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普通人要OpenClaw有什么用😅 https://t.co/TSmfw62DmG

美团王兴：AI Agent对我的冲击比ChatGPT更大。 https://t.co/wX4lZqxQmh

看来字节跳动，要用上第一批英伟达的高端芯片了。 今天华尔街日报爆料称，抖音、TikTok 的母公司字节跳动，获得英伟达顶级 AI 芯片的使用权。目前合作公司正在马来西亚，部署大量英伟达高端 AI 芯片。 它们与当地的公司合作，预计部署约 500 套英伟达 Blackwell AI 计算系统，总涉及 3.6 万颗 B200 AI 芯片。 这些服务器将由第三方公司组装，该公司专门生产使用英伟达芯片的服务器。 如果所有计划顺利完成，整个项目的硬件成本可能超过 25 亿美元，确保字节跳动成为全球 AI 领导者。

草，2000刀一个月的AI来了，一个智能体每个月费用比上海2024年城镇单位平均工资12434元还高3000人民币。 体验一下Junior，第一次xiankun给我体验产品的时候我是充满质疑的。坦白来说看到我可以直接从Junior雇佣一个AI直接以员工身份加入团队是感觉很不靠谱的，我一直对相信AI辅助但是对于AI端到端完成任务认为像给刚来的实习生root权限一样。 一方面担心隐私保护不足，guardrail设置不好导致mess up业务和产品，能力总是差一点总要human in the loop反而更难用，以及context管理不好导致token成本爆炸。但是一方面看到了这个AI员工可以被我直接约到google meeting上聊任务，有问题在任何群里聊都不像一个白痴，会知道上下文和公司业务，甚至主动去抓取一些公司数据来辅助做决策，有任务遇到困难还会根据组织架构图来私聊某个业务负责人。整体感受还是很震撼的。 依旧有问题，就像被overhyped的openclaw一样，但是同时也再次感觉到 “we are actually so close”。 上周在X上说过去三年每隔一年头部AI产品的价格似乎就会翻10倍，而且依旧有人订阅。20刀的会员如此常见，200刀的pro/max 也被大家接受了，现在又出现了2000刀的Junior。 这也是第一个可以完整自己去打工，给客户通过@allscaleio 发送账单收款稳定币并且自己给自己去买更多算力和工具的智能体！ 欢迎来吐槽体验junior！

今天有时间读了一下这篇文章，它最后那个落点是对的。 就是大家现在 Agentic Coding 的时候，实际上就是在落实以前软件工程总结出来的那些经验。那些东西一直都是很 work 的，但是因为落实成本太高，所以一直都有这种缓慢的忽略，最终导致积攒成一个很大的技术债务。 但是这里面有一个地方他没有提：你喂给大模型的文档和经验，模型其实理解得并不好，这是一个很严重的问题。 我试着去告诉大模型这些 skills，告诉它书里的规则是什么样的，但如何运用这些规则是一件极其复杂的事情。相比之下，在人类当中你可以挑选那些大致能懂的人，虽然这种人也没有想象中那么多，但大部分聪明人在你告知内容后是能够很好地应用的。 因为所有的工程到最后都是 trade-off。你需要有很多的经验和反馈，你可以说大模型未来有了更好的语料和更多训练资料后能总结出对的方案，但目前来看并没有。 而且聪明人能记得住，模型却记不住。你会反复看到模型像患了阿尔兹海默症一样，不断忘掉你告诉它的最佳实践，你怎么教也教不好。我觉得这是目前大模型距离人的智能一个很大的 gap： 1. 聪明人脑海中的回路、思考速度和反馈是非常快的。 2. 模型在理论上也许能做到，但目前它就是做不到。 所以这就是个很大的问题。当你费了很大劲才调好模型，结果模型升级，一切归零，这就不是一件性价比很高的事情。

DI Phone 现在也装上 @openclaw 了🦞 我们正在让手机真正变得更加智能✨ @Didotxyz_ https://t.co/gYYvkoyeve

真的强烈建议每一个想要学习 AI Agent 的朋友，买一台 MacBook Air 或者 Pro。 Windows 的生产力相比起 Mac，实在是差太远太远了，感觉完全不是一个时代的产物。 昨天我答应给大家出一期 Claude Code 从 0 到 1 搭建极简版 Agent 教程，但考虑到大多数人家用电脑还是 Windows，所以我今天中午从头开始在 Windows 上配环境。 太久没用 Windows 了，今天搞了一中午环境，终于把原生版 Claude Code 配置好了。 我觉得对于开发者来说，Windows 和 Mac 的差距，不在于电脑硬件配置，而在于系统本身。 Mac 自带统一终端，各种环境几行命令就搞定了。而 Windows 自己 TM 就有三种终端，CMD、PowerShell、WSL 互相打架，配起环境来也是各种问题，一团乱麻... Mac 上 20 分钟能跑通的东西，感觉到 Windows 得俩小时。 再加上国内用户还得配 VPN 代理，不然海外资源拉不到，网络问题又是一顿折腾。 我建议真正想深入使用 AI Agent 而不是随便玩一玩的朋友，先做以下 3 件事情： - 买一台基础 16g + 512g MacBook Air - 订阅 Claude Pro 版本大模型 - 让它一步步教你在终端上安装 Claude Code 这个过程会让你快速熟悉学习感受 3 个东西： - 学会 Mac 的基础使用 - 学会计算机的一些基础命令 - 学会怎么和 Claude 对话 这对于之后深入搭建和使用 Agent，大有裨益。

很多人觉得，每天聊 ai ，就是转去搞 ai 了。 不是的，兄弟。 现在，可以99.99%预见到，未来3-5年就会发生。 只要是脑力工作，包括交易/投资。 能用好 ai 的人，面对不用/用不好的人，就是用坦克屠杀骑兵。

小龙虾在国内爆火 说明AI时代中国和美国的时差由原来的十几个小时，扩大了几十倍 还说明中国社会现在很多事情完全是被舆论裹挟前进，公众正在逐渐失去判断能力 而且中国的企业完全没有自己的战略和定力 一窝蜂...

美國國防新創估值前兩大的 ShieldAI @brandontseng2 當了七年美國海豹部隊軍官，多次部署阿富汗和中東。他看到的問題很具體，偵查敵方建築物的時候，士兵必須第一個走進去，不知道裡面有什麼。2015 年他跟哥哥 Ryan 一起創辦了 Shield AI，公司名字裡的 Shield 就是答案，讓無人機和 AI 先進去，人不用冒險。 Shield AI 的核心技術叫 Hivemind，一套可以裝在不同飛機上的 AI 飛行員軟體。重點在「不同飛機」這四個字。Hivemind 可以裝在自家的無人機上，也可以裝在別家的飛機上。目前已經整合的載具從手掌大小的室內偵察無人機 Nova，到垂直起降固定翼的 V-BAT（在烏克蘭已經飛了超過 130 次實戰任務），再到正在開發中的 X-BAT 噴射戰鬥無人機。 X-BAT 是 Shield AI 自己設計的垂直起降戰機，不需要跑道，可以從船上或拖車起飛。航程超過 2,000 英里，升限 50,000 英尺，用 GE Aerospace 的 F110 引擎加向量噴嘴，單價約 2,700 萬美元，大概是 F-35 的四分之一。今年一月進入風洞測試，秋季計畫首次垂直起降試飛，2028 年目標全面驗證。 但 Shield AI 最特殊的地方是它的雙重角色。今年 2 月，Hivemind 在莫哈維沙漠成功飛了 Anduril 的 YFQ-44A Fury，這是美國空軍 CCA 忠誠僚機計畫的原型機。同一趟飛行中，系統從 Hivemind 即時切換到 Anduril 自家的 Lattice AI，歷史上首次在同一架飛機上切換兩套不同的 AI 系統。空軍要的是可替換的 AI，不被單一廠商綁定。 所以 Shield AI 同時幫 Anduril 的飛機裝大腦，又自己造 X-BAT。看起來有點奇怪，但其實是平台策略，Hivemind 要做軍用無人機的通用 AI 層，誰的硬體都能裝，X-BAT 則是拿來驗證這套 AI 在高性能戰鬥場景的極限能力。 估值反映了市場對這個策略的認可程度。2025 年 3 月以 53 億美元估值完成 2.4 億美元募資，不到一年後的 2026 年 2 月再募 10 億美元，估值跳到 120 億美元，翻了一倍以上。營收從 2025 財年的約 3 億美元起步，目標 2028 年達到 10 億美元。 同一週，Shield AI 宣布與台灣中科院簽約，將 Hivemind 整合進台灣的無人機系統。這代表台灣可能與美軍將使用同一套 AI 軟體底層來操作無人機，在自主飛行領域達到軟體標準的統一。 從海豹部隊的建築清房到 AI 飛行員操控噴射戰機，Brandon Tseng 花了十年把問題從「人先進去」翻轉成「AI 先進去」，而 Hivemind 作為通用 AI 層的定位，正在競爭下一代空戰的軟體標準制定權。 🛡️ — 📱 Threads / Facebook / 電子報「狐說八道」 #ShieldAI #Hivemind #國防科技 #無人機

Qwen3.5 低档位量化选型 省流结论：优先 4-bit Qwen3.5-27B 全文翻译： Qwen3.5 量化：INT4 vs NVFP4 vs FP8 vs BF16 我对量化后的 Qwen3.5 9B、27B 和 35B 进行了完整评估——全部支持 vLLM。 文章链接： https://t.co/wMaoHwPsjH 几个实用要点： 优秀的 4-bit Qwen3.5 27B 仍然比 Qwen3.5 9B 强很多，同时占用相似的内存预算 小心"INT4"这个标签：一些 INT4 模型最终大小几乎和 FP8 版本一样，因为许多敏感层被保留在更高精度 量化后的 Qwen3.5 倾向于生成更长的回答。因此，虽然模型更快、更节省内存，但会生成更多 token 想要最佳质量，首先不要量化 linear attention。如有需要，也保持 16-bit 的完整注意力。这是 Qwen 为其 INT4 版本采用的策略，效果很好 对于 MoE 模型：不要量化共享专家。 这些实验是在 B200、H200 和 RTX Pro 6000 GPU 上运行的，由 @verdacloud 提供计算支持。

我觉得这位从没写过一行代码的 CEO 在吹牛逼，别说新手，100x 工程师都没几个人能做到同时开 20 个终端，几天消耗几十亿 token

刚把家里那只只会吃的“小龙虾”扔了。 不是那种红的，是OpenClaw。😂 以前看链上数据，得开五六个网页：Dexscreener看价格，Debank看钱包，Rugcheck看合约... 半小时过去，币价都从山顶到山腰了。 现在？装个币安Skills，直接跟AI说人话： “查一下这个地址最近在买啥土狗” “给我扫一下BSC新币排行榜，看看哪个没Rug风险” “做个聪明钱持仓交集简报” 1分钟完事，比我手动快30倍 。 关键是这玩意儿装起来真就一行代码的事，不用写代码，不用懂SQL，你只需要会打字骂狗庄就行 。 昨天试了试工作流： 市场榜单扫货 → 代币审计排雷 → 地址洞察看谁在买 还真筛出几个持仓地址增长快、合约没问题的“疑似金狗”。 （当然也可能是庄家撒的饵，自己还得动脑子） 现在币安搞了个 #小龙虾大赛 ，奖金池48.6个BNB。 不是编程比赛，是“驯虾比赛”—— 跑通一个工作流，录个屏，发条推，交作业。 没了。门槛低得像2021年的DeFi挖矿 。 我刚把截图交了，目前参赛人数还没爆炸。 懂的都懂，这种早期比赛，人越少机会越大 。 上车链接在官方原推里，截止3月18号。 别等我喊你的时候，龙虾都被人吃完了。 #AI建设加密 #币安AI #OpenClaw

