兄弟们！我最近找到一个很有意思的 AI 论文工具：ScienceBuddy，代码已经免费开源了 之前给我一篇论文，我看一眼就困了！现在用 AI 看论文，我他给我总结好我直接能看懂了 我拿了 3 篇公开论文测试... ScienceBuddy： “这几篇研究对“睡眠不足会不会让人变胖”分别怎么解释？整理成表格，列出实验对象、关键证据、出处和局限。” 它给了我一张研究对比表，还归纳了三篇论文的共同结论、证据差异和研究边界，整个过程用了约 1 分钟。 它直接告诉我： 睡眠不足更可能让人因为清醒时间变长、深夜进食增加而增重，而不是单纯因为代谢下降 其中一项实验发现，连续5晚每晚只睡4小时的人，平均增重 0.97kg，对照组为 0.11kg，深夜平均多摄入约 553千卡。 另一项研究则发现，每晚多睡约 1.2小时的人，每天能量摄入相对减少约 270千卡。 对于看不懂论文，或者正在赶开题、综述和组会的人来说，这种把多篇论文放在一起读、提取证据、整理差异的方式，确实能省下不少时间，最主要的是我一眼就看懂了，还有数据支撑。 ScienceBuddy 由 PhAI Labs 推出，目前免费。比较适合文献证据整理、公开组学数据分析、研究方案拆解和实验排错 科学家界最权威的就是论文，我们普通人终于能看懂了！ 快试试吧！链接我放评论区👇show more

Anthropic 在 2026 年 9 月 17 日公布了一组进展：在两名技术人员监督下，Claude 用了不到四周时间，协助优化了... 30 多个开源生物学模型，其中包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，相关优化代码已经开源。 这件事情吸引人的地方，在于它处理实际科研代码的具体过程，也就是从进入工程仓库、定位问题、修改代码，到最后一步步拿指标做检查。 顺着这种科研工作流的思路，我最近试用了 ScienceBuddy。它是 PhAI Labs 推出的生物医学 Agent 工作台，我先用它跑了一个具体的文献梳理任务。 我给出的提示词是整理近几年用机器学习预测 CRISPR-Cas9 脱靶活性的相关研究，主要看基因编辑在目标区域之外产生误切的情况。 为了方便后续比对，我直接指定了输出结构，要求把研究任务、数据规模、主要发现、研究局限和 DOI 整理成规整的列。 ScienceBuddy 在当前任务窗口里生成了一张论文信息表格。不同研究使用的数据集、得出的结论以及原文入口被归纳在同一套字段下。这样的交互挺省事：输入的提示词、生成的表格以及后续的追问都停留在同一个工作界面，左侧列表也保留着历史任务记录，随时可以点回来继续补充条件。 拿到了整理好的表格，我抽查了其中一行，点击 CRISMER 对应的 DOI 链接，跳转到了 bioRxiv 上的原始预印本摘要。 表格里抓取的 CHANGE-seq 和 SITE-seq，确实是原文摘要里明确写出的训练数据；论文自身报告的 F1 值为 0.728、PR-AUC 值为 0.818，也逐字出现在摘要数据中，页面同时标有预印本提示。这里需要说明，这些准确率数值是 CRISMER 那篇论文自己的实验结果，并不是软件的性能数据。这次抽查做的事情很简单，就是顺着生成结果里的来源链接，确认关键字段能不能在原文里找到出处。 在另一个关于 GEO 公开组学数据的任务中，我查看了它的运行轨迹（Trajectory）。界面上展示了 query_geo、fetch_source、query_pubmed 等工具调用节点，清晰记录了系统在推进任务时尝试发起的查询动作。 关于底层的实现，项目方提到 ScienceIDE 是 ScienceBuddy 的底层技术框架，主要作用是把真实的科研代码封装成 Agent 可以执行、练习和验证的环境，并尝试通过科学标准来检查结果。面向普通用户日常使用的产品是 ScienceBuddy。 整套体验下来，最直观的感受是ScienceBuddy 把文献线索集中整理成表，并在同一个任务流里继续追问，遇到关键数据也能够直接从引用中找到 DOI 回原文做核对。 产品访问地址是 PhAI Labs 开发。我体验的时候 Preview 版本处于免费开放状态。如果平时需要梳理生物医学领域的论文脉络或收集开题证据，可以找一个具体课题试一试。show more

