiteng@FeitengLi·
小红书 AI 团队(rednote-hilab)开源语音克隆模型 dots.tts 输出 48kHz 高保真,Apache 2.0 协议,能免费商用 中文在 Seed-TTS-Eval 上的数字,中文念错率 0.94%、音色相似度 81.0,开源里基本第一档。 多语言24 种语言的多语种测试里,说话人相似度平均 83.9,中英日韩法德这些常用语种都覆盖。 放了三个模型,克隆声音直接选 soar(官方默认款、相似度最高),想训练自己的声音用 base,要快要实时用 mf(meanflow 2~4 步出声)。 代码 github.com/rednote-hilab/… 模型 🤗 huggingface.co/collections/re… 在线试玩 huggingface.co/spaces/rednote… demo rednote-hilab.github.io/dots.tts-demo/
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arden@tujiao·
@billtheinvestor 就是用起来不习惯。我觉得最重要的还是整个UI上面的交互流程有问题。
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Bill The Investor
Bill The Investor@billtheinvestor·
@tujiao 你是卡在配置本地模型的环节了,还是觉得它的交互逻辑跟传统的 IDE 完全不搭?
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Bill The Investor
Bill The Investor@billtheinvestor·
7MB 的 AI 原生终端来了! Terax 把终端、代码编辑器、Git 和强大 AI Agent 完美融合在一起,还支持本地模型。 轻到离谱,快到飞起,开发者梦中情“机”! GitHub 地址:github.com/crynta/terax-ai
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arden
arden@tujiao·
@ai_xiaomu 只要自己没有亲自验证过这条路是否行得通的话,都是空谈。如果一旦自己验证行得通的话,也不会公开再说这件事情了。
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黄小木
黄小木@ai_xiaomu·
把AI网站卖给本地商家,是否可行? 核心思路: 用Claude Code/Cursor生成一个模板化的企业官网。 找本地的餐厅/理发店/健身房,问他们要不要官网。 定价: 2000-5000元/个(对他们来说并不贵)。 你的成本: Claude Code 5分钟生成,改改文案和图片。 为什么这个方向有效: 本质上是在卖信息差,本地商家不知道AI能做网站,或者他们以为做网站要花2-3万。
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arden
arden@tujiao·
@ai_xiaomu 从商业角度来看的话,AI实际上也给不了你答案。
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黄小木
黄小木@ai_xiaomu·
Codex最适合做的一件事: 快速验证"这个想法能不能做"。 场景: 你刷到一个副业方向,想知道技术上能不能实现。 步骤: 打开Codex,描述你的想法: "做一个自动把YouTube视频转成博客文章的工具"。 Codex在云端沙箱里尝试实现。 20分钟后你就知道: 能做/不能做/需要什么API。 不需要自己写一行代码就能验证可行性。 以前验证一个想法要花一周,现在20分钟。 这是Codex最被低估的用法: 不是"帮你写代码",是"帮你省掉不该做的项目"。
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arden
arden@tujiao·
@ai_xiaomu 其实都没啥区别了,现在有了AI,你要做一个MVP,那还不是很轻而易举的事?
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黄小木
黄小木@ai_xiaomu·
很多程序员一想到副业: 先买域名, 再画 logo, 再写后端, 再做后台管理, 再优化登录注册。 两个月后上线, 发现没人要。 正确顺序是反过来的: 先用文档/表格/人工服务收第一笔钱。 钱到账之后,再打开 IDE。 顺序不能错,切记,借助codex,0基础也能完成60%的功能。
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arden
arden@tujiao·
@OpenCils 肯定首先搞一个4090啊,4090还可以跑本地模型。
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OpenCils
OpenCils@OpenCils·
3 万块钱预算,搞 AI 开发和自媒体。 你会买满配的 MacBook Pro, 还是组装一台带 RTX 4090 的台式机?
