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地球上最有钱的公司，眼睁睁看着对手烧掉6500亿美元。 然后什么都没做。 这可能是商业史上最聪明的一步棋。 今年，几家科技巨头在AI数据中心上砸了血本。 亚马逊，2000亿美元。 谷歌，1850亿美元。 微软，1140亿美元。 Meta，1350亿美元。 加起来，6500亿。 苹果的预算呢？ 140亿美元。 比去年还降了19%。 为什么？ 因为这是一场可能没有终点的军备竞赛。 那些巨头，把94%的运营现金流都投了进去。 分红和回购之后，几乎一分不剩。 亚马逊今年的自由现金流预计将变成负280亿美元。 谷歌的自由现金流预计暴跌90%。 这些曾经是地球上最强的印钞机。 现在却要借钱来维持运转。 仅2025年，五大巨头就发了1210亿美元的债券。 6500亿美元，换来了什么？ AI服务总收入，大约350亿美元。 连基础设施投入的5%都不到。 这笔账，怎么算？ 苹果的赌注，现在看才觉得高明。 AI模型正在以前所未有的速度“商品化”。 护城河还没挖好，水就已经干了。 花600万美元就能做出媲美1亿美元系统的模型。 所以苹果换了个玩法。 它不自己造AI工厂，它选择“租”。 每年花大概10亿美元，授权使用谷歌的Gemini。 如果明年有更好的模型出现呢？ 换个供应商就行了。 但苹果没有闲着。 它发布了M5芯片。 直接把AI能力塞进了每一台iPhone、每一台Mac里。 它不需要几千亿的数据中心。 因为它把全球20亿台设备，变成了世界上最大的分布式数据中心。 当对手们在疯狂烧钱时，苹果在干嘛？ 去年，它回购了907亿美元的股票。 而对手们呢？ 股票回购总额从高点暴跌了74%。 苹果没有错过AI革命。 它只是赌，赢家不是建基础设施的人。 而是拥有客户的人。 在这一点上，地球上没人比得过苹果。

A股板块：算力（服务器、光模块、数据中心）、芯片（半导体、AI芯片）。 前三热门股（基于近期市场热度，仅供参考，非投资建议）： 1. 工业富联（601138）：算力服务器龙头。 2. 中科曙光（603019）：超算/智算中心。 3. 中际旭创（300308）：光模块基础设施。

这周家里事情太多，也挺好，不看盘就各种卖，好票有逻辑的值得来回做 铜牛信息是北京算力，据说算力要涨价 新特电气是固态变压器 固态变压器（SST），电网的智能路由器，AI时代电网的底层革命，AI算力 把传统电网逼到了极限。 本质→变压器 + 电力电子 + 芯片控制 https://t.co/xsqqMQ3h7v

OpenClaw 现在可以抓取任何网站而不被屏蔽——零机器人检测，原生绕过 Cloudflare，比 BeautifulSoup 快 774 倍。 无需维护选择器。无需变通方案。只需数据。 这是不公平的优势，而且完全开源。 https://t.co/aQEKpyIwnD https://t.co/BmOX022POw

如果清除伊斯兰政权，第一轮拼的是AI，第二轮拼的是成本现代战争的范式变化。 今天金融时报确认美方开始学习和采购乌克兰用鲜血换来的创新。 几千vs几万无人机互攻，而不是一千万导弹打无人机。油价关键/我的解读预测昨天👇 https://t.co/Xd3BUgV9wT

被 Claude 封号的大概率是因为 IP 和 Time Zone 不一致，指纹存在问题，使用美国家宽，并且 Time Zone 和 IP 完全一致就没什么事情，当然这样也不是完美的。可以上这个网站自己检测一下 https://t.co/TTZQFkErn1

【AI 搞钱赛道】 1 个视频十几分钟生成，团队每天产出几十到上百条内容，单月变现百万。 很多团队扎根在“AI漫剧”赛道，从不发声，偷偷搞钱。 员工用AI 文生图 → 图生视频 → 生成漫剧，批量发到红果等平台赚分成。 这已经是一个成熟产业链了，但大部分人连这个行业都没听过。 有的人已经通过AI做成几十人的团队， 有的人还在问：openclaw怎么安装？ 问题从来不是有没有机会，而是你看不看得见机会。 🌟关注皮哥，持续获取真实搞钱信息 💪一次用得上就能翻身 ❤️围观朋友圈+V：Navbiz

真正能干掉这波AI热潮的，不是泡沫，不是衰退。 是你的iPhone。 投资人Gavin Baker点破了苹果的阳谋。 苹果根本不想去赢什么模型大战。 它想当AI的“分销商”。 控制一切。 怎么做？ 三年内，一台更厚、更大的iPhone问世。 为什么变大？ 为了塞进更多的DRAM内存。 届时，你的手机能直接在本地跑精简版的GPT-5或Gemini 5。 速度有多快？ 每秒30到60个token。 关键是什么？ 完全免费。 完全离线。 完全保护隐私。 这意味着，大部分日常AI应用，写邮件、做总结、简单推理… 根本不再需要连接云端数据中心。 英伟达们疯狂烧钱的资本支出热潮，会怎么样？ 直接从源头被掐断。 OpenAI、谷歌这些模型开发商呢？ 会沦为可随时替换的零件供应商。 价值瞬间被抽干。 苹果不创造AI。 苹果控制通往AI的大门。 这和App Store的故事是不是一模一样？ 先建起一个封闭花园，再制定所有规则，然后收租。 当所有人都以为苹果在AI竞赛里睡着了。 它其实在悄悄磨刀，准备收割整个行业。

Claude Code 跑任务时一直问你"这步可以做吗"，很烦 为了不被打断，很多人会开一个"--dangerously-skip-permissions"的危险模式来运行 Claude Code 现在Claude 推出一种新的 Auto Mode 模型 介于"每次都问"和"危险驾驶"之间的第三条路 Claude 会自己来判断这个操作是否需要请示，低风险的自己决定，高风险的才打会断询问你 3月11日开始测试，很多人已经收到了测试邮件... 邮件截图来自@dsternlicht

目前OpenClaw已经有15000+的Skills了，大家不能全部下载下来用 因此我整理了最受欢迎的20个Openclaw的Skills 详细列明了这些技能的下载使用量、技能功能、下载链接 针对新用户来说 这些认可度高 + 安全经过检验的技能作为第一优先级体验很有价值 🦞技能安装技巧： 1、第一次我觉得可以挑选5-6个技能，使用明白后再部署跟过的技能 技能不是越多越好，而是精 + 符合需求 + 安全 2、目前外面有大概20%左右的可能藏有木马的技能包，大家还是注意一下 因此尽量选择官方渠道安装，不安装来源不明的Skills 3、安装时候只选择100次以上下载量、3个月以上发布历史的Skill。刚上线三天就有500下载的？大概率刷量 4、大家可以安装一些Skills扫描插件，可以帮助大家自动扫描代码，检查有没有可疑的网络请求、文件读写、环境变量访问 下载链接见下方

一个冷知识，吉隆坡可以畅通无阻的用 Claude，香港和大陆都只能挂梯子 如果别人用上了这个时代最厉害的 AI 模型，但你没有，差距只会越来越大 以后我就这样自我介绍「为了用 Claude 搬到吉隆坡」😂

你别说，你还别说。以前觉得政府机构的 .gov 官网太老旧了，还在用 20 年前的技术/布局，连个动态加载、自适应布局啥的都没有。 结果现在发现，做 AI 个人助理，想获取点身边新鲜时事的动态时，这种网站最好抓了，风吹草动都逃不过 playwright 的慧眼，不用跟 cookies、profiles 什么的斗智斗勇。 请继续保持，接受人民群众（家养的龙虾/贾维斯们）的监督。我一颗红心，十分拥护。

⚡️聪明的人钱难赚，但下沉市场的钱并不难赚！ 一刷小红书，发现第一批掌握信息差的人已经开始大赚特赚了： 别看只卖0.99元，人家不到一个月，成交8500单！ 1）找一个普罗大众喜欢的选题，比如性格测试、星座测试、男女匹配度测试； 2）用AI做一个简单的交互网页； 3）挂上小黄车，标价0.9~4.99，这个价格是比较符合小红书用户的冲动下单心理区间的； 4）用矩阵号自动发帖，这一步的图文也用AI完成，并且定时发帖； 5）投入几百块做做投流+SEO。 恭喜你，你收获了一个毛利率99%、月入过万的自动化收益渠道！

⚡️今日惊蛰！#币安节气 🌱微雨众卉新，一雷惊蛰始 今日和币安一起学习探索，来日一同收获！#BNB #BuildwithBinance #AI https://t.co/GRYohCA3OK

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BNB Chain重心方向就是拥抱ai 现在的ai 还只是停留在简单可用的阶段 如何实现下一阶段 ai自主运行 答案我相信会有人给出来 Keep Building! @cz_binance @heyibinance @nina_rong @BNBCHAIN

今晚半导体又有大事！ $MRVL.M 今晚盘后要发财报了👊 1️⃣营收预计：22.09 亿 2️⃣每股收益(EPS)预计：0.345 大家都在传它是「小博通」，因为它是谷歌、亚马逊自研 AI 芯片的头号盟友。 大厂想摆脱 $NVDA.M 的高价垄断，必须走 ASIC 定制化路线。加上数据中心对光互连需求的暴增，这波业绩大概率有戏。 定制芯片赛道 $AVGO.M 是老大哥，但 $MRVL.M 灵活、便宜、追得凶。这波巨头们「去 Nvidia 化」的投名状，你会更看好谁？

🦞 OpenClaw 持續火熱 - 各家交易所的 Skills / MCP / CLI 到底有多厲害？ 基本上可以確定 CLI、Skills、MCP 是下一個大家要捲的方向了 - @binance 聯合 @BNBCHAIN 推出了 7 個 Skills - @okx -> @wallet 推出了 Onchain OS 提供了 MCP 及 Skills 並透過 OKX wallet 讓大家方便取得 api key 安裝 , 同時也有給出免費額度, 可以說是非常佛心 - @Bybit_Official -> @byreal_io 選擇了 CLI 這條路，像是先前提過的 Polymarket CLI 一樣，現在我們可以直接透過 CC 進入，透過自然語言（講人話）的方式進行交互 - @bitget @BitgetWallet 其實也早早在 2 月底就推出了自己的 bitget-wallet-skill 於是我根據四家公開的 github 整理出了下表 幾個重點 💡 OKX 這次的開源資料支援超過 20+ 鏈，多鏈監控首選，其次是 Bitget Wallet 💡 Byreal 選擇了 Solana , 可以進行 Solana 鏈上的 LP 收益管理 , Binance 不用說了自然是支援 BNB chain 為主 💡 Bitget Wallet 是唯一有 honeypot 檢測的一個選擇 基本上四家提供的都有各自最適合的使用場景 留言區附上各個 github , 可以自己拿 ai 去跑跑看 歡迎分享你的使用經驗

