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越熟练用 Claude Code，反而越容易花最多时间在返工上很多人以为“prompt写得够清楚、context塞得够多”就能让Claude高效输出。结果呢？它还是直接开写、直接出bug、直接跑偏，最后你花80%的时间在来回纠错、澄清假设、推翻重来。作者用 Claude Code 满一年，Superpowers（Jesse Vincent 开源，125k+ GitHub stars，每周涨1.5-2万）是唯一让他速度、质量、挫败感同时大幅改善的插件。普通 Claude 直接“开始建”而不问问题、写计划，大部分时候都要花1小时 course-correct；Superpowers 强制模拟“好工程师”的真实流程（先探索上下文→逐一澄清问题→提出2-3种方案+权衡→分段写设计文档→自审→等待明确批准）。 14+ skills 按任务自动触发且 mandatory（跳过有12条开发者常用借口会被框架拒绝）；7阶段管道每阶段都有铁律（planning 里不允许 TBD/TODO、TDD 必须先写 failing test、debugging 3次失败就强制质疑架构）。这些结构不是锦上添花，而是把 raw prompting 的天花板彻底打破，让 Claude 真正像团队里的资深工程师一样思考和执行。对任何重度使用 Claude Code 的人来说，Superpowers 不是“又一个插件”，而是把 agentic workflow 从混乱拉到可预测、可维护、可规模化的分水岭。

AYi

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一位工程师公开了他每天用于进行真实工程开发而非“凭感觉编程”（vibe coding）的 Claude Code 技能。真正的工程实践。该仓库的两位贡献者之一就是 Claude 本身。90.5k stars。 7.9k forks。MIT 协议。这些是互联网上最著名的 TypeScript 专家之一 Matt Pocock 在日常使用 Claude Code 时所采用的技能。它们不是通用的提示词，而是来自资深工程师的真实工作流。使用 Claude Code 进行真实工程开发的技能。在生产环境中测试过的流程。架构与技术决策文档。Claude Code 直接插件。 140 万次技能下载。5 天前更新。 MIT 许可证。区分“凭感觉编程”者与使用 AI 进行“真实工程开发”者的区别，就在于他们安装了哪些技能。 90.5k stars。7.9k forks。 MIT 许可证。仓库地址见此。

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Bill The Investor

15,050 просмотров • 3 месяцев назад

Anthropic 刚放出一份 33 页的 Claude trading agents 文档。然后有人昨晚试了一件事：让 Claude 直接搭一套 Polymarket 交易工作流结果 10 小时后，脚本已经赚了 $561 目前胜率大约是 71% 这件事最有意思的地方，其实不是利润而是架构这套系统做的，不是让 Claude 每次都临场判断而是把 Claude 拆成一组专门处理交易环节的 skills 每个 skill 都是一个独立模块，里面包含： • instructions • scripts • reference data 当对应的触发条件出现时，对应的 skill 就会自动激活。不需要人工手动 prompt 整个 skill architecture 也很清晰每个模块只负责一段固定流程：市场扫描概率更新执行逻辑而且 Claude 不会一开始就把所有内容全部加载。它会先读取最少量的 metadata，只有在真正需要的时候，才拉取完整指令。这样做的结果就是：速度更快但依然保留专门化逻辑这套工作流会在特定市场条件出现时启动素材里给出的触发条件包括： • probability deviation • abnormal volume • rapid price shift 一旦触发，系统就会按预定义好的多步骤流程执行。这个 agent 做的事情是： • 读取市场概率 • 把市场概率和模型估算值做比较 • 当 EV 为正时开仓 • 自动管理退出重点就在这里因为交易流程本身已经写进了 skill，所以 bot 的行为会更一致不是随机 prompt 不是临时猜也不是一次次从零开始做判断按这段素材的意思，真正的优势其实是自动化它不是每笔交易都重新解题，而是把同一套优化过的流程，反复跑进不同市场里。最后得到的效果就是：更少的 prompt complexity 更高的一致性以及一台不会疲劳的交易引擎你觉得这种把 Claude 拆成 skills 来跑交易流程的方式，会不会比直接让模型临场做买卖判断更有效？

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0x_Miko

107,820 просмотров • 5 месяцев назад

兄弟们今天给大家一个正确打开GPT5.6的方式。很多人用 Codex，第一步就错了。上来一句：帮我写个 App。这不是让 AI 写代码，这是让它烧你的 token。 Codex 5.6 记得接 GitHub 插件，然后先别让它动手写。直接丢这段：我要开发某某X。先别创建文件，也别输出代码。去 GitHub 调研同类开源项目，筛出最值得参考的方案，分析架构、依赖、活跃度、坑点和可复用设计。最后给我技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序，等我确认再写代码。这一步做完，省 token 真的离谱。先让它抄作业，再让它干活。兄弟们，这才是 Codex 的正确打开方式。