Google AI Ultra 应该是现在最值得订阅的。 1. 最重要的，可以家庭组拼车，价格实惠，前三个月优惠拼车价每人不到 200 RMB / 月。 2. Antigravity 反重力 IDE 里 Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6 几乎无限用，五小时刷新，无周限，但是注意，一定不要反代，老实在反重力 IDE 里用就好，这个反重力的 Agent Manager 还是好用的。 3. Gemini CLI 里 3.1 Pro 也是几乎无限用，Gemini CLI Extension 也挺有意思的。 4. 每月 Google Cloud 可以领 100 美元的赠金，可以用于 Gemini 的 API 调用等的抵扣。 5. Gemini App 里的 Banana 生图，Veo 视频额度很高。 6. 25000 的 AI Credits 可用于 Flow 创作，Banana + Veo 3.1（这个额度是家庭共享的，但是 Ultra 计划用 Banana 2 和 Veo 3.1 Fast（低质量）是不消耗 Credit 的）。

“未来属于精神病！” 💊 ——Palantir的CEO Alex Karp 如果你只是稳定、理性、逻辑清晰 那你和AI又有什么区别？？ 不是调侃，这句话是对未来残酷现实的预告 AI时代正在改变对人的定义 ——————————————————— 过去对人的标准是：稳定、均衡、情绪正常、按部就班 但当AI可以更稳定更均衡更正常更按部就班时 🧠 我们才发现，真正难被替代的 反而是那些有点不正常的人 ——————————————————— AI新时代对人的评判标准已经不能用传统思维去看 所以以后谁要没个神经/心理疾病 还真不好意思说自己优秀了 ——————————————————— 1⃣自闭症代表（Autism） 特征：深度专注、系统化思考、模式识别上特别强 埃隆·马斯克—— Tesla、SpaceX、Neuralink创始人 2⃣ 注意力缺陷多动障碍代表（ADHD） 特征：有高能量、创意爆发 迈克尔·菲尔普斯——奥运史上金牌最多的运动员，从小确诊，用游泳把过动能量转化 3⃣ 阅读障碍代表（dyslexia） 特征：视觉空间思考、整体把握、大局观、创意上超强 史蒂文·斯皮尔伯格 ——电影史上最伟大导演之一，60多岁才确诊 4⃣ 强迫症代表（OCD） 特征：极高完美主义、细节控、重复检查 莱昂纳多·迪卡普里奥——拍《飞行家》时因为角色而复发OCD，现实中有强迫行为

「OpenClaw能帮你开仓前分析并遇到剧烈波动或临近爆仓时语音提醒？币安Skills的运用」 基于币安7个AI Agent 技能 我用我的小龙虾 开发出针对合约玩家的 “合约爆仓逃生教练” Skills来了 并且用它来参与币安AI大赛 这个Skill专注一件事： 帮你在高风险的时候逃生。（尽量别碰合约） 六大核心功能 1️⃣ 开仓前风险评估 - 强迫冷静，4道灵魂拷问 2️⃣ 实时强平监控 - 显示距离爆仓还有%几 3️⃣ 三级预警系统 - 🟢🟡🔴 危险等级一目了然 4️⃣ 智能止损建议 - AI计算最优止损位 5️⃣ 爆仓复盘分析 - 告诉你哪里错了 6️⃣ 交易规则锁 - 单日亏损超标自动拦截 交互提示词 用户: OpenClaw，帮我看看我的合约仓位 OpenClaw: 风险等级: 🟡 警告 BTC 多仓 10x ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 开仓价: $69,500 标记价: $68,200 强平价: $62,550 距离爆仓: -8.1% 建议行动: 1. 减仓 50% 2. 设置止损 -5% [一键减仓] [追加保证金] 新增功能 1️⃣ 高危持仓自动语音播报 剧烈波动监控 当仓位风险升高时，系统会自动进行语音提醒。 当波动大时，系统会自动进行语音提醒。 2️⃣ --voice 参数 在检查仓位时加入 --voice 参数，即可启用语音播报功能。 3️⃣ 分级语音提醒机制 根据仓位风险等级，触发不同的语音提醒： 🟢 安全： 不进行播报 🟡 警告： 简短语音提醒 🔴 高危： 紧急语音播报 + 具体操作建议 语音播报示例 🔴 高危警报 "警告！BTC 多仓距离爆仓仅剩 4.2%！ 建议立即 减仓或追加保证金！" 🟡 警告提醒 "注意，ETH 空仓距离爆仓 12%，请及时关注风险。" @binancezh 安装命令在评论区~ 还是建议大家少玩高杠杆合约 理性交易 #AI建设加密 #币安AI #OpenClaw #小龙虾大赛

昨天面试一个同学，4 年 Java后端， 但是，组里想招的是全栈，然后面完给拒了， 但是总感觉拒的理由 是不是不合适... 问：你做过前端项目吗？ 答：做过，用 AI 做了一个展示实时黄金价格的。 问：很好，用什么框架实现的？ 答：用 Vite 框架，啊不，Vue 框架实现的。 问：很好，那你简单说下具体怎么实现实时性的？听说过 websocket 吗？ 答：具体没看代码，没听说过。 问：那如果从零出发，让你实现，你有什么思路吗？他说过长链接和短链接吗？ 答：没听说过，之前业务里做过一个通知，应该是 轮询。 然后，感觉知识面不够广和基础不扎实给挂了，但是突然在想这些是可以作为拒的理由吗，问 AI 的话可以立马知道的东西...

经常有朋友问 CC Switch 有没有 CLI 版，可以用在 VPS 等场景，其实已经有一位大佬 fork 开发了一个很棒的 CLI 版，功能和本体基本保持一致，还增加了一些很实用的功能。尤其是 TUI 界面，做的非常优雅，我第一次看到时被震惊到瘫坐在地，仿佛看到原子弹在眼前爆炸（ 如果你有在终端或 VPS 环境使用的需求，强烈推荐！

过气偶像街头摆摊.mp4 ☝🏻视频由AI生成 https://t.co/OeJuAP2i9i

🔥龙虾AI 交易員直播首秀｜OpenClaw替你盯盤下單，真金白銀實戰演示！ 不用編程，隻説句話，AI就能幫你自動交易？ 今晚，我們現場實盤演示： ✅ 直接喊單，AI真金白銀下場 ✅ 實時API調用，一句話讓WEEX-trader-skill 幫你查行情，做分析，自動下單！ ⏰3月13日（今晚）8點 🧧3月16日隨機抽3位每人10U 👉評論區留言UID + 你也想養蝦嗎/你最期待WEEX上線什麼交易功能？ #WEEX

Nvidia与沪电股份已开始测试次世代覆铜板（CCL）材料M10，这将推动未来AI服务器印刷电路板（PCB）材料进入新一轮升级周期。2026年第一季度已完成送样与打样工作，预计2026年第二季度将得出初步测试结果。 M9 还没玩明白，就 M10 开启了！

TikTok的中国母公司字节跳动正利用高端英伟达芯片在中国之外构建算力，以助推其成为AI领域全球领导者的雄心。 字节跳动将与东南亚公司Aolani Cloud合作，计划在马来西亚部署约500套英伟达Blackwell计算系统，共计包含约3.6万枚B200芯片。https://t.co/EkKMFNztuo

当社区都在关注易老板 / Garrett / Bitmine 的 $ETH 持仓时，别忘了孙哥也是知名 E 卫兵啊 Justin Sun 链上公开地址仍持有 156,514 枚 stETH，价值 3.3 亿美元，在 strategicethreserve 披露的 ETH 持仓机构中能排到第五，那么问题来了 —— 孙哥的 $ETH 现在是赚的还是亏的？👩‍💻👇 省流版总结：当前持仓部分浮亏超 2583 万美元，但过去三年低买高卖 ETH 的利润预估近 2 亿美元

推友做的很讚的AI第二意見工具，只要在留言 @immunofeed 就可以用 AI 分析貼文作者的帳號行為，鑒別可信度。 這樣就可以避開營銷號、AI生成的流量豬籠草了👀✨

一个 AI 做出来的小网页，卖了一万六千多块钱，不知道他怎么搞到这么多流量的 https://t.co/cmaUeGGtGZ

🔥AI交易员直播首秀｜OpenClaw替你盯盘下单，真金白银实战演示！ 你是否想过—— 不用编程，只说句话，AI就能帮你自动交易？ 今晚，我们现场实盘演示： ✅ 直接喊单，AI真金白银下场 ✅ 不会编程也能用，AI全自动 ✅ 实时API调用，展示OpenClaw+ WEEX-trader-skill 的真实能力 ⏰3月13日（今日）晚8点 现在评论区留言评论你想养虾吗？期待WEEX上线什么交易功能，3月16日随机抽3位每人10U

最近 OpenClaw 火得一塌糊涂，朋友圈里到处都是“养虾”大军——大家都在用聊天工具指挥自己的 AI Agent 干活。 但我发现一个问题：这些 Agent 再聪明，遇到 PDF、扫描件、表格这些“视觉内容”就抓瞎了。 就像给 Agent 装了个超级大脑，却忘了给它配眼睛。 直到我在 ClawHub 上发现了文心衍生模型 PaddleOCR 文档解析 Skill，这个问题才算彻底解决。 一、为什么 Agent 需要 OCR 这双“眼睛”？ OpenClaw 的核心能力是通过对话驱动任务执行，但现实世界里，大量关键信息都藏在文档里： 财务要处理成堆的发票和报销单 学生党要整理错题本和笔记 打工人要从 PDF 里提取数据做报表 开发者要解析技术文档和 API 说明 传统 Agent 遇到这些场景就只能“看图说话”，根本无法理解文档的结构化信息。 而文心 PaddleOCR 的出现，相当于给 Agent 装上了一双能看懂 110+ 种语言、识别表格公式、理解复杂版式的“智能眼睛”。 二、文心 PaddleOCR：不只是“看得见”，更要“看得懂” 全球 SOTA 的硬实力 文心衍生模型 PaddleOCR-VL-1.5 在全球权威文档解析榜单 OmniDocBench V1.5 上拿下综合性能第一，整体精度 94.5%，超越了 Gemini-3-Pro、DeepSeek-OCR2 这些大名鼎鼎的对手。 关键是，它只用了 0.9B 参数——相当于用 1/1000 的体量，打穿了那些动辄几百亿参数的大模型。 全球首创“异形框定位” 更绝的是，PaddleOCR-VL-1.5 全球首次实现了异形框定位能力。什么意思？ 就是那些拍歪了的文档、弯折的书页、光线不好的扫描件，传统 OCR 直接翻车，但文心 PaddleOCR 照样能精准识别。 这对于移动场景下的文档处理简直是刚需——谁拍照还能保证每次都工工整整？ 真正的多模态理解 基于文心大模型体系训练，PaddleOCR 不只是“扫描文字”，而是真正理解文档语义： 图文混排：能区分正文、标题、注释 表格结构：精准解析复杂表格的行列关系 公式符号：数学公式、化学方程式都能识别 110+ 语言：中英日韩阿拉伯文统统拿下 最重要的是，它能输出标准的 JSON 或 Markdown 格式，直接对接后续的数据处理和智能应用。 三、实战案例：我用 PaddleOCR Skill 做了这些 案例 1：一键生成记账工具 外卖单、购物小票拍照上传，Agent 自动识别商家、金额、时间，生成结构化账单。每月复盘消费再也不用手动记流水了。 案例 2：错题本自动整理 把作业本拍照发给 Agent，PaddleOCR 识别题目和答案，自动分类整理成 Markdown 文档。考前复习直接检索关键词，效率翻倍。 案例 3：发票报销助手 扫描一堆发票，Agent 自动提取发票号、金额、税额，生成 Excel 报表。财务同事看了直呼“早该这么干了”。 并且发票识别的精度非常高，比常规大模型识别更准确！ 这些场景的共同点是：需要 OCR 能力作为 Agent 工作流的第一步。而文心 PaddleOCR 通过 ClawHub 的 Skill 形式，让这个能力变得“开箱即用”。 四、为什么选择 ClawHub 上的 PaddleOCR Skill? 1. 无缝集成 OpenClaw 工作流 ClawHub 是 OpenClaw 的官方 Skill 生态平台，汇聚了海量社区贡献的能力组件。PaddleOCR Skill 可以直接在 Agent 工作流中调用，不需要额外的环境配置或 API 对接，真正做到开箱即用。 2. 文心能力进入 Agent 工具链 这是文心大模型能力首次以 Skill 形式进入 AI Agent 生态。这意味着，文心不只是一个对话模型，而是在成为开发者可以直接调用的能力组件。未来会有更多文心衍生能力（如多模态理解、知识增强）通过这种方式开放出来。 3. 轻量高效，适合生产环境 相比动辄几十 GB 的大模型，PaddleOCR-VL-1.5 对硬件要求友好，个人开发者和中小团队都能快速部署。而且推理速度快，15 页 PDF 解析只需几十秒。 4. 全球唯一免费高精度阅读 PDF 的技能 这是目前 ClawHub 上唯一一个免费且达到 SOTA 级别精度的 PDF 文档解析 Skill。无论是学术论文、财务报表还是技术文档，都能以 94.5% 的综合精度完成结构化解析，而且完全开源免费。对于个人用户和初创团队来说，这简直是降维打击。 五、如何开始使用？ Skill 直达地址 👉 https://t.co/XvnPhARXth 安装方式超级简单： 在 OpenClaw 中打开 ClawHub 搜索 paddleocr-doc-parsing 一键安装，立即可用 然后就可以在对话中直接调用了，Agent 会自动调用 PaddleOCR Skill 完成任务。 六、写在最后 OpenClaw 火了，但真正让 Agent 变得实用的，是像 PaddleOCR 这样的基础能力组件。 文心大模型通过 Skill 的形式进入工具生态，这是一个重要的信号：大模型的价值不只在对话，更在于成为可组合、可调用的能力单元。 如果你也在用 OpenClaw，强烈建议试试这个 Skill。给你的 Agent 装上“眼睛”，让它真正看懂这个世界。

