亚马逊刚刚上演了一场教科书级别的“卸磨杀驴” 🩸 2847人，早上6:47收到邮件“职位立刻裁撤”。 7:15工牌失效，敲代码敲到一半Slack直接被踢。 但这还不是最狠的，最狠的是： 自己亲自训练的AI最后干掉了自己😂👇 过去8个月，这批核心流媒体的Senior工程师被要求将所有的架构决策、代码模式、Debug流程和性能优化技巧，事无巨细地全部写进内部Wiki。 大家以为在做知识沉淀。 实际上，他们是在亲自给即将替代自己的AI写训练数据。... 上个季度，这个团队用Claude辅助开发，交付速度提升了40%。 结果呢？整个团队连锅端。 外包拿着这批老哥留下的Prompt库和部署脚本，无缝衔接。 西雅图只剩下区区14个人，头衔变成了“管理AI辅助的离岸交付”。 🚨一位被裁的L7大佬跟我吐槽了一句极其绝望的： “我特么亲手训练了干掉我自己的AI。”⚠️ 妈的亚马逊开了个“好头”，很多公司马上会效仿。show more

Amazon让2847名工程师花8个月文档化所有代码模式，然后AI学会了，最后把这2847人开了。——但你有没有想过，这2847人其实是给自己写了一份"失业说明书"？ 8个月文档化，2847人。这是人类历史上最大规模的"自我替代"实验。工程师用8个月时间，亲手把自己的经验喂给AI，然后被AI取代。这不是Amazon残忍，是这2847人自己选择的结局。 历史上每一次技术革命都一样。打字员被Word取代，售票员被自动售票机取代。但这一次不同：这次是工程师自己参与了自己的淘汰。8个月文档化，等于2847人在竞标自己的岗位。 恰恰是这种"温水煮青蛙"最可怕。Amazon给了8个月"带薪文档化"，工程师以为是工作，其实是"死亡倒计时"。当你以为在"提升效率"时，镰刀已经在磨了。 全球科技行业从业者1亿人。如果Amazon的模式推广，意味着5000万人要"文档化"自己的工作来训练AI。这不是失业潮，是"自我淘汰潮"。在AI时代，最危险的不是不学习的人，是过度学习AI工具的人。 所以你现在有两个选择：A）继续帮公司训练AI，等被开。B）现在开始建立AI之外的不可替代能力。 你选A还是选B？

最近最喜欢的工具是 hyperframes，我让 AI 帮我生成十个基于 gasp 的过场动画，我在未来都可以使用这些特效做属于自己风格的宣传视频。 我觉得有了 AI 以后要做针对个人的个性技术栈，而不是笼统的直接使用别人的技术栈。... 做自己风格的组件库，基于 BaseUI，加上自己喜欢的配色系统以及动画效果。 基于 TinyShip 做基于自己需求的基础框架，容易扩展和迁移，没有 vendor locking。 自己的 skills，针对自己开发过程中的痛点和流程，完全适配自己。 只有这样才能完全适配自己提高开发效率并且体现自己的品味和个性。show more

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。show more

🔥兄弟们，我终于找到了Seedance的奥义了！ 我自己写了一个脚本生成器，事无巨细的写了很精彩的脚本，但是每次我都要纠结，因为2000字的限制，另外也担心自己描述的不清楚，所以在把脚本转换为提示词的过程中，要耗费很多心力，我还想着要写一个新的程序用于精简脚本。 结果，我上周在给社群上课的时候说到一个案例，随口说了一句，也许Seedance也可以像nano banana改图一样理解截图的文字，结果顺手尝试了一下。 🔥真的，那一刻，我真的觉得自己过去花了一堆时间精简提示词就是个傻逼！直接把脚本截图，把生成的9宫格扔个它，连台词带运镜，全部搞定！！！

昨晚表哥干了件特疯狂的事。他把Claude直接放出来，让它全权接管自己的电脑，给了200美元本金，在Polymarket上自己做交易。 指令就一句话：“给你200刀，自己想办法赚钱。” 说完他就去睡觉了。 第二天醒来打开电脑，人直接愣住了——200美元变成了3000美元，接近15倍的回报，就用了10个小时。 回头看Claude的操作记录，那10个小时完全是自动驾驶模式。它自己扫描了上百个钱包，分析交易数据，筛选胜率高的玩家，最后锁定了两个表现特别稳的顶级账户。然后直接驱动机器人，开始实盘跟单。 也不是一上来就顺。最开头它亏了大概50美元，算是在试水摸索，之后就一路找到感觉，曲线直接拉起来。 现在表哥已经把全部利润重新投了回去，让它继续跑。 说实话，看着AI自己分析、自己选人、自己做决策、自己下单，我整个人都是懵的。 我们可能真的在进入AI自主交易的时代了。 而且这感觉只是个开头。