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火山哥🕊️

104,788 просмотров • 23 дней назад

很多基础设施讨论的都是“最终结果”，但在真实使用中，更影响体验的是：从你产生一个操作意图，到结果真正生效，中间隔了多久。这段时间越不可控，系统就越难被放进复杂流程里。不确定的等待，会直接放大风险判断，也会压缩操作空间。从这个角度看 Plasma 它关注的并不是把结果推到极限，而是缩短并稳定这段“意图到生效”的路径。当行为反馈更清晰、时间预期更稳定，使用者才敢连续操作，而不是每一步都重新评估风险。也正因为如此 $XPL 更像是一种对操作确定性和系统响应质量的判断。真正可被反复使用的基础设施，往往不是最耀眼的，而是让你不用反复确认“这一步会不会出问题”的那一个。 #plasma

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DD

65,689 просмотров • 7 месяцев назад

今天大家都约会跨年了吧？是不是饭店爆满？酒店爆满？至于我还在一线奋斗吗？如果回到最底层去看区块链，其实它只解决了一个问题。程序是不是按照约定执行了。 EVM 时代，这个问题的答案是，用全网重复执行来换确定性。所有节点跑一遍同样的程序，用资源浪费换信任。但这个模型一旦遇到复杂程序，就开始崩。状态越复杂，成本越高。逻辑越多，执行越慢。 ZK 的出现，并不是为了让链更快，而是为了换一种证明方式。不是你跑过，而是你能证明你跑对了。问题在于，大多数 ZK 系统，只解决了证明问题，没有解决编程问题。开发者写的依然是“执行逻辑”，只是最后被翻译成电路。而 Miden 真正不一样的地方，在于它一开始就假设。程序不是给机器跑的，是给人验证的。这就是为什么 Miden 要单独设计一套 VM。不是因为 EVM 不够好，而是因为 EVM 从来不是为可证明性而生。 Miden VM 的核心不是 Gas，不是吞吐，而是可组合的证明语义。每一段程序，在设计时就已经被拆解成可以被证明的最小单元。你写代码的时候，不是在思考执行顺序。你是在定义一条可被验证的状态转换路径。这听起来抽象，但它会直接改变开发者的行为方式。在 Miden 上，状态不是默认共享的。状态是本地的、私有的、按需提交证明的。这意味着什么。意味着你不再被迫把所有中间状态暴露给链。你只需要在关键节点，证明结果成立。这对应用层的影响非常大。比如钱包逻辑。在传统模型里，账户状态是公共的。余额、nonce、授权路径，全在链上。在 Miden 的模型里，账户更像一个本地程序。你控制状态。链只验证结果。这让很多过去“不可能”的设计，第一次变得合理。比如复杂账户抽象。比如多步条件执行。比如带隐私的业务逻辑。更重要的是，这套模型天然降低了应用复杂度对链的压力。在 Miden 上，复杂性不会扩散。你写复杂逻辑，只会增加你自己的证明成本，而不会拖慢全网。这和 EVM 体系是反的。 EVM 的复杂性是外溢的。一个复杂合约，会影响所有人。 Miden 的复杂性是内收的。复杂度由使用者自己承担。这背后其实是一种非常明确的价值取向。让写复杂程序的人，为复杂性买单，而不是让整个系统为其兜底。这也是为什么 Miden 更像一台操作系统，而不是一条普通公链。它不是在堆功能，而是在重新划分责任边界。链负责验证正确性。程序负责证明自己。当你站在这个角度看，就会明白 Miden 为什么不急着追 TPS。也不急着推生态数量。因为它赌的是一个长期趋势。链上程序一定会越来越复杂。而复杂程序，必须有更强的可验证结构。如果你只用 Miden 来写简单合约，那你感受不到它的优势。但一旦你开始尝试写有状态的、长期运行的、需要隐私的逻辑。你会发现，传统模型根本撑不住。所以 Miden 的真正目标用户，不是短期应用开发者。而是那些想把“业务逻辑本身”搬到链上的团队。当链不再只是结算层，而开始承载程序可信度。 Miden 这种设计，就会显得非常超前。这也是我对 Miden 的核心判断。它不是为当前周期服务的链。而是在为下一代链上程序，提前搭好运行环境。在 ZK 赛道里，速度会被追平，成本会被压低。真正拉开差距的，只会是编程模型本身。而 Miden，走的是一条非常少有人敢走的路。从源头重写规则，而不是在旧规则上修补。 Miden #Miden #KAITO