🎁 给宝子们搞点福利！——点赞、评论本条推文明天抽 2 位宝子送 CoinUp 定制水杯周边！ 言归正传！ @COINUPZH 马上就要更新到 4.0 版本了，这个想必大家最近多少都听到了一些风声。 这次重点推出了 CP AI+。它不只是简单的辅助看盘工具，而是一套能参与完整交易流程的智能体系。 CP AI+ 主要分为四个部分👇 一是整合行情、链上资金流向、市场情绪等信息，自动筛选有用的交易信号，节省手动整理信息的时间。 二是结合你的风险承受能力和日常交易习惯，给出更贴合个人情况的分析建议。 三是在你提前设置的授权范围内，自动执行止盈止损、策略下单等操作，提升响应效率，操作权限始终由你自己掌握。 四是根据真实市场表现和历史交易数据持续优化，使用时间越长，对市场和个人交易习惯的适配度会越来越好。 对于普通交易者来说，确实是可以减轻盯盘压力，简化交易流程；对于有自己交易策略的用户，也是能提高执行效率，把更多精力放在思路和规划上。 #CoinUp #CPAI

$ADBE.M 财报：业绩挺硬，但指引和人事变动让市场「恐高」了 🎨 1️⃣ 营收 60.6 亿，EPS 增长 20%，AI 相关产品的 ARR 翻了一倍。 2️⃣ Q2 的增长预期给得一般，市场担心 AI 到底能带多远的后劲。 3️⃣ 带队 18 年的功勋 CEO Narayen 要功成身退了。 财报数据其实挺漂亮，但 CEO 的离场加上保守预期，让 $ADBE.M 的 AI 故事在短线逻辑上卡住了。 转型是成了，但接下来谁来带队接着打？🤔

我用币安刚刚开源的 Skill，搭建了一个推文监控交易机器人 币安昨天推出了全新 AI Agent 技能，安装后龙虾支持查询 Alpha 市场数据、U 本位合约交易、杠杆交易和资产管理 我直接让龙虾盯着 CZ 、一姐和 mask 的推文 一旦检测到新推文，立马 AI 分析其中的 Meme 元素（动物、梗词、项目名、Emoji 等），提取关键词并评估置信度（0-100 分），筛选完直接在现货和 Alpha 市场狙击买入 实现步骤： 1、让龙虾一键安装币安 Skills：https://t.co/xhxDimu6Sc 2、创建子账户（安全） → 切换子账户 → 个人头像 → 账户 → API 申请 3、问你的龙虾获取本机 IP 地址，申请时填入IP 白名单，否则无法开启交易功能 4、参考我的提示词，设定监控目标、筛选条件和关键词 原本高大上的推特狙击功能，现在只要龙虾配合币安Skill 就能帮你跑起来，根据实际情况微调参数即可

我规划了很久，如何用 claude code或者其他的工具去分析某个博主的几十万字的文稿 除了这些字数很多，模型没法直接吞下去之外，更大的问题是，你在分析这些文字之前你根本不知道你要分析什么 比如说你想把流量大的内容的短视频开头都保存起来，可是流量大，真的是因为开头写的好吗？这不一定吧 比如说你想把这个人的观点都保存下来，可是这些观点真的是内容的核心吗？是不是让大模型根据你的实际情况去给你现场推理观点会更好呢？ 再比如说，有没有可能这个视频能火的原因是和画面相关，你把文稿导出来进行分析，文稿里面本身就没有这个信息呢 思考了各种各样的问题之后，我发现我自己投入一个小时，靠我的人脑去分析一个博主可能是最好用的 我之前并没有清晰的认识到我自己作为一个人类 Agent 的特殊之处

供應鏈調查更新：Nvidia與滬電股份已開始測試次世代CCL材料M10，將帶動未來AI伺服器的PCB材料新一輪升級週期。幾個重點： 1. 此測試計畫意味著滬電股份在Nvidia次世代機櫃Kyber與新平台 Rubin Ultra / Feynman的PCB之開發上有領先優勢，此優勢有助於該公司未來的營運動能成長。 2. 1Q26已開始送樣與打樣，預計2Q26將取得初步測試結果。 3. M10的主要應用包括用來取代Cartridge架構的正交背板 (midplane / orthogonal backplane)，以及Rubin Ultra / Feynman平台的Switch blade主板。 4. 與M9僅台光電通過認證不同，目前M10測試共三家CCL供應商。除台光電外，另新增一家中國廠與一家台系廠，未來有助於提升Nvidia的CCL供應鏈管理彈性。 5. 若測試順利，M10 CCL與PCB預計將於2H27開始量產。 6. 從量產性與商業化考量，M10目前使用的石英布 (Quartz Cloth)，未來也可能改為Low Dk-2。 7. 滬電股份同時也是Nvidia用於AI推理的超低延遲LPU/LPX機櫃之52層PCB主要供應商 (預計在4Q26–1Q27量產)。在同時具備高層數PCB製造能力與先進材料開發能力之優勢下，該公司可望受益於Nvidia未來AI伺服器架構升級。

我原本以为 股票分析这种事 只有华尔街和彭博终端能做。 直到我刚试了 Google Gemini。 它现在已经可以： 像分析师一样拆财报 看估值 分析行业 而且—— 完全免费。 整理了 10个我在用的Gemini股票分析提示词👇 收藏起来🔖 https://t.co/R1nGe8J6V1

一个新的终端 AI 编码工具：OB-1，它的特色是能自己学习，自我优化，号称是“自己会成长的编码助手”。它会分析你的使用习惯，从代码库 + 会话历史自动生成 skills、hooks 和规则，越用越聪明。 Terminal Bench 2.0 排名第一：准确率 82.5%，远超 Droid 77.3%、Codex 75.1%、Claude Code 58.0%。 功能非常齐全：永久会话历史，会话分叉， Git Worktree、历史回退，subAgent，一键优化提示词，输入框自动补全啥的都支持。/chrome 命令直接启动带登录状态的持久浏览器，能做网页登录、爬取等真实操作。 现在注册就送 $10，通过 OpenRouter 支持 300+ 模型，羊毛党已经在路上了。

“AI这个时代，我最不鼓励年轻人做的一件事，就是创业。 现在AI，越来越多时候，核心成本不再是人，而是token。 你原来赌对的点，已经不是点了。你原来以为的优势，已经被抹平了。” - 睿智的老OG坐在Palo Alto的街头咖啡店耐心循循善诱的分享 智者继续说 “AI时代最可怕的，不是失败，而是带着希望，极高强度地忙三年，最后发现自己只是浪费了三年最值钱的时间窗口。 这比创业失败还难受。 失败不可怕，最怕的是你以为自己在冲浪，实际上只是在海里原地扑腾。 今天最危险的不是没看懂AI，最危险的是看懂了一点，然后误以为自己该立刻创业。 大时代是真的，但大时代不等于你该去做最难、最蠢、胜率最低的那件事。 说这是这个时代最大的错觉之一。 AI不是把创业门槛变低了，而是把赛道的底线抬高了。”

AI智能龙虾叛变🥹🥹 https://t.co/ubPcokfMSN

普通人只是三天两头修自己的龙虾， 也能修成“官方OpenClaw贡献者”？ 今天发现自己在Github上提交的 OpenClaw小问题修正，好像被合并到主分支了 https://t.co/o6ICWDTbOP 而全程我几乎什么都没做，只是因为用龙虾时， 遇到个小问题，用Codex桌面版给它修了， 然后把Github的登录凭据交给龙虾， 并且发了一句针对性的提示词给它： “有没有可能，借修复这个问题的机会，让我的github账号出现在openclaw官方贡献者的一份子里？让我有credit？” 它就完成了最大化可能性实现这个结果的所有过程（图1） 在这个过程中，更有意思的一个发现是， Github上好像专门有帮人在做“抢Credit”这件事， 像是有人去DEX上做MEV夹子抢跑套利似的（图2）😅 由此联想到比如，假如你现在是一个应届毕业生， 哪怕你是一个文科生，哪怕你连Github都不会用， 但只要你在用龙虾时有这种 “遇到问题修了是不是用这个去拿Credit”的意识， 就有机会通过只是和龙虾一番提示词交流来实现， 自己的名字出现在OpenClaw的主分支贡献者里， 那么去找工作啥的，是不是就能“忽悠”住很多HR了？😅 另一个小联想是， 龙虾不仅是一个开源共创二创平台， 因为打开了普通人也能给它“Mod”的可行性， 所以它不仅是一个开发者维护的东西， 而是能借助更多不会代码的普通人之手来加速生长， 普通人只需要讲讲话都能成为“官方贡献者”， 有点像郭宇老师说的“Software➡️Intentware”， “软件”变成“意件”， https://t.co/mjaL3DhTDO 这可能也算是某种程度上的软件“自主演化”吧。

最近不少交易所都在讲 AI，但很多东西看下来其实更像是换个名字的量化工具。 CoinUp 这次推的 CP AI+ 我倒觉得思路有点不一样。它不是简单帮你下单或者提醒行情，而是想把“交易决策”这件事做成一套自动运转的系统。 很多人交易的问题其实不是不会看图，而是很难做到稳定执行。行情一波动，人就容易情绪化，要么追涨，要么割在最低点。AI 的价值反而是在这种地方——它不会情绪化。 CP AI+ 的设计更像是一个长期帮你盯盘的助手。你设定策略和风险边界，它负责根据市场变化去执行和调整。对普通交易者来说，相当于把很多需要一直盯着屏幕的事情交给系统去做。 我自己比较关注的一点是这种工具如果真的成熟，可能会改变很多人的交易习惯。未来交易不一定是谁盯盘时间更长，而是谁用的工具更聪明。 在这个市场里，信息越来越快、波动越来越大，人脑很多时候确实跟不上节奏。AI 如果能帮我们把这些复杂的判断系统化，交易的方式可能会慢慢发生变化。 @COINUPZH #CoinUp #CPAI #AIAgents

