Gale

[Gale @Hulashihula]

@heranyushang @Yuani7muf 围剿个屁，为什么就叠纸有问题，其他游戏没问题？活该。老子在这游戏上充钱这狗屁公司还来挑衅，希望你们闹得越大，它早日倒闭

[Gale @Hulashihula]

@ly11560 @Qyeevan 整个游戏都应该被下架，叠纸倒闭

[sukie @sukie234]

本人不想再听到任何关于

美光、半导体、大语言模型、LLM、三星、海力士、ChatGPT、编程、Agent、Codex、Claude Code、CUDA、GPU、H100、B200、台积电、ASML、NVIDIA、黄仁勋、OpenAI、Anthropic、Gemini、Grok、DeepSeek、Qwen、、Transformer、Prompt、Token、Inference、API、Copilot、Cursor、Docker、Kubernetes、Linux、云计算、算力、A100、服务器、机房、晶圆、EUV、HBM、DDR5、量化、蒸馏、多模态、Scaling Law、AI融资、Benchmark、Stable Diffusion、Midjourney、AI视频生成、自动驾驶、机器人、SpaceX、硅谷、科技股、纳斯达克、英伟达市值、马斯克的相关内容了。

[大顺利 @xiaoshunli]

炒美股给我他妈死死记住：

只买存储，只买存储，只买存储。

存储就是他妈的MU，海力士，三星，Dram！！！！！！！

给老子闭着眼睛买，闭着眼睛梭哈！！！！！

其余的有一个算一个，全是大傻逼股票。

什么黑莓，诺基亚，英特尔。

全都是大傻逼股票，全都是看不懂存储的大傻逼，给自己洗脑上车的傻逼股票。

所以说，炒美股给我他妈死死记住：

只买存储，只买存储，只买存储。

存储就是他妈的MU，海力士，三星，Dram！！！！！！！

[AYi @AYi_AInotes]

做美股的都应该知道这个网站，叫做Finviz。

完全免费，筛股功能比一堆收费软件还全。

你想找“放量突破 50 日均线、离新高一步之遥、内部人还在买的票”，它几秒给你刷出来。

基本面、技术面、内部人交易，几十个参数随便组合。

最爽的是这张热力图，S&P 500 用色块铺开，红的绿的涨跌一目了然，早上一分钟就知道资金在往哪个板块跑。

不过界面确实有点丑，像 Win98 时代的产物，操作多了会卡，但免费版已经够你日常用了，我觉得不用升级。

个股页也干净，财报数据、分析师评级、内部人最近买卖、新闻，一页拉完，不用几个网站来回切。

很多需要筛股的体力活，它都能帮你干了，剩下的就是留给你自己做判断。

[Pickle Cat @0xPickleCati]

我认识最牛逼的反指朋友（战绩：整个2025年没有一次方向看对，相当于世界杯连10次赌错的帝王级别，不得不承认也是个钞能力）

刚跟我分享了他对 $SPCX 的交易策略，各位可自行参考，不构成投资建议，万一他26年真开始对了呢？！

他说：

> 首先现在公开的4%流通量还得持续一个月左右

> 并且根据公开数据，8月初剩下开始慢慢解锁

> 今天单日换手已经70%~80%，对于仅4%流通盘来说，这个换手非常高

> 如果Nas100特例修改规则顺利推进，预计7月中旬左右完成list

所以现在…买！！然后7月中下旬…抛！

[Lance Martin @RLanceMartin]

https://t.co/es0JQM4MS9

[Amto @XAMTO_AI]

我朋友靠做电影解说一年赚了1000万，但我现在要是把这个消息告诉他，他估计得失眠了。

有个开源项目叫 narrator-ai-cli-skill，装进 Claude Code 之类的 Agent 里，你只需要说一句“帮我做《肖申克的救赎》解说视频”，AI 就能自己把整套活儿干完：

1️⃣ 自动生成解说脚本
2️⃣ 精准匹配电影片段
3️⃣ 63 种音色配音，还支持声音克隆
4️⃣ 90+ 种视觉模板自动套用
5️⃣ 146 首 BGM 智能匹配
6️⃣ 直接输出成品视频