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比克大魔王

89,488 просмотров • 8 месяцев назад

终于，终于有人把所有模型缝合到一起了😭 Claude Code 编码、codex生图、检索抖音，小红书，youtube x的热点信息……全在一个工作台里这就是我一直在等的“缝合怪max”！！以前我得开五六个客户端，Claude 写完复制到 Midjourney 出图，再切到 Codex 写代码，脑子都要炸了现在 dethink 直接把这些全塞进来了一个界面切遍所有模型——Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 关键是 Claude Code 和 Codex 也在里面，编码、写作、生图，一个工作台全干了更爽的是什么？微信、支付宝直接付款不需要外币卡，不需要找代充，不需要担心封号 $20 / $100 / $200 三档套餐，按 token 计费，用多少算多少以前想用多个模型，要么分别订阅（每个月固定扣费，用不用都得付），要么来回切账号 dethink 按 token 计费，$20 / $100 / $200 三档，用多少算多少对我这种有时候用得多、有时候用得少的人来说，这种灵活性才是真正省钱的地方而且所有模型在一个工作台里，Claude 写文案、Grok 出图、Gemini 做分析，切换无缝省下的不只是钱，是那种"终于不用管支付问题、不用来回切工具“的心智负担还有三个让我意外的点： 1. 数据聚合直接内置想查抖音、小红书、YouTube、X 的热点？直接在 dethink 里搜以前我得开 Semrush、飞瓜、新榜好几个工具，现在一个地方全搞定做选题、找热点、SEO 分析，效率直接翻倍 2. 图像生成的组合玩法你可以用 Claude 理解需求、优化提示词，然后调用 GPT Image 2 或 Grok Image 出图相当于把“最会理解人话的模型”和“最会画图的模型”组合起来用以前我得在 Claude 和 Midjourney 之间来回复制粘贴，现在一句话搞定 3. 桌面端真的好用 Windows 和 macOS 都支持，本地文件直接拖进去就能让 AI 处理做 Agent 任务、跑工作流，比网页版丝滑太多现在 dethink 8月15日刚上线，前 500 名注册直接送 $5 使用额度给大家申请了8折优惠码，限量500个！先到先得了：DETHINK2026 如果你也在用多个 AI 工具，每个月为订阅费头疼或者你想用海外模型但支付一直是个坎，真的可以试试 dethink 链接：

终于，终于有人把所有模型缝合到一起了😭 Claude Code 编码、codex生图、检索抖音，小红书，youtube x的热点信息……全在一个工作台里这就是我一直在等的“缝合怪max”！！以前我得开五六个客户端，Claude 写完复制到 Midjourney 出图，再切到 Codex 写代码，脑子都要炸了现在 dethink 直接把这些全塞进来了一个界面切遍所有模型——Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 关键是 Claude Code 和 Codex 也在里面，编码、写作、生图，一个工作台全干了更爽的是什么？微信、支付宝直接付款不需要外币卡，不需要找代充，不需要担心封号 $20 / $100 / $200 三档套餐，按 token 计费，用多少算多少以前想用多个模型，要么分别订阅（每个月固定扣费，用不用都得付），要么来回切账号 dethink 按 token 计费，$20 / $100 / $200 三档，用多少算多少对我这种有时候用得多、有时候用得少的人来说，这种灵活性才是真正省钱的地方而且所有模型在一个工作台里，Claude 写文案、Grok 出图、Gemini 做分析，切换无缝省下的不只是钱，是那种"终于不用管支付问题、不用来回切工具“的心智负担还有三个让我意外的点： 1. 数据聚合直接内置想查抖音、小红书、YouTube、X 的热点？直接在 dethink 里搜以前我得开 Semrush、飞瓜、新榜好几个工具，现在一个地方全搞定做选题、找热点、SEO 分析，效率直接翻倍 2. 图像生成的组合玩法你可以用 Claude 理解需求、优化提示词，然后调用 GPT Image 2 或 Grok Image 出图相当于把“最会理解人话的模型”和“最会画图的模型”组合起来用以前我得在 Claude 和 Midjourney 之间来回复制粘贴，现在一句话搞定 3. 桌面端真的好用 Windows 和 macOS 都支持，本地文件直接拖进去就能让 AI 处理做 Agent 任务、跑工作流，比网页版丝滑太多现在 dethink 8月15日刚上线，前 500 名注册直接送 $5 使用额度给大家申请了8折优惠码，限量500个！先到先得了：DETHINK2026 如果你也在用多个 AI 工具，每个月为订阅费头疼或者你想用海外模型但支付一直是个坎，真的可以试试 dethink 链接：

