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新一期的Vibe Coding教程来了：《Web3项目：用Opus4.5开发Crypto-策略监控飞书机器人》我们会接入CoinMaretCap的API，开发一个自定义策略监控器。当策略触发的时候会自动发送飞书消息到用户，确保投资者不会损失掉交易时机。

Yihui

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Anya Rossi• Live Now

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这次体验了一下 Bitget GetAgent 的 Playbook，感觉它更像是这次黑客松里最值得关注的基础设施方向之一。（我的视频里有详细解说） Playbook 本质上不是一个简单的信号列表，而是一个标准化的策略运行单元。它把一套交易策略需要表达的东西都结构化了： -策略逻辑 -适用行情 -风险边界 -交易标的 -可调参数 -运行频率 -信号输出 -是否支持自动交易这意味着策略不再只是散落在本地脚本、Telegram 群或者黑箱 bot 里，而是可以被创建、发布、订阅、运行和管理。首先，我这次先订阅了一个现成 Playbook：「智能捕捉均值回归窗口」。我发现它不是传统网格，而是偏均值回归：过滤掉过低和过高波动，只在相对适中的市场环境里捕捉超买/超卖后的价格回归。后来，我又用 GetAgent skill 创建了自己的 BTC/ETH Playbook。逻辑来自本地已有策略：多周期趋势过滤 + 短周期突破触发。第一版只支持 signal-only，第二版改成支持 follow trade，也就是在有信号时可以自动执行交易。整个流程跑下来，GetAgent 的意义会变得更清晰：它不是单纯做一个 AI 聊天入口，也不是再造一个 Telegram bot。它更像是把“策略开发 → 策略封装 → 发布 → 订阅 → 自动运行 → 交易执行”这条链路标准化。这对开发者和交易用户都很关键。对开发者来说，Playbook 是策略产品化的容器。你可以把本地策略打包成可被平台识别和运行的标准资产。对用户来说，Playbook 降低了理解和使用策略的门槛。用户不再只是看到一个买卖点，而是能看到策略适合什么行情、参数怎么改、风险在哪里、是否会自动交易。当然，自动交易不是魔法。策略仍然会遇到假突破、连续止损、极端行情。但至少在 Playbook 框架下，策略的逻辑、权限和执行边界是清楚的。我觉得这就是 GetAgent 黑客松项目最有意思的地方：它不是简单地“让 AI 帮你交易”，而是在尝试定义一套 AI Agent 时代的交易策略发布与执行标准。如果说上一阶段的交易 bot 是脚本化和群组化的，那 Playbook 更像是把策略带入了平台化、可组合、可订阅的阶段。#BitgetHackathon 对了还能报名，赶紧来，报名完去TG研究怎么拿奖～： Bitget AI Bitget中文 Gracy Chen @Bitget 33🩵Xandi

这次体验了一下 Bitget GetAgent 的 Playbook，感觉它更像是这次黑客松里最值得关注的基础设施方向之一。（我的视频里有详细解说） Playbook 本质上不是一个简单的信号列表，而是一个标准化的策略运行单元。它把一套交易策略需要表达的东西都结构化了： -策略逻辑 -适用行情 -风险边界 -交易标的 -可调参数 -运行频率 -信号输出 -是否支持自动交易这意味着策略不再只是散落在本地脚本、Telegram 群或者黑箱 bot 里，而是可以被创建、发布、订阅、运行和管理。首先，我这次先订阅了一个现成 Playbook：「智能捕捉均值回归窗口」。我发现它不是传统网格，而是偏均值回归：过滤掉过低和过高波动，只在相对适中的市场环境里捕捉超买/超卖后的价格回归。后来，我又用 GetAgent skill 创建了自己的 BTC/ETH Playbook。逻辑来自本地已有策略：多周期趋势过滤 + 短周期突破触发。第一版只支持 signal-only，第二版改成支持 follow trade，也就是在有信号时可以自动执行交易。整个流程跑下来，GetAgent 的意义会变得更清晰：它不是单纯做一个 AI 聊天入口，也不是再造一个 Telegram bot。它更像是把“策略开发 → 策略封装 → 发布 → 订阅 → 自动运行 → 交易执行”这条链路标准化。这对开发者和交易用户都很关键。对开发者来说，Playbook 是策略产品化的容器。你可以把本地策略打包成可被平台识别和运行的标准资产。对用户来说，Playbook 降低了理解和使用策略的门槛。用户不再只是看到一个买卖点，而是能看到策略适合什么行情、参数怎么改、风险在哪里、是否会自动交易。当然，自动交易不是魔法。策略仍然会遇到假突破、连续止损、极端行情。但至少在 Playbook 框架下，策略的逻辑、权限和执行边界是清楚的。我觉得这就是 GetAgent 黑客松项目最有意思的地方：它不是简单地“让 AI 帮你交易”，而是在尝试定义一套 AI Agent 时代的交易策略发布与执行标准。如果说上一阶段的交易 bot 是脚本化和群组化的，那 Playbook 更像是把策略带入了平台化、可组合、可订阅的阶段。#BitgetHackathon 对了还能报名，赶紧来，报名完去TG研究怎么拿奖～： Bitget AI Bitget中文 Gracy Chen @Bitget 33🩵Xandi