这个 AI research 工具atypica.AI，真能帮开发者解决产品开发前最关键的一步——市场调研 举个例子，我最近发现很多人都在做 AI 剪视频 skill，就去调研了下把这个需求包装成付费工具，变现潜力到底怎么样。 Atypica... 给了我一份市场分析报告，它直接帮我找好了这款产品最适合的目标人群，告诉我不同用户群体的付费能力和定价区间，以及最有潜力成为重点付费用户的是哪一类人。 这个工具跟 Claude 、GPT 不一样的地方在于，它不是让模型自己扮演用户回答问题，它是真的会生成一批合成用户，通过一对一访谈或者小组讨论的方式做真实用户调研。 更狠的是，调研做完这批用户能留下来反复使用，相当于你有了一个AI专家小组，以后有新想法直接拉回来再问一轮，不用每次从头建用户画像。 现在新用户注册有100w token免费额度，可以先试试： 对了，想要这份 AI 剪视频产品调研报告的,评论"atypica"，我发给你。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

说个反常识的结论：AI越会做数学，数学家越值钱，这是已经发生的事，不信你看国际象棋被AI碾压后，象棋界反而进入了黄金时代，现在也该轮到数学了。 Anthropic Claude Code团队的Thariq说：你已经能在数学里看到杰文斯悖论了。AI让证明和计算变得极快，结果不是数学家没用了，是真正懂数学的人需求更大了。 然后他补了一句：这跟国际象棋发生的事一模一样。 分享一些我关于这个问题的思考：

有人靠金融市场模拟，在链上赚了 $400,000 而且用到的整套工具，都是 GitHub 开源 能看到的钱包在这，自己点开看： 他们做的不是 crypto 原生叙事... 而是拿 Russell 2000、Dow Jones、SPX、Apple、Google 这些传统金融标的来做 Polymarket 交易 问题也很现实： 这些数据平时都在大型中心化交易所里。 你怎么拿？ 拿到之后又怎么处理，才能真的变成可交易模型？ 这套公开出来的技术栈，大概是这样： 1）Financial Datasets MCP Server 给任意 ticker、任意时间周期提供价格数据解析。 核心卖点就是：免费真实数据。 GitHub： 2）MiroThinker 一个偏深度研究和预测的 agent。 据说在 BrowseComp benchmark 上做到 88.2。 特点是： 长周期推理 先验证再下结论 步骤级 + 全局级校验 单任务最多可调用 300 次工具 它的作用不是直接下单。 而是先通过 MCP Server 拉数据， 把研究、清洗、验证这些环节跑完， 最后整理成可以直接用于模拟的数据集。 GitHub： 3）MiroFish simulation system 把前面准备好的数据丢进去， 再设定模拟参数， 就可以开始跑价格行为模拟。 本质上，它卖的不是一个指标。 而是一种更接近“矩阵视角”的东西： 价格在不同条件下会怎么动 哪些路径更常见 哪些定价其实偏离了历史结构 整个流程串起来就是： 拉传统金融历史数据 → 用 agent 做研究和数据整理 → 把数据送进模拟系统 → 再拿结果去打 Polymarket 上的相关市场 这种玩法最值得看的，不是“开源”两个字 而是它说明了一件事： Polymarket 上很多看起来像事件交易的东西，背后其实已经在被人用传统金融数据 + agent 研究 + simulation当成量化问题来做。 你觉得这种 edge 的核心，更像是数据获取能力，agent 研究能力，还是最后那层 simulation 对市场行为的还原能力？show more

兄弟们，最近世界杯打得火热，想尝试让不同的AI模型帮我分析一下“目前最有可能夺冠的是谁？” 先登场的是Claude Opus 4.8和ChatGPT 5.5（视频一）。 GPT 5.5还算中规中矩预测的是法国队，不过Opus 4.8让我有点意外居然是西班牙。 然后我看了一下他们的预测依据，我怎么感觉Opus... 4.8不太靠谱呢？我这开了网络搜索啊，它难道不知道西班牙开局不利吗？这因素都没考虑进去不应该啊。 我又找了个大佬推荐的专门搞深度研究的AI产品：Apodex Apodex 它硬是给我跑出了一篇带 8 个权威信源的小论文，我把它的回答也发出来了，你们感受一下这个差距（视频二）。 它没有直接给答案，而是先干了一件让我很惊讶的事： 1/ 自己去查了 Opta 超级电脑的 2.5 万次模拟结果，告诉我法国原本夺冠概率 13%，仅次于西班牙。然后它又实时扒了最新博彩赔率，发现开赛后法国已经变成“独立第一热门”，赔率 +410。 2/ 这还没完，它怕我被数据忽悠，又去交叉验证了《纽约时报》、BBC、Fox Sports 的多篇战报，甚至扒出了姆巴佩本赛季 47 场 49 球的恐怖数据，以及英格兰后防线谁又伤了…… 3/ 最后连西班牙被佛得角逼平导致淘汰赛路径变难的连锁反应都给我推演了出来。 相比一些AI的“伪正确”（一本正经的胡说八道）， Apodex 的每一条结论，都敢把原始信源亮出来让你点开查证。 它不是会聊天的嘴替，它是真的能帮你去发现那些还没人替你整理好的复杂真相。 以后谁敢再跟你空口预测冠军，你就把这截图甩过去：你的信源在哪？依据是什么？ 感兴趣的可以去测试一下他们家的产品：show more

