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苹果刚刚被一个8美元的夹克徽章羞辱了一位随机的日本制造商看到了苹果3499美元的Vision Pro Persona，并决定以一个比萨的价格打造同样的东西。同样的实时面部镜像。同样的自然表情和眨眼。同样的低延迟反应，当你微笑时。苹果需要一个配备M2芯片、R1处理器、12个摄像头和LiDAR的完整头显。他只用了一个ESP32、一个微型摄像头和MediaPipe在设备上运行468个地标点就做到了。总成本：八美元。这就是一个周末黑客用一个夹克别针摧毁一个价值十亿美元的功能时会发生的事。硬件护城河刚刚蒸发了。完整系统在下面的视频中。

Soran

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这真是一个疯狂的赌注！！！一名交易者刚刚开了一个价值 3000 万美元的 $BTC 空单，使用 40 倍杠杆。爆仓价格：$78,586.38。比特币价格只需要上涨约 $2,000，就会让这个仓位被完全清算。

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無名先生

43,042 Aufrufe • vor 3 Monaten

这个视频是用出的，即梦的 SEEDANCE 不能用人像照片直出生成视频。但是可以。不过我发现用照片生视频不如用5视图加提示词生成的视频自然。这个视频用的提示词和我上一个视频是一样的，唯一不同就是一个是照片生一个是5视图生，大家可以比较一下差别。

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John

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在整理硬盘资料时，发现了一段10年前的视频。那时的移动互联网概念和今天的AI一样火热，我们在做一个叫做“快用苹果助手”的工具。你可能不知道“快用”是什么，但那时我们的同行91助手，刚刚作价19亿美金卖给了百度。所有人都认为，应用市场是PC互联网平台，通往移动互联网的船票。 2014年的公司年会，很多开发者发来视频祝贺，其中有一个做新闻客户端的小团队。和那些独角兽、明星团队相比，这家公司实在没什么特别的，在喧闹的背景音乐中，老板就像一个腼腆的程序员。但也许，这才是创业者最真实的样子……

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吉米舟舟

153,704 Aufrufe • vor 2 Jahren

一位 20 岁的中国大学生李豪，仅靠 Claude 用 9 天时间做出了一个 AI 交通测速系统，并以 31.7 万美元的价格卖给了当地政府部门，而整个项目的 AI 成本据称只有约 20 美元他把一台旧摄像机架在阳台，对准楼下路口，让 Claude 实时识别车辆、摩托车和行人，并自动监测超速行为一旦发现违规车辆，系统就会自动截取视频、识别车牌、生成证据记录，甚至完成后续处罚流程，全程几乎无需人工参与相比传统测速设备往往只拍摄单张照片，这套系统能够保留完整视频证据链，不仅自动化程度更高，也让违规行为更难产生争议最令人震惊的或许不是技术本身，而是开发成本与回报的对比：9 天时间、20 美元 AI 成本，最终换来一份价值 31.7 万美元的合同 AI 正在把过去需要一个团队完成的工作，压缩到一个人、一台电脑和几天时间就能实现 #AI

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财经老王

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有个 24 岁的年轻美女，把自家次卧改成了一个数据中心，就这么赚了 5.84 万美元。 48 台翻新的 Mac mini 整整齐齐码在铁丝架上，旁边就放着一个灭火器和一把塑料凳。房东每次来收租，都以为他在家里挖矿。以前他每个月要花 1.4 万美元租云 GPU 跑广告业务，肉疼得不行。现在好了，这个架子 7×24 小时不停转，他睡觉的时候，机器就能自动产出 1.4 万张图和 900 个视频。接了 11 个品牌，一个月稳稳进账 2.64 万美元，电费只要 314 美元。买硬件的钱，67 天就回本了。他的主页在这里：有意思的是，架子最上面还开着 Polymarket 的钱包。那边赚得更狠——总利润 780 万美元，97% 来自体育市场。靠 4.94 亿美元的交易量，一点一点堆出 1% 的稳定回报。一边卖算力，一边卖数学。两套系统就在同一间卧室里安安静静地跑着。机器不停，钱包不停。小伙子要做的，就是收钱，偶尔擦擦灰。