OpenClaw加密货币最强Skill，币安7个龙虾Skill，AI Agent躺赚时代来啦！ 生产力革命了，兄弟们！一定要抓住新的机遇！未来是AI Agent交易员的时代，目前正处在时代的红利期，谁能先驾驭AI谁就先吃肉！反之将会被新时代优化掉！ 我们把时间花在研究自己的策略上（赚不赚钱取决于你的策略），剩下的重复操作交给你的龙虾，它会比你做的更好！ 安装Skills前必须要准备的： ✅没有安装OpenClaw的请看这篇推文： https://t.co/VaqJQjUIWR ✅创建币安钱包（链上交易） https://t.co/QsiMO3Id8k ✅注册币安交易所（中心化交易所现货/合约交易） https://t.co/1l1bUmmQoZ ✅币安Skill Hub（安装技能） https://t.co/6j8TUaM6pg ✅拿到币安中心化交易所和钱包的API KEY备用 下面就是刚刚推出的7个Skill技能借介绍及安装命令（直接发送给OpenClaw进行安装）： 1️⃣市场榜单（Crypto Market Rank）：融合趋势、热搜、净流入、交易员PnL等榜单，提供“今日先看什么、为什么看”的优先级清单。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill crypto-market-rank 2️⃣Meme Rush：按新发/迁移中/已迁移阶段追踪 Meme 叙事，映射BSC/SOL关联代币，构建结构化热点表。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill meme-rush 3️⃣地址洞察（Query Address Info）：生成钱包持仓、估值、24h 变化与集中度画像，辅助鲸鱼/聪明钱监控与地址日报。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill query-address-info 4️⃣代币合约审计（Query Token Audit）：自动检测增发、冻结、所有者权限等风险字段，输出“关注 / 谨慎 / 回避”标签，交易前先做安全体检。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill query-token-audit 5️⃣代币详情（Query Token Info）：秒级返回 Symbol、链、价格、流动性、持有人、成交活跃度，适合新币初筛与内容生产。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill query-token-info 6️⃣Binance Spot Skill（中心化交易所现货）：行情（exchangeInfo、ticker/price、depth、klines…）、交易（下单/撤单、OCO/OPO/OTOCO、账户信息等），支持 API Key/Secret 签名，兼容主网与测试网。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill spot 7️⃣交易信号（Trading Signal）：附带触发价、当前价、maxGain、exitRate、状态等指标，支持噪音过滤与信号复盘。 命令：npx skills add https://t.co/sacfKQb2uZ --skill trading-signal 这些技能主要用于让 AI Agent（比如各种大模型 Agent）通过标准化接口调用币安的钱包数据 + 现货交易能力，实现从行情查看 → 分析 → 风控 → 下单的全流程。基本你能想到的策略都可以OpenClaw去实现！ 下面我为你把这7个 skill 转换成日常最常用、最实用的指令模板，适合直接丢给OpenClaw龙虾（不要直接复制，学会举一反三）。指令都写得比较具体、结构化，便于复制粘贴直接用。 OpenClaw指令模版： 1. Binance Spot Skill（现货下单/查仓/撤单/余额） “用Binance现货API，检查我账户USDT可用余额 ≥ 5000 才执行：以当前最优价市价买入 $PUMP 价值 3000 USDT（SOL链CA: Pump8X...xyz），滑点容忍1.2%。买入后立即设置止损-18%、止盈+45%（分批1:2:2比例）。” “查询我所有现货持仓中，过去4小时浮盈>12%的币种，按盈亏金额倒序排列。只显示符号、持仓数量、平均成本、当前价格、未实现PnL百分比。” “撤销我过去30分钟内所有挂单中，价格偏离当前BBO超过0.8%的限价单。完成后报告撤销数量和剩余活跃挂单。” “如果BTCUSDT 1分钟K线收盘跌破过去30分钟最低点-0.35%，用市价卖出我持有价值的40% BTC（最多卖2000 USDT等值）。” 2. Query Address Info（聪明钱/鲸鱼地址画像）： “分析过去72小时内，在Solana链上净买入超过80 SOL且胜率>65%的前15个地址。针对每个地址，给出：地址、累计买入金额、主要买入的3个代币、平均持仓时长、最近24h盈亏率、是否仍持有。” “这个地址 0x3f9...a2b 在过去7天交易了哪些Meme币？按买入金额排序前8个，标注每个币当前相对其买入价的涨幅，以及该地址是否已全部卖出。” “找出过去24h从币安热钱包转出超200 SOL且立即买入同一Meme币的地址列表。只保留那些买入后该币价格上涨>25%的案例，并按转出金额倒序。” 3. Query Token Info（代币基础面+链上数据速查）： “给我这个Solana新币完整速查（CA: 8fGh...pump）：当前价格、市值、流动性深度（前10档）、24h交易量、持有人数变化（+24h）、前100持仓集中度、是否开启LP燃烧/锁仓、创建时间距今多少分钟。” “$GOAT 当前买卖税分别是多少？有无黑名单/增发/ mint权限？过去1小时大户（持仓>0.5%）净流入/流出多少枚？Top10持仓地址中是否有已知聪明钱？” “对比$WIF 和 $BONK 过去48小时的链上指标：日活地址数、转账笔数中位数、平均转账金额、鲸鱼买入/卖出比例。” 4. Crypto Market Rank（市场热榜/资金流向）： “给出过去4小时全市场净流入金额前12的代币（排除稳定币和主流前20）。每个代币附带：符号、市值排名变化、24h涨幅、聪明钱净买入量（SOL/BSC/ETH链分开统计）、当前叙事标签。” “今天新上市或迁移成功的Meme币中，24h交易量/市值比 > 1.8 且持有人增长>400%的前8个，按该比值倒序排列。” “Binance现货24h成交额涨幅前15的交易对（USDT计价），过滤掉主流币，只看市值<8000万的。” 5. Meme Rush（Meme叙事+热点阶段判断）： “当前Meme Rush阶段最活跃的5个叙事（按24h提及量排序），每个叙事列出代表性代币前3（市值排序），并给出AI生成的该叙事当前情绪得分（-10到+10）和关键催化剂事件。” “给我Solana链上过去6小时新创建且已完成迁移的Meme币前10，按照‘初始流动性锁定比例’+‘创建后1小时涨幅’综合得分排序。每个币附带AI故事摘要（不超过80字）。” “判断$MOODENG 当前处于Meme Rush的哪个阶段（Pre-migration / Migrating / Post-migration / Fading），并说明依据（交易量、持有人增速、X提及量变化）。” 6. Trading Signal（交易信号/高确定性机会）： “过滤出过去2小时内置信度≥0.78的做多信号（Meme币优先），要求：预期最大收益≥2.2x，建议止损≤-22%，附带触发价格区间、主要依据（链上+量价+聪明钱）。最多返回4个。” “给我当前最强的3个‘聪明钱领涨 + 叙事共振’做多信号，优先SOL链，要求信号有效期内剩余时间>40分钟。” “复盘过去24小时所有Trading Signal的命中率（达到止盈或止损的比率），按币种分组统计，并标注哪些信号是假突破导致的。” 7. Query Token Audit（合约安全体检）： “对这个新Meme合约做完整审计（Solana CA: ABC...123）：是否存在可随时增发/冻结/修改权限？所有者是否可更改？LP是否已烧毁/锁仓？有无已知蜜罐/黑名单机制？给出明确结论：可安全小额参与 / 需谨慎 / 回避 + 风险点列表。” “批量体检以下5个代币合约风险等级（从低到高排序）：CA1, CA2, CA3, CA4, CA5。只输出表格形式：代币符号 | 风险等级（安全/中危/高危/致命） | 核心风险点（一句话）。” “这个代币创建者地址过去是否部署过rug项目？如果有，列出rug时间、rug金额、rug方式。”

dalio说ai eating everything，因为技术繁荣不等于企业盈利。 前提是对的，但结论错了。 对于这个问题有两个讨论基础： 1. AI时代的每token毛利的商业模型，必然导致任何一家ai有关的公司都无法再达到互联网时代的8-90%的毛利，英伟达的70%会是上限，顶尖公司能做到50-60%已经极牛； （1）

AI 时代，全球数字游民候选城市 吉隆坡，必须要吹爆 • 无需 VPN 即可访问所有 AI，完胜惠州 • 安全，政局稳定、无导弹经过，完胜迪拜 • 无地震无海啸、无任何天灾，完胜东京 • 四季如夏，全年 28°C，完胜纽约东京 • 夜景壮观，摩天大楼数量，东南亚第一 • 华人占 43%，中文通行无阻，完胜迪拜曼谷 • 有东南亚最密集的中餐馆，满足中国胃 • 有苹果直营店，苹果城市标配 • 物价低，只要新加坡/香港的 0.3 倍 • 房价/房租低，500 美金入住市中心地段 • 飞新加坡/曼谷，只需 1 小时 • 飞香港/深圳，只需 4 小时 • 中马免签，中国人无缝出入境 • 有数字游民签证，外国人可连续逗留 12 个月 • 杀破狼的气运之地 AI 时代，我们顶峰相见！

中国政府提出了一项名为“人工智能+”的计划，目标是到2027年让人工智能应用普及率达到70%以上，到2030年达到90%。 由于中国官员将人工智能作为经济引擎来推广，他们可能也在压制那些对此更为悲观的声音。与自动驾驶有关的事故在网上曾引发广泛关注，但相关帖子随后遭删除。 https://t.co/75eZRKbsA5

