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🚨 一个工具就能把小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎的内容全爬下来目前 GitHub 上已经有 5.2 万+ star，非常火爆做内容分析的人，这个开源项目基本绕不开的它最大的优势是不用搞复杂的 JS 逆向，而是通过浏览器登录态直接获取签名，门槛比传统爬虫低非常多之前这些让人头疼的数据，现在终于有统一答案了！MediaCrawler 核心亮点： > 支持小红书 / 抖音 / 快手 / B站 / 微博 / 贴吧 / 知乎 > 支持笔记、视频、帖子、问答、评论等公开信息抓取 > 支持关键词搜索和指定 ID 采集 > 基于 Playwright 模拟真实浏览器环境 > 支持登录态缓存、代理配置、数据落库 > 适合做内容选题、舆情分析、竞品研究、AI 数据采集现在很多人博主也在用它爬数据，数据这件事，终于要变简单了！

爱吃折耳根的Ace

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Anya Rossi• Live Now

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全网内容选题，不用自己找了。 MediaCrawler 是一个 GitHub 57k+ Star 的开源多平台内容采集工具，几乎把主流内容平台都打通了。支持小红书、抖音、快手、B站、微博、知乎、贴吧等平台，可抓取公开内容、评论、用户信息等数据，适合做内容分析、竞品研究、舆情监测和 AI 数据集整理。它最大的特点不是能爬，而是门槛低。基于 Playwright 保留登录态，无需逆向复杂加密，也不用研究各种签名算法，普通开发者也能快速上手。还提供 WebUI，可视化配置参数、实时查看运行日志、预览和导出数据，从采集到分析一套流程搞定。如果你经常做： - 爆款内容分析 - AI 训练数据收集 - 社媒运营监测 - 竞品账号拆解这个项目值得收藏。

全网内容选题，不用自己找了。 MediaCrawler 是一个 GitHub 57k+ Star 的开源多平台内容采集工具，几乎把主流内容平台都打通了。支持小红书、抖音、快手、B站、微博、知乎、贴吧等平台，可抓取公开内容、评论、用户信息等数据，适合做内容分析、竞品研究、舆情监测和 AI 数据集整理。它最大的特点不是能爬，而是门槛低。基于 Playwright 保留登录态，无需逆向复杂加密，也不用研究各种签名算法，普通开发者也能快速上手。还提供 WebUI，可视化配置参数、实时查看运行日志、预览和导出数据，从采集到分析一套流程搞定。如果你经常做： - 爆款内容分析 - AI 训练数据收集 - 社媒运营监测 - 竞品账号拆解这个项目值得收藏。

开发者Hailey

17,815 次观看 • 1 个月前

一个项目，同时抓取小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧和知乎的公开内容。 MediaCrawler 是一个功能强大的多平台自媒体数据采集工具，在 GitHub 已经拿到 5.89 万 Star。有 3 种不同的使用方法： 1. 输入关键词，批量抓取相关帖子和评论。 2. 指定帖子 ID，直接获取这条内容和评论，评论还能继续抓到二级回复。 3. 指定创作者主页，采集这个账号发布的内容。抓下来的数据可以保存为 CSV、JSON、JSONL、Excel，也可以直接写入 SQLite 或 MySQL。项目还带 WebUI，可以配置参数、查看运行状态、预览和导出数据。 100% 开源，完全免费。

一个项目，同时抓取小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧和知乎的公开内容。 MediaCrawler 是一个功能强大的多平台自媒体数据采集工具，在 GitHub 已经拿到 5.89 万 Star。有 3 种不同的使用方法： 1. 输入关键词，批量抓取相关帖子和评论。 2. 指定帖子 ID，直接获取这条内容和评论，评论还能继续抓到二级回复。 3. 指定创作者主页，采集这个账号发布的内容。抓下来的数据可以保存为 CSV、JSON、JSONL、Excel，也可以直接写入 SQLite 或 MySQL。项目还带 WebUI，可以配置参数、查看运行状态、预览和导出数据。 100% 开源，完全免费。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

46,133 次观看 • 1 个月前

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl，一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。一句话总结：它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说：网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。现在很多 AI 项目的数据流程其实都是：网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,708 次观看 • 6 个月前