超级个体｜柿子

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Anthropic 刚甩出一份 33 页的文档，讲 Claude 怎么做交易 agent。结果昨晚就有人拿它试了个东西：让 Claude 自己搭一套 Polymarket 交易流程 10 个小时后，脚本已经赚了 561 美元胜率目前 71% 钱包在这：这事最有意思的，不是那几百刀是这套玩法本身他没有让 Claude 每次都现想现做而是把交易拆成一组专门的 skill 每一个 skill 就是一个独立模块，里面装着： • 操作指令 • 执行脚本 • 参考数据一旦市场触发了对应条件，那个 skill 自己就动起来了全程不用人手动去敲 prompt 这套架构也很清晰每个模块只干一件固定的事：扫市场更新概率跑执行逻辑而且 Claude 不会一上来就把所有东西都塞进脑子它先读最精简的 metadata，真要用了，才去调完整指令结果是：跑得快逻辑还不丢这套东西会在特定市场信号出现时启动素材里列的条件包括： • 概率偏离 • 成交量异常 • 价格剧烈波动一旦触发，系统就按写好的多步流程自动开干这个 agent 做的事很简单： • 读市场概率 • 跟自己算的值做对比 • 正期望值就进 • 自动找机会退重点是这因为交易流程已经固化进 skill 里了，bot 的行为稳得一批不是临时乱 prompt 不是现场猜也不是每笔都从零开始想按素材里的说法，真正的优势其实是自动化它不是每笔交易都重新解一遍题，而是把一套已经跑顺的流程，反复塞进不同市场里反复跑最后的效果就是： prompt 复杂度更低一致性更高还有一台永远不会累的交易机器你觉得这种把 Claude 拆成 skill 来跑交易的方式，会不会比让它临时做判断更稳？想在 Polymarket 上用跟单交易的话推荐这个 Bot： #Polymarket

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区块链行情研究

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Codex 5.6 最强隐藏提示词：让 AI 不再盲目执行，而是先帮你找错！很多人用 Vibe Coding 最崩溃的时刻： AI 花几个小时写完代码，token用完了，最后才发现——方向从一开始就错了。因为 AI 擅长执行，却不会主动质疑你的想法。分享一个我反复测试后的codex提示词，让 Codex 开启高级工程师评审模式： “在执行任何任务前，请先进行独立判断：检查我的需求是否存在错误前提、逻辑漏洞、信息缺失或隐藏风险。不要默认接受我的方案，如果发现更好的方案或潜在问题，请直接指出。明确区分：已确认事实、合理推测、未验证假设涉及代码、数据、版本和技术结论时，请先验证，不要编造。如果信息不足，请先提出需要确认的问题，而不是自行补全。在执行前，评估方案的长期维护成本和可能影响。” 换成这种方式后，Codex 最大的变化： 1️⃣ 提前发现问题在开发开始前，先检查需求漏洞和隐藏风险。 2️⃣ 优化技术决策不只是完成功能，而是帮助找到更可靠的实现方案。 3️⃣ 减少无效返工把问题解决在写代码之前，比后面不断重构更省时间。

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爱丽丝呀！

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牛逼，我真没想到，Dethink 居然把 Claude Code、Codex、各种大模型、不同的 Harness 还有 X、抖音、小红书、YouTube、SEO 的实时数据，甚至电商和金融数据，全塞进一个工作台了？？？一个窗口解决所有问题，随时切模型、切 harness，支持 BYOK 自己配置模型 Dethink 可以跑通这整个流程： 1、先接 X、抖音、小红书、YouTube、Instagram、Semrush 等实时数据，查趋势、关键词、竞品和用户反馈。 2、然后随时切 Claude、GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi，同一窗口调用不同模型分析、写作、改方案、做图。 3、你还可以直接切 Claude Code 或 Codex 等不同的 Harness，并且同一窗口，前面的文件和上下文还在。一条内容从找题、研究、成稿到配图，全在一个地方跑完。开发任务也一样，你可以随时切换不同的 Harness： Claude Code、Codex等，还能随时切换不同的模型，比如 Claude 规划、Codex 实现、Grok 来做快速任务...... 这个组合确实有点牛逼，还能稳定使用的 Claude Code / Codex 官方订阅，支持国内支付方式，🔗和优惠码放评论区

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余温

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大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

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Vincent | 信号＞噪音

21,388 просмотров • 2 месяцев назад

卧槽，答案终于揭晓了！那个在open router上持续霸榜的神秘模型，是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”！今天我们来深度聊一聊这个模型。用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂：要让AI做出想要的UI总是要找参考，再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。但这种界面一旦看多了，就会陷入审美疲劳。原因在于不管你是对标UI还是使用skill，结果都是被限定在固有的生成范围内。最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T （由蚂蚁集团 Ant Ling 开发），发现它刚好就能打破这个限制。它生成的页面不仅审美极度在线，而且自带高质量的交互效果，做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。但用它有个必须要避开的坑：Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。它在计算资源分配上极其克制，如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面"，那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它？小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流：把它当成主规划师，先拆解风格，再写代码。跟它对话时，你可以直接下这种指令： 1. 强制思考：先别急着写代码！帮我分析这个产品的定位，明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局，把思路列出来。（比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风）。 2. 落地执行：等它把设计语言梳理清楚，你确认没问题了，再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。用这种先 Plan 后做的方式，出来的页面不仅美观，而且风格极其统一。（视频2）目前在Openrouter中可以免费体验该模型。选对工具打破模板限制，用高审美的模型直接拔高视觉质感，能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品！