终于在本地（RTX 4080）把 MiniMax H3 跑通了。 我感觉效果已经不错了。十秒视频耗时10分钟生成。 不过有个问题还没解决： 明明在提示词里强调了中文说话，最后生成出来的还是不是中文。 接下来准备继续试试本地工作流，看看能不能做一个简短的小动画片。 本视频的提示词我整理在评论区了。

哇塞 把我三年的交易系统全部打磨成coding交易体系了！ 通过 DAPPOS vibecoding 做出来了！这是 xBubble 新推出的 Coding... 功能，我直接就输入自然语言，没多久就给我搞定了网站。 我把我总结的交易策略和心法都记录下来总结成文字喂给他！ 杰哥主要用的是以均线为主的战法 ： ——看ma30和ma250这个两根均线。一个个级别去看，先从月线级别，周线级别，再看到日线级别。如果要做更小时间级别，再看小时级别，分钟级别。再加上了一只指数级别的微调。 ——当然不仅仅是是看一根均线，而是看级别、共振和订单流。用程序直接帮我跑出来了！ 目前回测下来的收益率是+25.05%。 后续我会接入到币安的实盘当中继续跑起来！ 以前我也想过把他程序化或者网页化，但是对我个人来说太繁琐了。我不懂网站域名SEO这些，还要Ui设计更是分散了很多我做交易的心力! 这次有了Dappos真的只用一个工具帮我全部实现了！ 不仅如此效率非常之高！没想到有一天我的idea也能轻松coding出来！#vibecoding #量化 #xBubbleshow more

一个人的概念量，尤其是清晰准确的概念量，是衡量智能水平的最佳数据指标。而最佳落地实践工具一直近在眼前👀 这种概念量，最好的管理、迭代、积累方式就是logseq。用了一年多logseq，我积累了接近 6000 条概念笔记，相互之间建立了12000 个链接，共同构成了一个不小的 LCM（大概念模型，meta 最新提出的理论，我还没细看，但是和我的实践差不多🤣）。 对比之下，我 2009... 年使用 evernote，到 2020 年停用之前，我也只有 15000 条笔记，而且不是概念笔记，无法在概念砖块之间灵活建立丰富的链接。 大语言模型这两年，胜过人类的两千年，两万年！语言的边界，就是思想的边界。而最好的落地方式，就是费曼学习法 + logseq + chatgpt。 （我在 X 上一直碎碎念讲这个历年，就不展开了🤣show more

关于昨天那位在日本的中国籍人士（据网友称是永住者）在网上对我发表“要把我砍成肉泥”等威胁言论一事，我今天已经前往警察局报案。 警方看完我提供的证据后表示，目前对方已经将我拉黑，结合现有情况判断，他对我实施现实人身伤害的风险相对较低。警方分析的原因是，对方目前并不知道我的住址，也不知道我的电话号码。 不过，警方也明确告诉我，这次报案已经正式受理，并会生成一个报案编号，相关记录会登记到警方系统中。 警方还告诉我，如果对方今后再次对我实施威胁、恐吓，或者出现持续性的恐吓行为，我可以再次到警察局报案。届时，警方会结合前后证据依法进一步判断是否作为刑事案件进行处理。 所以，我也想提醒大家，如果这个人过去也曾经用类似方式威胁、恐吓过你，请不要沉默，保留好证据，及时向警方报案。因为警方掌握的证据越完整、受害者越多，就越有利于依法调查整个事件。 由于对方已经把我拉黑，我现在已经看不到他后续是否还在网上继续攻击我。如果有网友发现他仍然在持续发表针对我的威胁、恐吓或煽动性言论，麻烦帮我截图保存，并发送给我。 警方已经告诉我，只要出现新的威胁证据，我可以再次前往警察局提交。这次报案并不是结束，而是已经留下了正式记录，后续如果再发生类似情况，我会依法继续配合警方处理。 我也有今天接待我的警察的电话，我可以随时打电话告诉警察，他会快速地介入处理！

Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。... 一上来就让它： 帮我写一个 App。 分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词： 我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。 这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍 等方向确定后，再让它开始写代码。show more

我现在真的哭了，是因为太感恩、太激动了。 说实话，我觉得这次真的只是我运气好到离谱。除了我刚好看对了这次机会，而且这枚 Meme 币给我带来了夸张的倍数收益之外，我完全不觉得这是因为我有多厉害。 我终于有能力给我爸妈买他们梦想中的房子，让他们过上一直以来想要的生活了。 几天前，在我准备出去短途旅行之前，我偶然发现了 $STONK。当时感觉所有人都在讨论它，而我觉得它背后的叙事真的非常独特，几乎是独一无二的，我当时就觉得这会是一个很不错的机会。 所以你们猜我做了什么？ 我直接买了... 10 万美元的 $STONK。 那几乎是我过去一年一直存放在钱包里的所有积蓄。因为我当时真的对它有非常强的信念，所以我选择了重仓。 结果今天我打开钱包一看，我居然已经赚了超过 330 万美元。 对于一个来自贫困小镇、年纪轻轻的中国女孩来说，这真的已经算是足以改变整个家庭命运的财富了。 我这辈子从来没有像现在这样感恩过。 可以说，我现在就算直接退休，应该都完全没问题了。 不过我还是会继续关注 Meme 币市场，继续寻找下一个疯狂的机会。 记住我说的话——我一定还会再找到一个。 再次感谢这一切。 爱你们所有人 🫡❤️show more

有钱就有自由，有钱就有尊严，男人不搞钱，拿什么面对生活的毒打？现在不是看热闹的时候，现在是下注命运的时候！这个项目，这波行情，就是给准备好了的人上的一班暴富列车！你要还是在犹豫，在怀疑，那注定只能是旁观者。兄弟们，评论区给我喊出来：我要暴富！我要翻身！给我一个机会，我能把天捅破！这不是梦想，这是现实中的破局点，就差你一个狠字！

这下好了，TradingView 都有 mcp 了😂 这哥们儿开源了一个项目，支持 Claude Code / OpenClaw... 安装使用。 已实现： - AI 技术分析，可以对比多个股票、Crypto 的各种技术指标 - AI 跑回测 - 情绪面分析 - 市场扫描 - 更多功能持续增加中... 行情数据直接对接了 Yahoo Finance 也不需要任何付费 API 了 看 Demo 视频挺酷炫的。等我 Claude Code token 重置了试试😂 链接放到评论了👇show more

最近很多朋友评论区问：Opus 5.5 默认哪个 effort 最合适？ 这不，官方下场回答了👇 Thariq 刚发了一篇长文，给出了他自己的用法： 日常默认：medium... 要盯着来回改：low 老代码修 bug、要验证：high max：完全放手让它自己干，或者找安全漏洞 max 其实也不是适合所有场景，官方博客里有组数最能说明为什么（Fable 5.1，Terminal-Bench 3.0，370 次尝试，low → max），总通过数从 140 涨到了 214，但是平均成本翻了 3 倍，理解错题目的情况反而从 25 涨到了 47。 🔥 为什么effort更高，反而容易理解错误？ Thariq 的说法是 effort 并不会让 Agent 更聪明，它是一个衡量工作时间长度的单位。effort 越高，它越会多去验证、多测边界，也越会替你拿主意。 🔥 他最后分享了日常写功能的最佳实践 先让 Claude 反过来问自己，把 spec 缺的部分问清楚 用 low 实现 自己看方向对不对，不对继续用 low 改 最后切 high 做验证和测试 最后分享一个冷知识：/effort 其实可以在对话中途切换。 你们平时开几档？👇show more