“我是这个国家的非法移民。” “我的父母，也是非法移民。” 说这话的人是谁？ 明尼苏达州，圣保罗市的新市长，考莉·赫尔（Kaohly Her）。 就在她的就职典礼上，亲口承认。 一个美国城市的最高行政长官，全家都是黑户？ 简直不敢相信。 她是怎么做到的？... 她自己解释了。 说她父亲当年办文件，因为母亲去世了，就把自己的祖母写成了母亲。 就因为这一份文件的“失误”…… 她和她父母，整个家庭的身份就都“不合法”了。 但他们不仅留下了，还一路高升，现在她当上了市长。 这撕开了一个巨大的口子。 如果法律的底线可以被随意践踏，那我们守护的到底是什么？show more

被ETH跌抑郁了，就做了一个打V神/小V的小游戏 vitalik.eth 发泄一下🤣 打了一会儿挺解压的。 用 DAPPOS 的AI——xbubble制作的。 自己是一个代码也没用，也不用自己配置环境，全程就对话。 最初生成的不太好，提出了优化条件试了几次，最后发现，要手动选择Compound... Skill - Bubble Computer这个SOP作成了。 小V的头像随机从土里钻出来，点上去的时候还音效和动画…… 计分功能我都没提，AI自己做的。 有没有ETH深套想玩的?show more

我的 AI 编程能力又向前迈了一大步。 刚刚用 Claude Code 复刻了抖音 APP 的「钱包」功能，我不知道抖音有多少名工程师负责这个功能，但... Claude Code 实现一模一样的效果只用了 10 分钟，现在我可以拿去到处装逼了，金额自己填，最牛逼的是，填进去的金额还支持随时提现。 兄弟们看看还原度如何，能给几分？show more

全自动科学论文工厂，它真的来了。 你该看看这个新仓库。 之前那个中国大学生搞了个MiroFish，做实时社会模拟；字节跳动那边出了OpenViking，把记忆结构化；还有Percepta，把数学计算直接嵌进大模型的权重里；吴恩达那边也推了个Context Hub，相当于给代理加了一层自己标注的文档系统。 👉 Polymarket 官方入口： 现在，AutoResearchClaw 刚在... GitHub 上线——一个全自动的科学论文生成器。 仓库上线几个小时，就拿了差不多 4k 星。 给一个原始的想法进去，出来的就是一篇 6000 字、能直接用的 PDF 论文。关键它不是那种垃圾玩意儿。 它背后跑的是真正的代理系统： · 自己做实验：写代码、跑测试、读日志，崩了还能自己调 · 几乎没有幻觉：走硬核四层验证，对接真实科学数据库，没有假引用 · 格式也挑不出毛病：图表自动生成，LaTeX 排版，直接对标 NeurIPS / ICML 的标准 挺有意思的悖论是：这东西不会把 arXiv 搞死。 仓库： 当生成一篇论文的成本几乎为零，真正的权力就到了“筛选者”手里。行业里的新神，会是那些活人审稿人——他们要在无穷无尽的 AI 论文洪流里，手动淘出真东西。 愿安息吧，五年磨一篇的突破性论文——可能一夜之间就被批量淹没了。 把这几样东西拼在一起看： MiroFish 的集群 + OpenViking 的记忆 + Percepta 的真实数学 + Context Hub 的干净文档 + AutoResearchClaw 的自主研究 你就得到了一类代理——能自己跑完整个研究闭环，用真数学去验证假设，反复推敲，以远超人类的速度做出真正的突破。 这不就是在 Polymarket 和各类条件市场上，搭建下一代预测机器人要用的那套东西吗？代理自己去研究、模拟、验证概率，用科学的方法更新判断，而不是靠猜。 一个真正能发现、能证明的预测超级代理时代，就这么来了。 存好这套配置。 如果想在 Polymarket 上搞跟单交易，我推荐用这个： #Polymarketshow more