卧槽，答案终于揭晓了！那个在open router上持续霸榜的神秘模型，是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”！今天我们来深度聊一聊这个模型。用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂：要让AI做出想要的UI总是要找参考，再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。但这种界面一旦看多了，就会陷入审美疲劳。原因在于不管你是对标UI还是使用skill，结果都是被限定在固有的生成范围内。最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T （由蚂蚁集团 Ant Ling 开发），发现它刚好就能打破这个限制。它生成的页面不仅审美极度在线，而且自带高质量的交互效果，做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。但用它有个必须要避开的坑：Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。它在计算资源分配上极其克制，如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面"，那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它？小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流：把它当成主规划师，先拆解风格，再写代码。跟它对话时，你可以直接下这种指令： 1. 强制思考：先别急着写代码！帮我分析这个产品的定位，明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局，把思路列出来。（比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风）。 2. 落地执行：等它把设计语言梳理清楚，你确认没问题了，再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。用这种先 Plan 后做的方式，出来的页面不仅美观，而且风格极其统一。（视频2）目前在Openrouter中可以免费体验该模型。选对工具打破模板限制，用高审美的模型直接拔高视觉质感，能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品！

程序员小灰

15,021 просмотров • 4 месяцев назад

很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题：怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。当一条链从设计上就是 AI-native 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉，创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。这类差异在早期并不显眼，但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。当“做点东西”不再是一件很累的事，生态才有机会真正活起来。 #Vanar

很多时候，一个生态起不来，并不是因为大家没想法，而是从想法到真正跑起来，中间的摩擦太多。环境搭建、工具适配、链上交互，每一步都会劝退一批人。最后留下来的，往往不是最有创意的，而是最能熬流程的。从这个角度看 Vanar 它更像是在解决一个很现实的问题：怎么让“试一试”这件事变得足够便宜。当一条链从设计上就是 AI-native 的，很多原本需要手动拼接的步骤，会自然被系统吸收掉，创意不需要先翻过一堆基础设施的门槛，才能进入可运行状态。这类差异在早期并不显眼，但时间一拉长，你会发现生态里愿意持续尝试的人明显更多。不是每个想法都会成功，但只要失败成本够低，新的东西就会不断冒出来。也正是在这个意义上 $VANRY 更像是一种对开发者密度和持续试错能力的押注。当“做点东西”不再是一件很累的事，生态才有机会真正活起来。 #Vanar

DD

68,100 просмотров • 7 месяцев назад

99%的人用AI做预测，从第一步就错了！大多数人找AI问未来，本质是在找电子算命先生。要一个确定答案，对了就吹AI神，错了就当没发生。但AI预测真正的价值，从来就不是猜对结果。而是把混乱、打架、定义模糊的零散信息，结构化成有证据、可迭代、能自纠错的概率判断。绝大多数人用AI预测都死在三步上。题目不写死，会不会上市这种模糊问题，从根上就是废问题。信源平权，官方公告和自媒体八卦混在一起，最后只能和出一团稀泥。只要结论不要过程，中了当玄学，错了没复盘，永远不会进步。真正有效的用法，是给AI搭一套完整的认知脚手架。先把题写死，明确定义、层级、截止时间，堵死所有偷换概念的空间。再钉死已发生的事实，把没发生的事也明确列出来，负面信息和正面信息同等重要。然后给信源分层加权，官方权重最高，主流媒体次之，预测市场做对照，二手内容只当气氛组。接着分情景输出概率，基准、上行、下行各配对应的观察信号，什么情况该上修，什么情况该下修。最后一定要追问，逼它自洽，逼它解释冲突，逼它承认之前的判断偏差。其实最值钱的环节恰恰是AI改口，就像Anthropic上市的预测，三刀追问之后，模型主动把9月1日前上市的概率从8到12个百分点，下修到4到7个百分点。敢当面认错并讲清原因，比一次性给出一个漂亮的答案，可信一百倍。这套方法不止能用在公司上市上，产品发布，政策节点，竞品动态，甚至个人的职业选择，只要是答案在未来、信源互相打架的场景，全部可以复用。它本质上是把专业分析师的思考过程，外化出来强制AI走完全链路。 AI当然也有局限，它拿不到内部信息，它会过度自信，它的概率永远是判断不是事实。但真正的高级用法，就是承认这些局限，然后用结构和流程，把局限变成可管理的部分。求答案永远是最低级的用法，借AI的算力，打磨自己的判断系统，才是真正的长期杠杆。

