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一个14岁的中国学生,把自己写的Python脚本卖了40美元。没过多久,他就眼睁睁看着老师把这段代码当成「专业AI开发案例」在课堂上讲解——而原作者本人,就安静坐在第三排。 整个项目是他寒假里敲出来的。 整整两周,等父母睡熟,他就打开Claude一点点提问调试,终于做成了一个能自动搜网页、总结信息、生成结构化报告的AI代理。 他用蹩脚的英文写了句README就上传到GitHub: 「AI代理,能写作业、能从任何网站找答案。」 当时一颗星都没有。 后来有人通过GitHub Sponsors匿名付了40美元买下,他拿到钱全充了《堡垒之夜》皮肤,转头继续写代码。 几周后开学,第一节计算机课,老师点开演示说: 「我在网上找到这个脚本,自动搜网页、提炼要点、用Claude生成报告。以前我要花两小时的活,现在三秒就搞定。」 他一眼就认出来了: 变量名、文件夹结构,甚至那些他懒得翻译的中文注释,全是他自己写的。 台下40个同学听得认真,老师把它夸成专业级作品,而真正的作者,就低着头坐在那儿,一声没吭。 放学他打开仓库一看:已经847次复刻。 北京一所大学拿去改造成了批量阅卷工具;上海的家教做成作业批改服务,向家长每月收15美元;杭州一家公司改成了电商客服机器人。 所有这些,都来自一个小孩寒假里对着AI捣鼓出来的小东西。 课堂上,他按要求手写代码,只拿了B-; 屏幕那头,他靠AI写的代码,已经被买走、商用、当成标杆到处讲。 同一个人,同一套代码。 唯一的区别,只是看的人不一样而已。

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一名17岁的高中生告诉他妈妈,他上学需要一台 Steam Deck。他妈妈拒绝了,说那只是个游戏机。他说它运行 Linux 系统。她不知道那是什么意思。最后,她在他生日时买了一台。花了280美元。他甚至没在上面安装过任何一个游戏。 他打开终端,安装了 Claude Code,然后像握着 PlayStation 控制器一样握着设备,输入了他的第一条命令。两侧是摇杆,中间是代码编辑器。这是任何人见过的最荒谬的开发环境。在视频的第9秒,你可以读到他在终端里输入的内容:claude your code looks like absolute shit(Claude,你的代码写得简直像坨屎) Claude 没有争辩。它只是开始重写着色器,添加辉光效果,修复色差并改进粒子系统。这一切都是在一台双手握持、坐在沙发上的游戏机上完成的。他的朋友们在 Steam Deck 上玩《堡垒之夜》。 而他躺在床上,用它来构建软件。他为 Claude Code 配置了自定义技能、每次保存文件时自动运行测试的钩子,以及能够跨会话记住每个项目的记忆功能。这些功能是大多数开发者每月支付200美元却可能只用到20%容量的配置。而他运行在一部280美元的手持设备上,并压榨出了每一项功能的潜力。在三周之内,他为当地企业开发并售出了四个小型应用:一家理发店的预约页面、一家电子烟店的库存追踪器、一个塔可餐车的菜单网站,以及一个宠物美容师的排班工具。全部是在他卧室里的 Steam Deck 上完成的。全部是由 Claude 编写,而他只需用大拇指下达指令。 他在第一个月就赚了超过13,000美元。他妈妈仍然以为他在上面玩游戏。他的老师在自习课上抓到他正在使用它。老师盯着屏幕,以为会看到游戏,结果看到的却是滚动的绿色代码,以及 Claude 问道:“你想对 main.js 进行此项编辑吗?” 老师完全不知道自己在看什么。让她把设备收起来。他合上了盖子。 但 Claude 仍在内部运行。这台他妈妈以为是玩具而买下的、价值280美元的游戏机,现在成了一台开发工作站,每月赚的钱比她还车贷还要多。配置时间:仅一次,20分钟。每天节省的时间:3到5小时。第一个月赚到的钱:13,000美元。安装的游戏数量:零。上周末,他的爷爷让他安装一下《FIFA》。 他说主机正忙着。爷爷问在忙什么。他说在工作。爷爷再也没问过。

