Destroyer-Scarlet

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關注方面：東方以及vtuber

[华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch]

大盘在盘整、AI在下跌但生物医药和网络软件企业在涨，下面是我们做的一个低估个股的报告：

当下美股科技细分板块存在明显估值分化，AI算力、消费软件龙头经过一轮上涨后定价充分，但企业软件、纯网络安全赛道大批优质标的股价显著低于公允价值，资金正在低位持续吸筹。AI普及带来攻防需求爆发，全球政企安全预算逐年抬升，板块长期增长逻辑确定，短期估值错杀带来布局窗口。

一、低估软件、网络安全核心标的（结合原文20家科技公司+安全龙头补充）

1、通用企业软件（估值合理、现金流稳定）

1. Microsoft $MSFT
坐拥Windows、Office、Azure云，同时内置完整云安全产品线，AI安全工具持续落地，常年稳定高利润率，综合估值处于历史中枢下方。

2. ServiceNow $NOW
企业数字化管理龙头，平台内置全套企业风控、数据安全模块，客户留存率极高，AI迭代打开增长空间，机构测算当前股价低于内在价值。

3. Adobe $ADBE
创意软件行业垄断地位，订阅收入刚性，配套企业数据安全、版权防护业务，板块回调后估值回归合理区间。

4. HubSpot $HUBS
中小企业CRM龙头，内置客户数据安全防护体系，中小商户数字化安全需求持续释放，估值存在修复空间。

5. Fair Isaac $FICO
全球信用安全标准制定者，金融风控安全护城河无可替代，轻资产高盈利，长期被市场低估成长持续性。

2、纯网络安全低估龙头（板块核心洼地）

1. Zscaler $ZS
全球云安全龙头，零信任架构全覆盖，远期市销率仅5.9倍，大幅低于行业平均，回调36%后形成价值底仓机会。

2. Tenable $TENB
漏洞安全平台龙头，96%营收为持续性订阅收入，自由现金流稳健，PE仅11倍，估值显著低估，存在并购预期。

3. SentinelOne $S
AI端点安全核心厂商，AI安全相关收入翻倍增长，远期市销率仅4.24倍，成长与估值错配明显。

4. Rubrik
企业数据备份安全龙头，AI驱动灾防业务高速增长，机构一致看好估值修复。

3、互联网&金融科技软件（附带安全业务）

Meta $META、MercadoLibre $MELI、Nu $NU、SoFi $SOFI，均配套自有数据安全、反欺诈系统，平台流量稳定，安全业务持续增厚利润，整体估值具备上行空间。

二、网络安全板块ETF推荐（一倍长线配置+两倍杠杆短线交易）

（一）一倍无杠杆ETF（适合中长期底仓布局，波动平缓）

1. $CIBR 富时纳斯达克网络安全ETF
市场规模最大、流动性最优，市值加权，覆盖全产业链安全龙头，囊括微软、Palo Alto、Zscaler，均衡配置，适合长期底仓持有。

2. $HACK Amplify网络安全ETF
最早上市的安全ETF，兼顾纯安全企业与大型科技集团安全业务，持仓50-60只全球安全标的，行业覆盖完整。

3. $BUG Global X网络安全ETF
修正等权重，仅重仓25家纯网络安全企业，剔除思科、博通等综合科技巨头，纯度最高，博弈板块弹性首选。

4. $IHAK 贝莱德网络科技ETF
侧重成熟稳健安全企业，风控更均衡，适合保守型投资者配置。

（二）两倍做多杠杆ETF（仅适合短线波段，禁止长期持有）

$UCYB ProShares纳斯达克网络安全2倍做多ETF
跟踪纳斯达克网络安全指数，单日2倍收益放大，单边上涨行情可快速增厚收益。
⚠️ 核心风险提示：杠杆ETF每日再平衡机制，震荡行情会持续损耗净值，只适合短期趋势交易，切勿重仓长期持有。

三、核心配置逻辑总结

软件、网络安全是AI时代刚需赛道，AI生成式攻击持续推高全球安全支出，政企IT预算倾斜不可逆。当下细分赛道大量龙头股价低于公允价值，机构资金持续低位吸筹。
稳健投资者：以CIBR、HACK作为底仓，搭配MSFT、ZS等低估个股长期持有；
短线博弈行情：单边上行阶段轻仓使用UCYB两倍杠杆放大收益；
风险提示：低于公允价值不代表短期立刻上涨，科技股受利率、企业资本开支影响波动较大，杠杆ETF风险极高，务必控制仓位。