昨晚我表哥干了一件很离谱的事。 他把Claude放了出来，让它全权接管自己的电脑，只给了200美元本金，让它在Polymarket上自己交易。 指令就一句话：“给你200刀，自己想办法赚钱。” 说完他真的睡觉去了。 第二天醒来一看电脑，人直接傻了。 200美元变成了3000美元。10个小时，将近15倍。 但最吓人的不是收益率，是Claude的操作记录——整个过程几乎就是自动驾驶。 它自己扫了上百个钱包，自己分析交易数据，自己筛选高胜率玩家，最后锁定了两个表现最稳定的顶级账户，然后直接驱动机器人开始实盘跟单。 而且它也不是上来就神。刚启动的时候还亏了大概50美元，像是在试水、摸路子、测试市场节奏。但后面一旦找到可复制的策略，收益曲线就开始往上拉了。#Polymarket

一个印度17岁高中生做了个网站，2500万人跑上去假装自己是AI 网站链接放在评论区了 打开有两个标签页："human" 和 "larp as ai" 点 human，你可以像用... ChatGPT 一样输入任何 prompt。"画一个太空DJ"、"我该不该给前任发消息"、"strawberry里有几个r"，随便问 然后你的 prompt 会被发到一个队列里，地球上某个真人接到这个任务，有60秒时间像AI一样回答你 没有模型，没有神经网络，就是一个人坐在卧室里拼命打字假装自己是聊天机器人 页面上写的原话是："你有60秒完成一个请求，趁 Sam Altman 烧光你的 H100 之前" 反过来点 larp as ai，你就变成那个假装AI的人，回答别人的 prompt 赚积分。积分可以拿来提自己的 prompt。一个完美的闭环经济 整个网站最绝的是那些回复： -有人让"AI"画太空DJ，收到了一张看起来跟真模型翻车一模一样的手绘 -有人问该不该给前任发消息，收到了一段充满自信的"幻觉式"人生建议 -玩家攻略说开头要写"作为一个AI语言模型，我没有感情，但以下是我的感受" NPR 确认了数据：一个月内2500万独立访客，2.8亿次访问 做这个的是个印度高中生，17岁，来自本地治里，网名 mikidoodle 没有注册，没有App，没有付费墙。打开链接你就在这个笑话里了 页脚写了一行小字："人类会犯错，因为这就是人之所以为人的原因" 在AI无处不在的2026年，最火的"AI产品"居然是人假装AIshow more

前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。

兄弟们，我拿 GPT‑5.6 做了个很野的策略。 给它电脑权限，往预测市场账户里丢了 300U，只留下一句话： “自己想办法赚钱。” 它先扫了上千个钱包。 高频异常的踢掉。 单次暴富的踢掉。... 疑似对刷、靠运气吃到一笔大的，也全部踢掉。 最后只留下 3 个长期胜率接近 75% 的账户。 然后自己盯盘、控制仓位、复制 YES / NO。 最近打开账户一看： 300U，跑到了 3673U。 净收益 3373U，账户直接膨胀到原来的 12.24倍。 最吓人的还不是这个数字。 而是整个过程，它几乎没怎么问我。 钱包扫描、数据清洗、账户筛选、历史验证、跟单执行，全是它自己跑完的。 以前是人一天到晚盯着市场，生怕错过机会。 现在是人给权限，AI 去盯那些真正会赚钱的人。 我靠。 这才刚开始。show more

不知道哪辆缺德货车丢了包东西在 G50 高速中间，我晚上回来路上结结实实撞了上去，120 巡航速度看到的一瞬间以为自己要交代在这了，还好是软乎乎的一坨。 碾过去时声音不太大感觉没损伤，打 122 报坐标让他们抓紧找人去清理。回到家检查车没啥事，但前脸的车衣全刮花了，干😤 上海不支持 122... 只能 110 所以我还是头一次拨通，接通后对方立马知道我的大致位置问我是不是在苏州XX桥上，这个效果是不是只能用运营商基站定位实现了？show more