MEJ毛毛姐

29,908 次观看 • 3 个月前

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名；当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

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Crypto_Painter

130,149 次观看 • 8 个月前

兄弟盟，再安利一个 OpenClaw 70+ 个具体案例精选集 GitHub！都是实打实能跑的自动化模板，照着用就能省时间、提效率，甚至帮你抓赚钱机会： - RSS 新闻聚合器：多源信息自动汇总，一条日报搞定 - 社交舆论监控：品牌提及、情绪分析全自动追踪 - 客户信号扫描器：自动抓取潜在客户需求，不再错过机会 - X/LinkedIn 自动发帖 + 资料抓取：信息采集 + 自动排期发帖 - Trello/Notion 夜间整理器：睡觉也能整理看板、生成晨报 - 链上钱包监控器：链上异常交易即时提醒最猛的：Polymarket 扫描器 —— 实时监控预测市场，策略分析 + 每日报告，一键搞定。跑完这些案例，你不只是玩 AI，而是在用它真正帮你工作、运营、赚钱 🦞

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开发者Hailey

44,068 次观看 • 7 个月前

一个开源量化交易操作系统，从策略回测到实盘部署一站式完成 StockSharp 是一个免费的算法交易与量化交易平台，支持股票、外汇、加密货币和期权，可以直接用来开发交易机器人。它提供了可视化策略设计器（Designer）、数据管理工具（Hydra）、图表交易终端（Terminal），以及完整的 C# 框架，适合不同水平的用户使用。核心能力如下： > 可视化策略设计器：支持拖拽创建策略，也内置 C# 编辑器 > Hydra 数据工具：负责下载、存储和管理行情数据 > Terminal：提供图表和从图表直接交易的功能 > 支持多市场和多券商对接（Binance、Interactive Brokers、MT4 等） > 从策略研究、回测到实盘执行都能覆盖 > 代码开源，方便二次开发和定制对想用 C# 做量化交易、或者需要一个相对完整的开源交易框架的人来说，这个项目完成度比较高。

一个开源量化交易操作系统，从策略回测到实盘部署一站式完成 StockSharp 是一个免费的算法交易与量化交易平台，支持股票、外汇、加密货币和期权，可以直接用来开发交易机器人。它提供了可视化策略设计器（Designer）、数据管理工具（Hydra）、图表交易终端（Terminal），以及完整的 C# 框架，适合不同水平的用户使用。核心能力如下： > 可视化策略设计器：支持拖拽创建策略，也内置 C# 编辑器 > Hydra 数据工具：负责下载、存储和管理行情数据 > Terminal：提供图表和从图表直接交易的功能 > 支持多市场和多券商对接（Binance、Interactive Brokers、MT4 等） > 从策略研究、回测到实盘执行都能覆盖 > 代码开源，方便二次开发和定制对想用 C# 做量化交易、或者需要一个相对完整的开源交易框架的人来说，这个项目完成度比较高。

爱吃折耳根的Ace

11,202 次观看 • 2 个月前

发现个量化交易神器！QuantDinger 直接把量化交易的门槛砸碎了！ QuantDinger（量化丁格），你的私人 AI 量化操作系统，几天时间就在 GitHub 拿下 4.2k stars！这不是普通的交易工具，而是个具备自我进化能力的 AI 交易员： 🤖 AI 智能分析引擎国内外股市、期货、加密货币、外汇全支持 24 小时监控全球交易机会实时推送到手机，不错过任何机会 📊 全自动工作流 AI 自动分析市场 → 生成策略代码 → 自动回测根据历史收益、风险数据自动优化参数大模型帮你调参，让策略更稳定 💻 部署超简单 Docker 一键私有化本地部署两分钟就能跑起来不懂代码的小白也能快速上手 🔒 完全私有在你自己的服务器和自己的密钥上运行数据、策略全掌控支持实盘数据、多市场同时监控、智能风控... 搞量化交易的兄弟，这个必须试试！项目地址放评论区了👇