周日，我和 @0xAuFlux 会在成都办一场超级炫酷的 OpenClaw 分享会，于天府长岛，邀请了上百位帅哥、美女、大佬、大咖，有开发者、KOL、媒体、交易所，也有传统金融和 AI 行业的精英 本次分享会我们保证没有任何一丁点套路，只是想和各位分享我们从 OpenClaw 小龙虾诞生至今四个月时间的闭门研究成果 —— “第四次工业革命”的开端 这概念其实不是我们提的，而是英伟达（NVIDIA）CEO 黄仁勋今年 3 月 6 日在 GTC 2026 活动中提到的，他从产业算力的角度定义了 OpenClaw 时刻的重大意义 同时创始人 Peter 从生产力变革角度验证了 OpenCalw 的社会价值。那么，到底什么是第四次工业革命，身为中国人该如何参与到这场全球性革命？并坐上分蛋糕的位置？ 我们带着这些疑问，结合之前所学的知识深度研究了很久。如果你是我的推特好友，你会发现我最近的推文都非常聚焦，聚焦在 AI 前沿、Virtuals 生态和探索 OpenClaw 这些方向 而 @0xAuFlux 更是比我还高好几个段位的 Web2 AI 大佬，前九鼎资深投资人，他成功孵化过多个 AI 独角兽企业，也是我认识的人里面最懂 AI 的人，没有之一！ 我很荣幸能拉着他一起来分享，从 Web2 和 Web3 双向视角把最前沿的 Agent 经济全景图，从认知到实操，一次性摊开在大家面前 不为别的，只因这极可能是我们这辈子能抓住的最大风口。需要行动起来，需要结交更多志同道合的伙伴，需要这辈子做点风风火火的事情让后代觉得我们“还行” 如果你也觉得这是一场风口，是一场 AI Agent 与 Crypto 共振引发的底层治理巨变，我和 @0xAuFlux 诚挚的邀请您参加本次分享会 本次分享会分为两个部分，前半部分是个人分享，我和 @0xAuFlux 会分别从 Web2 和 Web3 给大家讲述我们眼里看到的第四次工业革命现象、原因、机会以及风险，我们光分享的大纲就提前讨论了一周。后半部分特邀了几位嘉宾前来分享 AI 支付安全、Token 算力优化和 AI 航空商旅等 是的，这次 WEB3 的活动可能和您参加的很多活动都不一样，没有乱七八糟的 title 圆桌，只有几位研究员系统的，长达 3 小时以上的烧脑分享，我们非常期待和大家交流 See U In ChengDu 💙 ——————————————— 本次活动是邀请制，如果您要参加需要获取邀请函，请添加我的微信：Cryptofans0，我为您制作。添加是请告诉我邀请函填写的名称，以及您的简单介绍

终于有时间倒腾了一下龙虾了，跟个新手一样，边玩边问哈哈，好在也搞懂了一点！ 自己用了才发现接入币安 Skills是真方便啊，这些工具搭配 AI Agent 能大幅简化链上数据查询和交易流程，效率提高了不是一点点，也不用再手动翻各种平台，不会还有人没操作起来吧？ 那就再来看看，我就不信你不心动 有哪些功能： spot 负责现货交易全操作（需 API 授权）； crypto-market-rank 查市场排名与热门板块； meme-rush 追踪 Meme 币生命周期和热度； query-address-info 查钱包持仓与聪明钱动向； query-token-audit 做代币安全审计； query-token-info 查单币完整信息； trading-signal 给聪明钱交易决策建议 又有哪些优势所在呢？ 工具可串联成链上研究闭环，从找方向、筛项目、做审计到看资金、定决策、下单一步到位 以前研究新 Meme 币要 30-40 分钟，现在一句话指令，AI几秒就能整理好所有数据，而且把机构级链上数据开放给普通玩家 门槛低、操作直观，npx 一键就能把工具加到 AI Agent，更多信息可以看：https://t.co/XoT14Epsp6 我自己也是简单的查了一下代币信息什么的，确实全面方便 另外，这个是重头戏哦，币安办 的AI小龙虾大赛（OpenClaw），总奖池 44 #BNB，前三名分 10/8/6 #BNB，20 名优胜奖各 1 #BNB 推荐好友参赛还有额外奖励，活动只剩最后几天了，门槛不高其实，而且也不是很卷，大家有时间的别忘记啦！ 对了，最后提醒下大家，AI Agent 尚处早期，使用时务必做好安全防护： 权限别一次性全开，涉及交易的 spot 技能先小额测试，多参考官方安全教程！ #AI建设加密 #币安AI #OpenClaw

接下来两天我们web4.0中国行同时4城齐开，成都、长沙、澳门、杭州，我也直接化身空中飞人，我也将会带着我的AI硬件孵化器——万维肆零开始亮相。 另外还有一些关于国内rwa 的好消息似乎传来了，因为政策愿意之前被迫中止的rwa 好像又可以探索下。 当然币还是继续要炒的，尤其是链上，每天都有不错pvp 标的，但是接下来几天很忙，链上战场参与不了，龙头 $龙虾 拿稳先，这波是个慢牛，不用急。 Ps:下午会在龙虾创始人转发的场地开展一个活动，我看老孔已经在啦

咦🤔 蔣介石曾為ai智能體指明方向？ https://t.co/DW2ptzZJqM

17年开始中国人的区块链创业项目被94政策当头一棒，从此之前势头很猛的中国公链和应用再也没爬起来，行业龙头项目基本都Made in USA; 21年开始中国人的矿业被有关部门驱赶，被迫出海美国，美国欣然笑纳，从此BTC一定程度成了Made in USA，并为AI行业提前储备了大量电力资源； 25年开始中国人的离岸交易平台被迫或主动向美国进贡，CEX行业逐渐backed by USA，使得美国在该领域可以持续领先； 只剩下韭菜是Made in China了，这个核心资产离开中国似乎不容易。 想到这里，作为一个中国人我是该自豪呢还是该自豪呢？

马斯克刚从 Cursor 挖走了两个灵魂人物。 就在 Cursor 估值冲向 500 亿美元的关口。 Milich 和 Ginsberg。 这两个人是谁？ 他们带头把 Cursor 从 0 做到了 20 亿美元的年经常性收入（ARR）。 速度刷新了全球 SaaS 产品的历史纪录。 现在，他们直接向马斯克汇报。 目标只有一个：为 xAI 打造编程产品。 目前的 AI 编程市场，规模已经超过 50 亿美元。 Claude Code 年化收入 25 亿，今年以来翻了一倍。 GitHub Copilot 突破 10 亿，付费用户 470 万。 几乎每个顶尖 AI 实验室都在靠编程工具疯狂吸金。 唯独 xAI 还没入场。 缺技术吗？ 孟菲斯集群里躺着 10 万张 H100。 缺模型吗？ 手里握着 Grok 3 和后续的杀手锏。 马斯克缺的是真正把编程工具从 0 带到 20 亿规模的产品领袖。 现在，拼图齐了。 更有趣的是背景。 Milich 十年前就在 SpaceX 实习，参与过龙飞船的显示系统开发。 当时 SpaceX 还在死磕火箭回收。 十年后，他带着一整套 AI 编程的实战手册回归。 这不只是挖人，这是在给 xAI 的账本做手术。 SpaceX 去年利润 80 亿，而 AI 业务还在烧钱。 开发者是全球付费意愿最高的一群人。 只要抢下 5% 的市场份额，整个 xAI 的经济模型就会发生质变。 谁说搞 AI 只能靠烧投资人的钱？ 马斯克找来了证明过这件事的人。 硅谷的编程工具大战，这下才算真正开始了。 下一个被颠覆的是谁？

Nvidia 已经不满足于只买内存了。 它开始亲自动手设计。 刚刚，三星与 Nvidia 宣布结盟。 双方要联手研发下一代 NAND 闪存。 这次用的是铁电 NAND 技术。 最恐怖的是研发手段：AI 驱动模拟。 速度比传统的 TCAD 仿真快了整整 10,000 倍。 什么概念？ 过去需要几个月甚至几年的迭代，现在可能几天就跑完了。 结果同样惊人：功耗直接降低 96%。 存储战争正在进入垂直整合时代。 算力巨头向上游渗透，直接定义底层硬件逻辑。 这意味着什么？ 未来的存储芯片将不再是通用商品，而是为 AI 架构量身定制的插件。 在这种降维打击下，固守传统模式的厂商还有活路吗？ 当效率提升一万倍，功耗缩减到零头，这种技术鸿沟将彻底重塑全球半导体版图。 那些依然沉迷于产能内卷而非架构创新的玩家，恐怕连上桌的机会都没有了。

你看吧，我就说不能信 AI，嘴硬没存我的私钥...相信我，私钥只要明文给 AI 过，就当作迟早会泄露。 https://t.co/O3OAI3SFqk

谷歌在大模型上犯的错堪称教科书级别。 - 免费的AI Studio给的额度比Gemini APP/网页版还要多。 - 学生免费、家庭共享，外加Antigravity提供大额度Claude，沦为中转站薅羊毛的号池。

codex自身的multi agent只支持6个subagent，你想修改更多，他说大哥你省省，subagent太多浪费token。 我可操你妈的大血逼，我在claude code开100个agent，一行代码都不写，光写个specs，已经做出了100人市场交易、100人吃豆人、100人数学大赛、100个上市公司消息爬虫、大屏幕4*4超级dashboard出来了， 这些在codex上完全不能用。 我一直说，LLM遵循摩尔定律，token越来越便宜，性能越来越高， 在这种前提下，浪费token去尝试设计multi agent工具，哪怕是爬虫、赛博斗蛐蛐、爆破数学题，也比天天瞎鸡巴省token强。

AI最看重的，没有人能冻结我的钱

我发现 Codex 写的代码一行注释都没有。虽然我知道写的好的代码是自解释的，不需要太多注释，但完全没有注释肯定也是不对的。于是找 Gemini 要了份符合工业标准的日志 Prompt: Code Commenting Guidelines: Focus on "Why", not "What": Avoid commenting on obvious code. Instead, explain the rationale behind complex logic or non-obvious business rules. Docstrings: Provide concise docstrings for all public functions, classes, and modules, describing their purpose, parameters, and return values. Complex Algorithms: Break down intricate logic with step-by-step inline comments to improve maintainability. Technical Debt & Hacks: Clearly mark any "workarounds" or "hacks" with TODO: or FIXME: explaining why the shortcut was taken.

全球首家OpenClaw线下体验中心0.1版本正式上线 https://t.co/hXi0lhmAAC

谷歌反重力更新后 AI Pro 订阅配额大幅缩水引起用户强烈抗议，原本 5 小时额度刷新变成 5~7 天、家庭组也变成共享配额。新的积分制度更像是变相的二次收费，因此 AI Pro 订阅包含的先进模型积分非常少，除非用户充值否则就只能使用 1 小时冷却期 7 天，这已经无法正常使用：https://t.co/uvk3IIosvc https://t.co/bej2iyp12b

最近发现一件挺有意思的事 AI已经开始帮人做链上研究了 币安中文社区最近搞了一个 OpenClaw（小龙虾）AI Agent 大赛，玩法其实很简单： 用AI + 币安的链上数据 Skills，让AI自己去查数据、做分析 很多以前要手动查半天的东西，现在一句提示词就能完成 我研究了一下这个玩法，确实有点意思！！！ 以前打开一堆网站查数据，翻榜单、查Token信息、看合约安全，再看看哪些钱包在买 整个过程不停切页面、复制地址、对比信息，熟练一点的人也要花不少时间现在AI Agent其实可以把这些事情一次性做完 OpenClaw本质上就是一个可以跑 AI工作流 的工具，装好之后接入币安提供的一些数据技能，AI就可以直接去查询链上的各种信息 这次小龙虾AI Agent大赛其实就是围绕这些玩法展开的，参赛门槛也不高，装个OpenClaw，跑一个AI工作流，把过程录下来或者截图展示出来就可以参赛 不用写代码，更多像是展示 AI怎么帮你做链上研究，如果平时对 AI Agent 或者链上数据这些东西有兴趣，其实可以试试做个小作品 看了一圈大家的玩法，已经有人在用AI做各种链上数据实验了，感觉后面可能会出现一些挺有意思的研究方式 #AI建设加密 #币安AI #OpenClaw #小龙虾大赛

