爱丽丝呀！
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交易员 | 链上数据分析 | 技术派投研 深耕：加密市场 · 美股市场 · AI 赛道 专注技术逻辑，以跨界认知洞察全球机会
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Codex 5.6 确实牛！ 重度使用了几天，筛选出这几个最值得装的插件，生产力直接起飞： 1️⃣Browser ：自动化 QA，写完交互直接让它点、测、验收，比手动快太多 2️⃣GitHub ：实时 PR/Issue，Issue 一丢它直接写代码，开发流程瞬间闭环 3️⃣Codex Security：自动扫漏洞+密钥泄露，还给修复建议 4️⃣Build Web Apps：全栈工厂。打通了从构思到架构生成的全路径。从设计、开发到浏览器测试一套跑完 5️⃣Figma ：像素级还原，设计稿丢进去，几分钟出响应式代码 6️⃣Sentry：线上报错自动定位+推修复代码 王炸功能：Sites —— 做完直接预览、发布、分享，还能绑自定义域名！ 这套装完，你的codex能力会更上一层楼～
爱丽丝呀！740,172 次观看 • 3 个月前
Codex 5.6 让 3D 建模师压力山大了！ 最近挖到一个宝藏开源项目 img2threejs，直接把 AI Coding 和 3D 创作连接起来。 接入 Codex 5.6 后，一张参考图，就能跑通： 2D 图像 → 结构分析 → Three.js 程序化模型 → 浏览器实时交互 1️⃣ 意图识别：一张图，Codex 5.6 就能精准捕捉 3D 对象的形态与细节意图 2️⃣ 代码化身：它将意图转化为可编辑、可动画的 Three.js 代码，告别传统建模的繁琐 3️⃣ 动画就绪：生成的模型自带运行时层级，直接用于游戏、XR，真正实现从图像到可动资产的闭环 地址：
爱丽丝呀！279,158 次观看 • 3 个月前
Codex、Claude 用了这么久，还分不清 Agent、MCP 和 Skill？ 别背那些复杂定义。 把 AI 想象成一家公司，Agent、MCP、Skill 一下就全懂了。 今天直接用大白话告诉你它们到底是干嘛的。 1️⃣ Agent 智能体 = AI 员工 可以理解任务、安排步骤、调用工具，并一步步把工作完成。 2️⃣ LLM 大模型 = AI 员工的大脑 负责理解、推理和生成内容，很大程度上决定这个员工聪不聪明。 3️⃣ Prompt 提示词 = 交给员工的任务单 告诉它要做什么、有什么要求，以及什么不能做。 4️⃣ API 接口 = 软件之间的办事窗口 让不同软件按照约定好的方式交换数据、调用能力。 5️⃣ Token = AI 读写内容的基本单位 你输入的文字和 AI 输出的内容，都会被拆成一个个 Token 来处理。 6️⃣ MCP = AI 连接外部工具和数据的统一插座标准 它规定 AI 应用如何连接 GitHub、数据库和各种外部服务。 不同工具只要遵守同一套标准，AI 就能用相似的方式接入。 7️⃣ Tool 工具 = AI 员工干活的双手 终端、浏览器、搜索、文件编辑，都可以是 AI 真正执行任务时使用的工具。 8️⃣ Skill 技能 = AI 员工的工作 SOP 告诉 AI 某类任务应该怎么做、按什么步骤执行、检查什么，以及最后怎么交付。 9️⃣ Plugin 插件 = 给 AI 安装的能力扩展包 不同平台对 Plugin 的定义不完全一样。 简单理解，就是给 AI 扩展一组额外的工具、连接或者能力。 🔟 Context 上下文 = AI 员工当前桌面上的资料 当前聊天、文件、代码和任务要求，都属于它这次工作能够看到和利用的信息。 1️⃣1️⃣ LTM 长期记忆 = AI 员工的长期档案 用来保存跨任务、跨对话仍然有价值的偏好、经验和项目信息。 