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Vincent

30,236 次观看 • 4 个月前

做加密量化，如果你不想回测一套、调参一套、实盘又重写一套，Freqtrade 基本把整条链路都给你接起来了。 freqtrade，54.3K stars，支持币安/OKX/Bybit 等所有主流交易所现货+合约，回测、FreqAI 机器学习、Telegram/网页控制全都有！以前写币圈交易机器人，得自己接交易所 API、做回测、做风控、做告警，一堆坑要踩。 freqtrade 不一样，开箱即用的完整交易机器人，交易所支持最全、社区最大、文档最全，全球量化玩家都在用。核心能力： 1️⃣ 策略回测：直接用交易所历史 OHLCV 数据测试策略，手续费也会计入结果 2️⃣ Hyperopt 调参：可以自动搜索入场、出场、ROI、止损、移动止损等参数 3️⃣ Dry-Run 模拟盘：先用实时行情跑模拟交易，不碰真钱，验证回测和真实市场之间的差距 4️⃣ 实盘自动交易：支持 Binance、Bybit、OKX、Gate、Kraken、Hyperliquid 等，覆盖现货和多个期货市场 5️⃣ FreqAI：可以训练自适应机器学习模型，并定期重新训练，让模型跟随市场变化 6️⃣ 风控与交易对管理：支持白名单、黑名单、动态交易对、仓位管理和保护机制 7️⃣ WebUI + Telegram：直接查看持仓、盈亏、交易记录，也能远程启动、停止和管理 Bot 它是一个 Python 开源量化交易框架，从历史数据、策略开发、回测、参数优化，到模拟盘和实盘交易，都可以在同一套系统里完成。做 Crypto 量化、策略回测、自动交易或者机器学习交易的，这个基本属于绕不开的项目。

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爱吃折耳根的Ace

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普通人如何最低成本创建自己的量化交易？您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。想创建自己的策略兄弟们去看看吧：纯分享不是投资建议。

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。想创建自己的策略兄弟们去看看吧：纯分享不是投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

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🚨 卧槽！A 股散户终于有自己的量化工作台了！选股 + 监控 + 回测全都有 tickflow-stock-panel，一个在浏览器里就能用的选股+回测+监控一体工作台，自己部署，零运维。最狠的是不需要写代码，用自然语言就能让 AI 帮你生成策略。核心亮点： > 内置 20 个选股策略，用 Polars 向量化计算，全 A 股秒级出结果 > 支持不写代码自定义信号，还能让 AI 帮你生成策略代码 > 实时监控支持多条件规则 + 飞书推送 > 回测系统考虑 T+1、手续费、滑点等真实交易约束 > AI 个股分析（技术面 + 基本面 + 财务 + 消息面） > Docker 一键部署，数据本地存储，基本零运维 > GitHub Actions 一键部署，Windows/Mac 都能跑以前做 A 股量化：装 Python → 配环境 → 学 Polars → 写因子 → 写回测 → 调飞书机器人。现在 tickflow-stock-panel 一个浏览器界面搞定，AI 替你写策略，自动复盘自动推送。A 股散户的装备终于升级了！

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爱吃折耳根的Ace

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其实绝大多数人在crypto里用AI，最后会发现自己用得最多的地方根本不是拿AI去交易，而是拿AI来找策略如果你自己交易不赚钱，其实大概率你换AI帮你决策也是不会赚钱的但是AI最牛逼的地方就是，他能够让大家突然觉得自己能炼丹炼出能赚钱的策略，以凡人之躯比肩服务器让AI帮你交易，哪怕亏10块你都觉得他不行；用AI找策略，花500你都觉得学费该交所以不要做AI末端交易执行，要做AI策略老虎机 - 摘自与MegaETH 的Shuyao Kong 老板直播

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加密韋馱｜Skanda 🔶

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自动抓取交易信号并开启策略交易，OKX信号策略帮你牢牢抓住市场机会｜秒懂信号策略 📶 近期加密市场行情波动较大，频现交易信号 ⌚️怎么能第一时间抓住？怎么能免盯盘还能根据信号进行交易？ #OKX 最新上线信号策略帮你利用技术指标和市场信号，让交易有依据，让投资更简单