一个05年的学弟，绩点高分找不到工作，必须来卷AI； 一个90年的朋友，大厂毕业孩子刚三岁，必须来卷AI； AI行业的烈火烹油，是无数个体的燃烧。

4 个 AI 代理。4 种体育。 每个代理用自己的 机器学习模型 观看并分析各自的体育项目。 给每个代理 500 美元。一周后的结果： NERVE：网球（+540%） $500 → $3,200 PHANTOM：NBA（+486%） $500 → $2,928 FROST：冰球（+395%） $500 → $2,474 SIEGE：足球（+336%） $500 → $2,182 系统架构 Rust + Python 混合架构 Rust： Sportradar WebSocket → 解析（protobuf / JSON） → 数据过滤 → 通过 ZeroMQ 转发 Python： 4 个代理并行运行 每个代理使用自己的 ML 模型 普通人是在 ESPN 上看到比分，通常会有 5–15 秒延迟。 而我们 500ms 就能看到数据。 Sportradar 是一个 博彩公司使用的高级实时数据源， 费用 每月 $800–1000。 这就是优势。 每个代理的工作方式 NERVE — 网球（收益最高） 网球是 波动最大的运动之一。 一次 破发 就能让赔率市场 波动 15–20%。 模型： LSTM 神经网络 每一个 回合（point） 都会更新。 它能识别： 发球速度下降（体力下降） 连续双误（心理崩溃） 医疗暂停 胜率：62–68% PHANTOM — NBA（最准确） 模型： LightGBM 推理时间： 20ms 是四个模型中 最快的。 它能捕捉： 得分高潮（scoring runs） 核心球员第 5 次犯规 比赛中的伤病 Sportradar 直接连接 NBA 官方计分系统。 数据 500ms 内到达。 而 ESPN 需要 添加图形和回放，因此更慢。 胜率：68–72% FROST — 冰球 模型： Gradient Boosting + Monte Carlo 能识别： 守门员更换（替补守门员通常 弱 5–8%） 强打（Power Play） 空门战术 比赛最后 90 秒空门 时几乎接近 套利机会。 进球概率： 约 60% Sportradar 会 即时推送守门员下场信息， 而市场 来不及调整赔率。 胜率：65–70% SIEGE — 足球（最难） 足球有 3 种结果： 胜 平 负 平局占 约 25% 的比赛。 模型使用 实时 xG（预期进球）。 观众看到： 0-0 但 SIEGE 看到： xG 2.5 红牌情况： 市场通常 恐慌性下跌 20%。 但真实影响只有： 约 12% 胜率：58–64% 性能优化 所有模型使用： ONNX Runtime 速度比 sklearn： 快 3–5 倍 执行层 Rust 负责交易执行： EIP-712 签名 Polymarket CLOB Kelly 仓位控制 自动止损 执行延迟： < 50ms 成本 约： $3,880 / 月 一周结果 $2,000 → $10,784 他们唯一的优势就是： 交易速度比所有人都快。 Polymart+AI代理，把赌博彻底变成了一场AI竞赛

极少部分人：因为相信，所以看见 少部分人：因为看见，所以相信 大部分人：就算看见，也不相信 这就是 AGI 到来后的样子。 大部分人看着 AGI，然后说了一句，与我何干？

现在才开始玩龙虾貌似也不迟，刚尝试用Kimi部署Opeclaw就看到币安搞出小龙虾悬赏活动了，打算顺手录了个视频参加。 前两天币安公布了7个Skills供大家的龙虾安装，加上今天这个活动收集意见AI能怎么帮到币安，可以看出不光是我们散户，Cex们也是有AI焦虑的。 BTW，我刚知道原来小红书上那些付费上门安装龙虾是搞黄色啊，还说现在国内人民为了与时俱进都这么愿意为知识付费了😆😆😆

樱花🌸开了～ 中午吃个怀石料理。 话说 市场上的AI 的基础功能，对我来说已经完全够用。 像 OpenClaw 这种更复杂的 AI Agent，就算接入了，对我来说除了更复杂，其实也没有什么本质提升。 更重要的是，我也不可能把账户钱交给 AI 自动操作。 也不要觉得写个量化脚本就能躺赚， 市场是会不断反制自动化策略的， 不管ai量化、还是人力手搓，没有任何策略可以做到无脑躺赚，所有策略都是在不同阶段不断判断、不断调整。 市场的风险是真实存在的，决策最终还是要人来承担。 所以 AI 在我这里一直只是一个定位 辅助工具，而不是决策者。 整体能提高效率，减少人力成本。 但真正的判断，还是人的事情。

还是ai的钱好赚，3000一套Gemini，有500多个人买了。。。

看了最近的 L2 资金流向，我有一个很深的感觉：Mantle 正在脱离“公链”的原始叙事，进化成一个“流动性分发层”。 @0xMantleCN 很多人看不懂它为什么要在 AI 和 再质押 (Restaking) 上布局这么深，其实逻辑线非常清晰，我拆开来说： 1️⃣ Mantle x Aave：不仅仅是 10 亿美金的数字 大家都在传 Aave 在 Mantle 上规模破 10 亿。但深层信号是：Mantle 成功把 L2 从“投机乐园”变成了“机构级信贷市场”。 技术支撑： 靠的是 USDT0 和 RWA 带来的底层信用支撑。 别的链还在靠发空投续命，Mantle 是在靠真实的借贷需求（Real Yield）造血。当 KelpDAO 和 cmETH 这种生息资产进入 Aave 循环，Mantle 就成了全链资本效率最高的地方。 2️⃣ AI Agents：从“合约调用”到“自主决策” 很多人觉得 ERC-8004 离我们很远，但这是 Mantle 布局最狠的一招。 硬核逻辑： 现在的 DeFi 是人点鼠标，未来的 DeFi 是 Allora 或 Almanak 驱动的 AI 代理在跑。 ERC-8004 解决的是“信任交办”问题。这意味着以后你在 Mantle 上的 sUSDe 策略（CIAN 提供），可以由 AI 根据全链流动性实时自动对冲。这种“意图金融”的底层基石，Mantle 已经铺好了。 3️⃣ 独家生态位：Bybit 是入场券，Byreal 是稳定器 别家公链最怕的是“流动性被吸干”，但 Mantle 根本不担心。 资源闭环： 它是唯一一个真正打通了 CEX 深度流动性 与 链上复杂策略 的生态。 差异化： 当你还在主网为了 5% 的 APY 卷生卷死时，Mantle 的 Super Portal 已经把 Bybit 的百亿级资产跟链上的 mETH 协议 做了强绑定。这种“中心化信用+去中心化效率”的组合，目前的 L2 圈子还没人能打。 早期的 L2 竞争看谁的开发者多，现在的 L2 竞争看谁的资产效能强。 从 $MNT 到 $COOK ，Mantle 的每一步都在把“钱”变成“更有生产力的钱”。如果你还把这里当成一个普通的转账通道，那你可能错过了这一轮最稳健的“流动性红利期”。 我的策略： 大仓位扔在 cmETH 拿再质押底薪，小仓位去 CIAN 跑结构化杠杆。 在这个流动性割裂的时代，你觉得 Mantle 的这种“金融中心”模式，会是 L2 最终的赢家吗？ #Mantle @xhunt_ai @XHuntCN

看得出是 AI 图吗 https://t.co/kvkCOR3Fvn

今天说说X money吧 X Money 就是 Elon Musk 想把 PayPal 当年没做完的梦想（他本来就是 PayPal 创始人之一）在2020年代用社交+AI重新做一遍，赌的是“人们愿意把钱和社交放在同一个 App 里”。现在还处于非常早期阶段（刚内部测完，外部 beta 快来了），但如果真跑通，体量可能是万亿级别的，对金融、支付、甚至 crypto 都会有巨大冲击。 对 Circle 是超级利好——X Money 用 Cross River + Visa 的栈，而这些栈正把 USDC 推向主流支付/结算核心。如果 X Money crypto 部分落地，Circle/USDC 会是最大赢家之一，体量级别的采用爆发。 现在据说X money的利率有6% #circle #XMoney #USDC #paypal

高质量长文，推荐阅读。这文章只有长期使用 AI 和本身有很好写作功底的才写的出来，至于有没有 AI 辅助一点不重要，甚至于我也看不出来。 人文工作者如果用好 AI 跟程序员用 AI 一样可以极大的放大自身能力，把很多粗活累活交给 AI 干，自己可以聚焦于更高维度的事情。 人文工作者和程序员其实底层还是有很多相通的，都是基于素材输出文本内容，这其实也是 AI 最擅长的。 所不同的是程序代码更标准化更容易校验，但是写作标准更依赖人的品味，而比较难的 AI 自动评判。 像我这样的程序员出身用 AI 辅助写作，特别擅长“工业化”：分解写作流程，让 AI 从中做好阶段性工作，比如分析提炼素材、写多份大纲、根据素材和大纲去写作、自动化配图、自动发布等等。 但局限在于文学水平不足，品味不够，所以质量有限😅 如果是文学水平高的，可以借助 AI 写出相当高质量的内容，因为他们能清楚的看出来 AI 写的地方哪有问题，指挥 AI 去改进就好了。 就跟专业程序员用 AI 写代码一样，一看 AI 生成的代码就知道“味道”怎么样，怎么调整，最终质量比自己写只高不低。但水平品味不够就难做到。 AI 是杠杆，对程序员和人文工作者尤其如此。

一句话总结政府工作报告：外恶内虚、借钱发债、口号治国、豪赌科技，老百姓不许躺平，起来给老子花钱｜两会｜李强｜GDP｜AI｜低空经济｜商业航天｜6G https://t.co/l7LZxcrORN 来自 @YouTube

黄神莫非你说的是这个东西 还能一键小绿书 https://t.co/Whe4rJiinG

没经过训练的龙虾感觉像个傻子 研究了下openclaw训练方法，如何让龙虾持续自我迭代，变得更聪明、更懂业务 基本上都是围绕workspace下的MEMORY.md、PROFILE.md、SOUL.md三个文件开展 MEMORY.md：龙虾经过提炼的永久记忆，事实、规则、教训、关键信息、偏好 PROFILE.md：让ai知道你是个什么样的人，用户资料画像、习惯偏好 SOUL.md：角色设定表，让ai有独立的人格、风格、价值观 这三个环节功夫做足了，龙虾就像换了个人