[王峰Anc🔶OP_CAT @wangfenganc]

分享下我自己长期收藏的美股信息源！

美股最难的不是没机会，而是信息太多，噪音更多。
如果你也在看美股、科技股、AI、宏观流动性，

下面这批账号，值得你长期盯，我自己平时会重点参考这两类：

看大方向的：
比如宏观、流动性、利率、政策预期，帮你先判断市场大环境对不对。

看细分机会的：
比如 AI 基建、半导体、云厂商资本开支、平台公司商业模式变化，适合挖具体机会。

我觉得比较值得关注的有这些：
@LizAnnSonders
看宏观和市场结构很稳，图表也清晰。

@LynAldenContact
货币、财政、能源、信用这条线很强，适合搭长期框架。

@biancoresearch
利率、债市、政策预期这块很有参考价值。

@josephwang
专讲美联储、准备金、美元流动性，偏硬核，但看懂了很有用。

@dylan522p
如果你在盯 AI 基建、GPU、HBM、云厂商 Capex，这个账号值得常看。

@stratechery
科技平台、AI 商业模式、产业结构变化，基本绕不开。

@ByrneHobart
擅长把金融、科技、商业模式串起来，适合做深度思考。
另外。

@cnfinancewatch 适合看中美个股对比和盘前信息汇总。

@BittelJulien 适合看全球宏观和资产配置。

我会持续帮大家筛选、整合这些高质量信息，建议大家收藏。

[投机实验室 @LabSpeculation]

李开复分享了自己平时给 Claude 用的一套提示词，主要是为了压低 AI 的谄媚，迎合，幻觉和瞎猜。

这段提示词，可以直接放进 Claude 的 Settings > General > Instructions for Claude。

英文原版 和 中文翻译如下👇

[Serena @369Serena]

Serenity 火了以后，很多人第一反应是去抄作业。

但其实我们可以给 Codex 它装上这些投资类 Skills 和 AI 投研框架后

它可以变成一个股票研究助理：

帮你拆产业链、读财报、看情绪、查风险、做估值、写反方报告，甚至把策略拿去回测。

先收藏这 5 个 GitHub 项目!
别让 AI 直接替你买股票，先让它帮你把研究做扎实。

1️⃣ UZI-Skill⭐ 2.4K

中文投资者最值得先看的一个!

它把 A股、港股、美股分析做成了一套完整流程：深度分析、陷阱排查、龙虎榜、投资大佬评审团、22维数据、180条量化规则。

适合拿来做个股初筛、风险排查和中文市场研究。

GitHub：
https://t.co/1Dq2yXMLhq

2️⃣ TradingAgents⭐ 83.7K
GitHub 上最火的 AI 金融交易框架之一。
它把一个投研团队拆成多个 Agent：基本面分析、情绪分析、新闻分析、技术分析、研究员、交易员、风控团队。

如果你想看看“AI 投研团队”到底怎么协作，这个项目最有代表性。

GitHub：
https://t.co/N0VMCVroA9

3️⃣ Serenity Skill⭐ 731

最近 X 上讨论很多的投资 Skill。

它复用 Serenity 的核心研究路径：从热点出发，拆产业链，找供应链瓶颈，再回到股票和基金方向，检查公告、财报、客户、产能和风险。
适合研究 AI 半导体、CPO、机器人、算力、电力设备、创新药这类“产业链很长、信息很乱”的方向。

GitHub：
https://t.co/YGgiXR6aZr

4️⃣ Buffett Skills⭐ 512

这个 Skill 适合在你心动之前泼一盆冷水。

它会逼你检查：

这家公司是不是好生意？
有没有护城河？
现金流可靠吗？
管理层可信么？
价格有没有安全边际？

适合长期投资者做质量审查。

GitHub：
https://t.co/pDMtWc6LTB

5️⃣ QuantDinger ⭐ 7.4K

一个更完整的 AI 量化交易工作台。

它覆盖从 AI 研究、策略代码、回测、模拟盘，到实盘执行和监控的完整链路。

如果你不满足于“让 AI 分析股票”，想把想法变成策略并验证，QuantDinger 更适合继续研究。

GitHub：
https://t.co/cZqOdURO5u

别让 AI 替你买股票。

让 Codex 替你拆产业链、读财报、查证据、找风险、写反方报告、做回测。

这才是普通投资者最该抄走的用法。
#codex #skills #Serenity

[Rainier @mtrainier2020]