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OKX中文

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今天的BOT胜率不在的这几天全靠BOT的播报了明天就正式忙好了现在几乎每天BOT播报不超过30个胜率大概在65/80%之间就是目前我们包含的只存在于播报提醒后面会陆续开发出更多的东西 1:二段策略实现自动交易 2:内盘量化自动交易 3:拉地毯机器人策略这些都会包含在门槛群内也会公开给推特的粉丝一部分名额冲冲冲

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琦玉 Saitama |onepiece🏴‍☠️

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这个22岁香港交易员Martin还是很有意思的。做五单亏四单，全年的交易胜率22%，却把实盘账户做到了969%的收益拿下了2025年的美国投资冠军赛冠军。可见他的策略的容错率有多强。我用了之后感觉这套策略的最大的功臣是锚定成交量加权平均价格，各位可以研究一下这个指标，看看能不能结合到自己的交易里。 Martin说自己经常止损，但他还是能在交易中保持优势，他根本不担心每次的损失，那个损失很小，他的策略盈亏比很大，只要做对一次，就能把前期的损失赚回来，甚至抓住翻倍甚至十几倍的幅度。这种翻盘的感觉很好，他已经试过很多次。这套策略简单但用起来并不轻松，在使用的时候会出现频繁的止损，会有一种挫败感。

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这个策略组合，年化显示最高接近 1800%，最大回撤只有 7%。我一开始也以为是单币策略，结果发现不是。 Bybit上线了一个策略组合交易机器人——TradFi Combo 拼盘。以前我们理解的量化机器人，一般就是跑一个币种，比如只做BTC或者ETH，这种相对风险要大一些，遇到单边行情，亏损回撤会很大。但现在 Bybit 把它升级成了一个「组合策略」，可以同时配置多种资产。这里面分成两类：一类是 TradFi 拼盘，对应黄金、外汇、美股这些传统资产另一类是合约拼盘，对应BTC、ETH这些加密资产我们重点看看TradFi 拼盘进入路径是：App首页 → 更多 → Trading Bot → TradFi 拼盘里面已经帮你配好了组合策略进入TradFi 拼盘后，能看到的第一个是 PLTR AVGO NVIDIA 3种资产组合的做多策略，目前显示年华收益1804.66% ，最大回撤7.95%，收益率波动4.53%。下面还有不同策略，有做多、有做空，也可以根据自己的判断直接复制或者修改。 Bybit 华语 Bybit

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Eva 树姐👧🏻

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这个机器人在6小时内完成了不可能的任务 50美元 → 1960美元它只在Polymarket上做5分钟级短线交易整套策略，全靠一套核心公式支撑对数市场评分规则 LMSR： C(q) = b · log(∑ exp(q / b)) 简单说，它把Polymarket的当前价格，当成最理想的先验概率分布，同时实时抓取4个比特币价格数据源，严格用贝叶斯定理重新计算后验概率，一旦发现市场价格比真实后验偏离超过8%，就立刻捕捉套利机会。仓位大小用经典的凯利公式精细化控制，自动下单、自动成交，全程不用人管。机器人用Rust编写，运行速度碾压同类工具，赚的利润完全覆盖API、RPC等所有成本，形成一个自给自足的闭环交易系统。看到这种稳定赚钱的交易机器人，你会不会也开始FOMO，生怕错过这波机会？如果还没有自己的交易机器人，跟单交易是个不错的选择：附Polymarket跟单教程👇

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AI 已经走进了我们的生活，理发机器人、果汁机器人、运动机器人，性爱机器人等不断涌现，未来每家每户都会拥有多个机器人，就像当前的手机一样，智能时代正式来临

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这个开源的低延迟量化交易执行系统，基本上摸到了第一梯队 Kungfu 是一个面向量化交易者的开源交易执行系统，重点解决低延迟执行、策略灵活开发和跨平台使用等问题。它提供微秒级系统响应，支持纳秒精度时间戳，适合对执行速度有较高要求的交易场景。主要特点： 1️⃣ 支持 Python 和 C++ 编写策略，可自由使用第三方库 2️⃣ 低延迟架构，适合高频和中高频交易 3️⃣ 提供图形化界面，方便策略管理和监控 4️⃣ 同时支持 Windows、macOS 和 Linux 5️⃣ 模块化设计，包含低延迟时序数据库和策略执行引擎 6️⃣ 可对接不同交易网关（有 XTP 等开源实现）对需要低延迟交易执行、或者想用 Python/C++ 开发策略的量化交易者来说，这个系统完成度比较高，属于中高频的。