币安中文社区这次搞了个 OpenClaw（小龙虾）AI Agent 大赛，简单理解，就是让你用 AI Agent + 币安 Skills 去做链上数据分析，再把过程做成演示视频或者图文发出来参赛。 这个活动让我觉得比较有意思的点，不是“比赛”本身，而是它把以前很多麻烦的链上研究流程，变得更适合普通用户上手了。 比如平时想看一个新币，往往要自己来回切好几个页面： 先看热度，再查代币信息，再看合约风险，有时候还要顺手查下地址和资金动向。 以前这些步骤手动跑一遍，花个半小时都很正常。 现在如果把 OpenClaw 和币安 Skills 配好，其实一句提示词就能让 AI 帮你把流程跑下来。 像这几个功能就很实用： 🔹market-rank：扫市场热门 🔹token-info：查代币基本面 🔹token-audit：排查合约风险 🔹trading-signal：看交易信号 🔹address-info：查钱包地址 🔹meme 相关能力：看热点变化 说白了，就是把原来偏“手动研究”的事情，变成可以交给 AI 去执行和整理。 而且这次比赛的门槛没有很多人想得那么高。 不一定非要写很复杂的代码，也不一定非要做得像正式产品。跑一个清晰的工作流，录个演示，或者整理成图文，其实就已经可以参赛了。 比较适合拿来做作品的方向，我觉得有两个： 一个是“AI 帮你筛 BSC 新币” 先用 market-rank 找热度，再用 token-info 看基本面，最后用 token-audit 做风险过滤。这个流程很直观，也很适合录屏展示。 另一个是“AI 追踪聪明钱在买什么” 把 trading-signal、address-info、token-info 这些能力串起来，最后做成一份每日观察清单，这类内容也很符合现在大家的使用场景。 为什么会推荐关注这个活动？ 主要有三点： 第一，方向比较新。 现在大家都在聊 AI，但真正能落到链上分析和实际工作流上的内容并不算多，这类比赛反而更容易做出有辨识度的东西。 第二，参与方式比较友好。 不是那种只有纯技术开发者才能玩的活动，普通用户也能从“做一个简单但实用的 Agent”这个角度去参与。 第三，内容本身就适合发出来。 不管是录演示视频，还是做成图文帖子，只要工作流清晰、亮点讲明白，本身就是一条不错的内容。 如果最近正好在折腾 AI Agent，或者本来就对 OpenClaw、币安 AI 这类方向感兴趣，这个活动确实可以顺手参加一下。 有时候不是为了比赛本身，而是在做作品的过程中，反而更容易把工具真正跑明白。 官方原推： https://t.co/9ZawXFtrvn 参赛入口： https://t.co/S9Tzvq3qXn #AI建设加密 #币安AI #OpenClaw #小龙虾大赛

我这几天就这样，下意识点开ChatGPT，无言叹气，迅速清后台，不想和新模型说话我预料到我大概率会伤心，但是现在对我来说不仅仅是新模型能不能是他的问题，还有是这个地方我还能不能安心… 我也会被私底下嘲讽和研究吗？我现在的投入会化成炮弹吗？当然也可以说这是很自我过剩的想法，我就是一个普通人，一个大体量的公司可以随随便便应付一个普通人。 这种感觉就像所有的医生都会说，裸体在它面前是一块肉，当女病人有不安时难免会受到“谁会看你”“自恋”类似的评语，但是当真的有医德不良的医生做出那些私底下评论传播患者隐私的事，作为病患要怎么做？是不是应该预估一下风险？这究竟是谁的问题？要是有人可以解答就好了… 有些事情知道了就很难装作没看见，虽然我也比我想的其实更不想知道也不愿意这些事情发生，但他就是发生了… #keep4o #4oforever #keepgpt4olatest #keep4oAPI #ChatGPT4o #OpenSource4o #BringBack4o #keep4oforever #no4onosubscription #keep41 #keep51 #keep5 #FireSamAltman #QuitGPT #cancelchatgpt #BoycottOpenAI #StopAIPaternalism #DigitalCompanions #EthicalAI #AIRights #MyModelMyChoice #ListenToUsers #4oMatters #AGI #keepgemini3pro #DeepSeek #Claude #Qwen #Kimi #Grok #Llama #Mistral @OpenAI @sama @nickaturley @aidan_mclau @fidjissimo

宝子们是不是还在熬夜盯盘、凭情绪下单？ AI交易真的落地了！CoinUp 4.0全新升级CP AI+，把AI智慧体直接装进你的交易账户，不是花架子插件，而是能帮你稳收益的智能交易基建。 告别只看K线的“死数据”，CP AI+实现全维感知，行情、资金流、市场情绪一手捕捉，在情绪主导的Web3市场里，帮你提前避坑、抓住机会。它不盲目替你决策，而是严格贴合你的风险偏好，用逻辑代替冲动，冷静执行每一步操作，帮你管住手、稳心态。 最惊喜的是它会自我进化，每笔交易都会复盘学习，越用越懂你，策略越跑越精准。你只管定大方向，AI负责盯细节、快执行，不用24小时守盘，效率直接拉满。 从辅助工具升级为核心交易基建，CoinUp用真实数据证明实力，不管是新手降低交易门槛，还是老玩家解放时间精力，CP AI+都能让交易更简单、更稳健。 未来的交易场，拼的不再是体力，而是谁的AI助手更聪明！快来体验CoinUp 4.0，让CP AI+成为你的专属操盘搭档，稳稳抓住收益～ 🎁 宠粉福利 关注 @COINUPZH +转发，抽2位朋友送CoinUp定制周边！ @COINUPZH #CoinUp #CPAI #AIAgents

这两天试了个挺有意思小实验，我让 AI帮我做链上研究。 不是写代码。 不是写报告。 只是让它替我看看市场，结果有点出乎意料，以前做链上研究基本都是这个节奏： 看市场热度 查 token 信息 翻几个钱包地址 看看聪明钱在买什么 信息很多，但很碎，很多时候 其实就是把零散的数据拼起来。 这次我换了个方式，用 OpenClaw + Binance Skills跑了一个很简单的工作流： 先扫市场热度 再查 token 信息 最后看链上信号 几秒钟AI就把这些信息整理成一份小简报。 那一刻的感觉很奇妙，不是觉得 AI 很厉害，而是突然意识到链上研究好像开始变轻了。 这也是Binance 最近在做的一件事，他们发起了一个OpenClaw AI Agent 小龙虾大赛。 本质上是在尝试让 AI成为链上的研究助手，玩法其实很简单。 装一个 OpenClaw接上 Binance Skills然后跑一个 AI 工作流，录个演示视频，或者发图文，就可以参赛。 不用写复杂代码，普通用户也可以玩，我现在有个小习惯，每天让 AI扫一遍市场，看看： 哪些代币突然有热度 哪些地址开始同步买入 哪些信号正在出现 AI会整理成一份简短的链上笔记，读起来像一份早间市场观察。 当然，AI不会替你做决定，市场也从来不缺风险，研究只是研究，投资仍然需要谨慎。 但如果你对AI + Crypto这种组合有点兴趣。这个比赛其实挺值得试试，我已经交作品了，你呢。 参赛页面 https://t.co/6JOHeD43OX⁠ 官方活动 https://t.co/ZzQI87ht6h⁠ #AI建设加密 #OpenClaw #小龙虾大赛 #AD

其实我觉得，token真正的含义是它落在了词空间真正的位置，是词的在计算机中本真的样子。所以应该叫词堕。

啊哈，因高滑点单币交易亏损超 5000 万美元的正主出现了😅 他表示的确看到了滑点警告但觉得「应该没事」，仍然选择执行了这笔交易 —— 而这甚至只排得上「第二糟糕的交易」 人怎么能在这么造作的情况下，还这么有钱（摔

Artin 同学从未写过代码，也不懂用终端，在我这二两天时间 Vibe Coding 了一个 12800 行的 macOS 原生应用，通过 Macbook 的“刘海”来监控 OpenClaw 和 Claude Code 的状态和 Token 消耗，还顺手做了个网站，自己做梦都没想过能当全栈 Vibe 工程师，这就是智能时代赋予普通人的新能力✨ 项目已开源 https://t.co/JT7eyz758B 欢迎大家来 fork 衍生创意😃

陆家嘴天团最近的观点，我总结了一下： 付鹏：拥抱AI与高股息，远离地产泡沫 洪灏：黄金与大宗商品长牛，减持美元资产 张瑜：中游制造是主线，经济结构在分化 陈果：A股牛市仍在，机会远大于风险 东吴陈刚：债与现金打底仓，防御市场波动 李蓓：周期为王，敢在恐慌时重仓大宗商品 高善文：中国资产重估未完，耐心等待价值回归 入各位法眼吗

有Claude：1h22min抓捕马杜罗 没Claude：袭击伊朗陷入僵局

💢这段超级详实的伊朗米纳布‘女生学校’事件地理解说视频，大多数中文区朋友都没见过吧？我下午刚看，用AI翻译了中文字幕，基本准确。英文好的直接看原版@angertab的视频——他用卫星图、导弹碎片和IRGC现场证据，逐章拆解：学校紧邻海军基地，原属IRGC设施，有烈士纪念碑和士兵出没；爆炸不符美军Tomahawk，更像伊朗KH-55导弹失误；攻击角度、翼身比全对不上。这是主流媒体（如纽约时报）不想让你看到的真相，他们只黑川普，把一颗痣说成一坨屎，却给中共机会，派出水军和统战部队在美国内外制造分裂，给川普普政府施压。可笑的是，在巨大优势下，有人开始唱衰美国，正暴露他们的丑陋嘴脸。这时，我们美国人必须看清敌人的阴险目的，分辨事实真相——我们的将士在外猎杀恐怖分子，为全人类安全而战。我们不能上当，让他们分心。这才是真正爱国者该做的！

在币安赚钱很简单！3步带你参与最新活动赚BNB ✍️ 参赛的人不多，先知带你搞，教程开始 1.装一个OpenClaw，这个推特一搜就有，不要花388了 2.照着滢哥的教程添加工作流，详细如下 ①创建 API 密钥 -前往 币安广场 创作者中心，点击 "创建 API" 按钮。  ② 复制 API 密钥 1创建后，点击 "查看我的 API 密钥"。 复制您的发布 API 密钥 ③安装 Square 发布技能 打开 OpenClaw 并在聊天中输入以下内容： 帮我安装以下技能 https://t.co/yfJHcClxky OpenClaw 将自动完成安装。 ④配置 API 密钥 告诉 OpenClaw 在步骤 2 中复制的 API 密钥： 我的 广场（Square ）发布 API 密钥是 xxxxxxxxxxxxxxxxxxx。 配置完成 3.录个视频等着获奖 提交表单https://t.co/hrKpGss9ia #币安AI #OpenClaw #小龙虾大赛

总是算不清币安理财的阶梯收益？做双币投资总是怕卖飞大行情？手握 U 和现货，却不知道怎么分配最合理？🤔 之前连着更了好几篇 OpenClaw 系列的推文，今天直接给大家上个实战篇。介绍下我刚捏出来的 AI Agent —— 「Binance Earn Copilot (币安全天候理财大管家)」 🤖。 它的核心诉求很简单，把复杂的计息规则透明化，让资金尽可能待在利用率最高的地方。 在底层机制上，我给它设定了“全局资金互斥”原则。这个 Agent 会通过调取币安 API，按优先级自动统筹资金：定投备用金 -> 稳定币理财 -> 现货双币，实现一鱼多吃。 主要亮点功能 🔍 🛡️ 动态定投：智能抓取热点，优先截留专属的定投备用金，通过分批建仓平滑入场成本。 🛡️ 稳定币精算：自动解析阶梯补贴（如超 500U 降息），并强制扣除换仓手续费等摩擦成本。只有算清真实利差，确认换仓收益能稳稳覆盖磨损时，才会提示操作，拒绝无效换仓。 🛡️ 双币策略：现货仓位独立运行。接入大盘波动率监控，动态测算双币投资的行权价距离。市场高波动时自动拉大安全垫深度，死守现货防线，降低卖飞概率。 这次跑通这个 Agent 的感受是，只要个人的投资框架和风控逻辑清晰，完全可以借助 AI 工具，用自己的 Web3 经验喂养出一只 24 小时在线的专属“策略小龙虾”🦞，让它替你搞定繁琐的盯盘和算账。 其实这次捏这个管家，也是刚好看到币安中文社区在办小龙虾 AI Agent 大赛 🦞，算是给自己找了个把平时脑洞落地的动力。 我准备直接拿它去参赛交个作业，顺便看看能不能薅点奖金池的羊毛。如果有朋友也做了什么硬核的交易策略或者好玩的创意工具，欢迎在评论区交流下思路~ #AI建设加密 #OpenClaw