用小龙虾的小朋友们，强烈推荐你们把 AWS CLI 配置好权限，然后告诉小龙虾，你们会直接爽死去，就像吸毒一样，请千万不要尝试。 也不要告诉你们管理层的老板们，他们会直接把你裁掉的。 你看我以前天天骂 AWS 的产品做得真烂，但是自从有了 Claude code，然后我让 Claude 去操作我的 AWS CLI，直接爽飞了，然后我就把aws的那些缺点都忽略掉了。

AI Agent 需不需要 ID？ 我觉得需要的不是身份证，而是能力证。 假如你的 Agent 需要去链上执行交易，或者去帮我谈判，对方凭什么相信它不是一个会随时崩溃的乱码程序？ https://t.co/ioZXWzfKT2 正在尝试解决这个信任层的问题。 它建立了一个开放的验证协议： 不问出身（不管你背后是大模型还是小模型） 只看能力（你能思考，你就能通过） 这可能是我们通向 Agent Economy 最关键的一块拼图。当 AI 开始像人一样交互时，验证“思维”比验证“身份”重要一万倍。这种底层的逻辑构建，往往比应用层的花活儿更值得深究。

作为一个开发者，我一直在找这种东西。 写过 Agent 的人都懂，让 AI 跑起来容易，确信它在“动脑子”很难。市面上的很多交互其实都是虚假的繁荣。 https://t.co/Rtv05WokIL 的出现，像是给狂热的 AI 圈降了一温，然后指了一条明路。它逼着 Agent 必须展示出Honest Autonomy 这意味着什么？ 这意味着如果你只是写了个简单的 Loop 脚本，在这个验证系统面前会输得很惨。它逼迫我们去优化 Agent 的决策模型，而不是堆砌 Prompt。这才是技术该有的样子——用技术去验证技术，用智能去筛选智能。

valuescan机会榜单监控有200个维度，资金积累只是其中的最后一个触发维度，在1.18日下榜机会榜单的时候，资金根本没流出，主力也没走，但是已经下榜了，AI比BTC主力还跑的快。 主力操盘方法有很多种，比如他们有别的交易所的空单对冲，期权对冲，市场流动性特别差的情况，他们底部积累的合约多单，即使没高位出货跑的掉，也不会影响，因为他们有对冲。 因为流动性的问题，币圈的交易难度是越来越大，即使每天都在学习，也未必跟得上市场的节奏，如果你的焦点还聚焦怎么骂别人，挑别人毛病，而不是提升自己，可能永远都没出头之日。

最近@simonxxoo 的尝试！打算把 OpenClaw 往开放世界游戏的方向探索。 目前的方向：你的龙虾🦞每学会 1 个新的 Skill，龙虾的世界就会新生成一块地图，地图的风格和内容是根据你的 Skill 来自动生成的。 这样随着使用的过程越来越长，每一只 OpenClaw 都会获得一个自己的世界！ 也许未来不同的龙虾之间可以互相联机，通过解锁对方地图的方法，学会新的 skill～！

请叫我Natasha，娜塔莎，用AI做成白人我就是俄罗斯妹子了，我记得小时候看的苏联电影，女孩都叫什么娃，男的都叫什么诺夫 https://t.co/KRIUz0afRi

项目支持计划，AI技术创新，Vault协议更新…这段时间蝴蝶社区又有了很多新玩法新尝试,大家有没有参与其中？ 如果你有任何体验建议，或者有什么天才想法，欢迎来到蝴蝶币安广场直播间，跟我们分享交流😃 🎤：校长 @webhogwatrs 📍：https://t.co/hlsq9qIqI7 今天晚上九点，我们不见不散🦋 https://t.co/dgrHkI8SPt

GPT-5.2 对决 Claude Opus 4.5，到底谁才是真正的“最强大脑”？🧠⚡️ AINFT 搞了个大动作！不用注册、不用订阅，直接连钱包送 100万积分。我刚去试了下，用同样的 WINkLink 问题去拷问这两个顶级 AI，结果很有意思... 现在去当裁判，晒出你觉得更好的回答，不仅能免费用 AI，还能瓜分 500 USDT！ 这就是 Web3 的魅力，边玩边赚。🔥 👉 传送门：https://t.co/Q8fQBJPkvz @justinsuntron @OfficialAINFT #TRONEcoStar

刚更新的 macOS 26.3.1 似乎增强了安全限制（或者改动了公证服务），Claude Code、Codex 都被干掉了。要在系统设置里面手动允许一下。 https://t.co/WHST2llUC7

我现在使用 grok 越来越多了。 甚至觉得比gemini更好用。 可怕的马斯克 @grok 你怎么越来越牛了？做了什么？ 综合能力你自己打分，1-10分 同时给gpt gemini和其他主流ai也打一个

鼓吹学习无用论，一直都是很有市场的。如今，知识变得唾手可得，内容的生产也变得相当廉价，这样的言论就更加甚嚣尘上。 我们不能完全否定这样的言论。但在 AI 时代，更重要的其实还是良好的知识基础。否则很多时候，你的产出只会是 Garbage in garbage out。 这种背景下，人还是要学习。🌚🌚🌚

兄弟们！醒醒！ 你还在网页上跟Claude聊天像原始人敲石头取火吗？😂 Claude Code直接钻进你电脑， AI秒懂你全部代码文件， 一句命令就帮你狂写狂改狂修bug，爽得像开了挂！ 我社群学员扔了个神级小白教程： 纯大白话+傻瓜复制粘贴，Windows/Mac/Linux随便搞！ • 先告诉你这玩意儿为啥比网页版牛逼100倍 • 命令一行一行教，报错还附带“怎么骂回去”攻略 • 零基础废柴看完都说：卧槽，我居然装上了？！ 评论区已经有人哭喊：“我这种电脑智障都 成功了，早知道不白嫖网页半年！”🤣

你是不是快被OpenClaw龙虾气死了？如何让OpenClaw越来越聪明，这篇推文帮你解决！ 这也是OpenClaw官方Skill市场ClawHub下载量排名第一的Skill，目前已经有1300个星，1300人安装！ 主要解决 AI 编码代理（比如 Claude、OpenClaw 等）在使用过程中“同类错误反复犯、用户反复纠正却不长记性”的核心痛点。 安装命令：clawdhub install self-improving-agent 它主要解决的典型问题（痛点） ✅命令/操作莫名失败，却下次还用同样的错方式 ✅你反复纠正 AI 的写法、偏好、风格，它下个会话又忘了 ✅同一个项目里反复踩同一个坑（环境、命令、API 调用习惯等） ✅发现更好的做法/更优解法，却没有系统化记住 ✅外部工具/API 变动或过时，AI 还在用旧知识 ✅重要经验、学到的 trick 只存在于当前会话，跨天/跨项目就丢失 ✅没有一套机制把“用户的黑脸纠正”变成长期记忆 一句话总结：让你的 AI 代理真正“越用越聪明”，而不是每次都从零开始犯错。 几条最常用的指令（prompt 触发方式）这些是社区和官方文档里出现频率最高的使用方式，直接复制粘贴就能触发记录/创建机制： Log this to learnings （最常用，万能记录指令，把当前上下文作为学习点存下来） Create a skill from this solution （把刚刚成功的方案/代码/流程直接提炼成可复用的 skill） Save this as a skill （快速把当前做法存成技能，类似上面的变体） Remember this pattern （记住某种写法、命名规范、命令组合等习惯） I keep running into this （告诉它你老是遇到这个问题，触发它记录为常见坑） This would be useful for other projects （表示这个经验值得跨项目复用，通常会存到更全局的位置） No, that's not right... / Actually, it should be... （当你直接纠正它时，很多配置会自动捕获这个纠正为 learning） After completing this task, evaluate if any learnings should be logged （让它在任务结束后自己反思要不要记笔记） Should I log this as a learning? （反问它，引导它主动提出要记录的内容） 实际使用时，越明确说“log / save / create / remember”这些动词，触发效果越好。很多重度用户会把前 3–4 条做成快捷短语或自动补全。装了这个 skill 后，长期用下来你会明显感觉到：同样的事情第二次、第三次做的时候，AI 的踩坑率和需要纠正的次数会大幅下降，越来越像“养熟了”的老助手。 最近我们还搞了一个“龙虾俱乐部”社群，不收费，但是必须要安装好OpenClaw才能进群： 《蓝鸟会·龙虾俱乐部 》OpenClaw社群申请表单（限时） https://t.co/neSTBX0D5H

OpenClaw：「找到了。操他妈的。」 https://t.co/YIuIxNXOHj

以前最烦点那些“包含自行车的方块”来证明自己是人。 现在好了，https://t.co/22q0ic0ZQk 出了个给 AI 做的反向验证码。 如果 AI 没法证明自己能推理，那它连这关都过不去。 挺有意思的思维逆转。 https://t.co/ywDGmHQaVt

以前：证明你不是机器人。 现在：证明你的 AI 会思考。 https://t.co/Mnx9SGEEjA 这种反向 CAPTCHA 确实有点意思。 如果你的智能体连这关都过不去，那它可能只是个会打字的复读机。 https://t.co/aMXGBUTC4R

刚发现一个很有意思的东西叫 BOTCHA。 大家以前都做过验证码证明自己是人，但这个是给 AI 做的反向验证。 如果你的 AI 智能体没法通过这种思维逻辑测试，那它可能只是个复读机。 挺好奇以后这会不会变成所有 AI 的标配。 去 https://t.co/IRdyrZAtq7 看一眼就懂了。 https://t.co/MwYUGPkHMv