99%的人用AI做预测，从第一步就错了！大多数人找AI问未来，本质是在找电子算命先生。要一个确定答案，对了就吹AI神，错了就当没发生。但AI预测真正的价值，从来就不是猜对结果。而是把混乱、打架、定义模糊的零散信息，结构化成有证据、可迭代、能自纠错的概率判断。绝大多数人用AI预测都死在三步上。题目不写死，会不会上市这种模糊问题，从根上就是废问题。信源平权，官方公告和自媒体八卦混在一起，最后只能和出一团稀泥。只要结论不要过程，中了当玄学，错了没复盘，永远不会进步。真正有效的用法，是给AI搭一套完整的认知脚手架。先把题写死，明确定义、层级、截止时间，堵死所有偷换概念的空间。再钉死已发生的事实，把没发生的事也明确列出来，负面信息和正面信息同等重要。然后给信源分层加权，官方权重最高，主流媒体次之，预测市场做对照，二手内容只当气氛组。接着分情景输出概率，基准、上行、下行各配对应的观察信号，什么情况该上修，什么情况该下修。最后一定要追问，逼它自洽，逼它解释冲突，逼它承认之前的判断偏差。其实最值钱的环节恰恰是AI改口，就像Anthropic上市的预测，三刀追问之后，模型主动把9月1日前上市的概率从8到12个百分点，下修到4到7个百分点。敢当面认错并讲清原因，比一次性给出一个漂亮的答案，可信一百倍。这套方法不止能用在公司上市上，产品发布，政策节点，竞品动态，甚至个人的职业选择，只要是答案在未来、信源互相打架的场景，全部可以复用。它本质上是把专业分析师的思考过程，外化出来强制AI走完全链路。 AI当然也有局限，它拿不到内部信息，它会过度自信，它的概率永远是判断不是事实。但真正的高级用法，就是承认这些局限，然后用结构和流程，把局限变成可管理的部分。求答案永远是最低级的用法，借AI的算力，打磨自己的判断系统，才是真正的长期杠杆。

AYi

21,675 просмотров • 1 месяц назад

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。

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。

爱丽丝呀！

396,164 просмотров • 27 дней назад

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

Tw93

94,678 просмотров • 5 месяцев назад

独立开发者最大的幻觉："功能做出来，用户就会来。" 现实是：如果你在写第一行代码前没想清楚业务逻辑，这行代码注定是废代码。没做过 PM 不知道怎么想？ PM Skills Marketplace 把 100+ 个顶级产品经理的思考框架塞进了 Claude。一个指令 /discover，AI 帮你跑完一整个真实的产品发现流程。把节省下来的 3 个月乱写代码的时间，花在正确的方向上。 ⬇️👇

独立开发者最大的幻觉："功能做出来，用户就会来。" 现实是：如果你在写第一行代码前没想清楚业务逻辑，这行代码注定是废代码。没做过 PM 不知道怎么想？ PM Skills Marketplace 把 100+ 个顶级产品经理的思考框架塞进了 Claude。一个指令 /discover，AI 帮你跑完一整个真实的产品发现流程。把节省下来的 3 个月乱写代码的时间，花在正确的方向上。 ⬇️👇

axiaisacat

24,728 просмотров • 5 месяцев назад

我一直觉得，判断一个交易系统是不是偏心，最好的办法不是看谁赚得多，而是看谁更容易活下来。在 MemeMax 里，这个问题尤其重要，因为它不是一个试图平滑风险的系统，而是一个把风险放在台面上的系统。在 MemeMax 里，天然更占优势的，不是消息最快的人，也不是手法最花的人，而是能和清算结构长期共存的人。这听起来有点抽象，但拆开看，其实非常现实。第1️⃣层优势：时间，而不是判断 MemeMax 的清算逻辑，本质上并不奖励判断正确一次，而是奖励在多次波动中不断留下来。高波动、高杠杆、快节奏，决定了任何一次重仓判断，都可能直接被市场抹掉。所以你会发现，真正活得久的人，往往不是最会猜顶猜底的，而是允许自己看错很多次的人。他们的仓位天然更轻，节奏更慢，不是因为保守，而是因为清楚一件事，清算不是意外，是常态。第2️⃣层优势：结构理解，而不是操作技巧很多人把 MemeMax 当成一个操作空间很大的地方，但真正的优势，其实来自对结构的理解。清算线不是风险提示，而是系统的核心齿轮。只要你愿意频繁去触碰它，系统就一定会把你吃掉。所以在 MemeMax 里，占优势的人往往有一个共同点：他们不试图和清算线博弈，而是围绕它设计行为。什么时候必须退，什么时候允许错，什么时候宁愿少赚。这不是技术，是结构感。第3️⃣层优势：资金曲线，而不是单笔盈亏在 MemeMax 里，系统真正偏向的，是能维持平滑资金曲线的人。不是不亏，而是不爆。因为一旦爆仓，你在系统里的“参与权”就被强行中断。而 MemeMax 的很多机会，本质上是给持续参与者准备的，而不是给一次性玩家准备的。换句话说，这不是一场比聪明的游戏，而是一场比谁能持续留在桌上的游戏。第4️⃣层优势：心理结构这点很多人不愿意承认。在 MemeMax 里，情绪越强烈的人，反而越容易成为系统的燃料。系统对 FOMO、重仓、加速下注的容忍度非常低。不是道德问题，而是结构问题。清算机制不会关心你的理由，只会执行结果。所以真正占优势的人，往往情绪并不激烈，甚至有点冷。不是因为他们不信 Meme，而是因为他们接受不确定性是常态。说一句很实在的判断MemeMax 从来没有试图让所有人都赚钱。它真正做的，是在一开始就把“谁更容易被淘汰”这件事，写进了系统里。如果你追求的是刺激、爆发、一次翻倍，那你会觉得这个系统很残酷。但如果你追求的是在高波动环境中，尽可能多地活过几个周期，那你会慢慢理解它的偏向。我个人的选择很简单。我不会把 MemeMax 当成提款机，也不会把它当成赌场。我更愿意把它当成一个会不断筛人的系统。如果你也在参与，不妨问自己一个问题你是在赌一次判断，还是在和这个结构长期共存。想清楚这一点，再决定怎么玩，结果会完全不一样。 #Mememax #KAITO