内置 93 部经典电影素材库，还会提前帮你算好成本，工程化做得非常扎实。

想批量做影视号的，人工成本基本直接归零。

🔗 https://t.co/uyzFQ2uKfw

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

终于有一套 Skill 能让 AI 的前端审美有灵魂了！

爆款开源项目 Taste-Skill （ GitHub 33.3k🌟），直接给 Cursor、Claude、Codex 等 AI 工具装上了【审美大脑】！

下面视频我做了很多页面，这些极简、轻奢风的页面，全靠这套skill做的～质感拉满了

以前 AI 生成的页面总带着一股塑料感：
布局僵硬、字体廉价、留白像 PPT、颜色土到炸……

现在，AI 终于能写出大厂高级感了：
审美基因注入：内置极简、高端轻奢、粗野主义、Minimalist 等多种高级调性，直接拉高 AI 的设计天花板

UI 视觉整容：自带审计+重构能力，老旧丑页面一键诊断升级

参数化控场：创意度、动效强度、信息密度随便调，再也不用死板一套模板

最佳搭配：先用 Taste-Skill 注入灵魂定调，再丢给 Claude/Cursor/codex 落地代码，质感直接起飞！

感兴趣的朋友们，可以去看看哦～
地址：https://t.co/RQpxDuOZC8

[Serenity @aleabitoreddit]

I don't post dollar amounts because they don't matter.

What matters is return %. Speaking of that...

YTD: 3840.39%.

I'm probably the only one in the world. Who called out multiple names that 10x'd in a short timeframe.

Do you remember these thesis anon?

1. $AXTI
2. $SIVE
3. $AAOI
4. $LITE
5. $IQE
6. $AEHR
7. $CRCL
8. $EWY
9. Unimicron
10. Nitto Boseki
11. $OSS
12. $GDRZF
13. $RPI
14. $SOI
15. $ALRIB
16. $SNDK
17. $SIMO
18. $VPG
19. $TSEM
20. $ARM
21. $MRVL
22. $INTC
23. $LPK
24. $NBIS
25. $MU

They're all up 100-1000%+, because...

1. I post a thesis.
2. People can see how the stock performs months later.
3. They turn out right (thesis validation) because they're up hundreds of percent + hold their returns.

I really dislike the traditional X influencer who shows large dollar amounts or fancy watches/cars/private jets.

Then use that to get more by selling expensive subscriptions rather than through market returns.

So trying to set a new trend off pure information discovery/synthesis from free thesis posts and the results that follow in terms of return percentages.

TLDR: Market returns in terms of percentages matter the most to validate a thesis.

Not the dollar amount made.

[Gale @Hulashihula]

@szslg 香港那地方真的有点邪门的，我住那边的酒店必须全部灯都打开才能睡

[Anatoli Kopadze @AnatoliKopadze]

A Google Cloud engineer just showed how to build a full app with Claude from scratch

he spent 26 minutes showing exactly what one person with Claude can do, completely free

worth more than any $500 vibe-coding course

here's what he covers:
> raw idea to deployed app in a single session
> using Claude as the entire engineering team
> the exact workflow they use at Google
> no big team, no prior experience needed

the people who figure out what Claude can actually do are building things everyone else thinks requires a team

that's exactly why I put together a guide on Claude features most people have no idea exist

the guide is in the article below

[Gale @Hulashihula]

@lexrus @fkysly 音乐制作里面很多AI+需求，你说他的优势是什么

[姚金刚 @yaojingang]

经过一个月的持续迭代，第一套GEO系统“GEOFlow 2.0”正式上线，GitHub地址见文末

一个月前，GEOFlow 1.0 上线，到现在，刚好过去一个月，Star数已经超过1.6k，这一个月来，收到了不少朋友的反馈和落地实践案例

这次2.0升级，我觉得是GEOFlow从“开源内容生产系统”走向“GEO内容工程基础设施”的一个关键版本

几个核心变化：

1、基于Laravel框架进行了系统性重构
底层架构更清晰，后台、任务、队列、分发、数据分析等模块都更适合长期迭代和真实部署

2、从单站点走向多站点、多Agent
过去更多是管理一个站点的内容生产，现在可以用一个后台，管理多个渠道站点的内容分发、远端同步和运行状态，并保留了多渠道API接入的端口

3、AI知识库能力进一步强化
围绕知识库、素材库、向量化检索、AI生成和内容调用做了持续优化，让系统更适合企业沉淀内部知识资产，也更适合GEO场景下的内容生产与持续更新

4、多站点分发能力进入可运行闭环
支持分发渠道管理、Agent密钥、测试连接、目标站点包下载、分发队列、分发日志、远端文章编辑与删除 这意味着，GEOFlow开始具备“中心后台+多个目标站点”的内容分发能力

5、目标渠道站点包上线
每个渠道都可以生成预配置的目标站点包，内置PHP Agent、首页、文章详情页、静态资源、sitemap、TXT地图和Schema结构化数据 对于GEO来说，这一步很关键，因为AI不仅需要内容，也需要更稳定、更结构化、更易抓取的信源表达

6、新增数据分析页面
系统总览、单站运营、多站分发、访问日志、Top文章、Top渠道站点、AI爬虫识别等数据，开始统一进入后台 GEO运营不能只看“发了多少内容”，更要看内容有没有被访问、被抓取、被分发、被持续维护