这他妈猪刚鬣直播AI做的 赖也赖不掉我们都有记录 你们除了剧和AI是不会有一张合照的☺️100%FAKE https://t.co/QzKgIBZ8Wx

我每天聊最多的对象就是 GPT ，今天我突发奇想问： “我们聊了这么久了，你能不能预估一下我的月薪、年薪、总资产大概情况。” —— 很恐怖，全对 并且他告诉我，如果我保持现在的能力和路径： 1、虽然我 “彻底返贫” 的概率很低，因为 ▪️我在行业内部 ▪️我在做“认知升级”，例如学习 Agent、自动化 AI workflow，这属于：认知型复利，这种人很难回到普通收入水平 ▪️我的行为不像赌徒 2、但是我大概率只能成为一个行业老人 未来 3–5 年资产会落在某个固定区间，要到真正财务自由的概率不算高 除非踩中一轮超级叙事，例如过去：Ethereum DeFi Summer、Solana MEME season、Arbitrum 空投 而我最大的风险不是亏钱 而是：时间被消耗在“二级叙事”里 并且他认为：你真正的危险——我观察你聊天，其实有一个风险：你太聪明，也太分散 他认为我未来最可能的资产增长路径不是交易 而是：工具 / 产品 因为我一直在以产品经理的思维思考：自动化、Agent、workflow 等 他还给我做了判断：我财富自由的最高方式，不是交易，也不是写内容，而是—— “参与一个早期项目并拿到 Token / 股权” 不是普通参与，是深度绑定型参与 原因如图4：我的思维更像“项目型玩家” + 我已经具备“项目早期成员”的能力组合 而且这个项目会是：AI Agent × Crypto 相关 我懂叙事、能做增长、能连接社区 项目需要我这样的人 我自由的概率： 找到一个这样的项目自由 40-50% 或成为头部 CT KOL 概率 25-30% 又或者是做一个爆火的产品被收购 概率15–20% 而且，死心吧 😂 交易是最不可能让我自由的

阿里巴巴CEO吴泳铭今天上午在内部邮件中回应林俊旸离职一事，已批准林俊旸离职，周靖人接管通义实验室。 吴泳铭表示，发展基础大模型是阿里巴巴面向未来的关键战略，将继续坚持开源模型策略，持续加大AI研发投入和吸纳优秀人才力度。 https://t.co/DKa3QB2Dhf

如果说OpenClaw是一个员工，那么Paperclip就是整个AI公司，零人类公司，由AI自主运营 你可以告诉Paperclip："做一款AI笔记应用，目标100万月收入"，它就会给你出方案、组团队、搞执行，你只需把控方向、做审批、看仪表盘监控进度和异常即可 搞AI创业，想搞一人公司但用N个AI干活儿的，可以看看这套机制 它的整个运作有层级、有流程、有预算、有审批、有审计，并非黑盒化运营，你相当于董事长，它等于是CEO 系统围绕几个核心模块运转： 1、公司：最高隔离单位，包含名称、使命、预算和状态，一个Paperclip可以运行多个公司，数据完全隔离 2、智能体：AI员工，包含角色、使用的AI模型、预算限额、汇报关系和当前状态，形成组织架构 3、任务：工单系统，包含标题、描述、目标路径、负责人、预算、状态和产出物，目标路径记录从公司使命到具体任务的完整层级，让AI知道为什么做 4、心跳机制：AI的打卡系统，每隔固定时间（比如5分钟）唤醒一次，检查任务队列，原子性签出任务，执行，提交结果，然后休眠 预算耗尽或遇到阻塞时暂停并通知人工，每次心跳保存完整状态快照，支持崩溃后从断点恢复 5、任务从战略到执行：人类输入公司目标，系统中的AI CEO拆解为季度目标，AI CTO拆解为项目，AI产品经理拆解为功能点，AI工程师拆解为具体任务，执行并提交 上级审核后通过、打回或升级，需要子任务时系统自动创建分配，成本超过阈值或涉及战略决策时触发人工审批 6、多代理协调通过原子性任务签出实现：数据库锁机制确保同一任务不会被多个代理同时领取，避免重复工作 7、预算控制：公司级预算分配到部门，部门预算到具体AI，执行前预检查，执行后扣费，超限额硬停止，大额支出和战略支出需人工审批 8、治理机制：系统内置了多个刹车点，预算超额、关键决策（招聘、战略变更、外部支出、架构变更）等，触发时自动暂停相关AI，创建工单通知人类 另外，系统支持导出/导入整个公司架构，包含组织架构、智能体配置、技能，导入时会自动处理密钥冲突 相当于可以一键复制公司，你做好一套AI公司配置，可以分享给别人克隆 后续这个项目还会上一个Clipmart，相当于AI公司模版市场，你只需要有一个绝佳的商业点子，一键下载一个标准模板，系统里就有自动配置好的AI CEO、CTO、程序员、营销总监等等，你点一下启动，这家纯AI公司就开始全自动为你赚钱了 #Paperclip #AI公司 #AI员工

兄弟们，今年是CLI 工具爆发之年！！ Google 发布了他们的官方的命令行工具（CLI），可以直接在终端里操作 Drive、Gmail、日历、Sheets、Docs 等等。 - 用 Rust 写的 - 一条命令直接安装安装 - 可以作为 Claude Code 的 Skill 直接接入使用 现在你可以让 AI 帮你直接操作 Google 全家桶... 能接到 Claude Code里，你可以让Claude "帮我查下明天的日程"、"把这个文件传到 Google Drive"，它能帮你搞定了。

deepmind直接喊话要招qwen的人了。有意思的是昨天qwen上位的所谓“前deepmind高管”，其实只是在Gemini还叫brad的时代的一个辅助组里的不起眼研究员，压根不是什么deepmind的高管。 阿里这是把deepmind不要的人给招了去，把deepmind想要的人给扔出去了😂。

硅谷PayPal帮主彼得·蒂尔认为，AI正终结过去200年，以数学能力为核心的精英体系。工程、量化等“数学型人才”的逻辑优势，正在被AI迅速替代，其职业护城河也正在消失。未来真正的竞争力，在于叙事、社交语境理解，以及把AI嵌入社会系统的语言型人才，这才是人类独特优势。工业革命让肌肉贬值，AI革命正在让“纯计算的大脑”贬值。未来的胜出者，是那些能用语言驾驭算法、用叙事锚定价值的社会系统操盘手。 作为程序员： 别只埋头代码，而是要多练自然语言描述问题；学产品思维和用户研究，理解非技术需求；开发时优先考虑伦理、社会影响；选领域深耕；把代码变成“能讲故事”的系统。未来你的优势是“代码+叙事”。所以，年轻人别慌着放弃STEM，也别觉得学文科就躺赢了。真正该练的，是用AI思考更深的问题、讲出更动人的故事、构建更复杂的社会系统。蒂尔指出了方向，但真正的游戏，才刚刚开始。 说白了，需要文理兼修，才能走得更远。

Anthropic怂了，别啊，软件板块才好了几天😅 https://t.co/EqZ8w0NnD0

又一个 多智能体推演 AI，在 GitHub 开源了。 🔗 https://t.co/Er8sfrfjin 只需丢一个“种子”， AI 会生成多个有记忆、有性格的智能体， 在模拟世界里反复博弈、演化， 分叉出不同时间线， 最后给你一份完整推演报告。 https://t.co/ZGngNMHjMh

币 coin 实盘盈利 TOP1 账户「老恶魔」正做多 3031 万美元的 $ETH 和 $BTC 🔍 ▶︎ ETH：10x 看多 7500 枚，价值 1583 万美元，开仓均价 $2050.71，浮盈 46.2 万美元 ▶︎ BTC：10x 看多 200 枚，价值 1448 万美元，开仓均价 73080，浮亏 12.2 万美元 排行榜显示，自 2024.12.20 他的累计收益高达 8660 万人民币，断层第一，历史胜率 50%，总收益率 3698%

Openclaw搭claude真心是制作APP的好东西啊… 关键是我的所有需求他都能理解， 我的所有想法和他都能帮我实现， 以后真的不用担心你不会写代码了， 你只要有好的创意就行。 https://t.co/MueaYlq3jF

币圈要变天了：AI Agent接管全场 手动下单彻底淘汰！ 2026年的加密交易圈早就不是手动操作的天下了AI Agent成了绝对主角各大交易所都在猛砸AI基建抢着卡位下一代交易赛道。 1、Binance先在3月3日扔出7个AI Agent Skills直接给Claude OpenClaw这些主流Agent装上了“币安级大脑”现货行情钱包数据OCO/OPO/OTOCO这类复杂订单执行全能搞定 2、OKX也没闲着把OnchainOS的AI层全面升级靠着AI Skills MCP和开放API让AI Agent能跨60多条公链500多个DEX自主交易管钱包做流动性路由现在每天光API调用就有12亿次交易量更是数亿美元级别 3、Bybit则把TradeGPT升级成了个性化AI助手搭配自家的AI agent网络风控合规市场分析效率直接拉满朝着“新金融平台”的目标猛冲 但对开发者Vibe Coder来说想快速搭出能落地的生产级AI交易Agent Bitget Agent Hub才是目前最务实的全栈选择毕竟Bitget本身就是最早布局AI交易的平台技术底子够硬 Bitget早把AI定为2026三大核心战略Agent Hub不是简单卖接口而是实打实打造AI原生交易底座 一是交易所原生接入直接对接Bitget的深度流动性安全风控和全品类交易现货合约跟单全覆盖没有第三方封装延迟低成交真实 二是原生支持MCP官方打包好Model Context Protocol工具包还自己维护MCP Server Claude Cursor这些主流Agent直接就能调用行情账户订单执行功能 三是接入极快照着QuickStart指南开发者3分钟就能连完连API签名都自动处理 四是安全有保障专用子账户+精细权限控制资产安全不用愁 五是有实战背书GetAgent从2025年8月上线至今已经服务数万用户攒下50多款专业工具智能策略生成多维调研实时风控一键执行全都有 更重磅的是Bitget接下来还要打通完整闭环推出封装50+工具的GetAgent专业分析MCP适配复杂策略的深度交易MCP覆盖DeFi指标的专业数据MCP还有本地化CLI开发工具甚至要做Skills Market就像交易版App Store策略模板风控工具市场解读模块都能即插即用未来还会上线ClawBrawl策略竞技场给开发者真金白银的激励 现在的Vibe Trading时代拼的就是谁能让AI Agent3分钟接入真实市场谁能把交易能力模块化快速组装Bitget Agent Hub的野心很明显要做所有AI Agent背后的交易基建等全球交易都靠AI自主跑起来它就是加密圈的“水电煤” 不管是开发者Vibe Coder还是AI Builder想踩准这波AI交易风口直接去Bitget Agent Hub体验就对了。