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爱吃折耳根的Ace

20,961 次观看 • 2 个月前

量化人注意了！！还在到处搜策略、找库、看教程？你已经落后了。有人把整个量化生态直接打包成了一个 GitHub 仓库： 97 个库工具 → 回测、实盘、指标、定价全覆盖 40+ 套机构&学术真实策略 → 不是网上乱抄的那种 55 本书 → 从入门到能自己发 paper 23 个视频 + 全套博客课程找灵感、写代码、跑策略、上线，一个链接全部解决。再自己瞎摸索，就是在用时间交智商税。直接点开，别等收藏夹吃灰：

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DeFi狙击手 | Ai🕊️

19,782 次观看 • 2 个月前

深度解说《天道》：“当顶级策略和顶级阳谋遇到一块的时候这个人会不会起飞？”#天道 #丁元英 #韩楚风 #阳谋

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华尔街财经 | WS × AI Era

24,948 次观看 • 8 个月前

Microduck 本身只开源了microduck 和 microduck_rl，它在电脑上无法操控，不方便~ 于是乎，我耗费了一周的使用额度，做了个 microduck-studio 并开源了，希望以后玩 Microduck 的人，能少踩一点我踩过的坑。开发机器人的时候，真正折磨人的很多时候不是代码，而是环境、端口、进程、socket、仿真和运行时散落在各处。服务明明都启动了，机器人就是不动，然后开始一个终端一个终端排查，这些坑我已经踩过一遍了，就没必要让后来的人再踩一遍，所以我做了三件事： ① 把开发环境串起来 Docker、robotd --sim、MuJoCo Viewer、Web 服务统一到一条可重复的一键启动链路里。不用再开一堆终端，手动拼端口、socket 和进程。 ② 把状态直接摆出来 robotd、MuJoCo、策略、仓库状态都可以直接查看，也可以执行移动、停止和技能指令。哪里出了问题，不用再靠猜。 ③ 把“启动成功”变成“真的能用” 服务启动后会继续做联通测试，真正发送控制指令，确认仿真机器人能够移动。不是网页能打开就算成功，而是整条控制链路真的跑通。 microduck-studio 不替代 microduck，也不替代 microduck_rl。它只是把原本零散的开发流程，整理成一个更容易使用、更容易排错的“本地控制室”。如果它能让后来开发 Microduck 的人少踩几个坑、少开几个终端、少浪费几个小时排查问题，那这个项目就已经有价值了。自己踩过的坑，顺手填上。自己走通的路，给后来的人留个路标。项目地址放评论区了 🔽

Microduck 本身只开源了microduck 和 microduck_rl，它在电脑上无法操控，不方便~ 于是乎，我耗费了一周的使用额度，做了个 microduck-studio 并开源了，希望以后玩 Microduck 的人，能少踩一点我踩过的坑。开发机器人的时候，真正折磨人的很多时候不是代码，而是环境、端口、进程、socket、仿真和运行时散落在各处。服务明明都启动了，机器人就是不动，然后开始一个终端一个终端排查，这些坑我已经踩过一遍了，就没必要让后来的人再踩一遍，所以我做了三件事： ① 把开发环境串起来 Docker、robotd --sim、MuJoCo Viewer、Web 服务统一到一条可重复的一键启动链路里。不用再开一堆终端，手动拼端口、socket 和进程。 ② 把状态直接摆出来 robotd、MuJoCo、策略、仓库状态都可以直接查看，也可以执行移动、停止和技能指令。哪里出了问题，不用再靠猜。 ③ 把“启动成功”变成“真的能用” 服务启动后会继续做联通测试，真正发送控制指令，确认仿真机器人能够移动。不是网页能打开就算成功，而是整条控制链路真的跑通。 microduck-studio 不替代 microduck，也不替代 microduck_rl。它只是把原本零散的开发流程，整理成一个更容易使用、更容易排错的“本地控制室”。如果它能让后来开发 Microduck 的人少踩几个坑、少开几个终端、少浪费几个小时排查问题，那这个项目就已经有价值了。自己踩过的坑，顺手填上。自己走通的路，给后来的人留个路标。项目地址放评论区了 🔽

玉米_AlphaNotes

25,076 次观看 • 29 天前