7、部署、安全和测试覆盖继续增强
包括Docker生产部署优化、默认管理员初始化改进、多语言补齐，以及更多分发管理、数据分析、访问日志相关测试

过去这段时间，也有不少朋友给我反馈：
有朋友基于GEOFlow做了二开，开始探索商业化服务；
有朋友用它管理企业内部的AI知识库和内容资产，显著提升了内容生产与协作效率；
也有朋友把它作为GEO项目的基础系统，用来承载知识库、内容生成、多站点发布和效果追踪

我觉得GEO的一个关键核心，就是“持续建设可信内容资产”，在GEOFlow系统里，也融入了很多这样的理念和设计
如何把真实、可信、可核验的资料，变成可管理、可生成、可发布、可追踪、可同步到多端的GEO内容资产

欢迎大家体验，也欢迎Star、Fork和一起共建

2.0 GitHub地址： https://t.co/UHwRimsUsZ

[美少女战士_Ayla @Aylababe_]

本周 GitHub finance 方向增长最快的 10 个仓库，基本全被 AI Agent 和量化交易占了。

做交易、投研、金融自动化的可以先收藏：

1️⃣ TauricResearch/TradingAgents（+3,507 ⭐）
多智能体金融交易框架，把分析师、交易员、风控经理拆成不同 Agent，基于新闻和市场数据一起做投资决策。

2️⃣ brokermr810/QuantDinger（+996 ⭐）
AI 量化交易平台，支持加密货币、股票、外汇，能做回测、实盘、多 Agent 市场研究，接了 Binance、Alpaca、MT5。

3️⃣ himself65/finance-skills（+516 ⭐）
金融分析和交易相关的 AI Skills 集合，偏 Claude Code / MCP 工作流，技术分析、股票估值、财报解析都能直接接进 Agent。

4️⃣ OpenBB-finance/OpenBB（+207 ⭐）
开源金融分析平台，股票、加密货币、衍生品、宏观数据都有，Python SDK + Terminal，开发者版 Bloomberg。

5️⃣ ericosiu/ai-marketing-skills（+114 ⭐）
AI Skills 自动化合集，覆盖增长实验、销售管道、SEO、outbound 和财务运营，适合做公司内部 Agent 工作流。

6️⃣ AI4Finance-Foundation/FinGPT（20,306 ⭐）
金融大模型项目，做情绪分析、投顾、技术分析，模型发在 HuggingFace 上，适合研究金融 LLM 微调。

7️⃣ microsoft/qlib（43,408 ⭐）
微软开源的 AI 量化投资平台，从 idea 到策略执行，研究、回测、实盘一条链，偏机器学习量化。

8️⃣ AI4Finance-Foundation/FinRL（15,207 ⭐）
金融强化学习框架，可以训练自动交易、组合管理 Agent，用真实市场数据做策略实验。

9️⃣ KylinMountain/TradingAgents-AShare（+87 ⭐）
面向 A 股的多智能体投研系统，15 个 Agent 模拟投行工作流，能辩论、可视化，还能接 Claude Code。

🔟 Lumiwealth/lumibot（1,599 ⭐）
可回测的 AI trading agents，支持股票、期权、加密货币、期货、外汇，接 Interactive Brokers 和 Alpaca，还能用 LLM 分析 SEC 文件和宏观数据。

这周的信号很明显：

金融工具正在从“看数据的软件”，变成“能自己读新闻、跑回测、写报告、做决策的 Agent 系统”。

还在手动翻行情、手动看财报的人，可以从这 10 个仓库里挑一个今天就跑起来。

[Gale @Hulashihula]

@0xVanGogh @MaxForAI @goodhunt 我昨天还面试他们黑客松的活动，这么黑吗

[huangserva @servasyy_ai]

Karpathy 的 CLAUDE.md 登上了 GitHub Trending 第一。

22 万星标，但大多数开发者还没读过。

它只有 65 行。

却把 AI 编码准确率从 65% 提升到了 94%。

里面的 4 条规则：

→ 先思考再编码
明确你的假设。不确定就提问。绝不猜测。

→ 简单优先
只写解决问题的最少代码。不要做没人要求的抽象。

→ 外科手术式修改
不要动与需求无关的代码。每一行修改都必须能追溯到需求。
→ 目标驱动执行
在写任何代码之前，把模糊的指令转化为可验证的成功标准。

就这些。
65 行。4 条规则。94% 准确率。

趁别人还没看到，先收藏。

[Yinsen @YinsenW_]

感谢 DeepSeek 官方的 awesome-deepseek-agent 项目收录 Cherry Studio，来自中国创业团队最友好的桌面 agent 产品。

[Gale @Hulashihula]

我的梯子又发病了