Bill The Investor

364,256 views • 5 months ago

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: #Polymarket

区块链行情研究

62,723 views • 6 months ago

10岁的一个中国小男孩,还不能开银行账户,却已经靠一个Google Play上的AI预测小工具App狂赚了21万美元。 而他的学校还在教他怎么用Excel画柱状图。 那天晚上,他把两台显示器和一台老笔记本搬到客厅角落,默默敲击键盘,用ChatGPT花了一个晚上就把整个App从零搭好了。 屏幕只亮着冷白的代码光,键盘声像雨点一样密集,他全程一言不发,只有手指在飞。录屏直接发到Bilibili,标题就五个字:《一个晚上,我干完了》。 他太小了,自己没法上架——没有开发者账号、没有支付方式、也没有成年身份证。 最后是他爸帮他提交的。父亲一个字代码都没碰,只是儿子指到哪里,他就面无表情地签字、验证、上传。 App定价1.49美元,带实时AI预测模块。上架第一个月就爆赚1.2万美元,到第十个月,已经稳定每月进账2.1万美元以上。这还是他在写作业、踢球和被逼睡觉的空隙里跑的。 谷歌每年砸80万美元请高级工程师维护类似的企业级预测工具,这个10岁小孩一个晚上就全部搞定。 录屏视频直接冲到27万播放。他把App带到学校演示,老师当场看傻,校长亲自给他批了“科技创新特别奖”,还把截图放大贴在学校大厅最显眼的位置。 八个月后,有人给他爸发了一张截图。 那是一个链上钱包:1,347,920美元纯利润,67,400单自动化交易。 同一个15分钟定时器——当初用来控制AI预测刷新的,现在每15分钟就在Solana链上疯狂扫 meme币和套利机会。 一个33岁的迪拜量化交易员,把那个Bilibili录屏慢放到0.2倍速,把屏幕上每一行闪烁的代码全部逐帧抠下来,然后把定时器直接焊死到真实链上数据,每15分钟自动执行一次低吸高抛,干完就继续开他的超跑去吃早茶。 八个月后,这个钱包直接杀到134万美元。他在私人量化Discord群里甩出一张截图,只打了一行字: “我偷了一个10岁小孩的作业,周三早上市场直接给我砸了18300美元。” 有人把这条消息截图发到Twitter。三个小时内,链上数据全被扒出来——所有交易时间戳,和那个小男孩App的15分钟定时器严丝合缝,一秒不差。

招财猫

59,896 views • 4 months ago

我室友是个中国人,在DeepMind做AI研究员,来纽约七个月了。 上周他接到爸妈的电话,说签证被拒了,还收到了驱逐通知,律师那边开口就要2.2万美元的预付款。 第二天早上,他把钱转过去了。"律师费搞定了,跟他们打。" 我问他钱哪来的,他才跟我说了实话。600美元本金,七周时间滚到了5.2万美元,成本为零。 我说你怎么做到的?他说就是在Polymarket上抓退出时机,但这个套利空间现在缩得很快,越来越不好做了。 他把后台数据拉给我看。三个月前,这套东西每周还能赚5500美元,现在只剩2100了。他自己估计,再过四个月,各种机器人就会涌进来,到时候基本没得玩了。 他跟我讲了一个很关键的细节:顶级钱包都是在波动最大的91%位置就退出了,散户呢,非要等那个100%,结果眼睁睁看着利润全吐回去。同样的进场点,结局完全不一样,就差在退出的那一下。 他这套系统其实就四样东西:退出时机的判断、不同品类的隔离、鲸鱼钱包的集群行为追踪、还有资金周转速度。 搭起来倒没费什么劲,用Claude一个周末就搞定了。但现在每个月都能看到新的对手进场,竞争越来越卷。 具体怎么做的呢?他把一个叫poly_data的公开数据库,里面有8600万条交易记录,整个喂给了Claude。Claude分析完之后就问了他一句:部署在哪? 他把这套东西取名叫Kreo。 48小时后,屏幕上数字开始跳了。第一轮跑下来,8100美元利润,204笔交易,73%的胜率,用了四周时间。 它主要跟踪复制的钱包有两个:一个尾号63ce3的,盈利9.4万美元,每次都在91%的位置准时撤;另一个尾号eebde的,盈利8.7万,专门做天气类的预测市场。 但这个窗口确实在慢慢关上,知道这套玩法的人越来越多了。 他跟我说了一句话:我们中国人讲,时机不是运气,是准备碰上了机会。 现在他爸妈那边的签证律师费解决了。而我妈前两天还在问我,你到底什么时候找个正经工作。 #Polymarket