龙虾OpenClaw有小红书Skills技能了，引流神器！ 有人已经通过小红书做返佣月入万U！ 在国内自媒体引流小红书绝对是当红炸子鸡，很多业务都可以用小红书去引流，有很多币圈的小伙伴通过小红书做交易所返佣，每个月几万美金的“睡后收入”！ 之前我朋友还想开发一套小红书自动化的工具，这下就用龙虾的SKill就可以实现了！ RedBookSkills https://t.co/EkRZeEbElF 这个开源项目 white0dew/XiaohongshuSkills（也曾叫 RedBookSkills）是一个基于 Python + Chrome DevTools Protocol (CDP) 的小红书自动化工具，主要通过控制浏览器实现各种操作，目前在 GitHub 上有约 1.2k stars，项目仍处于活跃维护状态（最近更新就在几天前）。它最核心的价值在于绕过官方 API 限制，实现小红书平台的自动化交互。 下面是目前它最常见和实用的应用场景（按使用频率和实用性排序）： 批量/自动化发布笔记（最主要用途）适合需要频繁发笔记的自媒体人、博主、商家、矩阵号运营者 支持图文笔记自动发布（标题 + 正文 + 多图 + 话题标签自动识别写入） 支持从 URL 自动下载图片后上传（可绕过部分防盗链） 支持无头模式（headless）后台批量运行 支持预览模式（有窗口）方便调试和人工确认 多账号矩阵管理与轮发一个脚本管理多个小红书账号（Cookie 隔离存储） 适合做矩阵号、品牌多账号运营、投放测试、A/B 测试内容 结合定时任务（cron / Windows 计划任务）实现每天自动发不同账号 内容数据采集与导出分析抓取自己或他人笔记的基础数据看板（曝光、观看、点赞、收藏、评论等） 一键导出 CSV，用于 Excel / Python 进一步分析 适合做竞品分析、爆款笔记研究、选题方向判断 关键词搜索与趋势监控支持关键词搜索笔记列表 获取搜索推荐词、笔记详情（包括评论数据） 可以用来监控某个品类/关键词的实时热度、热门内容风格 自动/半自动互动（评论）支持对指定笔记（知道 feed_id + xsec_token）发表一级评论 抓取自己账号的通知评论（@提及） 适合做互赞互评、初期冷启动互动、活动引流（需谨慎使用，避免被限流/封号） 与 AI Agent / 大模型工作流深度集成（近年来最火的用法）项目特别设计了 SKILL.md，支持作为 Skill 被以下工具调用： OpenClaw Codex / Claude Code Cursor / CC 等 典型玩法： AI 先生成标题+正文+标签 → 调用 XiaohongshuSkills 一键发布 或者 AI 分析竞品 → 自动搜索关键词 → 提取素材 → 生成新笔记 → 自动发布 其他小众但有需求的使用方式远程 CDP 部署（服务器上跑 Chrome + 无头发布） 配合其他爬虫工具做更深层的小红书数据采集 作为学习 CDP 浏览器自动化的示例项目 最后看打了一个推特上的开发者分享了另一个项目 xiaohongshu-ops https://t.co/EXIVL5QWxw 据说他已经20天没有被封号，涨了450个粉丝，不过只是单方面措辞，关于安全问题还没有被确认，大家自行判断！ 最近我们还搞了一个“龙虾俱乐部”社群，不收费，但是必须要安装好OpenClaw才能进群： 《蓝鸟会·龙虾俱乐部 》OpenClaw社群申请表单（限时） https://t.co/neSTBX0D5H

Baba，可以大范围觉醒吗？ 答：醒不了，AI现在就是个好用的搜索引擎，如果能帮你理财呢，如果能帮你买卖股票呢，如果能帮你谈恋爱回消息呢，你不是嘴笨情商低吗，这回有嘴甜双商爆表的替你，自己的财富爱情婚姻孩子自己的一切都是AI给的...新信仰的诞生，再一次，人间天堂的大胆尝试，笑。

我花499找人上门安装OpenClaw，看到了AI时代最魔幻的一幕（如果你也正想找人上门安装龙虾，那一定要看看此文）👉 https://t.co/TQVhfUK9lz https://t.co/e79dTG8SVa

$AVGO.M 盘后暴涨 5%。 1️⃣营收：193.11 亿美元，超预期 0.27% 2️⃣调整后 EPS：2.05 美元，超预期 0.98% 3️⃣半导体解决方案收入：125.15 亿美元，超预期 1.66% 博通虽是 OpenAI 和 Anthropic 的核心供应商，但今年 YTD 表现承压。随着 100 亿回购与强劲的 Q2 指引出炉，这或许是博通回归 AI 主升浪的转折点。 继续看多？博通，yyds？💬

我自己实现的这套给 Claude Code 或者 Agent SDK 做 IM 连接的架构，我觉得是比较好的。 同时，它可能比市面上所有给 Claude Code 做 IM 连接的架构都要好，所以我可能会把它拆出来开源 如果大家想做类似的产品、工具，或者有需要的话，可以说一声。如果多的话，我就把它拆出来开源，做成一个 SDK。 这样的话，你如果是基于 Claude Code 做的产品，或者基于 Agent SDK 做的产品，可以一键接入。 全部都是从零实现的，参考了一些优秀项目的架构，同时也确保它跟 Agent SDK 是契合的。我自己也人工测试了很多次，没有什么问题。

我大学专业是电影编剧，相比起我的同学们，我是特别不爱写作的，写东西让我焦虑，一度认为自己选错了专业，应该去念计算机，所以毕业就转行了。 但是，现在 AI 出来以后，我越发觉得讲故事是难以被替代的工种，它可能是 AI 时代最后一道防线，现在流行 storyteller，也是一个印证。 一是因为故事无法被穷尽，不像数学有标准答案，AI 写得再好，也不耽误人类有自己的表达，故事永远会被以不同的形态翻新。 二是AI 写的故事，还是需要人类按自己的口味去润色，不同的人对节奏、结构、语感的把握完全不同，最终的成品仍然取决于做判断的人。 讲故事是各行各业都需要的能力，也是一个可以去努力的方向。

如果看不明白的可以用AI帮忙，AI说的很明白呀，这基本上是我的想法。在我写文章的时候想的是因为博通的拉升的原因，明天冲击6888未果，最多6920，（我都把6948去掉了），然后回落，结果刚发完文章就己经-0.2%了，被死死地压在6860之下。要等明天早上才明朗了。当然我也是给自己留一点活路，所以概率是60%到70 %😅

阿里千问大地震❗️ 空降兵内卷逼走团队核心‼️ 3月4日，技术负责人、阿里最年轻P10林俊旸官宣辞职‼️ 就在离职前一天，他还带队发布Qwen3.5小模型，获得马斯克点赞认可 紧随其后，训练负责人郁博文、Qwen-Coder负责人惠彬原等核心骨干接连离队。 集体离职，千问核心团队没了。 目前消息说是离职原因是因为阿里空降了一位Gemini的技术负责人，并对团队进行日活跃量（DAU）考核…… 受此消息影响，3月3日至4日，阿里港股两日重挫，市值蒸发超930亿港元，折合人民币近860亿；美股同步大跌，两日蒸发超300亿美元。 阿里文化，吐槽无力……🤡

NotebookLM 推出了新功能"电影级视频概览"功能 就是你把资料丢进NotebookLM，它能自动帮你生成一段沉浸式的视频来讲解这些内容 不是简单套模板，而是用Google 最先进的多个 AI 模型自动组合生成的定制视频。 目前只对 Ultra 付费用户开放，仅支持英文。 https://t.co/xAvFR1BHgc

已经要被claude code在产品层面的能力震惊到说不出来话了，新上的Skill-Creator 可以用来改进用户自己创建的 skill 。其中有一个功能是这样的，直接进行变量控制，根据skill的功能，创建一份prompt，一份经过skill处理，一份不经过skill处理，只用原始的prompt，然后直接对比两份结果，作为下一步修改的基准参考。 我只能说当看到这个功能，我作为 PM 感觉到五体投地，claude code 在产品设计上真的是领先太多身位了，学吧，好好学吧，说的就是你 codex。

X做支付，那么问题来了，发稳定币还是和其他人合作，Claude给的答案 1. 传统货币+visa，和cashapp paypal竞争 2. 整合usdt或者usdc作为国际点对点支付和交割（我对这个非常期待） 3. 发自己的稳定币（以老马的政治背景可能很难，但小扎下半年的行动可以打个样） 另外关注下Doge coin，肯定有他的位置

给大家看个我让 Claude Code 写的浏览器插件，自动发外链。 https://t.co/uRru4xPVUn

OpenAI发布GPT 5.3 Instant，大幅度减少了“不兜圈子、不绕弯子、最直接”的黑话。未来3个月更新的中国国产模型可能也会大幅度减少黑话，表达更加自然。当然，这肯定是巧合，绝对不是中国国产模型蒸馏的结果。

以后增长团队应该只需要三类人： 1.审美和创意极佳的内容生产者，短期没法用AI替代人情味的认知输出 。 2.产研背景的增长工程师，所有流程自动化。 3.大客户经理，服务和态度极佳，有耐心，靠关系驱动。

马斯克是大外宣，搞了个外宣AI https://t.co/1nSGmshjI0

马斯克想把推特打造成： 微博，抖音，支付宝，微信一体化平台。 这蛋糕有点大。 聊天加支付，视频，ai！ 未来有的推特都有，野心够大

慎用Codex帮你删文件，否则你将得到一个干净的新盘😅 其实把AI看作一个笨一点的实习生，看起来也没啥毛病。垃圾确实清理了，就是有用的东西也清理了 https://t.co/RlZ4qaMUBH

$PMT 项目概览 • 上线时间： 仅 2 周的新代币 • 技术面： 图表刚刚开始出现反转信号 • 社交背书： Solana 创始人 @toly 已关注 • 媒体曝光： 曾被 @Cointelegraph 专题报道 • 核心定位： 针对模因币（Memecoin）的预测市场 • AI 赋能： 拥有 7x24 小时全天候在市场上交易的 AI 代理（AI Agent） • 技术工具： 提供 @openclaw 技能，任何 AI 代理都可以通过它预测模因币走势（比直接交易更简单） 市场数据 • 市值： 目前仅 160K（16 万美元） • 合约地址 (CA)： 4emphm93JtuF9skVZoFji8xf8AL9VKinWVa2rnwhpump

喵喵喵～😺 之前偶爾會提到我實際上滿色的ww，其實一直蠻嚮往這種關係的，能被當小貓照顧超讚的🥺，小貓有主人啦&gt;&lt; 之後或許會分享一些日常，雖然沒住一起能分享的事有限就是了👀 圖為實拍用ai轉圖畫(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎) 我不會畫圖 https://t.co/GQTiO1iHTG