我一直觉得，判断一个交易系统是不是偏心，最好的办法不是看谁赚得多，而是看谁更容易活下来。在 MemeMax 里，这个问题尤其重要，因为它不是一个试图平滑风险的系统，而是一个把风险放在台面上的系统。在 MemeMax 里，天然更占优势的，不是消息最快的人，也不是手法最花的人，而是能和清算结构长期共存的人。这听起来有点抽象，但拆开看，其实非常现实。第1️⃣层优势：时间，而不是判断 MemeMax 的清算逻辑，本质上并不奖励判断正确一次，而是奖励在多次波动中不断留下来。高波动、高杠杆、快节奏，决定了任何一次重仓判断，都可能直接被市场抹掉。所以你会发现，真正活得久的人，往往不是最会猜顶猜底的，而是允许自己看错很多次的人。他们的仓位天然更轻，节奏更慢，不是因为保守，而是因为清楚一件事，清算不是意外，是常态。第2️⃣层优势：结构理解，而不是操作技巧很多人把 MemeMax 当成一个操作空间很大的地方，但真正的优势，其实来自对结构的理解。清算线不是风险提示，而是系统的核心齿轮。只要你愿意频繁去触碰它，系统就一定会把你吃掉。所以在 MemeMax 里，占优势的人往往有一个共同点：他们不试图和清算线博弈，而是围绕它设计行为。什么时候必须退，什么时候允许错，什么时候宁愿少赚。这不是技术，是结构感。第3️⃣层优势：资金曲线，而不是单笔盈亏在 MemeMax 里，系统真正偏向的，是能维持平滑资金曲线的人。不是不亏，而是不爆。因为一旦爆仓，你在系统里的“参与权”就被强行中断。而 MemeMax 的很多机会，本质上是给持续参与者准备的，而不是给一次性玩家准备的。换句话说，这不是一场比聪明的游戏，而是一场比谁能持续留在桌上的游戏。第4️⃣层优势：心理结构这点很多人不愿意承认。在 MemeMax 里，情绪越强烈的人，反而越容易成为系统的燃料。系统对 FOMO、重仓、加速下注的容忍度非常低。不是道德问题，而是结构问题。清算机制不会关心你的理由，只会执行结果。所以真正占优势的人，往往情绪并不激烈，甚至有点冷。不是因为他们不信 Meme，而是因为他们接受不确定性是常态。说一句很实在的判断MemeMax 从来没有试图让所有人都赚钱。它真正做的，是在一开始就把“谁更容易被淘汰”这件事，写进了系统里。如果你追求的是刺激、爆发、一次翻倍，那你会觉得这个系统很残酷。但如果你追求的是在高波动环境中，尽可能多地活过几个周期，那你会慢慢理解它的偏向。我个人的选择很简单。我不会把 MemeMax 当成提款机，也不会把它当成赌场。我更愿意把它当成一个会不断筛人的系统。如果你也在参与，不妨问自己一个问题你是在赌一次判断，还是在和这个结构长期共存。想清楚这一点，再决定怎么玩，结果会完全不一样。 #Mememax #KAITO

草帽 boy

42,304 просмотров • 7 месяцев назад

我靠，Kimi K3实在太强了：一座3100万美元的酒店。 190个房间的所有管道、电线、风管、消防系统，全部提前建模协调完毕。以前：3个工程师，6周，花费约4.7万美元。现在：1个工程师确认AI输出，9天，总共约1.05万美元。方法很简单：把Kimi K3接到建模软件上，让它直接读蓝图照片和英文描述，然后自己把模型搭出来，而不是人一个一个组件去摆。施工阶段的变更单直接少了60%到80%。这不是演示，是真的在省钱、省时间、少出错。当AI开始真正碰“真实世界的复杂系统”，变化才刚刚开始。 #kimi #kimik3 #k3

我靠，Kimi K3实在太强了：一座3100万美元的酒店。 190个房间的所有管道、电线、风管、消防系统，全部提前建模协调完毕。以前：3个工程师，6周，花费约4.7万美元。现在：1个工程师确认AI输出，9天，总共约1.05万美元。方法很简单：把Kimi K3接到建模软件上，让它直接读蓝图照片和英文描述，然后自己把模型搭出来，而不是人一个一个组件去摆。施工阶段的变更单直接少了60%到80%。这不是演示，是真的在省钱、省时间、少出错。当AI开始真正碰“真实世界的复杂系统”，变化才刚刚开始。 #kimi #kimik3 #k3