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

18,508 次观看 • 2 个月前

想让 AI 帮我们自动操作浏览器，比如抓取数据或填写表单，过去需要编写复杂的 Selenium 或 Puppeteer 代码，门槛确实不低。最近在 GitHub 发现 BrowserWing 这个开源项目，可以充当了 LLM 大模型与本地浏览器之间的桥梁。支持可视化脚本录制，能像按录像机一样记录我们在浏览器的操作，随后可直接回放或转为脚本，无需我们手写代码。并且支持 MCP 和 Skills 协议，可以让 Claude 等 AI 助手直接接管浏览器，用自然语言指令完成“打开网页、搜索内容、提取数据” 等任务。另外还支持智能数据提取，利用模型做内容分析，兼容 OpenAI、Claude 等多个模型。并且提供稳定的会话管理，能处理 Cookie 和数据存储，可以一直保持登录状态。提供 npm、pnpm 安装方式，也有 Linux、macOS、Windows 的一键安装脚本，或者直接下载预编译包运行。

想让 AI 帮我们自动操作浏览器，比如抓取数据或填写表单，过去需要编写复杂的 Selenium 或 Puppeteer 代码，门槛确实不低。最近在 GitHub 发现 BrowserWing 这个开源项目，可以充当了 LLM 大模型与本地浏览器之间的桥梁。支持可视化脚本录制，能像按录像机一样记录我们在浏览器的操作，随后可直接回放或转为脚本，无需我们手写代码。并且支持 MCP 和 Skills 协议，可以让 Claude 等 AI 助手直接接管浏览器，用自然语言指令完成“打开网页、搜索内容、提取数据” 等任务。另外还支持智能数据提取，利用模型做内容分析，兼容 OpenAI、Claude 等多个模型。并且提供稳定的会话管理，能处理 Cookie 和数据存储，可以一直保持登录状态。提供 npm、pnpm 安装方式，也有 Linux、macOS、Windows 的一键安装脚本，或者直接下载预编译包运行。

GitHubDaily

20,046 次观看 • 7 个月前

豆包真的进飞书了！豆包的模型能力+飞书的知识管理，这两组合做国内AI自媒体有亿点东西啊！豆包负责打开抖音网页版，操控浏览器，批量抓取视频和数据，同时飞书负责把数据结构化写入飞书多维表格字段。我让豆包帮我抓取了抖音站内Codex排名前十的视频，记录链接、标题、博主名、粉丝数、逐字稿、标签、封面图，新建一个飞书多维表格写入。登录浏览器→搜索Codex→挨个点进详情页搜集数据→新建飞书多维表格字段→写入数据整个过程都完成得很好，所有我要求的数据都成功采集了下来，而且很神奇的是，我让豆包帮我把抓取到的第一个视频尝试转成逐字稿，但是我忘了告诉它用ASR，结果它直接在抖音里面打开了“AI抖音”生成逐字稿😅真会省Token。。。除了Seed2.1，豆包还有Seedance2.5，所以上述的视频对标拆解完了，我甚至还能让豆包直接给我根据搜集到的信息生成视频。。。

豆包真的进飞书了！豆包的模型能力+飞书的知识管理，这两组合做国内AI自媒体有亿点东西啊！豆包负责打开抖音网页版，操控浏览器，批量抓取视频和数据，同时飞书负责把数据结构化写入飞书多维表格字段。我让豆包帮我抓取了抖音站内Codex排名前十的视频，记录链接、标题、博主名、粉丝数、逐字稿、标签、封面图，新建一个飞书多维表格写入。登录浏览器→搜索Codex→挨个点进详情页搜集数据→新建飞书多维表格字段→写入数据整个过程都完成得很好，所有我要求的数据都成功采集了下来，而且很神奇的是，我让豆包帮我把抓取到的第一个视频尝试转成逐字稿，但是我忘了告诉它用ASR，结果它直接在抖音里面打开了“AI抖音”生成逐字稿😅真会省Token。。。除了Seed2.1，豆包还有Seedance2.5，所以上述的视频对标拆解完了，我甚至还能让豆包直接给我根据搜集到的信息生成视频。。。