它不是大模型天然拥有的长期记忆能力，通常需要额外的记忆机制支持。 最后一句话，把最容易搞混的几个概念记住： Tool 决定它能做什么，Skill 告诉它应该怎么做，MCP 规定工具怎么接进来，Plugin 则负责扩展一组能力。 所以：LLM 是大脑，Agent 是员工，Prompt 是任务单，API 是办事窗口，Token 是读写单位，Tool 是双手，Skill 是 SOP，MCP 是统一插座，Plugin 是扩展包，Context 是桌面资料，LTM 是长期档案。 所谓 AI 工作流，本质上就是： 给一个数字员工配好大脑、任务单、双手、SOP、桌面资料和长期记忆，再让它按照固定流程把事情做完～
爱丽丝呀！167,733 次观看 • 3 个月前
终于有人把 A 股 + 美港股 免费数据源彻底打通了！ 两个极其硬核的GitHub开源项目，把原本散落在几十个源头的原始数据源，全部整合成一套 AI 直接能用的完整数据仓库。 从此，彻底告别繁琐的接口对接、反爬虫折磨和昂贵的数据费。封装成 Skill，直接让你的 Claude / GPT等agent 觉醒，瞬间变成你的专业量化分析师！ ✅A 股版（a-stock-data） · 7 层架构 + 27 个端点 + 13 个数据源 · 覆盖：实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向、融资融券、大宗、解禁…… · 重点优化：东财统一限流防封 + 数据源优先级 ✅美港股版（global-stock-data） · 8 层架构 + 18 个端点 + 5 个数据源 · 亮点：美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL（503 个 GAAP 指标）、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表（中英文）、全市场列表…… 直接省下几万块的专业数据费。感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor
爱丽丝呀！260,572 次观看 • 5 个月前
Codex 5.6 最强的隐藏技巧：不仅能省下 90% 的 Token，还能让 AI 少交半成品、少做无效返工！ 很多人Vibe Coding，第一句话就是： 帮我把这个功能做出来。 但结果常通常是半成品，因为它拿到的只是需求，不是交付标准。 分享一条我反复调整后一直在用的提示词，直接开启 Codex 的交付工程师模式： 暂时不要写代码。请先确认需求，最多向我提出 5 个决定方案方向的关键问题，每次只问一个；已有信息不要重复确认，非关键细节请自行做合理假设。 提问结束后，把需求整理成一份精简、可验证的验收清单，覆盖核心流程、异常情况、空状态、加载状态和不同设备适配，并单独列出你的假设、本次范围以及明确不做的内容。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目，按照验收清单逐项验证并汇报结果；未通过的项目继续修改，直到达到验收标准。 换成这种方式后，Codex 的产出质量会明显提升： 1️⃣ 在开发前补齐模糊需求，发现逻辑漏洞和遗漏场景。 2️⃣ 不再改完文件就交差，而是主动运行项目、检查页面、验证核心流程。 3️⃣ 方向提前对齐，避免反复推倒重写，节省时间和 Token。
爱丽丝呀！152,949 次观看 • 3 个月前