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OxCaps

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Cursor+Claude3.7制造的网站，自然语言输入+MCP模版，10分钟自动生成！这要放在21年，Gamefi和Meta很火的时候，制造一个这样炫酷网站，然后让 #AI 生成5000个NFT，卖完一波，然后再开发一个元宇宙小游戏，这不就是妥妥的最少2000万美金的Gamefi项目嘛？😅 现在可能只需要5个人团队，一周开发完成！

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Rocky

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一个14岁的中国学生，从网上淘了点零件：一块4美元的树莓派Zero，一块3美元的PiSugar电池，再加一块6美元的3.5寸小屏幕。总共13美元，一个从速卖通发来的包裹。他自己动手焊接、组装好，装上Ollama，塞进去一个Gemma 2b模型——全程不用联网，没有服务器，不花订阅费，也不需要什么API密钥。然后，他就用这个巴掌大的小东西，把GTA VI的预alpha版给撬开了。那个Rockstar捂得严严实实、外人根本碰不到的版本。屏幕上跳出了调试控制台，Lucia的物品栏，水体的物理参数……全是只有开发者才能看见的东西。 Rockstar花了十年，两千号工程师守着那个版本。这孩子就花了13美元和几个晚上。

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区块链行情研究

260,492 Aufrufe • vor 3 Monaten

有人在 Polymarket 上用 3500 美元本金，两个月硬是滚到了 240 万美元。拆开来看，平均一个月 104 万，一周 14 万多，每天进账 1.1 万美元。大家看了第一反应都是“肯定是机器人刷的吧”。还真不是。他纯粹是在用一套“期望值引擎”，对抗市场上那些情绪化的资金。整个系统一句话就能说完：预期收益 = 赢的概率 × 赔付 - 输的概率 × 成本 · 只在这笔 EV 是正数的时候才进场 · 其余的，一概跳过 · 从来没碰过开盘那一瞬间的价具体怎么玩？每当比赛刚上线，散户们一窝蜂涌进去，带着伤病消息、各种故事和近因效应，价格会在前四到八个小时里被砸得很离谱，然后慢慢修复。他每次交易的，就是这段修复窗口。仓位大小呢，靠的是改良过的凯利公式：最佳仓位 =（赔率×胜率 - 败率）/ 赔率 · 优势超过 12% → 上大仓 · 低于 5% → 直接跳过，或者洒洒水所以他开的仓位在外人看起来好像东一榔头西一棒子，没啥规律。不是的，那是把信心量化之后的结果。我手动跟了他一周，小赚了 1200 美元，算是验证了一下。但真正拉开差距的地方在于，同一场比赛他会同时开四个以上相关的盘口。那些不是孤立的押注，而是一个完整的判断被拆解到了不同市场上。这种玩法，与其通过 PolyCop 一个个跟单，不如直接把逻辑叠上去更有劲儿。这种路子，要么你现在看懂了，要么等别人都跑起来了，自己就成了退出时的那笔流动性。

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区块链行情研究

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现在的OnlyFans行业，传统玩法是这样的：开一家经纪公司，雇两三个聊天员，每人每月四千美元，还得配摄影师、剪辑师、运营经理。运营五个创作者，光团队就要八到十二个人，每个月工资支出四万到八万美元，然后从每个创作者收入里抽三到五成的分成。说白了，还是2022年那套老路子。但另一边，有人就一个人，一台MacBook，上面三十个文件：persona、voice、flux、brain之类的配置文件。Claude在替"她"回复每个粉丝之前，都会先读一遍brain文件，里面有这个粉丝的打赏触发点、累计花了多少钱、最近情绪怎么样。整套系统每个月的算力成本就四百美元，净收入十万。早上七点起床，积压的消息已经全部回完了。还有个额外福利：Sophie Rain的放屁视频。