逸尘

144,209 次观看 • 1 个月前

在 GitHub 上发现 xiaohongshu-mcp 这个 MCP 服务器能帮我们实现自动化运营小红书。通过浏览器自动化模拟人工操作，支持登录状态保持、图文发布、内容搜索等功能，可在 Claude、Cursor 等客户端上集成使用。 GitHub：主要特性： - 自动登录管理，保持小红书登录状态 - 图文内容发布，支持图片和文字组合发布 - 内容搜索功能，根据关键词快速搜索相关内容 - 推荐列表获取，获取小红书首页推荐内容 - 支持 Claude、Cursor、VSCode 等客户端 - 浏览器自动化，可选有头或无头模式运行需要先运行登录脚本保存状态，然后启动 MCP 服务，再配置到自己习惯用的 MCP 客户端，即可通过 AI 助手进行小红书操作。

在 GitHub 上发现 xiaohongshu-mcp 这个 MCP 服务器能帮我们实现自动化运营小红书。通过浏览器自动化模拟人工操作，支持登录状态保持、图文发布、内容搜索等功能，可在 Claude、Cursor 等客户端上集成使用。 GitHub：主要特性： - 自动登录管理，保持小红书登录状态 - 图文内容发布，支持图片和文字组合发布 - 内容搜索功能，根据关键词快速搜索相关内容 - 推荐列表获取，获取小红书首页推荐内容 - 支持 Claude、Cursor、VSCode 等客户端 - 浏览器自动化，可选有头或无头模式运行需要先运行登录脚本保存状态，然后启动 MCP 服务，再配置到自己习惯用的 MCP 客户端，即可通过 AI 助手进行小红书操作。

GitHubDaily

49,869 次观看 • 1 年前

在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB，已经获得了近7w star。它把过去只有机构才用得起的专业数据，变成人人可用的开源工具。股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益，全部都整合进来。还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。支持 AI 集成，数据可自部署。输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了。

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阿西_出海

29,336 次观看 • 3 个月前

看到这个机器人乞丐差点没把我笑坏不活了，真是有创意啊，就是肢体动作还是有点假！这不，Axis Robotics 就来了，其实他就是机器人核心数据集采的项目，数据越多，越逼真，未来的机器人就越逼真，拟人化越好！其实目前的机器人数据集采方式不多，有直接操控真实机器人采集的，这就是硬采，虽然精准，但成本太高！还有就是直接采集真人的动作，映射到机器人上，这个效率会很高，也是采用比较多的方式！还有那就是目前我们AXIS项目的采集方式，直接使用浏览器，模拟物理环境，让我们这些钳工模拟操作，可以效率很高，虽然轨迹的无效率也很高，但贵在可以让成千上万人生产提供，提高数据总量，采用有效数据量也就大大提高！简单说，让全球的人组织起来，提供数据贡献！并且通过web3方式分发激励，一举两得！未来一旦完善，我也可以弄个真正乞丐机器人去街头了，在家里数钱，哈哈！当然这是玩笑，未来随着数据采集的丰富，真正高仿真的拟人化的机器人来到我们身边，生活，生产，那才是绝对奇妙的事情！😆😆😆😆！

看到这个机器人乞丐差点没把我笑坏不活了，真是有创意啊，就是肢体动作还是有点假！这不，Axis Robotics 就来了，其实他就是机器人核心数据集采的项目，数据越多，越逼真，未来的机器人就越逼真，拟人化越好！其实目前的机器人数据集采方式不多，有直接操控真实机器人采集的，这就是硬采，虽然精准，但成本太高！还有就是直接采集真人的动作，映射到机器人上，这个效率会很高，也是采用比较多的方式！还有那就是目前我们AXIS项目的采集方式，直接使用浏览器，模拟物理环境，让我们这些钳工模拟操作，可以效率很高，虽然轨迹的无效率也很高，但贵在可以让成千上万人生产提供，提高数据总量，采用有效数据量也就大大提高！简单说，让全球的人组织起来，提供数据贡献！并且通过web3方式分发激励，一举两得！未来一旦完善，我也可以弄个真正乞丐机器人去街头了，在家里数钱，哈哈！当然这是玩笑，未来随着数据采集的丰富，真正高仿真的拟人化的机器人来到我们身边，生活，生产，那才是绝对奇妙的事情！😆😆😆😆！