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arden
arden@tujiao·
@vintcessun 再好的语言没有生态也都用不起来呀。
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恒星
恒星@vintcessun·
zerolang 是那种看一眼就明白它在解决什么问题的项目——AI agent 编辑源码时最头疼的就是“猜”。Vercel labs 直接搞了一门图优先的语言,编译器导出 ProgramGraph,带节点 ID、图哈希、类型和效果,agent 提交 checked graph edits 而不是拼文本 diff。说白了,让编译器当 agent 的语义护栏:先检查再写回。这方向比堆 prompt 实用多了。 github.com/vercel-labs/ze…
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arden
arden@tujiao·
@fankaishuoai 这种观点类的推文,用户不喜欢看,能不能多输出一些有价值的推文?
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范凯说 AI | Kai on AI
范凯说 AI | Kai on AI@fankaishuoai·
我越来越看清一件事:传统企业软件正在退化成 API。 以前做企业服务,你得做一整套产品——界面、流程、权限、报表,然后卖 License 或者 SaaS 订阅。但在智能体生态里,这些东西的存在形态完全变了。底层是模型,直接售卖 Token;中间层是通用智能体,Codex 这类工具大家已经在用了;而传统的企业软件,最终大多会退化成 API 服务,由 Agent 直接调用。界面不重要了,因为 Agent 就是界面。 在这种生态下,真正稀缺的不是做软件的人,而是能在智能体之上提供整体企业解决方案的人。我给这个角色起了个名字:FDE,前线部署工程师。他们不写底层模型,不做通用平台,而是站在客户的业务现场,用智能体搭建端到端的解决方案。 今晚在活动上遇到两个大学生创业者,做的就是这件事——虽然他们自己可能还没意识到,但他们已经是最早期的 FDE 了。用 Codex 配 GPT,帮企业客户落地智能体方案,一个项目一个项目地交付。没有什么宏大叙事,就是扎在一线硬干。 我说的 OPC,本质上就是 FDE 在智能体平台上为企业开发和交付解决方案。这不是什么遥远的未来,已经在发生了。
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须影吟者🕊️
须影吟者🕊️@Phoenix_AlphaX·
我认识一个95后女生,叫晓雯。 她不会编程,不会设计,没有供应链资源,甚至没有实体店。 但她去年靠一台MacBook,在家赚了180万。 她做的事情,说出来你可能觉得不值钱——她专门给人整理小红书主页。 事情的起点很简单。 她自己是个重度小红书用户,刷着刷着发现一个规律: 很多博主内容其实不错,但主页乱得像杂货铺——封面风格不统一,标题随意, 简介写得像流水账,第一眼看上去毫无吸引力,粉丝自然涨不动。 她动了心思。 她没有立刻去接单,而是先做了一件事——免费帮5个博主改主页。 改完之后,截图发到自己的小红书,标题就写:"我帮她改了一下主页,粉丝当周涨了3000" 评论区炸了,私信挤爆。 从那一天起,她开始收费。 第一个月,定价99元一次,接了40单,收入将近4000元。 她发现需求远比想象的大——不只是素人博主,很多有几万粉的中腰部博主也有这个需求,他们更愿意付钱,定价也可以更高。 她把服务拆成三档:套餐、内容、定价 基础版:封面风格统一+简介重写299元 进阶版:主页诊断+选题策略+封面模板 799元 品牌版:全套视觉体系+内容框架+三个月陪跑3980元 第三个月,她月收入突破5万。 但真正让她收入跳跃的,不是这些。 是她做了一个决定——把自己的方法论,做成课程卖。 她把整理主页的逻辑、选封面色系的框架、写简介的公式,录成了一套2小时的视频课,定价199元,上架。 课程发布第一周,卖出去600份,一周,11.9万。 她什么都没多做,只是把自己已经在做的事情,复制了出去。 现在她的收入结构是这样的: 一对一咨询服务:约占30% 课程销售:约占45% 企业团培训:约占25% 去年全年,180万👍👍👍
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