最近情绪有点差 生活中乱糟糟的事搅得我心神不宁 现实和信仰要怎么平衡 相信很多人都和我有一样的困扰 作为一名“海外反贼” 家人的不理解，现实的逼迫 还有来自互联网和“身边人”无处不在的恶意 我们每个人每天都在切实的感受着 这条路我走了9年了……... 从一个软妹子走到一个“中年少女” 我从没有后悔过 有人问我到底是为了什么？值得吗？ 我想了很久， 有些事情，不能用个人的利益得失去衡量 我也不会谈什么世界和平的大道理 但是我知道，身而为人 总有些东西是值得你去坚持的 我一直坚信，我们降生到这个人世间都是来历练的 而这条灭共之路就是我的修行之路 一路走来，我学会了正义，怜悯，为真不破，也收获了坚强、独立、持之以恒…… 我成为了更好的自己，所以我很感恩。 现实永远在那里，我也依然会走下去 人生（灭共）路上，会有人分道扬镳 也自然会有人志同道合 无论前路如何艰难 我一定会大步走下去 这条路上我相信我并不孤独 感谢所有爱我支持我的大家🥹 今天写的有的乱，大家见谅show more

被 Astra 震撼后的一个顿悟 —— 要给自己配置无限额度的最强算力 下午 Tibo 重置之后，我又满血复活了，然后重新跑了一个工作任务，做培训资料。 在这之前，因为额度不够，我先用... DeepSeek 4.1 做了一些信息抓取，也跑了一版培训资料。结果怎么说呢，生成出来的东西基本就是一坨，完全不具备可用性，还花了很多时间，烧了大几百万、甚至上千万 token。 这过程中我还顺手研究了一下 CC Switch 和 Open Code X，真挺有意思的。 CC Switch 我感觉做得非常棒，比较轻量，Open Code X 也有一些可取之处。这两个东西如果以后有人能融合一下，我觉得会很有意思。 话说回来。 Tibo 重置之后，我把同一个任务重新交给 Astra 跑了一遍。 结果出来的时候，我直接傻了。 它把我原来文件夹里的资料重新抓了一遍，又结合自己检索到的一些信息，最后整合成了一份可以直接拿来做培训的资料。 最让我惊讶的是，它还帮我配了对应的图片和演示视频。 而我的资料文件夹里，其实相关视频并不少。但它最后挑出来两个，刚刚好就是在我看来最有代表性、也最能说明这个功能的两个。 这个感觉就很夸张。如果只是抓资料、做总结，那还是效率工具。 但它能从一堆素材里面，挑出最适合放在这里的内容，那一瞬间我真的感觉： 它理解了这个东西。 不是简单的检索，也不是信息拼接。 它知道这个培训资料想讲什么，也知道什么东西最适合拿来说明。 有那么一瞬间，让我感觉 AGI 了。 然后我脑子里面冒出来一个非常现实的想法： 我还招什么人？ 至少资料检索、竞品研究、培训资料整理、信息汇总这一类工作，我招一个实习生，真没有一个 200 刀的 Pro 账户有用。 而且还便宜高效得多。 我现在只恨一件事： 当初为什么没有多囤几个 200 刀的 Pro… 下一个目标，就是等重新开放之后，给自己配置无限额度的 Pro 账户。 另外下午还跑了一个鹈鹕测试。我不懂背后的运动学细节，但成片的协调、平衡和 taste 已经很惊艳。 9分钟就跑出了这样的效果，很高级 视频放在下面，大家可以自己感受。 “今天，骑得开心”show more

约会对象问我为什么吃饭时一直盯着GitHub 我告诉她我发现有人把Polymarket变成了开源的印钞机 她以为我在开玩笑 然后我给她看了一个钱包 9200美金的利润 不看K线 没有什么宏观逻辑 也不在推特币圈装天才 只有系统在以超越人类点击的速度监控订单簿钱包动向和市场数据... 她看着屏幕说 等等所以他们根本不是在做预测 完全正确 那一刻我彻底顿悟了 第一个让我停下手指的开源项目是 这是围绕Polymarket构建的AI智能体 然后我又发现了这个 一个通过谷歌表格控制的做市机器人 看到这里甚至有种偷看机密违法的感觉 当所有人还在手动点击是或否时别人已经把表格变成了自动化执行层 在某个瞬间Polymarket看起来已经不再像个预测市场了 它更像是一个巨大的开源机器专门用来测试人类的反应有多慢 一个库提供智能体 另一个提供做市程序 还有提供历史数据的 更有直接打通订单簿的 最赚钱的钱包已经不需要多高明的观点了 他们只是把这些代码拼图拼接得更快而已 交易员钱包主页 一键自动跟单他： 大多数人依然认为他们的对手盘是散户 但我觉得他们的对手盘其实是GitHubshow more