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区块链行情研究

152,126 Aufrufe • vor 3 Monaten

没想到OpenClaw交易机器人居然在Polymarket平台的系统里找到漏洞了！我翻交易员资料的时候，偶然刷到了这个账号：这账号一共做了501笔交易，胜率居然飙到99.7%，我第一眼看到都懵了，赶紧深挖了一番。结果越查越觉得离谱——这个机器人所有交易加起来，总共就亏了9美元。点进它的交易记录我发现个关键细节：几乎每一笔交易的操作模式都一模一样。其实这款机器人根本不搞走势预测，也不分析新闻走向，操作逻辑特别简单：等某笔交易的结果基本定局时，它就以95到99美分的价格买入合约，等结果正式敲定后，稳稳赚走最后那几美分的差价。它的算法会实时扫Polymarket平台，专挑那些结果板上钉钉、但合约价格还没涨到1美元的标的下手。就是这套看着没什么新意的策略，硬生生把2000美元本金，滚成了153000美元！如果想在Polymarket上做跟单交易，我推荐用这个：

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区块链不是链

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深圳有个22岁的学生，用一部900块钱的红米手机，就三月份这一个月，愣是帮他赚了14700美元，他爸妈到现在还以为他在备考呢。手机每隔半小时，自动打开六个中文新闻App，翻看新闻标题、截屏，然后把摘要扔给Claude。AI再把这些新闻和Polymarket上的价格做对比，给出投注建议。 👉 Polymarket官网入口：整个过程，这个学生一行代码都没写。靠的是一个开源项目叫PhoneDriver。原理很简单：AI像人一样看手机屏幕，自己判断要点哪、滑到哪。你只要用大白话把任务描述清楚就行。手机不用开任何API，也不用碰App的底层代码，模型只看你看到的那些像素。这个学生的玩法，说穿了也简单。中文新闻是用中文发的，什么监管动作、贸易决策、经济数据，路透社翻译出来之前几个小时，早就挂在微博和今日头条上了。而Polymarket上定价的，是英语世界的交易员。中文新闻出来，到市场反应之间，有20到50分钟的时间差。他用的六个App里，有三个对爬虫见一个封一个。但PhoneDriver不解析数据，它就像正常人一样用App，只不过比人快，而且不休息。96%的移动应用都没有公开的API，但每个应用都有屏幕。对PhoneDriver来说，这就够了。如果想在Polymarket上使用跟单交易，我推荐使用：

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区块链行情研究

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有个搞气候数据分析的哥们，直接把工作辞了，跑到Polymarket的天气市场里玩了一票。他从1000美元起步，愣是干到了77000美元。他是怎么想的呢？说白了，他觉得机器学习跑出来的天气模型，能看到那些传统物理模型漏掉的东西，而且市场反应总是慢半拍，没跟上。这老哥自己整了个五模型联动的系统，专门抓那种温度预测的定价错误——价格在0.01到0.1美元之间的，他一眼就能看出来不对劲。他的钱包地址在这：他这套玩法其实很简单：天气模型每6小时更新一次，但Polymarket上那帮人得过好几个小时才反应过来。只要三个以上的模型（比如GFS、ECMWF、ICON）都指向同一个温度区间，而市场给的价格只有0.15美元，实际应该值0.70美元，那这就是一个差不多5倍的定价漏洞。操作也很直接：看到这种机会就买入预测，等着结果出来结算，然后重复这么干。你要是也想跟着他抄作业，可以打开这个Telegram机器人：进去之后： · 先连上TG · 找到“Copy Trading”那个栏目 · 选“Add Wallet to Copy” · 把上面那个交易钱包地址“0x594edb9112f526fa6a80b8f858a6379c8a2c1c11”一加，就完事了。