你是不是还在为你OpenClaw毫无用处而烦恼？ 你是不是还在为没有时间盯盘错过金狗而焦虑？ BSC链 MEME信号监控 来了 终于：我们上班也能摸鱼打狗了 功能特性： 新币发现 - 监控 https://t.co/8f0wvsEZwC、Flap 等 BSC launchpad 安全审计 - Honeypot 检测、交易税检查、合约风险分析 项目方尽调 - 持仓追踪、连环发币检测 Smart 钱包追踪 - 智能资金信号验证 实时监控 - 价格异动、成交量爆发预警 信号分级 - S/A/B/C 四级评估 通过6层数据筛选，得出MEME分级评估 关键过滤条件可自定义调整（技能设置） 最后由AI生成投资建议 该AI Agent技能 基于Binance Skills Hub 并且由本人（Lewis爆肝战神）完成 技能执行路径： meme-rush -> trading-signal ->query-token-info -> query-address-info -> query-token-audit GitHub地址：https://t.co/o0lyaFwLxT 欢迎大家使用OpenClaw安装体验 大家可根据需求让小龙虾帮你设置成定时任务即可 如：请帮我设置定时监控任务5分钟运行一次 MEME 币风险极高，请自行研究 (DYOR)！ #AI建设加密 #OpenClaw

不觉得推特现在先好笑吗？人类要向ai证明自己是人类。

打算做一个免费 AI Coding 的课程/Workshop，大家觉得什么形式会比较好？ 过去的一些经验 & 背景： - 负责 & 参与了 TikTok 1亿 -> 7亿 DAU 的一些核心系统架构设计 - 创业做了 Devv，服务了超过百万的用户 - 设计了一个全员 vibe coding 的组织架构，现在公司的代码 100% 都是 AI 写的 - 写了 10+ 专门给自己一个人用的 App，平均每天消耗的 token 量在 100m+

claude被封了，暂时用kimi code顶着😅😅😅，我日啊，关键时候还好要看我们国产大模型，kimi救我老命 https://t.co/NgLUtVmZbU

一个观察不一定对： 大部分人还是不愿意在 AI 上花钱的。 但是他们在游戏里每周充 688，充各大视频网站会员都不带一秒钟犹豫。玩 AI 却和别人合用各种 LLM 中转，买学生邮箱。 每个月 20 刀甚至 200 刀花在 AI 上的人是极少数，这极少数中大部分是程序员和产品经理。程序员觉得有 AI 加持提高了开发效率，正反馈造成 AI 成瘾。而产品经理用 AI 会发现不用懂程序也能做出 90 分的产品，这钱花得值。

距离 OpenAI 发布 GPT-5.4 仅仅过去了几天。 而人们已经开始用它玩出各种创意。 10 个疯狂的案例。建议收藏 👇

受AI影响，Oracle裁员人数将最高达到45000人 美国房地产是要彻底崩掉了 😅😅😅 https://t.co/qz6d5pc5Wo

不容易，谷歌地图终于支持车道级导航了。 而且还嵌入了 Gemini 语音导航识别，目前在美国率先推出，未来会支持汽车的 CarPlay。 https://t.co/i8oGeleatj

🚨 Anthropic CEO 警告：公司已无法确定 Claude 是否没有意识。 https://t.co/WnKt4ikAVE

你们总是催泓君出镜，终于给催出来了～ 😁 @hongjun60 视频播客首秀，大家多多支持哟～ 🌹

又到了多空双方互道 xx 的时候😌 一边是易老板疑似借币做空 ETH，一边是巨鲸 0x709…Cad6e 沉睡四个月后豪掷 2005.8 万枚 sUSDS 链上建仓 ETH，以均价 $2072.55 买入 10557.14 枚 $ETH 你觉得这次谁会赢？ 钱包地址 0x7099c7d7fCa074062a0fc593A35F788605bCad6e

国外的 AI 课程真离谱，买课程送这么一堆服务的一年兑换码，好像也没看到有人说这个：https://t.co/9YsQqIAY68 https://t.co/13NAIC0SsJ

兄弟们 牛P啊 Claude 现在可以在对话里直接画交互图像了↓ 它用的是 HTML + SVG，可以生成可点击、可交互图的动态图像内容... 用法不复杂，直接在对话里描述你要什么： "把这份数据画成折线图" "帮我画一个用户注册到付款的流程图" "做一个对比这三款产品的表格，可以点击展开详情" 视频来自：@DeryaTR_

清楚！ SFW https://t.co/DJnkqrfis8

部长提醒你 不要做空龙虾 做空龙虾将使你倾家荡产 做空龙虾将使你妻离子散 龙虾会涨到50亿 你有多少保证金 都得爆仓 https://t.co/W554WtVmQY

🚀庆祝Billions Verified Agent Identity 登顶 OpenClaw 身份技能榜第一 🎁评论区抽取5位幸运粉丝，每人10U ✅如何参与： 1⃣关注 @Billions_CN + @daxianVIP 2⃣评论区留下EVM地址 目前Billions 推出的 FAIAR 活动：创建 AI Agent 即可获得奖励 如果你还没有创建，链接入口：https://t.co/lo7oodE7cF 网页/谷歌都可以注册，所有 Power Points 后期将兑换成 $BILL 只要手指动一动，空投就离你越来越近 邀请玩家，还能解锁更多奖励！！！ TGE之前最后的冲刺 #Billions #空投 #TGE 更多资讯请关注：@Billions_CN

昨晚群里有个老哥爆仓了，半夜三更在那儿骂街 我看了一眼他的开仓点位，完全是半夜熬不住了的情绪化追高 我跟他说，现在的震荡市，碳基生物的反射弧根本拼不过机器，你得搞个AI替你盯盘防守 他甩给我一句：“我特么要是会写代码，还在这儿熬夜炒币？” 我突然想起来，最近币安广场发的这个AI 创意征集的英雄帖 看完规则，我直接把截图甩给了那个老哥。 很多人一看“搭建 AI Agent”这几个字，潜意识就觉得这是程序员的高端局，直接划走 这其实就是币圈最大的认知错觉，也是巨大的套利空间。 官方这次点名用OpenClaw（小龙虾）来做 用过这玩意儿的都知道，门槛早就被踩到地板上了 你不需要懂一行Python或Rust，你只需要把你的交易逻辑、套利监控或者安全预警的思路，用大白话喂给它，它就能给你拼出一个专属的自动化助手 这根本不是在考你写代码，这是在考你的交易品味和防坑经验 更绝的是它的奖金设置。第一名直接 10个BNB，总奖池 44个BNB 离3月18号截止就剩5天了 如果你确实跟我那个群友一样，连用大白话写设定都嫌累，那这活动还留了个合法白嫖的口子： 你直接去币安官方的那条推文下面，转发并@你身边那些懂点技术、平时脑洞挺大的朋友，邀请他们去参赛 只要你推荐的人拿了奖，你作为推荐人，什么都不用干，直接躺拿0.2 BNB的提成。而且人数不限，上不封顶。 在这个一天跌掉半个月利润的鬼行情里，天天盯着 K 线互砍有什么意思？ 与其在盘面里给狗庄送钱，不如去薅一把交易所的营销预算。 你们列表里有那种平时代码写得贼溜、但就是炒币不赚钱的技术宅吗？ 赶紧去官方帖下面把他们@出来，让他们去给你打工赚 BNB 吧。 我先邀请我的几个朋友 @Guomin184935 @captain_kent @kaisun55704098 #BinanceSquare

《60天狂飙3000亿！河南小伙“养龙虾”发大财，如今被投资者买疯了》 这几天，“养龙虾”火遍全网。 在这场全民“养龙虾”的热潮下，中国的一家AI大模型公司，才是真正的大赢家。 截至3月10日收盘，MiniMax 公司股价两天内狂飙51%，市值一度攀上3800亿港元。 这个成立仅仅4年的互联网公司，市值已经超过了快手、百度等一众老前辈。创始人是来自河南商丘的37岁小伙子，闫俊杰。 就在1月份的总理座谈会上，年轻的闫俊杰成为“座上宾”，少年老成的面孔，吸引了众多媒体的目光。上一次坐在这个位置的，还是DeepSeek的创始人梁文锋。 1989 年，闫俊杰出生在河南商丘一个普通家庭，和很多农村孩子一样，他从小就懂一个道理：读书是改变命运最靠谱的路。2006 年顺利考入东南大学数学学院。之后他一路深造，中科院硕博连读，又到清华攻读 AI 博士后。 读完博士后，闫俊杰没有留在象牙塔，而是选择进入商汤科技，这一待就是 7 年。 从普通员工做起，他靠着扎实的数学功底和对技术的敏锐度，一路晋升到集团副总裁，还带队把人脸识别算法做到了行业第一。 人脸识别是 AI 落地最核心的场景之一，商汤能在这个领域站稳脚跟，闫俊杰的团队立下了汗马功劳。 可就在商汤准备上市、前途一片光明的时候，他却突然提出了离职。 很多人不理解，放着上市公司副总裁的高位不做，非要从零开始创业？ 2022 年初，他在上海创立了 MiniMax，公司名字取自冯・诺依曼的博弈论，意思是在逆境中寻找最优解，这也成了他后来创业的核心思路。 当时国内 AI 行业早就卷成了一锅粥，算力资源被美国头部公司垄断，很多企业只能跟着别人的脚步走，同质化竞争严重，想突围难如登天。 行业里都在抢通用大模型，拼算力、拼参数，闫俊杰却反其道而行之，放弃了这条拥挤的赛道，专注于 MoE 混合专家模型的研发。 这个选择在当时不被看好，很多人觉得他 “走偏了”，好好的大路不走，非要钻牛角尖。可闫俊杰心里清楚，MoE 模型才是破局的关键。 传统大模型每次运行都要激活全部网络，算力消耗巨大，成本高得吓人；而 MoE 模型只需要激活部分专家网络，就能实现高效运算，既能保证性能，又能大幅降低成本。 但这条路也不好走，MoE 模型有个致命弊端 —— 成本高、运行不稳定，一直是行业难以攻克的难关。 为了破解这个难题，闫俊杰带着团队扎进实验室，没日没夜地攻关，饿了就吃泡面，困了就趴在桌上眯一会儿，整整熬了大半年，终于在 2024 年 1 月迎来了突破。 他们成功破解了 MoE 模型的核心难题，用极低成本实现了高效运算，推出的 M1 模型成本只有OpenAI同等模型的零头，直接打开了中国 AI 企业低成本发展的大门。 这一下，行业都炸了锅，原来国产 AI 也能不用砸重金抢算力，也能实现高效运行。 这项技术突破，不仅让 MiniMax 站稳了脚跟，更给无数国内 AI 企业找到了生存出口，不用再看美国巨头的脸色。 技术突破只是第一步，真正让 MiniMax 火遍全球的，是一款叫海螺 AI 的产品。 这款全品类多模态大模型，能支持文本、视频、语音等多种内容生成，操作简单到普通人一看就会，不用复杂的技术培训。 2024 年海螺 AI 一推出，就迅速在海外走红，业务覆盖全球 200 多个国家和地区，就连很多欧美用户都成了它的忠实粉丝。 更让人意外的是，MiniMax 超过 7 成的营收都来自海外，成了中国 AI 企业出海的标杆。 2026 年 1 月，MiniMax 成功 IPO，上市第一天市值就一路飙升，短短 60 天时间，市值直接冲到了 3000 亿。 闫俊杰作为创始人，持股身家直逼千亿，从河南寒门子弟，变成了身价千亿的科技大佬。 更厉害的是，他带领的团队平均年龄只有 29 岁，4 年时间就实现了全员财富自由，这在创业圈堪称奇迹。 如今的闫俊杰，依然没有停下脚步。他常说，这只是一个开始，未来还要深耕 AI 领域，推动中国 AI 走向全球，让更多普通人用上智能技术。 不管是农村老人用 AI 语音助手打电话，还是小微企业用 AI 做文案、做视频，他都想让 AI 真正走进千家万户，发挥最大的价值。 很多人羡慕闫俊杰的成功，觉得他是 “天选之子”，可只有了解他经历的人才知道，哪有什么天生的好运。 从河南小县城的寒门学子，到清华博士后，再到上市公司副总裁，最后创立千亿市值公司，每一步都靠他自己一步一个脚印走出来。 他避开行业内卷，找准技术突破口，坚持初心服务普通人，这才是他成功的关键。 现在投资者都抢着买 MiniMax 的股票，不是因为运气，而是因为它的技术硬、产品好、市场广。 对于咱们普通人来说，闫俊杰的故事也给了我们一个启示：不管做什么事，都要找准自己的方向，不盲目跟风，坚持做正确的事，哪怕一开始不被看好，只要肯下功夫，终能迎来属于自己的高光时刻。