给大家分享一点经验：
买衣服，买包 ，买礼服，除了款式之外，要看看拉链。

如果不是YKK的或者不是Riri的，那么就一定要小心。

在拉链这个领域中YKK是占统治地位的，Riri主要在奢侈品领域里面用。
拉链这种东西，在衣服，包，礼服的总成本中非常小，但是一旦出问题，就会让人很头疼。所以，如果一件衣服，包，礼服在拉链这种对质量品质影响很大的地方节约成本，那么整个的品质都是值得怀疑的。

[继承封装和多态 @_wyckoff77]

@Hoyooyoo 秋神 从您灵感那来的wyckoff项目 目前开源社区star已经有451了 现在A、H、US我都支持了

https://t.co/N0Z4GBOVuU

[金融汪 @yuyy614893671]

你的一生将与谁共渡？

美国人的一生，在不同人生阶段，是这样分配自己的24小时的👇👇

[李老师不是你老师 @whyyoutouzhele]

近日，github上一个名叫“同事.skill”的项目火了。

4月3日，一博主表示，她开发了“反蒸馏skill”的项目。
她表示，大家都是出来做牛马的，没人希望自己被做成skill，然后丢掉工作，所以自己发明了“反蒸馏skill”。希望大家在这个AI浪潮里都能活得久一点吧。

[金融汪 @yuyy614893671]

@_FORAB 注意股票的行权价格435.8，这也意味着朱必须拼命把特斯拉搞好，把战略执行好；否则，这些期权就没有价值；这是一个“金手铐”制度

[Henry_科崽 @KeHenryA8]

去派出所，遇到态度不好的民警怎么办？

这条收藏起来，教你们一招“报仇”

记住千万不能当下和他吵架，对方一句妨碍公务，你就要麻烦缠身。

1️⃣记好对方的警号，每个警察的制度上都是编号，那是他的身份编号。
2️⃣离开派出所，直接打1️⃣2️⃣3️⃣8️⃣9️⃣这个电话，这是公安系统专门管投诉的平台，专门处理警察不当行为。

投诉时，要怎么说才有用？
打电话时，别一上来就急吼吼的说，你得说清楚三件事，第一：事发在哪个派出所。第二：那名民警的警号是多少。第三：说明事情原由后，明确说 我要求严肃处理这件事！

兄弟们放心，12389这个电话不是摆着看的，百分百会处理的，是公安系统直接监管渠道，只要你投诉了，派出所必须说明原因，被投诉的民警还得写书面材料解释情况，而且这事还会影响他的年度考核和评优。

[Destroyer-Scarlet @DestroyerScarl1]

@KFCQZ 下午十点发早上十点的?

[Destroyer-Scarlet @DestroyerScarl1]

@miren_41319 哈哈哈中国官方网军

[哥飞 @gefei55]

昨晚 Cloudflare 的故障就是下面这个 SQL 导致的。
之前，这个 SQL 运行好好的，只会查询 default 数据库的列信息。
但昨天他们升级了某些用户权限，就导致这个 SQL 会同时返回 default 数据库和底层 r0 数据库的解信息，而他们在调整权限时，完全没有任何一个人想到了要去相应的修改这个 SQL。

于是，查询结果翻倍了，导致结果文件大小翻倍，原本只有大约60个的文件，变成了大约120个特征。

这里就要说到一个关键设计了。Cloudflare的反爬虫模块为了性能优化，预先分配了固定大小的内存，并且硬编码了一个上限：最多支持200个特征。

这个限制本来设得挺宽松的，毕竟实际只用60个，留了3倍多的余量。

但是，当特征文件因为重复数据导致超过200个特征限制时，问题就来了。Rust代码里有个检查，如果特征数超限就会panic(崩溃)，直接返回500错误。

更糟糕的是，这个特征文件每5分钟自动生成一次，并且会快速推送到全球所有服务器。由于权限调整是逐步推送到各个数据库节点的，所以每5分钟，根据查询落在哪个节点上，可能生成好文件，也可能生成坏文件。