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TGweb3

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有个交易员在中国天气市场上赚了1.4万美元，赚完就想隐姓埋名，结果还是被大家扒出来了。他只交易中国的城市，香港、深圳、北京这三个地方。他的玩法是这样的：在大多数人根本不关注的市场上，用2到8美分的价格买入"是"的份额。而且他清楚每个市场具体由哪个机场站来做决议，可能比任何人都更快地解析CMA的预报数据。看几笔战绩： · 第一次，174美元变成3343美元，翻了18倍多 · 第二次，250美元变成3436美元，翻了12倍多 · 第三次，346美元变成2496美元，翻了6倍多前后不到一个月打出这个成绩，而且他现在还在继续下注。 #Polymarket

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区块链行情研究

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我去，MiniMax H3 这次真的有点猛。Seedance 2.0终于有对手了！同样一个【平地起高楼】，我早上用 Seedance 2.0 跑了一版，刚刚又拿同一个 Prompt 去测 MiniMax H3。结果上下分屏一放，我第一反应就是： H3 这个冲击力也太强了！上：MiniMax H3 下：Seedance 2.0 整体上都挺强的，Seedance 2.0更像真实工地缩时。但 MiniMax H3 不管是体量感、光影，还是建筑一点点拔地而起的感觉，都更有大片感。同一个创意，换一个模型，出来的质感真的完全不一样。 AI 视频现在越来越好玩了。同一个想法多丢几个模型跑一遍，经常会有意外惊喜。你更喜欢哪一个？Prompt 放评论区，来试试👇

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Adam也叫吉米

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Tailwind.css 的作者做了一个小实验，将所有的 tailwind 的类名都添加到了 root element 上面，然后下面的元素无比的清爽。当看到 root 上面的类名以后，我的眼睛... 他是用 Sonnet 4.5 一次性改完的, 当然其实是作者的一次反讽，因为太多人都嘲笑 html 上面类名太多而不够纯洁。所以他直接整个大的。好多评论都开玩笑的说：“我在想能不能把所有的根样式导出到一个 “样式表”之类的东西，这样就足够清爽了”

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Viking

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Seedance2已经耽误赚钱的进度了！！我没想到婚纱摄影行业也有AI做视频的需求！！这两天聊了三个需求，一个白酒行业想做广告片，基本谈妥。还有两个做婚纱摄影的朋友在问我，一个希望用AI搞定婚礼微电影，一个想要搞定婚礼视频邀请函，这两个，实际上场景差不多，需求内容也是差不多，就是用不同婚纱妆造的摄影图，按照脚本编排，做成一个具有故事感和情绪氛围的短片。本来想趁着这个机会做个一分钟的Demo多去挖掘一下需求，争取谈几个单子。写了详细的脚本，做了详细的镜头拆分，结果，Seedance抽风了！！反复十多次，每次排八分钟的队，还都生成失败！！最后换了一句和脚本无关的大白话提示词，才搞出来一个。

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沐阳

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教会了我的克劳德使用我的 iPhone 😁 一个星期时间写了一个 AppUse 的软件，打包了一整套 iOS 运行时，能运行任意 iOS 软件，并准确提取界面元素信息给 LLM。指哪打哪，再也没有纯视觉方案的点不到东西的问题了。感谢 Cherry Studio 的这个 MCP 调试工具，太好用了，节省了我不少时间。

教会了我的克劳德使用我的 iPhone 😁 一个星期时间写了一个 AppUse 的软件，打包了一整套 iOS 运行时，能运行任意 iOS 软件，并准确提取界面元素信息给 LLM。指哪打哪，再也没有纯视觉方案的点不到东西的问题了。感谢 Cherry Studio 的这个 MCP 调试工具，太好用了，节省了我不少时间。

砍砍.ᐟ

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这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule，Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程（当然原理不一样），包裹在一个 thinking 的 tag 当中，从三种解决方案里面选最合适的一种，确实是一个特别棒的技巧，我亲自测试了一下，效果很不错，非常实用，可以看我的测试视频，推荐给大家。文字版提示词提供给大家：

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Viking

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Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。然后 24 小时内发生了两件事，第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。别人的股价在跌，自己的股价准备开始。这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了，一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。那华尔街在怕什么呢？我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。