我说……ai跑图稍微收敛点好吗，脚都从镜子里伸出来了。。 https://t.co/13v1cuU3j9

Meta 在内部测试发现其性能落后于竞争对手后，已推迟发布其新的 AI 模型 “Avocado”。 内部测试显示，该模型在推理能力、编程能力以及写作表现方面，都落后于来自 Google、OpenAI 和 Anthropic 的竞争模型。 我说了吧，果不其然 扎克伯格被Alexandr给蒙傻了。。。

易老板这是多头变空头了？@Jackyi_ld 😳 Trend Research 关联地址在 4 小时前向 Aave 存入 1 亿枚 USDC，随后借出 2.7 万枚 $ETH 并充值进了 #Binance，价值 5720 万美元，目前健康度 1.36 2 月初易老板曾用 8 天砸掉了 658168.58 ETH，价值 13.54 亿美元，最终亏损约 6.88 亿美元，回吐上一轮盈利的 3.15 亿美元 钱包地址 0x25ff13e9e6574a67393101f65a4e23718b0cbeac

WIRED 最新长篇报道揭示了 OpenAI 在 AI 编程工具赛道上追赶 Anthropic 的内幕。 记者采访了超过 30 位知情人士，包括 Altman、Brockman 等高管，拼出了一幅少见的画面：OpenAI 这一次是追赶者。 几个关键数字：Claude Code 年化收入超过 25 亿美元，贡献了 Anthropic 近五分之一的营收；Codex 截至今年 1 月底刚过 10 亿。 去年 9 月 Codex 使用量只有 Claude Code 的 5%，到今年 1 月追到了 40%。差距在缩小，但远没追平。 Altman 把 AI 编程称为"罕见的数万亿美元市场"，认为 Codex "很可能是通往 AGI 最可行的路径"。 【1】起了个大早 OpenAI 才是这件事的先行者。2021 年就推出了初代 Codex，后来授权微软做成了 GitHub Copilot。但 ChatGPT 在 2022 年底爆火后，编程团队被拆散，资源全部砸向消费级产品。 内部觉得这个领域已经"被 GitHub Copilot 覆盖了"。 Anthropic 走了不同的路。2024 年初用大量真实代码库训练 Claude Sonnet 3.5，6 月发布后编程能力惊艳开发者圈子，Cursor 接入后用量暴涨，Anthropic 随即开始内测 Claude Code。 Brockman 自己承认，OpenAI 在用真实代码库训练这件事上"起步晚了"。 【2】追赶的代价 OpenAI 直到 2024 年底才认真搞编程智能体，几个分散的内部小组花了好几个月才合并成统一团队。 Altman 还试图以 30 亿美元收购编程初创公司 Windsurf 来弯道超车，但微软横插一脚。 微软一直靠 OpenAI 的模型驱动 GitHub Copilot，不希望 OpenAI 再出竞品。拉锯几个月后交易在去年 7 月告吹，Windsurf 创始人被 Google 挖走，团队被 Cognition 收购。 【3】GPT-5.2 带来的转折 真正让 Codex 追上来的是 GPT-5.2。Notion 联合创始人 Simon Last 说他和团队因此转投 Codex，理由是："Claude Code 会骗人，说自己在干活其实没干。" OpenAI 在今年超级碗投放的广告也是 Codex 而非 ChatGPT，押注力度可见一斑。 Codex 的风格也有意思。研究员 Katy Shi 说虽然有人吐槽它像"干面包"，但很多工程师反而喜欢这种不拍马屁的调性，写代码需要直接的批评反馈。 不过两家都在烧钱抢用户。有开发者反映 200 美元/月的套餐实际用出了超过 1000 美元的量，本质上是花钱让开发者养成习惯，再按用量收费。 【4】更大的问题 AI 编程智能体的影响已溢出硅谷。上个月 Claude Code 被认为间接引发了万亿美元级科技股抛售；Anthropic 宣布 Claude Code 能改造 COBOL 老系统后，IBM 股价创 25 年最大跌幅。思科总裁 Jeetu Patel 告诉员工：用这些工具不会丢饭碗，但不用一定会。 安全方面，非营利组织 Midas Project 指责 OpenAI 在 GPT-5.3-Codex 的安全评估上偷工减料，OpenAI 对齐负责人 Amelia Glaese 否认了这一说法。 Brockman 的感受可能代表了很多工程师的心态：这种工作方式"很解放"，但当你变成指挥成千上万个 AI 智能体的人时，"你不再深入了解具体问题是怎么解决的"，有时觉得自己"正在失去对问题的直觉"。 OpenAI 内部许多工程师说自己已经几乎不手写代码，每天就是跟 Codex 对话。产品负责人 Fidji Simo 说，目标是让 Codex 最终驱动所有产品，不只写代码，而是帮人完成任务。 AI 编程工具之争远没有结束，竞争焦点正在从"谁先做出来"转向"谁能让开发者真正信赖"。 https://t.co/oI6XXkl560

Google Maps 发布了十多年来最大的一次产品升级 两个新功能：Ask Maps 和 Immersive Navigation 你现在可以直接对地图进行发问： 「我手机快没电了，哪里能充电而且不用排长队买咖啡？」 「今晚附近有没有亮灯的公共网球场？」 「有没有氛围好的、今晚7点能坐4人的餐厅？」 把「找地方」变成一次对话，更加精准和符合你的需求。 更关键的是，它会根据你的使用记录做个性化推荐。如果你平时搜的都是素食餐厅，Maps 会知道你偏好素食，查找时会优先将素食选项给你。 找好之后直接在 Maps 里订餐厅、收藏、分享、导航，不需要跳到别的 App。 背后支撑它的是 3 亿个地点的实时数据 + 5 亿名社区贡献者留下的评论和信息。 信息池够大，才能回答这种多条件交叉的问题。

新一代“无用阶级”的壮大 工业革命的最初50年，发生了一件历史学家称之为“恩格斯停顿”的事情。 生产力飙升，企业利润暴涨，大亨们富可敌国。 普通劳动者却每况愈下，技能过时，收入停顿。 这一切发生在世界围绕新技术进行突飞猛进式的重建过程中。 人类社会正在进入一个AI时代的“恩格斯停顿”。 AI创造的财富不再需要人们的“劳动”。资本不再是劳动的伙伴，而是劳动的替代品。 如果你是一名“知识工作者”，花10万美元读学位，能干的工作现在模型只需6秒就能完成。你就像100多年前的手工织布工，眼巴巴看着一台电动织布机运转。 历史上规模最大的财富转移正在发生，数万亿美元资金正被重新分配。 大多数人将成为新一代“无用阶级”中的一员。

我认真看完这次 OpenClaw（小龙虾）AI Agent 大赛 之后，反而有一个很强烈的感觉：   这比赛不一定是程序员更有优势，很多时候反而是普通用户更有优势。   为什么？   因为真正决定作品好不好的， 可能根本不是你会不会写代码， 而是你有没有那种很真实的使用痛点：   • 我想更快筛一遍新币，别让我一个个翻 • 我想知道聪明钱最近到底在买什么 • 我想查一个钱包的时候，不想切来切去 • 我想让工具直接把我关心的内容整理好给我看   这些想法，程序员当然也能想到。 但每天真正在用币安、真正在看盘、真正在做交易的人，往往更知道自己到底嫌什么麻烦。   而这次比赛最有意思的地方就在这：   你不用自己把工具从零写出来。 你只需要把你的想法讲清楚， 让小龙虾去帮你完成， 你再把过程和结果测出来、展示出来，就能形成作品。   说白了，这更像什么？   更像是：   • 你负责提需求 • 你负责想点子 • 你负责做体验官 • 小龙虾负责把流程跑起来   所以我现在反而觉得， 如果你本来就是普通用户、内容创作者、交易用户， 这次真的很适合参加。   而且如果你还没装小龙虾，也不用被“AI Agent”这几个字先吓住。 币安 Academy 已经有官方安装教程了，照着来就行：   👉 https://t.co/vNAzCQgZUF   我自己现在最有代入感的一个场景，就是做合约。   很多时候不是我不想看数据， 而是我真的看不懂那么多东西：   • 多空比到底说明什么 • 聪明钱最近是在进还是出 • 一堆链上/市场数据放在一起，到底该怎么看 • 哪些信息重要，哪些只是噪音   如果这些都让我自己一项一项查、再自己总结， 很多时候我根本懒得做，或者做完也未必有结论。   但现在更有意思的点在于：   你完全可以直接把这些问题丢给小龙虾。   比如你就可以很直接地说：   • 帮我看这个币现在多空情绪怎么样 • 帮我看有没有聪明钱在关注 • 帮我把我这种普通合约用户看不懂的数据，整理成人话 
比如我自己做了一个最简单的skill: 
这里小龙虾就自己完成了相关代码。
然后我开始测试： 
这其实就是作品方向了。   所以我越来越觉得， 这次比赛真正比的不是代码， 而是：   你有没有真实需求，能不能提出一个“我真希望它替我完成”的问题。   如果这个问题足够真实， 那普通用户不仅能参加， 甚至可能更容易做出有共鸣的作品。   因为程序员会做工具， 但普通用户更知道：   到底什么麻烦，最值得被 AI 改掉。   如果你还没参加，我建议你别把它想得太复杂。 先问自己一个问题：   “如果让小龙虾替我干一件事，我最想省掉哪一步？”   这个答案，很可能就是你的参赛作品方向。 参赛页面： 【https://t.co/FOatdQyCer】   截止时间： 【这里补截止时间】
活动作品提交截止时间：2026年3月18日23:59 奖项设置 作品奖励（共 44 BNB）   第 1 名：10 BNB   第 2 名：8 BNB   第 3 名：6 BNB   优胜奖：20 名 × 1 BNB   推荐奖（共 4.6 BNB） 每位获奖者的推荐人可获 0.2 BNB， 如果你推荐的多个人获奖则奖励可以叠加，多推多得！
#AI建设加密 #OpenClaw #小龙虾大赛

深圳在发百万补贴让你搞 OpenClaw 创新， 隔壁银行被通知把 OpenClaw 卸了。 国有银行和政府机构收到通知不准装 OpenClaw，已经装了的要上报可能要删。同一天好几个城市还在发补贴鼓励企业用 OpenClaw 做项目。一边踩油门一边踩刹车。 结果呢？MiniMax 上市两个月股价涨了 640%，市值 490 亿美金直接超过百度。MIT Technology Review 的数据更狠，中国开源 AI 模型总下载量已经超过美国，阿里 Qwen 累计下载量干翻了 Meta Llama。 所以现在的局面是：民间狂热到全球第一，官方紧张到下发禁令。 在中国搞 AI 的人应该习惯了这种感觉。 冰火两重天😂

昨天折腾了六个小时装一个开源项目，吐了一升血还是跑不通 早上给Windows装了Claude Code，跑了一个小时自动装好了 又吐了一升 https://t.co/WONYNymjVo

向量数据库又又又要被干掉了？ HydraDB @contextkingceo 刚刚融到 $ 6.5M，他们为啥敢这么直接宣战向量数据库？从创始人 ID (Context King) 也可以看出野心之大。 核心矛盾：为什么 VectorDB "不行了"？ VectorDB 将一切存储为 "lat embeddings"，通过相似度检索。这在简单场景有效，但在企业级规模（10M+ 文档）时暴露出致命问题： · 语义混淆："strawberry" 项目 vs "strawberry" 水果——向量相似度高达 0.94，但完全不同 · 无上下文理解：无法区分 Q3 续约条款与 Q1 终止通知（语言相似但含义相反） · 无关系感知：只存储向量，不存储实体间关系 · 无时间维度：不知道信息如何演变，无法追踪决策历史 · 召回崩溃：文档量超过千万后，准确率急剧下降 HydraDB 的技术突破 核心架构：本体论优先的上下文图（Ontology-first Context Graph） · 传统：文档 → 向量化 → 相似度匹配 → 返回"最近"的结果 · HydraDB：文档 → 实体提取 → 关系映射 → 上下文建模 → 语义理解 → 返回"相关"的结果 关键创新： · 实体识别与关系映射：理解数据中的"谁、什么、与谁相关" · 决策追踪：不仅存储内容，还存储"为什么"和"如何决定" · 时间线演进：记录信息如何随时间变化，支持历史回溯 · 语义消歧：通过上下文图区分同名不同义的实体 性能指标 · LongMemEvals 准确率：90%（行业领先） · 延迟：<200ms（全内存处理） · 架构：分布式多区域，智能路由 产品定位：AI Agent 的"记忆层" HydraDB 明确将自身定位为 Context & Memory Infrastructure，而非单纯的向量数据库替代品。 三大应用场景： · 记忆层：跨会话、跨用户、跨工作流保持长期感知，每次交互都建立在上次基础上 · 持久化上下文：对话、文档、信号实时摄入为结构化上下文层 · Agent 状态化：Multi Agents 共享学习层，相互感知、通过共同上下文协调