Codex 5.6 最值得养成的收尾习惯：把长对话压缩成项目交接文档，能节省大量 Token！ 长期项目对话一旦过长，就会充斥失效决定和报错垃圾，导致 AI 频繁重复扫描代码、重踩旧坑，浪费大量 Token。 分享一个我在用的提示词，能省不少无效token： “当前阶段即将结束。请创建或更PROJECT_STATUS.md，把本次工作沉淀成一份可以继续执行的项目交接文档。 文档需要包含：当前目标、已完成内容、关键技术决策、修改过的核心文件、测试与验证结果、已知问题、尝试过但失败的方案，以及下一步开发顺序。 请结合当前代码、Git 变更和测试结果核对内容。只保留后续开发真正需要的信息，不记录无关讨论，不猜测未确认的结论，也不要写入密码、密钥等敏感信息。” 下次继续项目时，第一句话只需要输入： “请先阅读 PROJECT_STATUS.md，确认当前进度、已知问题和下一步，再继续开发。” 这个习惯真正有价值的地方，是它会让 AI 少读取冗长上下文，少重新分析已经确认的方案，也不会轻易再走一遍之前踩过的坑。 更重要的是，这份交接文档不绑定某一次 Session，也不绑定某个平台。 你可以把同一个项目交给 Codex、Claude Code、Cursor甚至下一个开发者继续执行。
爱丽丝呀！146,664 次观看 • 3 个月前
别再把 Codex 只当聊天工具用了～ 装上这11个官方插件，Codex直接变成你的生产力外挂！ 别人还在手动做图、抠 PPT、抓数据…… 你已经一句话搞定海报、视频、数据分析和日程管理～ 下面我把每个插件的实际效果都录出来了，直接看效果～ 1️⃣视觉 & 设计神器 · Canva：一句话调用百万专业模板，海报、朋友圈图、封面秒出 · Figma：扔需求或代码，一键生成高保真可编辑设计稿 · HyperFrames by HeyGen：HTML/脚本自动渲染高质量视频 · Remotion：专业级视频动效和动画，效果直接拉满 2️⃣办公 & PPT狂魔 · Presentations：给个主题，自动生成高质量PPT初稿+完整大纲 · Spreadsheets：复杂公式、图表、数据分析一气呵成 3️⃣内容 & 数据深度工具 · Documents：长文章提炼、总结、写PPT脚本 · BioRender：科研/医学图表，秒出专业科学插图 · Windsor ai：一键拉全网营销数据并自动分析 4️⃣自动化王炸 · Chrome：Codex直接操控浏览器，自动读网页、抓数据、填表 · Google Calendar：自动创建会议、管理日程，排会效率翻倍 安装方式：Codex App → 左侧「Plugins」→ 搜索名称直接安装（30秒搞定）
爱丽丝呀！240,324 次观看 • 5 个月前
终于有一套 Skill 能让 AI 的前端审美有灵魂了！ 爆款开源项目 Taste-Skill （ GitHub 33.3k🌟），直接给 Cursor、Claude、Codex 等 AI 工具装上了【审美大脑】！ 下面视频我做了很多页面，这些极简、轻奢风的页面，全靠这套skill做的～质感拉满了 以前 AI 生成的页面总带着一股塑料感： 布局僵硬、字体廉价、留白像 PPT、颜色土到炸…… 现在，AI 终于能写出大厂高级感了： 审美基因注入：内置极简、高端轻奢、粗野主义、Minimalist 等多种高级调性，直接拉高 AI 的设计天花板 UI 视觉整容：自带审计+重构能力，老旧丑页面一键诊断升级 参数化控场：创意度、动效强度、信息密度随便调，再也不用死板一套模板 最佳搭配：先用 Taste-Skill 注入灵魂定调，再丢给 Claude/Cursor/codex 落地代码，质感直接起飞！ 感兴趣的朋友们，可以去看看哦～ 地址：
爱丽丝呀！217,885 次观看 • 5 个月前
打破AI信息差 99%的人每天刷信息流，以为自己在获取信息，其实只是被算法喂垃圾。 而真正会用 AI 的人，早就开始用工具自动监控全网趋势了。 分享一个我最近在用的神器：TrendRadar（git斩获5万星标🌟） 它本质上就是你的私人 AI 情报系统： · 自动扫描全网热点（知乎、抖音、B站、微博、小红书、RSS 等） · 用一句话描述关注领域，AI 自动筛出高价值内容 · 自动生成翻译 + 深度分析简报，直接推送到微信/TG/飞书/钉钉/Bark等 · 支持 MCP，可直接接入 AI 做情绪分析、趋势预测 · Docker 30 秒部署，数据本地化，隐私拉满 GitHub： 信息差时代最可怕的不是没能力，而是别人比你早 24 小时知道趋势。 适合所有做自媒体 / 投资 / 电商 / AI / 独立开发的人 感兴趣的可以看看～dyor