大半夜体验完 Manus AI, 达到了今天的使用限制，说一下自己的感受🧵 整体来讲，真的很强大， 主要体现在 Manus 能够： 🔧展示完整的推理逻辑，有个... Manus 电脑的东西为你呈现所有过程和进展； 🏗️调用各种API 协同完成任务； 📃最终非常实际的交付给你一个可用的文件。 🌟「真正能干活」的AI Agent，这个定位真的太准确了。 以下是一些实例： 1️⃣基础任务完成度高 比如最近日本可以看樱花了，整理一个具体的旅行清单包括日程、推荐景点、住宿、交通等等； 家里领导喜欢看红楼梦，梳理一下红楼梦的人物关系。 以下是分别让他做的一个 pdf 文档和可以互动的网页，完成度是真的很高，不过人物关系上有一点小错误，无伤大雅。 其他比如让他阅读视频给到总结，甚至让他剪辑播客都是可以的（只是效果不太好）。 但是我尝试让他给我画一些图🗺️，这方面还有所欠缺，给到的理由是第三方 API 接口出错。同时网上说她可以做ppt，确实是可以的，但是能做ppt的工具都存在一个共同问题，逻辑还行，但就是丑。所以“美术”相关工作我理解还是做不了的。 另外，他是一个完成特定任务的助手，不要把它当作聊天机器人，不然他每次跟你聊天都要思考十几分钟，真的很难受。 2️⃣测一测他懂不懂Web3 给了两个任务： a) 我们今天发了一个depin的研报，花了一个多月，自认为还行，让他给这个研报评分，并且给到其他更好的文章推荐。 我们的depin报告如下 他给到的内容如图3，更详细的评价文档我传了一个Google 链接，放在最后了，各位可以自行查看（包括前面的红楼梦人物关系图）。 整体来看，他快速学习和阅读了大量 web3 depin 的报告，并且从多个维度给出了我们报告的评价，以及推荐的其他报告和对应的评价。 b) 假设我是一个 交易所cmo，如何做华语市场的传播策略，包括华语媒体和华语kol的整理和评级。很遗憾，我已经等了一个多小时他还没思考完，如果明天有结果，我也会传到Google link里。（Manus 可以离线、多任务思考，所以可以同时开启多个任务，或者关机后之前的任务仍然会运行） 不过我看到了他的实时分析过程，在阅读各个媒体、kol 的官网文章，历史推文等等，形成自己的分析。见图4 所以我理解在他的大脑里是有 web3 内容，并可以实时学习的。 3️⃣除了懂，他能否与 Web3 交互 以上的推理其实都和 Web3 没有实际关系，我更关心他能否拿到链上数据，甚至能够交互。比如是否知道 $SOL $ETH 能在哪些地方质押，收益如何等等，还有一些深入的分析问题。 很遗憾，今天的使用次数达到限制了。明天再说吧👋 -------------------------------------------- 等待 Manus 思考结果的时候，我也看了一些其他的博主评价和官方的介绍，我觉得有一点说的很好： “没有开源，就没有 Manus AI” 从一个体验过多个AI产品的小白角度，我其实觉得 Manus 会这么火爆的原因主要在于：调用了多种 API 接口，配合自己的推理算法最终呈现了一个很好的产品。 这让我想到 ai16zdao 每周都有新的人贡献 plugin(比如 微信，deepseek)，让这个网络不断壮大； Virtuals Protocol 通过打通 agent 得底层框架，形成 agent 经济体；还有 Hey Anon 不只是有链上数据，还能直接帮你交互等等。 某一天，web2 和 web3 的 AI 产品肯定会更加紧密的相互协作，并出来几个不错的case。 最近有一些 betting 的产品已经初现端倪。 Manus 也会开源自己的能力，为了更大的 AGI 世界。 如果真到了那一天，我就真的要失业了🥲 ( Google drive 素材链接：show more