龙神-Dragon God🐉 🌊🕊️

19,225 次观看 • 21 天前

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub：主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

GitHubDaily

15,459 次观看 • 1 年前

收到了 Lazy 内容收集和笔记工具的测试资格昨天试了一下已经离不开了用 Raycast 的方式收藏和整理内容，选中内容一键拉起之后直接保存，效率非常高，把摩擦降到最低。 AI 介入了收集和查询的每个环节 - 收藏的时候 AI 智能打标签 - 支持对收藏内容进行总结整理等多个操作 - 也可以对 AI 提问，会根据收藏的内容回答 - 收藏内容格式支持很全，可以在软件里预览 - 自动支持来源和人物筛选，比如某个人的推特

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歸藏(guizang.ai)

17,243 次观看 • 2 年前

🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点：统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点：统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

爱吃折耳根的Ace

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AI替你打工! 做博主？当水军？世界终于颠覆成我想要的样子! 最近，发现了一个国产免费Agent超级助手 — AutoGLM 深思分享初步的使用体验： - 它是替我们做了所有脑力劳动，从不同网站数据挖掘到分析报告，它一手搞定，可谓是另一个超级大脑! - 像知乎、小红书、B站、微信......它能精准扫荡所有信息孤岛，直接抓取你需要的一切，不再被限制在“结果页”里 - 能够自主拆解开放式问题，一边推理一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，最终输出框架明晰、内容翔实的长文报告。 - 在官网Home page也有非常多的案例库，用起来超简单! 👇🏻

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熊猫 AI 🐼

11,633 次观看 • 1 年前

卧槽！我的 Codex 现在能实时扒抖音、小红书、B 站、Reddit 了？？兄弟们，简直是AI时代的自媒体神器啊… 一个工具通吃小红书、抖音、快手、B站、微博、知乎、Youtube…公开的数据全部都能扒下来，并且数据非常稳定（小声）吐槽一下：之前用tikhub的时候总是出现数据不稳定的情况... 这个工具就是刚登上Product Hunt 日榜第一的 AgentKey AgentKey，，现在 5000 多人已经在用了！我顺手翻了下它能接的服务，名单有点吓人： bilibili、抖音、小红书、知乎、微博，X、Reddit、YouTube，不是，甚至还有 dewu 的商品销量？？加密行情、电商实时价，可以说是应有尽有了… 这真是解决了我的做自媒体的一大痛点😭 以前我让 Codex 帮我盯 AI 视频赛道，想看 B 站、小红书、抖音上哪些选题在爆—— 它能给我写分析框架，但数据一条都拿不到，最后还是我自己开十几个标签页，手动把标题、播放量、评论数复制到表格里，再喂回去让它总结😓 现在装上 AgentKey，我直接发一句：「帮我拉 B 站 AI 分区近 7 天播放量 top20，按标题钩子类型分类」它自己跑起来了，几分钟后甩回来一张表：20 条视频标题、播放量、UP 主，还按「教程型」「测评型」「吐槽型」给我分好类！！！或者我想追竞品动态，看某个对手账号昨天发了什么、哪条炸了—— 以前 Agent 只能告诉我「你可以去 X 搜索他的用户名」，然后呢？还是我自己去扒，扒完截图喂它。现在我直接丢一句：「去 X 拉 @某某某近 3 天的推文，按互动量排序，把评论区高赞的前 5 条也带上」它自己去扒了，回来给我一份完整的：推文内容、点赞转发数、评论区在聊什么简直不要太爽了！！所谓的「Agent 帮我做调研」，以前干活的全是我，现在它是真能自己跑起来了装起来也简单，一行命令，跟着提示走完就行，不用写代码。兄弟们先把号注册上👇 这种东西的红利就只有早期这一段，等所有人的 Agent 都接上实时数据，你那点信息差也就没了！