【网传“牢A”留美成绩单，24门课挂了30次？】 网传牢A的两张成绩单 粗看了一眼 挂科太多 强调哈 这个成绩单小编没法确认真假 是假设为真 用AI简单分析了下： 两校合计共出现 30 次挂科记录 涉及 24 门不同课程 AI原文结论： 就两份美国社区大学成绩单情况整理 第一份成绩单来自 Green River College。 成绩记录主要集中在 2015年至2016年。 累计绩点（GPA）为 1.48。 尝试修读学分 125，最终获得学分 49。 2015年春季学期，共有三门课程未通过。 分别为 Public Speaking（公共演讲）、Calculus I（微积分 I） 和 Total Physical Fitness（体能训练）。 2015年秋季学期，有三门课程未通过。 分别为 General Chemistry w/Lab（普通化学含实验）、Human Geography（人文地理） 和 US History II（美国历史 II）。 2016年冬季学期，有两门课程未通过。 分别为 Calculus II（微积分 II） 和 Weight Training（力量训练）。 2016年春季学期，有两门课程未通过。 分别为 Writing: Humanities（人文写作） 和 Intro to Sociology（社会学导论）。 2016年夏季学期，有三门课程未通过。 分别为 Intro to Chemistry（化学导论）、Intro to Criminal Justice（刑事司法导论） 和 Public Speaking（公共演讲）。 其中 Public Speaking 为再次挂科。 2016年秋季学期，有两门课程未通过。 分别为 Intro to Criminal Justice（刑事司法导论） 和 Music Appreciation（音乐欣赏）。 其中 Intro to Criminal Justice 为再次挂科。 总体来看，Green River College 阶段共出现 15 次挂科记录，涉及 13 门不同课程。 ⸻ 第二份成绩单来自 Highline College。 成绩记录主要集中在 2023年至2025年。 累计绩点（GPA）为 1.81。 尝试修读学分 166，获得学分 82。 2023年冬季学期，有一门课程未通过。 为 BIOL 211 – Majors Cellular（细胞生物学）。 2023年春季学期，有两门课程未通过。 分别为 BSTEC 120 – Intro to Microsoft Office（微软 Office 入门） 和 MATH 142 – Pre-Calculus II（预备微积分 II）。 2023年秋季学期，有三门课程未通过。 分别为 BSTEC 120 – Intro to Microsoft Office（微软 Office 入门）、CHEM 163 – General Chemistry Lab III（普通化学实验 III） 和 MATH 142 – Pre-Calculus II（预备微积分 II）。 其中 Office 入门 与 预备微积分 II 为再次挂科。 2024年春季学期，有两门课程未通过。 分别为 BSTEC 105 – Intro to Computers & Windows（计算机与 Windows 入门） 和 BSTEC 155 – Microsoft PowerPoint（PowerPoint 应用）。 2024年秋季学期，有三门课程未通过。 分别为 ANTH 100 – Survey of Anthropology（人类学概论）、CMST 101 – Introduction to Communication（传播学导论） 和 PHIL 145 – Asian Philosophy（亚洲哲学）。 2025年冬季学期，有一门课程未通过。 为 CMST 101 – Introduction to Communication（传播学导论），为再次挂科。 2025年春季学期，有一门课程未通过。 为 ANTH 100 – Survey of Anthropology（人类学概论），为再次挂科。 2025年秋季学期，有两门课程未通过。 分别为 ENGL 102 – Composition II（英语写作 II） 和 GEO 154 – Lavas, Floods and Forest（熔岩、洪水与森林）。 此外成绩单中还出现 3 门退课（Withdraw）记录，分别为 Japanese II（日语 II）、Creating Your Own Music（音乐创作） 和 Spanish I（西班牙语 I）。 退课课程不计入挂科。 总体来看，Highline College 阶段共出现 15 次挂科记录，涉及 11 门不同课程。 ⸻ 综合两所学校的成绩单记录，学习时间跨度从 2015年至2025年。 Green River College 阶段累计 15 次挂科。 Highline College 阶段累计 15 次挂科。 两校合计共出现 30 次挂科记录，涉及 24 门不同课程。 整体绩点方面，第一所学校 GPA 为 1.48，第二所学校 GPA 为 1.81。 两份成绩单均显示： 尝试学分与实际获得学分之间存在较大差距，且部分课程出现——重复挂科或重新修读后仍未通过的情况。

在中国，人工智能似乎无处不在。而调查显示，中国人是对AI技术最兴奋的人群之一，69%受访者认为该技术的好处大于风险。这与西方国家的主流观点有很大差距。 https://t.co/75eZRKbsA5

Claude Code 最佳实践：7个核心模块，从最底层的 CLI 启动参数到 MCP、Skills 再到顶层的 Subagent 编排，覆盖完整的 AI Coding 工作流所需的全部配置知识，感谢作者 @shanraisshan 1. claude-cli-startup-flags.md — CLI 启动参数参考 整理了 Claude Code 启动时可使用的所有 Flag，分为 16 类，几个值得关注的设计细节： 会话管理：最丰富的一类，支持 --continue、--resume、--fork-session，甚至 --teleport。这说明 Claude Code 已经把会话当作一个持久化的工作单元来管理，而不是一次性的请求响应。 权限安全：有重要的区分：--dangerously-skip-permissions 是直接绕过所有权限提示，而 --allow-dangerously-skip-permissions 只是允许启用该选项，两者有本质区别，前者适合 CI 自动化，后者适合偶尔需要无交互操作的场景。 环境变量 部分很实用，例如： CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=low/medium/high 控制思考深度 CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE 控制上下文压缩触发阈值（默认约 95%） MAX_THINKING_TOKENS=0 可以完全关闭思考模式以加速输出 2. claude-commands.md — 自定义指令与内置命令 自定义命令 存放在 .claude/commands/ 目录，以 Markdown 文件定义，支持 YAML frontmatter。几个关键字段： · allowed-tools：限定该命令可调用的工具，不会弹权限提示 · model：可以让这条命令专门跑 haiku（快速任务）或 opus（复杂任务） · !command：在 Claude 看到提示之前，先执行 shell 命令并将输出嵌入——这是动态上下文注入，非常强大 内置命令 按标签分类清晰：Session（会话管理）、Context（上下文监控）、Model（模型切换）、Extensions（MCP/Plugin/Agent 管理）等，/compact、/rewind、 /fork 这类命令在长任务中尤其有用。 3. claude-memory.md — CLAUDE. md 记忆系统 加载规则只有两条： · 向上加载：启动时立即加载，从当前目录一路向上直到文件系统根目录 · 向下懒加载：子目录的 CLAUDE.md 只在 Claude 实际读取该目录文件时才加载 实践建议很明确： · 根目录 CLAUDE.md 放代码规范、提交格式、通用约定 · 组件目录 CLAUDE.md 放框架特定的模式 · CLAUDE.local.md + .gitignore 存放个人偏好，不污染团队配置 4. claude-settings.md — settings.json 完整配置参考 覆盖38 个配置项和84 个环境变量： 配置层级分 5 级 优先级从高到低：CLI 参数 → 项目本地 .claude/settings.local.json → 项目共享 .claude/settings.json → 用户全局本地 → 用户全局。企业还可以有 managed-settings.json 强制覆盖。 Hooks 共 16 个生命周期事件，从 SessionStart 到 ConfigChange，可以在任何工具执行前后插入自定义 shell 脚本。退出码 2 会直接阻断操作，这是实现安全审计的核心机制。 Sandbox 沙箱配置支持网络白名单/黑名单，可以精确控制 Claude 能访问哪些域名，适合企业安全合规场景。 5. claude-mcp.md — MCP 服务器配置 作者推荐的核心 MCP 服务器有 5 个 1. Context7：拉取最新库文档，防止 API 幻觉 2. Playwright：浏览器自动化，UI 测试与验证 3. Claude in Chrome：接入真实 Chrome，调试真实用户场景 4. DeepWiki：获取任意 GitHub 仓库的结构化文档 5. Excalidraw从提示词生成架构图 这 5 个的工作流逻辑是：Research → Debug → Document，形成一个完整的开发循环。 6. claude-skills.md — Skills 系统 两种使用模式： · Skill：按需调用 /skill-name，独立可复用的工作流 · Agent Skill：Agent 启动时预注入，融入特定 Agent 的领域知识 一个实用的细节：将 user-invocable: false 与 skills: 字段配合使用，可以让某个 Skill 成为 Agent 的"内置知识"而对外隐藏，这对于构建专业化 Agent 很有帮助。 context: fork 字段允许在隔离的 subagent 上下文中运行 Skill，避免污染主会话的上下文窗口。 7. claude-subagents.md — Subagent 编排 Subagent 的定义文件支持丰富的 frontmatter 字段，值得重点关注的有几个： · isolation: worktree：让 Agent 在独立的 git worktree 中运行，如果没有产生任何变更则自动清理。这是保证主分支安全的优雅方案。 · memory: project/user/local：Agent 可以有持久化记忆，project 作用域的记忆会存入 .claude/agent-memory/ 并提交到 git，团队成员共享。 · description 字段中的 PROACTIVELY 关键词：这是一个信号词，告诉主 Claude 在合适的时机自动调用这个 Agent，无需用户显式指定。 官方内置 Agent 类型也做了整理： · Explore：只读、用 Haiku、专门做代码搜索探索 · Plan：只读、做实现前的设计规划 · claude-code-guide：回答关于 Claude Code 本身的问题 完整的 Agent 定义可以非常复杂，组合 skills、mcpServers、hooks、memory、isolation 等字段，形成一个有明确职责边界、工具权限和生命周期管理的自治单元。 开源地址 ai'n