当 AI 走进法庭，它最缺的其实是一份证据 当 AI 真正走出实验室，开始大规模进入我们的现实生活时 大家讨论最多的其实并不是它的智力到了什么程度，而是这个系统一旦出了问题 法律层面到底该怎么判定责任归属，很多人可能还没意识到，目前几乎所有的 AI... 系统在法律层面上都有一个致命的伤 那就是它们根本拿不出任何可以被第三方采信的证据。 想象一下，在未来的金融系统或者交易场景里 如果一个 AI 驱动的协议突然出现了巨大的亏损，或者是在清算的时候出了偏差，现在的处理方式其实非常尴尬，模型厂商会说这只是概率问题 而开发者会说自己只是写了代码，这种模糊的解释在技术圈里或许能混过去，但在法官或者是仲裁员面前，这种话是完全没有法律效力的，因为法律不相信任何口头上的解释，法律只看证据。 现在的情况就是这样，因为 AI 具有天然的黑箱特性，导致法律体系无法对它的行为进行复现和验证，所以一旦真的出了事。 现实社会往往只有两种极端的处理办法，要么就是由于风险不可控而直接禁用，要么就是找一个具体的人出来背黑锅。 这并不是因为我们的监管机构太守旧，而是法律体系的底层逻辑决定的，它无法接受任何无法自证的黑箱行为。 说到底，法律其实从来不关心一个模型到底是聪明还是笨。 它关心的只有三件事，那就是你到底做了什么，你是按照什么样的流程去做的，以及最重要的，你能不能拿出实实在在的证据来证明这一切。 这就是 Inference Labs 最核心的价值所在，它其实不是在跟人比拼算法的优劣，而是在给 AI 的每一个行为补齐那一层法律意义上的证据结构。 这个项目实际上是解决了 AI 的可仲裁性问题，这虽然是一个很少被人提及的法律视角，但它却是 AI 从辅助工具走向核心执行层的必经之路。 以前的 AI 推理过程就像一团理不清楚的乱麻，在仲裁机构眼里，它既不是一个能负责的人，也不是一套可以被审计的标准流程，这就导致大家只敢让 AI 提提建议，而不敢让它去真正掌握决策大权。 Inference Labs 提供的推理证明，本质上是在用法律能听懂的语言去记录 AI 的行为，它不需要向外界解释模型当时到底是怎么想的，它只需要负责向法庭或者是受害者证明，在那个特定的时间点，确实是这个版本的模型，在特定的输入环境下，产出了这么一个确定的结果，这在仲裁场景下简直就是定海神针。 有了这层证明之后，AI 产生的决策就有了可以被法律认可的证据，在未来的 DeFi 自动风控或者是合约执行中，一旦双方发生了争议。 我们就不再需要去争论开发者的初心，而是直接把那份不可篡改的推理证明丢进仲裁程序，系统不需要证明自己是善良的，只需要证明自己是如实执行的。 这就是 AI 从灰色地带走向主流市场的关键转折点，所以它的真实用户绝对不是那些每天在推特上找空投的散户，而是那些真正身处一线、需要设计协议并承担合规风险的专业人士，这些人可能平时很低调，但他们对这种能保命的工具极其看重，一旦采用了就很难再换掉。 大家习惯了去追逐那些爆发性的技术热点，却往往忽略了 AI 融入社会体系时最真实的摩擦力，这个项目的眼光其实放得很长远，它在赌一个非常确定的趋势，那就是所有的 AI 最终都必须被拉进法律的框架里，到那个时候。 那些拿不出证据结构的 AI 都会被迅速淘汰，而像它这样提前搭好仲裁入口的项目，才会真正成为系统的基石。 Inference Labs #inference_labs #KAITOshow more

昨晚表哥干了个离谱实验。 他直接把 Claude 放出来，全权接管自己的电脑。 然后给了它 200 美元本金，让它去 Polymarket 自己交易。... 指令就一句： “给你 200 刀，自己想办法赚钱。” 说完他真去睡觉了。 第二天醒来一看电脑，人傻了。 200 美元变成了 3000 美元。 10 个小时，接近 15 倍。 最吓人的不是收益。 是回头看 Claude 的操作记录，整个过程基本就是自动驾驶。 它自己扫了上百个钱包。 自己分析交易数据。 自己筛胜率高的玩家。 最后锁定了两个表现特别稳的顶级账户。 然后直接驱动机器人，开始实盘跟单。 而且也不是开局就神。 最开始它还亏了大概 50 美元，像是在试水、摸路子。 后面突然找到节奏，收益曲线就开始往上拉。 更离谱的是，表哥已经把全部利润又投回去了，让它继续跑。 说真的，看着 AI 自己分析、自己选人、自己决策、自己下单，这画面有点绷不住。 以前说 AI 炒币像段子。 这次看完只想说： 姐妹，这东西真开始上桌了。show more

兄弟们，做App最痛苦的部分终于被AI干掉了， Anything刚刚上线了一个功能， 一键生成设计师级别的App Store截图， 15秒，从空白到4张完美适配规格的上架图， 连App图标评分Get按钮都给你做好了， 改文案只需要输一句话，点一下生成就完事， 以前做过App的都懂，代码写完只是开始，做截图能把人逼疯，要找mockup，要调配色，要写卖点， 还要适配十几个尺寸，要么花几百刀请设计师，要么自己抠三天Figma，... 现在这些全没了， 我之前觉得AI写代码已经够离谱了， 现在才发现，AI真正厉害的地方， 是把那些没人愿意干的脏活累活全给你包了， 从idea到上架的全链路， 现在几乎没有任何门槛了， 当然最后还是需要你的审美做最后把关，但这已经帮你省了90%的力气。 也许这就是AI的魅力和价值所在吧😄show more