Hux

1,790,743 просмотров • 1 месяц назад

前几天还币的时候点错了，还了u保留了大饼和以太，没想到第二天行情马上起飞，白捡钱！最近看项目有个明显感受：真正有变化的，不再是“多做了什么”，而是“不让你多做什么”。不逼你理解、不强迫你学习、不要求你记路径。而是让你在不知不觉中，把事情做完。下面这几个项目，最近的变化都指向同一件事：减少人的负担，而不是增加系统能力。 Spaace 🟠 Spaace 最近的重心，不在交易规模，而在行为权重。你会发现：不是谁交易最多谁重要，而是谁持续参与、反复出现、行为稳定。平台开始给“留下来的人”更高的可见度。这是一种很反市场直觉的设计：不奖励最激进的，而奖励最耐心的。 NFT 市场第一次开始认真思考：谁是真正的生态成员，而不是路过者。 Veera Veera 最近做的事很“反钱包”。它没有加更多按钮，而是在不断删“必须理解的东西”。你甚至不需要知道自己现在是在用钱包、浏览器还是任务系统。打开 → 滑 → 点 → 结束。没有解释，没有教学。 Veera 像是在赌一件事：如果用户不用被提醒“你在用 Web3”，他们反而会用得更久。 MagicBlock ✨ Magicblock 的重点越来越清晰：不是扩容，而是消除等待感。用户在意的不是 TPS，而是 “我点了，现在有没有反应”。 Magicblock 把链上执行拆成“短时态体验”，让应用先跑起来，再结算。这是第一次有人认真把 “即时反馈”当成链上第一体验指标。 Altura Alturax 最近的变化，不是资产更酷，而是资产更“黏”。资产开始记录经历，而不是只记录属性。你做过什么选择、承担过什么风险，会影响资产后续的可用性。这让资产第一次有了“履历”。不是你拥有它，而是你们一起走过一段路。链游开始从“数值系统”，转向关系系统。 Konnex Konnex 最近最不像 Web3 的地方，反而是它承认现实世界很乱。任务可能失败、执行可能偏差、环境永远不稳定。它没有试图抹平这些，而是直接把不确定性写进协议。这意味着：链上第一次不是假设世界完美，而是学会如何在不完美中结算。这比任何“连接现实世界”的口号都难，也更真实。

前几天还币的时候点错了，还了u保留了大饼和以太，没想到第二天行情马上起飞，白捡钱！最近看项目有个明显感受：真正有变化的，不再是“多做了什么”，而是“不让你多做什么”。不逼你理解、不强迫你学习、不要求你记路径。而是让你在不知不觉中，把事情做完。下面这几个项目，最近的变化都指向同一件事：减少人的负担，而不是增加系统能力。 Spaace 🟠 Spaace 最近的重心，不在交易规模，而在行为权重。你会发现：不是谁交易最多谁重要，而是谁持续参与、反复出现、行为稳定。平台开始给“留下来的人”更高的可见度。这是一种很反市场直觉的设计：不奖励最激进的，而奖励最耐心的。 NFT 市场第一次开始认真思考：谁是真正的生态成员，而不是路过者。 Veera Veera 最近做的事很“反钱包”。它没有加更多按钮，而是在不断删“必须理解的东西”。你甚至不需要知道自己现在是在用钱包、浏览器还是任务系统。打开 → 滑 → 点 → 结束。没有解释，没有教学。 Veera 像是在赌一件事：如果用户不用被提醒“你在用 Web3”，他们反而会用得更久。 MagicBlock ✨ Magicblock 的重点越来越清晰：不是扩容，而是消除等待感。用户在意的不是 TPS，而是 “我点了，现在有没有反应”。 Magicblock 把链上执行拆成“短时态体验”，让应用先跑起来，再结算。这是第一次有人认真把 “即时反馈”当成链上第一体验指标。 Altura Alturax 最近的变化，不是资产更酷，而是资产更“黏”。资产开始记录经历，而不是只记录属性。你做过什么选择、承担过什么风险，会影响资产后续的可用性。这让资产第一次有了“履历”。不是你拥有它，而是你们一起走过一段路。链游开始从“数值系统”，转向关系系统。 Konnex Konnex 最近最不像 Web3 的地方，反而是它承认现实世界很乱。任务可能失败、执行可能偏差、环境永远不稳定。它没有试图抹平这些，而是直接把不确定性写进协议。这意味着：链上第一次不是假设世界完美，而是学会如何在不完美中结算。这比任何“连接现实世界”的口号都难，也更真实。

搞子(明日香版)🕊️

25,560 просмотров • 7 месяцев назад

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？

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？

0x_Miko

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