卧槽！我的 Codex 现在能实时扒抖音、小红书、B 站、Reddit 了？？兄弟们，简直是AI时代的自媒体神器啊… 一个工具通吃小红书、抖音、快手、B站、微博、知乎、Youtube…公开的数据全部都能扒下来，并且数据非常稳定（小声）吐槽一下：之前用tikhub的时候总是出现数据不稳定的情况... 这个工具就是刚登上Product Hunt 日榜第一的 AgentKey AgentKey，，现在 5000 多人已经在用了！我顺手翻了下它能接的服务，名单有点吓人： bilibili、抖音、小红书、知乎、微博，X、Reddit、YouTube，不是，甚至还有 dewu 的商品销量？？加密行情、电商实时价，可以说是应有尽有了… 这真是解决了我的做自媒体的一大痛点😭 以前我让 Codex 帮我盯 AI 视频赛道，想看 B 站、小红书、抖音上哪些选题在爆—— 它能给我写分析框架，但数据一条都拿不到，最后还是我自己开十几个标签页，手动把标题、播放量、评论数复制到表格里，再喂回去让它总结😓 现在装上 AgentKey，我直接发一句：「帮我拉 B 站 AI 分区近 7 天播放量 top20，按标题钩子类型分类」它自己跑起来了，几分钟后甩回来一张表：20 条视频标题、播放量、UP 主，还按「教程型」「测评型」「吐槽型」给我分好类！！！或者我想追竞品动态，看某个对手账号昨天发了什么、哪条炸了—— 以前 Agent 只能告诉我「你可以去 X 搜索他的用户名」，然后呢？还是我自己去扒，扒完截图喂它。现在我直接丢一句：「去 X 拉 @某某某近 3 天的推文，按互动量排序，把评论区高赞的前 5 条也带上」它自己去扒了，回来给我一份完整的：推文内容、点赞转发数、评论区在聊什么简直不要太爽了！！所谓的「Agent 帮我做调研」，以前干活的全是我，现在它是真能自己跑起来了装起来也简单，一行命令，跟着提示走完就行，不用写代码。兄弟们先把号注册上👇 这种东西的红利就只有早期这一段，等所有人的 Agent 都接上实时数据，你那点信息差也就没了！

超级个体｜柿子

106,575 次观看 • 23 天前

全球最大对冲基金之一的 Man Group 把自己的数据库引擎开源了兄弟们！这个 DataFrame 数据库是专门给量化设计的 Man Group 开源的 ArcticDB，是一个高性能、无服务器的 DataFrame 数据库，专为 Python 数据科学和量化场景打造，目前有 2.5K Star。核心特点如下： 1️⃣ 直接读写 Pandas DataFrame，用起来很自然 2️⃣ 专为时间序列优化，能处理数十亿行数据 3️⃣ 无服务器架构，数据可存 S3、LMDB 或 Azure 4️⃣ 支持版本回溯（Time Travel）和快照 5️⃣ Schema 灵活，可随时追加和修改 6️⃣ C++ 引擎加速，查询和处理速度很快对需要管理大规模行情、因子或回测数据的量化研究者来说，这个工具解决了“数据存取慢、管理麻烦”的痛点。以前存行情数据：CSV 存爆硬盘 → 换数据库 → 查询慢成狗 → 放弃。现在 ArcticDB 几十亿行行情数据本地就能跑。量化人的"数据仓库"，终于有正解了。

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爱吃折耳根的Ace

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做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

sitin

15,309 次观看 • 10 个月前

把 26 年 A 股数据搬到自己电脑上，这个开源项目帮你搞定了 free-stockdb 是一个面向 A 股日线、分钟线和 ETF 数据的本地量化数据底座，目标是把数据同步、清洗、复权、存储和指标计算这些工程问题统一解决。它支持增量同步和本地缓存，数据落盘后可以离线使用，减少对远程 API 的依赖和限频问题。核心特点如下： > 覆盖 7400+ 只股票和 ETF，日线、周线、月线、1/5/15/30 分钟数据都有 > 总共约 1.1 亿条记录，前复权处理过，拿来直接做回测 > 完全本地运行，不用联网、不用注册、不限次数 > 自带更新程序，数据旧了可以一键刷新 > 支持 Python、HTTP API、Excel、网页和 AI MCP 多种调用方式 > 内置技术指标计算，查询速度也比较快对想做 A 股回测、策略研究，或者需要长期本地保存历史数据的人来说，这个项目挺实用。

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爱吃折耳根的Ace

16,002 次观看 • 1 个月前

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Rachel🥥

150,951 次观看 • 8 个月前