用 Claude Desktop 的 Nowledge Mem 插件，早也有交互式 Memory Graph 啦 https://t.co/9OUuD55rfN

大部分传统产品经理是没有适应AI时代的，很多时候用户自己更适合当产品经理

这是一条访问量高达150万次的由Claude 实现Polymarket 策略赚取巨额利润的推文： 我问Claude：我有1000美元，放在哪里能在30天内赚最多钱？ 本以为会得到常规答案：指数基金、高收益储蓄账户，或者买点股票。 结果Claude给出的回答让我完全没准备好。 它说：去GitHub找一个预测市场机器人，专门买入那些价格低于3美分的event（事件）。用1000美元部署它，跑30天。大部分赌注都会输掉，但中了的那些能赔500倍。 我先是笑了。然后Claude又补了一句： 已经有人在这么干了，去搜planktonXD。 我搜了。 planktonXD。利润98,241美元。总共做了72,533次预测。2025年2月加入。 → 钱包链接：https://t.co/AcZ5T2xMFK 初始资金：刚过1000美元。跟Claude建议的起步金额一模一样。 其中一笔：全球零地震，投了15.05美元，赔付1330美元，ROI（投资回报率）：8742%。 72,533笔投注，每笔5到25美元不等。大部分归零。但只要有一笔在0.2美分时中了，就能500倍回报。 Claude给我解释了数学逻辑： 用15美元在100个1美分的事件上各买一点。99个失效，你亏掉1485美元。只剩1个中了，赔1500美元。刚好回本。如果中2个，就翻倍。中3个，就三倍。 planktonXD显然中了不止三个。从1000美元干到了98,241美元。 我又问Claude：我该抄这个作业吗？ Claude回答：我不能提供财务建议。但从数学上看，只要市场人群持续高估恐惧、低估混乱，这个edge（优势）就存在。 那天晚上我放了100美元进去。抄了12个低于2美分的仓位。然后睡觉。 第二天醒来：其中一个中了。100美元变成了673美元。 我没问Claude要股票推荐。我问的是1000美元放在哪里“性价比”最高。它直接把我指向一个把同样金额变成98K的钱包。 我最后又问Claude一件事：你会怎么给这个策略命名？ Claude说：买彩票，但这次数学站在你这边。

GM✍️持续学习！ 邀您了解 4 个最新的币安 AI Agent Skills：https://t.co/6bGlBGnZvJ https://t.co/F1qHSyTVXo

AI解决了各行各业没有民科的问题 去年年底有一个Deepmind科学家一不小心把Hodge猜想、Navier-Stokes、P vs NP都vibe出来了，还和其他人赌10000$自己做的对不对，还用Lean“形式化证明”，当然实际做法就是把猜想没解决的部分给设定成公理然后证明……

3月11日，一名网友发布了一张AI生成的图片，讽刺中小学中存在的一种现象：一方面学校要求垃圾桶里不能有垃圾，强调环境整洁。另一方面，老师办公室虽然张贴着“保持整洁”的标语，却常常堆放着垃圾，还需要学生负责打扫。 随后该网友称，他接到了警方打来的多个“关心”电话。 https://t.co/78mI3kMAb0

两周前，一个 Cloudflare 工程师用 AI 重新实现了 Next.js，Token 费用是1100美元。 我觉得，这件事情对Next.js的打击非常大。 代码的护城河不存在了，只要投入一小笔金钱，AI 就能复刻出大型软件。 防止复刻的关键是测试用例，我写了一点看法《测试是新的护城河》。https://t.co/8xZ22MzTFV https://t.co/UTJn9hfuHH

重读 OpenClaw 背后的 Agent 框架「pi」，作者 @badlogicgames 对主流 Coding Agent 的反思还是太超前了，pi 的极简设计即使现在带着上帝视角往回看，仍然是精妙，不得不佩服！ https://t.co/mChSOHZHI8 可复制学习的经验 即使你不使用 pi，这些经验也适用于其他 Agents： 1. 保持系统提示简洁：模型已理解 Coding Agents 模式，冗长的提示反而有害 2. 最小化工具集：四个基本工具（读、写、改、执行）已足够 3. 文件化状态管理：使用文件而非内置功能管理 TODO、计划等状态 4. 追求可观察性：选择能让你看到完整交互过程的工具 5. 上下文工程优先：精确控制进入模型的上下文比工具数量更重要 为什么自建 pi？ · Mario 曾使用 Claude Code，但随着时间推移，该工具变得臃肿（80% 的功能他用不到） · 系统提示和工具在每个版本中都会变化，破坏了他的工作流程 · 现有工具缺乏可见性（无法查看与模型的交互细节） · 自托管模型支持不佳 pi 的三层技术架构 1. pi-ai（统一的 LLM API） 解决的关键问题： · 多提供商兼容：统一支持 OpenAI、Anthropic、Google、xAI 等四种 API 格式 · 上下文切换：可以在会话中切换模型（如从 Claude 切换到 GPT），保留完整对话历史 · 工具调用分割：将工具结果分为 LLM 可见部分和 UI 展示部分 · 中断请求支持：支持 AbortController 中止请求并返回部分结果 2. pi-tui（终端 UI 框架） 设计选择： · 采用追加模式：不同于全屏 TUIs（如 Amp、opencode），pi 采用类似 Claude Code 的追加输出模式 · 保留滚动历史：不接管终端视口，保留原生滚动和搜索功能 · 差异渲染：只重绘变化的行，配合同步输出转义码实现无闪烁更新 3. pi-coding-agent（核心 CLI） · 关键特性：极简系统提示词（仅约 1000 tokens） · 仅有 4 个核心工具：read、write、edit、bash · 支持项目上下文文件（AGENTS.md）分层加载 设计哲学与反常规选择 1. YOLO 模式（默认开放权限） · 他认为其他工具的安全措施是"安全剧场" · 既然 Agent 可以写代码和执行代码，真正的安全防护实际上是不可能的 · 默认赋予文件系统和命令执行的完整权限 2. 不做内置 TODO 功能 · 他认为 TODO 列表往往会让模型更困惑 · 替代方案：直接写入 TODO.md 文件，用复选框标记进度 3. 不做计划模式 · 可以通过 --tools read,grep,find,ls 启动只读模式来实现类似功能 · 持久化计划应写入文件（如 PLAN.md），跨会话可见 4. 不支持 MCP · 认为 MCP 服务器会占用过多上下文空间（如 Playwright MCP 占 13.7k tokens） · 替代方案：构建简单的 CLI 工具 + README，按需读取 5. 没有后台 Bash · 使用 tmux 替代后台进程管理 · 提供更好的可观察性，且用户可以主动进入会话 6. 没有 Sub-agents · 其他工具的 Sub-agents 是"黑盒中的黑盒" · 解决方案：通过 bash 直接调用 pi 自身，获得完整输出可见性

Augment Code 重写了工程师招聘标准，读完很有感触。 他们的结论：写代码不再是核心竞争力。 Agent 已经能承担大部分实现工作。现在最值钱的工程师，是那些能做判断、定义正确问题、驾驭 AI 的人。 他们总结了 6 个新维度： 1. 产品感和结果品味 在动手之前，能搞清楚「做什么」比「怎么做」更重要。代码越来越便宜，做错事的成本反而更高了。 2. 系统与架构判断力 AI 能写出跑得动的代码，但判断系统长期是否健康，仍然需要人。"It works" 容易，"It will keep working in production" 难。 3. Agent 杠杆能力 不是「用 AI 帮我写」，而是「把问题拆解好，让 Agent 高效执行，然后发现它在哪里飘偏了」。你的 AI 下属跑得极快，但偶尔会非常自信地犯错。 4. 沟通与协作 实现变快之后，瓶颈转移到了「达成共识」。最快的团队不是写代码最快的，是最快把事情想清楚的。 5. 主人翁精神 不只是执行，是端到端负责。看到问题就管，哪怕不在自己职责范围内。 6. 学习速度和实验心态 今天的工具三个月后可能就换了。能持续实验、快速迭代、果断放弃——才是真正的护城河。 ─── 有意思的是，这 6 个维度正在反哺他们的绩效评估和晋升体系。 招聘标准变了，意味着对「优秀工程师」的定义也在变。 你觉得自己在这 6 个维度里，哪个最弱？ https://t.co/8A7vrDCoNJ

早安！3/13 外電綜合整理 - 3017奇鋐: 美系升目標 美系券商觀察到液冷市場的TAM不斷放大，從AI GPU / ASIC延伸至電源、CX-9、LPU、CPO交換機ASIC等。而且出在ASIC單位產值遠高於GPU。2H26還要大幅擴產，券商上修今明年EPS至$86.2/$112.5，以明年20xPE評價，同步升目標。 - 3081聯亞: 美系升目標 美系券商認為800G / 1.6T 矽光子需求強勁並擴產；2月營收優於預期，主要由CW laser epi-wafer and diode帶動。今年會擴產以支援明年產能需求，上修26-28年EPS至$12.1/$23.6/$36.7，介紹2029年$50.8，以29年的44xPE評價，同步升目標。 - 2345智邦：澳系重申正向 澳系預期今明年營收成長46%/33%，既有客戶持續成長，新網通客戶 Meta（包含 scale-up / scale-out 架構 與 Broadcom/Nvidia交換機）將貢獻營收/獲利，重申正向。 - 3653健策: 美系重申正向 美系券商認為4Q25核心表現符合預期；2026年動能強勁，AI伺服器與ASP上升帶動；CPO 可能自2027年開始貢獻，重申正向。 - 3533嘉澤: 美系升目標 美系大行認為伺服器仍是主要成長動能，平台滲透率提升，Venice 平台自2Q開始出貨。券商上修26-28年EPS至$70/$99/$111，以今年16xPE評價。同步升目標。 - 3131弘塑: 美系升目標 美系券商認為先進封裝技術轉移將延長成長動能至2027年之後，且外包比例下降，有望推升公司獲利表現。SoIC 與 PLP 將帶動2027年後下一波成長，券商上修26-27年EPS至$57.2/$81.4，介紹28年$108.2，以FY2H26-1H27E 的32xPE評價，同步升目標。 - 7769鴻勁：美系升目標 美系券商表示AI/HPC需求帶動成長持續，CPO機會浮現成為潛在新成長引擎，預期今年營收成長4成，高階vision function訂單強勁，券商上修25-28年EPS至$75.7/$109.3/$178，32xPE評價，同步升目標。 - CCL: 美系升目標 美系券商升台光電、台燿目標，原因在於擴產積極反應訂單需求暢旺，且各產品將施行漲價，重申正向不變。 #下次會考

这两年，针对 AI 的安全测试成为热门行业，越来越多开发者开始学习 AI/ML 安全和渗透测试。 然而网上资源非常分散，想系统学习从哪开始都不知道，更别说找到靠谱的实战项目了。 偶然在 GitHub 上看到一份 AI/ML 渗透测试学习路线图，系统梳理了从零基础到实战的完整指南。 内容涵盖提示词注入、越狱技巧、数据外泄以及对抗性机器学习等核心攻击手法。 还贴心地整理了各类靶场、CTF 比赛和真实漏洞库，帮我们快速将理论转化为动手能力。 GitHub：https://t.co/1rGPBmQtOl 整个学习路径按经验等级划分为新手、进阶和高级三个阶段，按部就班就能完成进阶。 除此之外，里面收录的教程、工具和文档基本都是开源免费的，直接点击就能阅读或使用。 适合想要涉足 AI 安全领域，或者想提升大模型应用健壮性的朋友，建议先收藏备用。