区块链行情研究

60,099 views • 4 months ago

说个暴论,你的审美和品味就是你的提示词,并决定了你使用AI的上限。 咱们看看这个案例, 零游戏开发经验,两周时间, 一个人,做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉, 骑着电动车在城市里穿梭接单, 订单会真实堆叠在后座,掉了就会失败, 还有完整的手机App导航和超市捡货系统, 很多人看完第一反应都是AI太厉害了,但其实并不是是AI的胜利, 本质是人类品味的胜利, 他没写几行代码, 所有的逻辑模型贴图音乐音效, 全都是AI生成的, 他只做了3件事, 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏, 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里, 3️⃣选出那个看起来最好玩的, 最后花两周时间一点点打磨细节, 调参数摆道具改手感, 其实这就是现在大家说的vibe coding, 让AI接管了所有的执行层, 人类只需要负责方向和品味, 以前你得学会编程建模配乐剪辑, 才能做出一个游戏, 现在你只需要知道, 什么东西是好的, 很多人说这是作弊, 但这才是真正的创意民主化呀, 一年前需要一个小团队干几个月的活, 现在一个普通人两周就能搞定, 我相信未来会有无数这样的作品冒出来,创意会比技术重要一百倍甚至更多。 这也回答了那个很多人都在问的问题, AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切, 但它不知道的是 什么东西看起来舒服, 什么东西玩起来爽, 什么东西能让人会心一笑, 比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩, 因为它们只有技术,没有灵魂, 那什么是灵魂呢? 我理解灵魂就是那个站在AI背后, 做每一个微小选择的人, 就是那个知道什么时候该停手, 什么时候该再改一下的人, 而且我觉得这只是一个开始, 今天是浏览器3D游戏, 那明天可能就是完整的App, 后天甚至是3A级别的游戏原型, 我们正在见证一个全新的创作时代, 任何人都能把自己的脑洞, 变成真正的产品, 游戏链接放在评论区了, 直接浏览器打开就能玩, 建议大家去试试, 你会真切地感受到, 那个属于普通人的创作黄金时代, 真的已经来了! #AI #游戏开发 #vibecoding

阿绎 AYi

12,095 views • 5 months ago

有个上海交大的学生,大三,应用数学专业,二十一岁。不是金融科班,也不是程序员出身,就用 Claude Code 搭了个自动交易机器人。 他自己不盯盘。Claude 帮他盯着 Polymarket 上五十几个市场的价差,OpenClaw 同步扫币安的 BTC 短时波动。鼠标键盘都不碰,屏幕上的数字自己会变。 这套东西是他期末考试那两天顺手弄的。Claude 出策略,OpenClaw 执行,iPad 放边上当个远程屏。 有天半夜三点,手机亮了,Claude 弹出消息说价差到位已经买入。他眯眼瞄了一下,翻个身继续睡。 早上七点醒来打开 iPad 一看,夜里抓的三个机会有两个已经自动平仓了。其中一单是 BTC 十五分钟盘的短单,31 美分进,79 美分出。睡一觉,账户多了 1940 美金。 刷牙回来,屏幕又弹一条:“planktonXD 新开 5 个仓位,已跟上。” 他全程没碰过鼠标。Claude 自己看、自己判断、自己下单。 planktonXD 这个地址他盯了大半年。一年做了六万一千笔交易,净赚十万六千美金,玩的不是押涨跌,是找不同市场之间定价没对齐的小缝,几块几块地刮,刮多了就是一笔不小的数。 钱包地址在这里: 三个月前他刚进 Polymarket 的时候,账户里就几百块生活费。最早跟的是 Kuro.S3 这个地址,那人只做五分钟 BTC 盘,一千多笔单子下来每笔节奏都一样,一看就是程序在跑。 后来他干脆自己搭了这套监控系统。Claude 负责想,OpenClaw 负责干。他人在宿舍躺着,偶尔拿手机回句话就行。 上周在食堂吃饭,iPad 弹出一条提醒:流动性异常,系统暂停,等你确认。他用手机就回了一个字:跑。系统自动清掉所有仓位。当天下午市场就崩了,他账户只亏了三个点。 现在那台 iPad 一直插着电挂床头。半夜迷迷糊糊扫一眼,看到绿字还在跳,就接着睡。室友问他天天对着 iPad 干嘛,他说:“这玩意儿对我来说就是台印钞机。” 室友到现在也没弄明白,一个学数学的怎么就躺着赚钱。他自己也不是完全说得清原理,只是给了 Claude 一个方向,让程序自己去跑。 他原话是这么说的:“我不需要盯盘,Claude 和 OpenClaw 替我盯。我负责睡觉和收钱就行。” 有人问他要多少本金起步。他回了句:“一千四百美金,加上一个能跑起来的 bot。” 想在 Polymarket 用跟单的话,可以用这个:

区块链行情研究

207,866 views • 5 months ago

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AI

Vincent

38,699 views • 3 months ago

大学宿舍里,一个理科生,躺床上把几百块生活费滚成了六位数。 左边跑着 Claude,盯着 Polymarket 上五十多个市场的概率差;右边连着 OpenClaw,实时扫币安的 BTC 波动。他什么都没做,就看着绿色的数字自己往上跳。 这套东西是他考试周那两天顺手搭的。Claude 写策略,OpenClaw 执行,iPad 只当一个远程屏幕。 凌晨三点,手机震了一下。Claude 发来一条消息:“价差够了,已经买入。”他翻了个身,继续睡。 早上七点醒来,打开 iPad——昨晚扫出来的三个机会,两个已经自动平仓。其中一单:BTC 十五分钟盘,31 美分进,79 美分出。一觉醒来,多了 1940 美金。 他刷了个牙回来,屏幕又跳出一条:“planktonXD 新开了 5 个仓位,已跟上。” 他全程没碰鼠标。Claude 自己看、自己判断、自己执行。 这个叫 planktonXD 的地址,一年干了 6.1 万笔交易,净赚 10.6 万美金。玩法不是赌比赛输赢,而是盯着市场里那些定价失效的缝隙,几块钱几块钱地刮,刮多了就是一大笔。 主页: 三个月前他刚进 Polymarket 的时候,账户里只有几百块生活费。最早他跟过一个叫 Kuro.S3 的地址——那人只做五分钟 BTC 盘,一千多笔交易,每一笔都像一个模子刻出来的,完全是机器在跑。 后来他自己搭了这套监控系统。Claude 负责想,OpenClaw 负责干。他只需要躺在宿舍里,偶尔用手机发一句话。 上周他在食堂吃饭,iPad 弹了个警告:“流动性异常,已暂停,等你确认。”他用手机回了一个字:“跑。”系统自动清仓。当天下午市场崩了,他账户只亏了 3%。 现在他的 iPad 永远插着电挂在床头。半夜迷迷糊糊瞄一眼,看到绿字还在刷,就接着睡。室友问他在干嘛,他说:“这不是游戏,是印钞机。” 室友到现在也没搞明白,一个文科生怎么躺着就能赚钱。他自己也没全搞明白——他只是给了 Claude 一个目标,让它自己去跑。 他说过一句原话:“我不需要盯盘。Claude 和 OpenClaw 替我盯。我只需要睡觉和收钱。” 这就是他一个普普通通的周末。

CAT

40,234 views • 5 months ago

Damn,Anthropic 这次直接把 AI 教育的主流叙事干翻了🤯。。。 过去两年所有 AI 教育产品的叙事,全盯着学生端,个性化家教,自适应题库,一对一辅导,讲得都很性感, 但Anthropic 直接掉头往反方向走,把 AI 塞到老师手里,而不是学生手里。 这个选择的底层逻辑特别朴素, 一个老师影响几十上百个学生,帮老师省一小时备课时间,杠杆效应跟帮一个学生省一小时完全不在一个量级, 老师才是最懂班级学情的人,谁阅读跟不上,谁需要挑战题,这些判断 AI 替代不了,但 AI 可以把做差异化材料的三个小时全部省下来。 更狠的是这四步棋, 内置全美 50 州学术标准。 合规成本直接归零。 隐私标准联合工会制定。 教学技能库全部开源。 但这些都还不是最核心的, 他们没有单纯的做一个 AI 教育工具,更像是在把 Claude 做成老师的认知外骨骼,备课,差异化材料,学情分析,重复任务自动化, 当整个工作流都跑在 Claude 上,它就不再是可选工具了,而是一种基础设施,这种工作流粘性,比任何学生端产品都深得多。 我觉得这才是 AI 教育更持久的方向,不去追逐取代老师的性感叙事,而是实实在在赋能那些每天站在教室里的人, 我相信改变教育最有效的杠杆,往往不是直接改变学生,而是改变那些影响学生的人。

AYi

95,412 views • 2 months ago