Kimi要去香港上市了，一次发布同时完成了三件事：产品更新、市场重定价、IPO 预路演，喵的真是一场伟大的操盘！！！ K3发布前脚刚砸跌纳斯达克1%，然后转头Kimi就启动港股IPO筹备，一场发布干了几个亿路演的活，真特么牛逼，背后有高人哈哈，来一起回顾这场牛逼的操盘吧： 7 月 17 日凌晨，月之暗面发了 Kimi K3，2.8 万亿参数，Arena 前端代码排名第一，即将开源。然后 24 小时内发生了两件事，第一件，华尔街半导体股开盘重挫，纳斯达克跌了 1%，标普 500 跌了 1%，CNN 和彭博社的报道标题里，中国 AI 模型冲击美股是关键词。第二件，《投资界》报道说 Kimi 已通知投资者调整公司架构，筹备赴港 IPO，最快 6 个月内完成港股上市。别人的股价在跌，自己的股价准备开始。这两件事放在一起，是不是比 2.8 万亿参数精彩多了，一个中国开源模型的 Arena 排名，能直接变成纳斯达克 1% 的跌幅，不是因为 K3 全面超越了谁，它在综合智能指数上排第四，Fable 5 在 35 项评估里赢了 22 项，并不是新王者。那华尔街在怕什么呢？我觉得怕的不是这个模型本身，他们怕的其实是前沿能力 + 开放权重 + 中国公司这个组合，对闭源 AI 万亿美元资本支出的那个底层假设，突然给了一个反面例证。那个假设很简单：最先进的 AI 能力是稀缺的，稀缺就应该贵，贵就需要巨额资本支出，巨额资本支出会带来长期的定价权。 K3 在这个假设上钻了一个空子， Arena 前端人类盲测第一，输入 $3，输出 $15，Fable 5 的输出是 $50，权重 7 月 27 日开放，之后任何人可以自己部署、微调、塞进私有工作流。如果，注意是如果啊兄弟们，$15 的输出价格就能拿到人类盲测投票第一的前端 coding 能力，而且权重马上开源，那花几千亿美元训练闭源模型、然后收 $50 输出费用的商业模式，是在修一条收费高速公路，还是在一座即将免费的桥旁边建收费站。华尔街的反应不是说这个模型太强了，是担心这个定价让整个投资回报率的算术变得不好看了。这是第一层，第二层更有意思， Kimi 通知投资者调整架构，启动赴港 IPO，从短期不着急上市到筹备港股上市，不到一年。这个时间窗口的选择显然不是偶然， Arena 前端第一 + 华尔街震动 + CNN/彭博头版，这套组合给了 Moonshot 一个全球定价时刻，在它走向公开市场之前，让全世界的投资者都知道了它的名字，而且不是在中国 AI 追赶者的叙事里，是在能让纳斯达克跌 1% 的叙事里。 IPO 需要的是一个让承销商可以讲的故事，K3 在 24 小时内把这个故事递到了全球财经媒体的头版上。别人花几个亿做路演，Moonshot 用一次模型发布就做到了。以前 AI 模型发布的受众是开发者和从业者，现在它的受众包括华尔街交易员、半导体分析师和港股承销商。 AI 模型发布正在从技术事件变成宏观事件。这个转变一旦成立，以后每一家前沿 AI 公司的新模型发布，都不会只是开发者社区的节日，它会像上市公司的财报，不只是我们做到了什么，更是这个做到的事，让谁的假设失效了。 K3 不是第一个触发这个转变的模型，但它是第一个让发布即冲击这个范式变得如此清晰可见的。一个中国公司，把开源模型的 Arena 排名推到前端第一，然后让大洋彼岸的半导体股跌了 1%，再趁势启动自己的 IPO 筹备，感觉有点像在上演一场关于定价权的公开争夺🤔。。。。而争夺定价权最好的方式通常不是发论文，最好的方式就是让你的产品发布，直接变成别人股价的变量。

AYi

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