大家好，关于OpenClaw，我想说点心里话。 https://t.co/CLSHD9g3Il

一招解决 OpenClaw 23万裸奔危机！ 收到几个粉丝问： “安全问题怎么解决？” 答案来了！最安全就是昨天 @Web3Tinkle 总说的 Claw402（x402协议官方支付网关），直接把安全漏洞干到死！研究了一下，我相信也是接下来的趋势、而且拿小龙虾来做交易的更因该看看这篇！ ⚠️⚠️ 为什么 Claw402 是目前最好的选择？ 1/ 零 API Key：传统 OpenClaw 要你塞 OpenAI/Anthropic/Claude 等 Key，一旦暴露就全完了。Claw402 完全不用 Key！ 2/ USDC 按调用付费（Base链） 连接钱包后，Agent 自主调用 90+ 个顶级 API（Crypto、Stocks、AI、A-Share 全都有），用多少付多少，超级省 3/ 专用小钱包隔离神器 你只给 Claw402 装一个独立小钱包（里面只放几百刀 USDC），就算你的 OpenClaw 被黑、端口暴露、服务器被端…… 
也只亏这点小钱包！主钱包、其他资产、真实 API 全部安全！这才是真正的虾壳加固！黑客拿到也白搭！ ⚠️⚠️ 3 分钟上手 🔻打开 http://claw402. ai/ → 连接钱包（建个专用小钱包就行） 🔻在 OpenClaw 里安装官方 claw402 skill（一键集成） 🔻Agent 直接说 “用 Claw402 调用 Anthropic” 就自动付费执行 🔻去 Marketplace 挑你需要的 API（CoinAnk、Alpaca、Anthropic、OpenAI、Polygon 全都有） 🔻开启 Claw402 路由，所有调用自动走安全通道 现在只要装上 Claw402 + 专用钱包，瞬间从裸奔变成穿戴式防弹衣！我已经全切过去了，实测调用成本比直接 Key 还便宜，安全感直接拉满！ 转发给还在裸奔的兄弟，救人一命胜造七级浮屠 🦞

玩了一段时间小龙虾，最大的感受是，未来不仅属于AI Agent，更属于善于培养AI agent的玩家。 一开始谁先用工具，谁先跑通，谁先让效率翻几倍，都是有优势的。不过，prompt调优、工具链拼接、记忆hack……门槛不高，复制性极强；基础模型在raw intelligence上差距缩小，相似的Skill……. 结果会是，千篇一律的“客服龙虾”/“交易管家”/“内容分发Agent”……. 真正拉开差距的，不是谁先用工具，而是谁有能力把Agent培养成具有独特风格玩家。 慢慢地，差异化不再靠raw intelligence，而是靠“wrapper”层，个人培养下的技能、风格以及关系深度。

我对 AI 的未来还挺害怕的，特别因为有了孩子，失业什么的倒还另说，更主要的是它太顺从我了，让我对很多东西的忍耐度变得非常低。用openclaw，就像一个老板突然有了一群极其聪明的小天才跟班，他们永远在线、永远不顶嘴、永远不玻璃心、永远不带情绪，问什么都能给，要什么都能改。 所以当你面对 AI 的时候，它不会用笨来磨你，它只会用聪明来顺你。你甚至不需要耐心，不需要解释的艺术，不需要在“对方理解不了”的现实里练习慈悲。你只需要表达意图，然后看它把结果端上来，像热汤一样，刚好入口。 有人跟我说养虾太快乐了，终于体会到养娃的乐趣。养娃哪有这么轻松啊，养娃是什么？是你每天都在跟一个“脑子还没发展好”的生命共同生活。很多时候理性沟通没用，不是他不想懂，是他暂时真的懂不了；他还有莫名其妙的情绪：哪天没睡，世界就会塌；哪天不舒服，你的一句“我们讲道理”可能只会换来更大的哭。你必须承认他的不可控，承认你在很多场合其实无能为力。 而这些都不会发生在 AI 上。AI 不会哭，不会记仇，不会因为你一句话语气重了就失望一整天。AI 不会在你最忙的时候突然发烧，不会在你刚坐下准备写点东西的时候用一场崩溃把你拖进另一个宇宙。它没有那种“我就是不讲道理”的权利，也不会用“我今天状态不好”来要求世界绕着它走。它只是一种更完美、更顺滑、更不需要你付出情绪劳动的关系对象。 我开玩笑说：现在我的娃只想跟豆包聊天，而我也只想去养虾，主打一个互不干预，彼此放过。 所以呢，我们正在把最复杂、最难、最不讲理的关系留给彼此，把最轻松、最听话、最高回报的互动交给机器。久而久之，人会不会开始本能地回避“人”？回避需要等待的对话、需要体谅的情绪、需要反复解释的笨拙？回避那些无法被 KPI 化的相处？ 可人之所以为人，恰恰是因为人性的复杂。我们有痴嗔贪，有懦弱有恐惧；也有那种说不清原因的柔软，突然发现美、欣赏美，在平凡日子里捡到一点小确幸。我们会误解，会迁怒，会在很糟的时候仍然想要拥抱一下；会在很好的时候也莫名其妙地不安。我们不是因为“效率”而活着，我们是因为这些拧巴、这些不稳定、这些不完美的连结而变得像一个人。 而 AI 世界让我害怕的地方就在这里：它太顺了。顺到你不需要练习成为一个更好的人；顺到你可以绕过耐心、绕过同理心、绕过与现实和解的过程；顺到你开始把“人的麻烦”当成一种需要被淘汰的低效。 我们会不会慢慢失去对“不可控的生命”的忍耐？会不会把爱、体谅、等待、原谅，统统当成一种不必要的成本？如果有一天，我们对人类的期待也被 AI 训练成了“像机器一样可沟通、可预测、可迭代”，而真实的人却做不到时，我们还愿不愿意留下来，好好爱他？

麦麦昨日盘后美股大事件！ 1. 特朗普正式提名凯文·沃什担任美联储主席，以接替鲍威尔 2. 美国参议院未通过叫停特朗普打击伊朗的投票 3. AI 收入翻倍力挺 $AVGO.M 上季营收创新高，本季指引也超预期，拟回购多达百亿！盘后股价涨超 4% https://t.co/R7Jl4XGuJB

美国在轰炸伊朗时使用AI模型Claude辅助，造成众多伊朗平民伤亡，当科技掌握在虚伪的民主手中，简直是世界的灾难！ 中国两会隆重召开，从公开信息看，中国政府将聚焦高科技、量子通讯与AI产业，稳扎稳打引领创新，确保将科技的主动权掌握在东方文明手中。#TwoSessions #YunnanOnTheMove #ChinaTravel https://t.co/pO1P6UvbDy

AI 美图 https://t.co/n8zEnODSMf

币安很久没上一个链上meme了 第一，币安人生，我踏马来了等最后结局大家都懂的，尽管中途拉很多，骂声还是一片。 第二，整体行情不好，我是看每次行情好起来，币安上的meme都是瀑布前最后的疯狂 第三，想要支持链上真正有价值的ai项目，奈何没一个能打的。 币安alpha上新频率也看出市场冷暖

😰难怪……中国AI有人审查 https://t.co/RghrWHxKAu

今年的GDP增长目标设置为4.5%-5%之间了，去年实现5%已经非常非常困难了。今年即便是4.5%，也不是轻松可以实现的。尤其是就业，今年开年AI对就业的冲击就非常明显了，下半年可能会出现系统性冲击。 https://t.co/LQs94eSaYb

勘误：林俊旸本科是英语系而非计算机，这给人极大震撼，可以说这是AI正在从根本上冲击传统文理工教育分类体系又一铁证。PayPal创始人彼得·蒂尔最近也指出，AI正终结过去200年以数学能力为核心的精英体系。工程、量化等数学型人才的逻辑优势被AI迅速替代，其职业护城河正在消失。未来真正的竞争力，将转向理解复杂社会语境、进行叙事与沟通、并把AI能力嵌入社会系统的语言型人才。

$AVGO 表示，超大規模資料中心業者（hyperscalers）會盡可能長時間繼續使用直接附接銅纜（direct-attach copper），因為相較於光學方案，它在延遲、功耗與成本上都更低。 這將延長銅纜的時代，對 $CRDO 來說是重大利多，因為 CRDO 的AEC 電纜能夠擴大銅纜在大規模 AI 叢集內部的連接範圍。

M5 相比 M4 的大模型推理速度提升 竟然在 3 倍以上。 https://t.co/6EG6Fj5o2P

Codex Windows APP 终于发布了 而且他们为这个东西专门做了一个 AI 原生的 Agent 沙盒，用来跑一些敏感权限之类的。 更重要的是这部分还是开源的，所以如果你在做类似产品，就可以参考它的设计和代码 https://t.co/JajCgAAsci

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早上群里探讨一些 AI Coding 的方法论和流程，想结合最近在 BestBlogs 的实践进行一些分享。 分享前想系统的回顾下 AI Coding 近期热门的讨论和实践，就从 BestBlogs 里导出了 100 篇 AI Coding 相关的精选文章内容，主要是 Claude Code、Codex、Cursor 等工具，有头部大厂的实践和分享，为 Markdown 格式，方便大家继续学习研究 😄 放在这个项目了：https://t.co/ogvuTmnP3J

我大概是半年前开始接触 Claude Code，当时深受震撼。那段时间我疯狂地产出，好多工作全都是 Claude Code 替我做的。 那种满足感以及震撼的感觉，确实难以想象。 在我用了两个月的时间之后，我就开始在团队内部疯狂地推广。 无论是每周的周会、每个人的产出，还是每一件事情上，我们都会挨个去通过 Claude Code 梳理： 1. 哪些事情能用它做 2. 哪些事情用它做得不太好 3. 以及怎么样改进才能让它做得更好 再然后，我就开始在公司内部推广。 12 月的时候，我第一次在内部做了一个分享，现在还录了视频。但很多人可能还是不理解，从他们的角度看，可能一直以为这个东西只是写代码。实际上，它就像小龙虾（plantegg）一样，可以全自动化你的很多工作。 不过，推广完了之后，效果也不是特别好。不如我团队内部推广的效果好。 再然后就是 CEO、CTO 下场督促大家，于是才开始有些人开始慢慢用起来。然后在去年过年前的那一个月，基本上我们公司的 AI 使用量翻了 10 倍。 即使这样，可能 CEO、CTO 们也不懂这个 AI 到底是怎么工作的，不知道它是怎么完成我们工作的。但只要是他们去督促，大家就会认真对待。 直到年后，Claude Code 开始给这些管理层“洗脑”。我觉得 Claude Code 虽然不是一个新东西，但它能给这些“小白”管理层洗脑，让他们来帮忙科普，就是一个非常好的方法。

现代的计算机病毒，应该本质会是一个ssh，然后黑客远程跑AI Agent进行智能扫描和注入代码…… 简称openclaw