爱丽丝呀！218,456 次观看 • 6 个月前
挖到一个 A 股开源量化神器 —— tickflow-stock-panel 选股、盯盘、回测、AI 复盘，全都塞进一个面板里，连历史行情数据都不用自己另外折腾。 项目内置 18 个选股策略，MA、MACD、RSI、KDJ、布林、量比这些常用指标都能直接拿来筛全 A 股。 不只是选股，盘中还能做策略监控、价格监控、个股信号和异动提醒。 回测也专门考虑了 A 股规则，T+1、手续费、滑点、止损这些都能一起算进去，不是简单跑个历史收益曲线。 个股分析这块也做得很全，可以从技术面、基本面、财务和消息面四个维度一起看。 盘后还能自动做 AI 复盘，连板梯队、概念轮动、炸板/翘板这些 A 股常看的东西也整合进去了。 数据源也给你接好了，基于 TickFlow 可以直接同步 A 股历史行情，历史日 K 不填 Key 也能用，后面还支持继续接第三方数据源。 AI 模型支持 DeepSeek、通义、Ollama 等 OpenAI 兼容接口，Web 面板直接操作，不需要一直敲命令。 等于把：选股 ➡️盯盘 ➡️回测 ➡️ 个股分析 ➡️AI 复盘 整套流程都做进了一个本地量化工作台。 仅做开源分享，非投资建议 地址：
爱丽丝呀！101,853 次观看 • 2 个月前
打破 AI 信息差：第二期 每天刷 Hacker News、Twitter、Reddit、GitHub，是不是经常被水文、重复内容和噪音淹没？ 分享一个我最近在用的新工具：Horizon，你的海外硬核科技新闻雷达。 让 AI 替你盯着全球科技圈，你只需要每天早上打开一份简报。 Horizon 的核心就一句话： 把噪音全部干掉，把真正有价值的精华端到你面前。 · AI 严格把关：支持 DeepSeek、Claude 等模型，给每条资讯打 0-10 分，低分直接过滤 · 神评论自动提取：把 Hacker News 和 Reddit 里真正有洞见的高赞讨论总结出来 · 自动背景调查：遇到陌生术语、没听过的公司或技术，自动联网补充背景知识 · 全网智能去重：同一个新闻在多个平台刷屏，自动合并，只保留一次 · 中英双语日报：生成干净专业的日报，方便快速阅读 · 一键推送分发：支持飞书、邮箱、微信、GitHub Pages 等渠道 GitHub： 信息差时代，晚知道 24 小时，可能就已经错过一整轮机会。感兴趣的朋友可以去试试～ DYOR
爱丽丝呀！197,955 次观看 • 6 个月前
给 Codex 5.6 装上这 4 个前端设计神器，做出来的网页终于有灵魂了！ 分享一套我目前实测下来最棒的 Codex 前端审美组合： 1️⃣Figma（内置插件） 直接读取设计稿、品牌规范和组件，把视觉参考像素级还原成响应式代码，不再让 Codex 凭空猜设计。 2️⃣Product Design（内置插件） 先确定产品结构和设计方向，再生成不同风格的高保真参考图，确认审美后才开始写代码，彻底告别盲写前端。 3️⃣Taste-Skill 专门负责字体、配色、留白、圆角和组件比例，还能审计并重构已有页面，消灭廉价的 AI 塑料感。 🔗地址： 4️⃣GSAP Skills 补齐 Codex 的动效设计能力，Timeline、ScrollTrigger、Flip、SplitText、SVG 动画全部支持 🔗地址： 再结合 GPT‑5.6 本身更强的布局、视觉层级和设计判断，基本打通了一套完整的前端工作流～
爱丽丝呀！126,721 次观看 • 3 个月前