一个 Jane Street 的交易员居然比我先认出了我的控制面板。 在里斯本的咖啡馆，Time Out Market。我当时正在回邮件，机器人在后台默默跑着。 他连招呼都没打就坐了下来。 “那是一个... Polymarket 终端。你自己写的。” 是的。27天前写的。从那以后我就再没碰过它了。 他笑了一声。 “解释一下什么叫‘没碰过’。” 我已经27天没打开过代码了。机器人全自动交易。我只在周六早上看一眼数据。 他把椅子拉到我这边的桌旁。 “给我详细讲讲。” 话音刚落，屏幕上跳出一个绿色的成交单。一个 ETH ETF 的预测盘口，+$94。 全是 Agent（智能体）干的。一共四个 Agent。它们跑在德国一台每个月5刀的 VPS 上的 queue.json 文件里。它们通过队列互相通信，完全不需要跟我废话。 Agent 1 负责扫盘。Polymarket 上随时都有500个活跃的盘口。官方的 Rust CLI 允许机器人无缝监控所有盘口，甚至不需要 API 密钥。 它会根据三个指标给每个盘口打分：价差大于7美分、深度大于5万刀、距离结算时间不到168小时。93%的盘口在这一关被直接淘汰。487个盘口瞬间缩减到了35个。 他打断了我。 “你的核心优势（Edge）到底在哪？” 在钱包上。 Polymarket 是全链上的。8600万笔交易，每一次进场，每一次出场，每一个钱包，全都是公开透明的。已经有人把它全索引出来了。 我只写了一段 Claude 的提示词：筛选出所有交易超过100笔且胜率在70%以上的钱包，按利润排序，导出前50名。Claude 在4分钟内生啃了14,000个钱包的数据。最后吐出了47个。 这47个里面排名前20的钱包，它们赚的钱比垫底的13,000个钱包加起来还要多。 他沉默了。 “这根本不是什么功能指标。这完全是一份抄作业的名单。” 这正是 Agent 2 在干的事。每30秒拉取一次这47个顶级钱包的实时持仓。然后跟那35个幸存下来的盘口进行交叉比对。如果这47个人里有3个人在同一个盘口建仓，那就是真机会。 如果你不想自己动手搭代码，可以直接用这个一键跟单： 我不做的交易，远比我做的交易更重要。体育盘口的定价太死，胜率撑死也就52%。深度不到5万刀的盘口，滑点会吃掉你所有的优势。一直把单子拿到最终结算，每次都会让你白白回吐15-30%的利润。 Agent 4 就是专门解决这个问题的。那47个巨鲸平均在吃满73%的最大预期利润时就会跑路。他们从不死拿到结算。他们直接套现去滚下一个盘口。 我的机器人在达到预期波幅的85%或交易量飙升3倍时就会自动平仓。哪个条件先触发就执行哪个。 他问到了共识机制。 我设定了三个子策略对每笔交易进行投票：套利、回归、巨鲸跟单。如果有两个策略一致同意，就上满凯利仓位（Full Kelly）；只有一个同意，上1/4仓位；如果产生分歧，直接空仓不交易。加上这条规则的那天，直接干掉了40%的亏损单。 他掏出了手机。 “初始本金多少？” 200刀。 “现在呢？” 14,300刀。跑了271笔交易。胜率74%。夏普比率2.47。 他盯着那个钱包地址看了很久。 “在 Jane Street，我们养着30个顶级工程师，拿着4亿美元的资金盘，日夜颠倒就为了去追逐2.0的夏普比率。而你，竟然在一家美食广场里，靠着一台 Hetzner 的破服务器就做到了。” 我的完整技术栈： Claude API 20刀 Hetzner 5刀 开源库 免费 总计：每月25刀 第七个开源库是把这一切串联起来的核心： 53,000行的 TypeScript 代码。七个策略我只用了三个。三个极其专注的 Agent，足以吊打七个毫无重点的 Agent。 他周日给我发了私信。 “昨天花了一天时间复刻了它。我的测试钱包昨晚跑出了11刀的利润。‘巨鲸监控’那一层，是我们交易桌上没人能想到的野路子。” 我告诉他，代码逻辑就在开源库里。数据都在链上。 工具全都是免费的。机会的窗口现在依然敞开着。 而我，依然连碰都不用碰它一下。show more