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这段时间潜水没发动态,其实是一直埋头在调优 Renaiss Protocol 插件。 不是在偷懒,是在忙着处理 Renaiss Protocol 插件扫出来的各种利润单。 作为一个强迫症,我不希望把一个半成品丢给社区。 既然要做,就做最锋利的“套利军刀”。 这两天闭关实测,终于把这几个功能磨到位了: ✅ 序列号直连 PSA:手动输数字查卡评分的时代该结束了。 现在带上序列号一键直达,效率提升不是一点点。 ✅ 100% 真实成交数据:直接拉取 eBay 真实已售记录,告别估算,只看真金白银的成交。 ✅ 可视化套利逻辑:利润 >10% 自动绿色发光,买入/观望建议一目了然,Chart.js 绘制 90 天趋势曲线。 这把利刃我磨了很久,实测效果比预想的还要暴力。一周内正式亮剑,在这个手动查价的时代,该有人来定个新标准了。 不是为了卖货,纯粹是受够了繁琐的查价流程,想给自己和圈子造个趁手的家伙。 抱歉让等测试结果的朋友久等了,这把“利刃”打磨得差不多了,准备好迎接降维打击了吗? Renaiss Protocol We'reNastierTogether Winchman@Renaiss

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我把某年入百万的博主近一个月朋友圈全扒了下来——47条,分类、提炼、技法拆解,全自动 我在这边工作,一小时后markdown文件就躺在我的电脑上,这是一个商业打法,也是一个skill制作方法 感觉豆包手机可以更新一波绕过各大厂商了,觉得麻烦直接看视频我做了个多牛的事儿⬇️ 我觉得成交最重要的一步是在转化上,我其实也有这部分卡点 朋友圈营销是转化的重要主战场甚至朋友圈营销的课程已经是 588,3 天的训练营 我知道一个博主,他是真的就靠朋友圈营销去做转化,年入百万 我刷了他三个月朋友圈,越刷越觉得不对 他做高客单价,不靠直播,不靠短视频,靠朋友圈 产品卖五位数、六位数,朋友圈就是他的成交主场 并且据说他自己有一套完整的朋友圈转化的逻辑,那我觉得这个东西就完全可以skill化的 重要的卡点在于我如何能够抓取朋友圈的数据,于是我就发现了个产品叫做airtap Airtap Ai 然后我把他的内容整理出来了 你会发现他的每一条朋友圈,背后都有一套完整的转化逻辑:身份标签怎么立、前景对比怎么做、文案怎么克制才让人觉得值、价值观帖怎么埋才能让人主动买单跟进 这些东西,才是真正穿越周期的东西 这就是 Airtap——一个住在你手机里的 AI Agent 后面我打算用 Airtap 把他的朋友圈全提取出来,让 AI 做技法分析,做成了一个skill,后面用起来也会开源给大家 然后我深入了解一下产品我才发现,我限制了airtap的发挥 Airtap 不只是"帮你操作 App",它是"你身边那个不知疲倦的情报员"。 你想研究谁的朋友圈,直接喂给它;它自己提取、自己分类、自己提炼营销技法 写一次 prompt,以后每天自动跑 你干别的事的时候,它替你把活干了。→

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最近有条消息在圈子里传疯了——一个清华的学生,用AI在Polymarket上把1000美元干到了150万美元。 钱包地址:k9Q2m 数据在这儿:初始1430美元(可能后来加了点),最后变155万。 交易了44364笔,胜率接近100%你敢信?单笔最高赚23600美元。 个人主页: 想跟单的可以看这个机器人: 这哥们是清华的,在北京读书。 说实话,钱多钱少先放一边,真正牛的是他背后那个机器人用的数学。 一般人炒预测市场全靠感觉,但这机器人不一样,它每秒钟跑六个量化公式,等六个信号全对齐了才出手。等于是装了六个筛子,只捡最稳的机会。 这六个公式是啥?我给大伙儿掰扯掰扯。 1. LMSR定价 预测市场的价格不是乱走的,它遵循一个对数曲线。这模型专门盯着曲线看,一旦发现市场情绪把价格推偏了,比如BTC五分钟应该值31美分,但市场只给了20美分,它就提前进去埋伏,等价格自己修复。 2. 凯利准则 这玩意儿是量化基金吃饭的家伙。它能算出每一笔下多少注最合适——既能保证利润滚起来,又不会一把梭哈爆仓。小优势 + 正确仓位 = 复利奇迹。 3. EV缺口检测 系统一直在扫市场,找那些概率对不上的地方。比如市场价30美分,但模型算出来的真实概率是55%,那就是正向预期价值,它直接进场。 4. KL散度 短期BTC市场之间有联动关系。比如5分钟和15分钟的市场本来走势应该差不多,如果突然偏差很大,模型就检测到这个“散度”,进去赌它回归。 5. 贝叶斯更新 只要有新信号进来——比如成交量突然放大、价格异动、链上确认一个新块——模型立马重新算一遍概率。实时调整,不滞后。 6. Stoikov执行 什么时候出手也很关键。这模型会先算一个最优保留价,不到那个价位绝不追高。只做精确打击,不做无脑冲锋。 实际跑起来是这样的: 每隔几秒,这六个公式一起跑一遍。只有当六个都给出“可以进”的信号,它才下单。六个过滤器,一个交易。 这时候它已经不像个普通机器人了,更像一个专攻预测市场的量化基金策略。 数学其实都是公开的,优势明摆着。 只是大多数人懒得动手把这套系统搭出来而已。

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OpenAI刚刚开源的这个东西,感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强,但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent,再多就会注意力崩溃,生产力直接归零。 有了Symphony,直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务,它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码,自己跑测试,自己做交叉Review,damn! 全部搞定之后,会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿,安全和性能专项审查通过,改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了,才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工,盯着Agent一步一步写代码,上下文切到吐。 现在你是老板,只需要看最终的结果。 满意就点合并,不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们,永远不要手把手指挥Agent,永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念,OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师,五个月,写了一百万行代码,0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户,每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型,是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明,而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师,再也不是写代码最快的人,而是那些最会写规则,最会设计反馈回路,最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了,它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent,十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

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