港大又放大招了！ 量化投研的门槛，这次被港大开源的 Vibe-Trading 直接干穿。 你不再需要精通 Python、不用手动拉数据、不用自己写回测框架。 只需要用大白话说一句想法，AI 多智能体团队就自动帮你把事情干完。 分享一个我最近一直在用的项目：Vibe-Trading 核心优势： · 全市场原生打通：加密货币、美股、A股全部支持（OKX、Futu、Tushare、yfinance 等） · 29 种 AI 交易团队：策略师、技术分析师、基本面研究员、风控官……随便召唤 · 它们会内部辩论、互相挑刺，把 AI 幻觉大幅减少 · 生成策略后可一键导出 Pine Script（TradingView）和 MQL5（MT5）代码，直接复制使用～ 实际试了试： 输入【ETH 这周有啥机会？把技术面和资金费率都考虑进去】→ 几个 AI 角色开始吵架，最后给了我一份带收益曲线和风险评估的完整报告。 而且Docker 本地部署，数据不离开自己电脑，安全隐私拉满。 GitHub： 感兴趣的朋友们可以跑起来试试～ DYOR
爱丽丝呀！186,753 次观看 • 6 个月前
清华大学重磅开源：全球首款 K 线金融大模型 Kronos 来了！ 以前的炒股软件预测股价就像猜数字，而 Kronos 的思路是：直接把 K 线的涨跌当成文字来读！像 GPT 预测下一个词一样，去预测未来的股价走势。 哪怕你不懂量化，这 4 点也足够震撼： 1️⃣ 它最强的地方在于：哪怕是只有 4.1M 超小体积的版本，预测精度也直逼大版本，直接把体积缩减了 25 倍，普通电脑也能跑得飞起！ 2️⃣ 普通的预测只给你一根死板的线，它支持概率采样。不仅告诉你明天大概涨还是跌，还能生成好几条预测路径，明明白白告诉你它对这次预测“有多大把握”。 3️⃣ 在全世界 45 个交易所的数据上训练过，不管你玩 A 股、美股还是加密货币，它全部看得懂。 4️⃣ 它把从数据准备到策略回测的整套微调工具全放出来了。你可以直接用自己关心的股票数据，给它开小灶、深度定制。 在股价预测测试中，它的表现直接把谷歌开源的 TimesFM 时序模型拉开 93% 的差距。 地址： 仅供研究、学习和辅助决策使用，非投资建议，dyor
爱丽丝呀！149,614 次观看 • 5 个月前
Codex 5.6 配上 Obsidian，直接给 AI 装上永久记忆！ 很多人用 Codex，每次打开新任务都要重新解释： 项目做到哪了、之前改过什么、哪些方案已经踩过坑、哪些关键决定已经定了、下一步该从哪里继续。 聊得越久，重要信息反而越容易被埋在历史对话里。 我现在直接把 Obsidian 变成 Codex 的永久知识库。 长期偏好、项目资料、关键决策、踩坑记录和下一步计划，全部交给它持续整理。 等于直接形成一个闭环： 读取过去 ➡️完成任务 ➡️更新记忆 ➡️下次继续接着干 只需要输入这段提示词： 请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆。为所有项目建立统一索引，整理我的长期偏好、项目背景、关键决策、已完成内容、失败方案和下一步计划。每次开始任务前，先读取相关笔记；任务结束后，把新增结论和项目进度更新回对应文档。只保留后续真正需要的信息，不记录无关对话，不写入密码或密钥。 然后再给它安排两个自动任务： 1️⃣ 每日开工简报：每天开始工作前，读取所有进行中的项目，整理今天最重要的 3 项任务、当前阻塞和需要参考的历史资料。 2️⃣ 每月知识体检：每月检查一次整个 Obsidian 知识库，找出重复、过期和相互冲突的信息，更新项目索引并标记建议归档的内容。 项目做得越久，它积累的背景越完整；任务开得越多，它越清楚你过去做过什么决定。 Obsidian 负责记住一切，Codex 负责把这些记忆变成行动。
爱丽丝呀！94,127 次观看 • 3 个月前