这就导致了一个非常诡异的现象：系统时好时坏，一会儿恢复正常，一会儿又全面崩溃。这种症状让工程师们一度怀疑是不是遭到了DDoS攻击。

巧合的是，Cloudflare的状态页面(托管在第三方，完全独立于Cloudflare基础设施)恰好在这个时候也挂了，更加深了"遭受攻击"的怀疑。

于是就让他们在定位问题时想错了方向，浪费了一些时间。

直到权限调整逐步推送到所有节点，每个节点都开始生成坏文件，系统进入了稳定的故障状态，工程师们才最终定位到真正的问题，从而修复了故障。

本次故障，从北京期间11月18日19:28左右开始，到22:30初步恢复，再到19日01:06彻底恢复，总共经历了差不多5.5个小时，是 Cloudflare 自2019年以来的最大故障。

[迷人の暮酱 @miren_Moo]

@MFA_China 谁允许你代表我了

[Kevin Ma @kevinma_dev_zh]

清晰准确的表达，无论是与人沟通还是写提示词，都太重要了。

Reddit 上这哥们把他的经验总结为 KERNEL 原则，挺值得学习。

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KERNEL 包含六个原则：
- K: Keep it simple 目标单一，描述简洁
- E: Easy to verify 成果可验证，标准要明确
- R: Reproducible 避免时效性描述，可重复得到类似结果
- N: Narrow scope 一次只做一件事
- E: Explicit constraints 明确约束，告诉模型不该做什么
- L: Logical structure 信息结构化，包含上下文、任务、限制与产出格式

KERNEL Prompt 结构示例:
- Context (输入)
- Task (要做什么)
- Constraints (限制条件)
- Format (输出格式)

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写提示词就像是写需求文档接口定义，不是越多越好，而是简单、清晰，将目标、约束和结构表达清楚。

[sitin @sitinme]

GitHub 上发现一个有意思的插件：Nanobrowser

这是个 Chrome 插件，装上之后就能用自然语言控制浏览器帮你干活。
现在有 1 万多 Star 了。

举个例子：
我让它去 Hugging Face 看前三篇论文，
读完标题、点赞数、摘要，最后按点赞排个序。

它自己就开始跳转网页、读取内容、整理信息，
全程不用我动手，最后把结果发给我。

看它工作的时候挺有意思，
会给网页上的每个元素打个标签，然后自己点击操作。

技术上用了两个智能体：
Planner 负责理解任务、拆解步骤
Navigator 负责具体操作网页

如果遇到问题，Planner 还会动态调整策略。

成本方面，我用的 DeepSeek API，
跑这一个任务花了 1 毛钱...真的就 1 毛钱。

配置也简单，装好插件配个 API Key 就能用。

对需要重复性网页操作的场景来说，
这玩意儿还挺实用的。

[墙国蛙哈哈🐸 @GFWfrog]

#翻墙教学 用 TLS 分段绕过防火长城。自 Mozilla Firefox 加入 QUIC 的 SNI 分段以来，Chromium 的隐私分叉 Cromite 也在俄国墙民建议下加入了类似的反审查功能。
经测试只要 2 项设置就可击败防火长城的 SNI 审查，直连品葱、BBC、纽约时报等网站。

1. 设置 - 安全和隐私 - 安全 DNS - 选择目前未被封锁的 CZ.NIC 或者填入中共不敢封锁的 Yandex DNS https://77.88.8.8/dns-query
2. 在地址栏进入 chrome://flags 搜索并打开 clienthello 分段。

图示为使用蜂窝网络直连大纪元。
🕶️ 匿名投稿
⚠️注意：電腦上Mozilla Firefox可以執行DoH，可實現類似效果。

[松果先森 @songguoxiansen]

已收录，哈哈哈
https://t.co/zEaulFkWhA

[えい✨ @Eiii1124]

2025.10.25 🎀

先週の週末、Yonderの瑶ちゃんと一緒に上海復旦大学に招かれてライブイベントに出演しました！

前回来たのは2018年に講演をした時で、懐かしくて嬉しいかった|•'-'•)و✧

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

有位开发者，基于 DeepSeek-OCR 模型，做了一个高质量的 PDF 文档转 Markdown 文件的开源工具。

不仅能准确地识别文档内容，还能完整保留原始格式结构，以及自动提取文档中的图片。

GitHub：https://t.co/eW18KhTWvr

支持标准化的 Markdown 转换、纯 OCR 提取和自定义提示词处理等多种模式，以及批量处理多个文档。

通过 Docker 部署使用，并配备完整的 REST API 接口方便集成，注意电脑的显卡至少要 12GB 显存。