莉莉的AI笔记本

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[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

GPT live上线了，官方说可以更自然的交互，

还可以边听边说，

还可以打断你。

我用它试了一下学英文的场景，学口语可以更方便了。

但是我不太记得清楚了，感觉之前的效果也还可以，提升不太明显。

大家觉得怎么样？

[OpenAI @OpenAI]

Introducing GPT-Live, a new generation of voice models for natural human-AI interaction.

Rolling out in ChatGPT starting today.

You’ll want to turn the sound on for this one.

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

@_FORAB @leopoldasch 笑死了。第一个叫黑衣股神，最后一个叫黄猫股神更对仗一些。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

我才刚刚开始做twitter，我发现选题是一大难题。自己随便想的选题辛辛苦苦做了但是没流量，模仿别的博主的选题有比较零散，今天模仿一个甲的，明天模仿一个乙的，没有章法和体系。我觉得我需要一个选题管理系统。

直到我发现了这个 GitHub 项目——x-skills，一套专为 X (Twitter) 内容创作打造的 Claude Skills 自动化流水线。它把创作拆解成四个清晰的步骤：收集、筛选、创作、发布。

目前已经收获了 283 颗星，很多创作者都在用。

📚 第一步：/x-collect 智能素材收集
灵感枯竭往往不是没东西可写，而是信息太杂无从下手。x-collect 用 4 轮深度搜索策略，像人类研究员一样帮你层层深入：

官方信息（文档、公告）
技术解析（教程、原理）
对比评测（优缺点、差异）
补充验证（最新动态）

你只需要输入一个话题，比如 /x-collect Claude MCP协议，它就会还你一份结构清晰的素材报告，连适合写成哪种类型的推文都帮你标好了。

🎯 第二步：/x-filter 多维选题打分
收集了一堆素材，哪个值得写？让系统帮你决策。

/x-filter 借鉴了 X For You 推荐算法的思路，从热度/趋势(4分)、争议性(2分)、高价值(3分)、账号相关(1分) 四个维度加权打分。

7分以上的选题才能进入创作池。这还不算完，它还有多样性控制，避免你连续发同类型内容，以及相似度过滤，防止写出自己以前写过的重复选题。

✍️ 第三步：/x-create 意图驱动创作
这是最精彩的一步。它不只生成文字，而是根据你的目标“意图”来创作：
想获得收藏/转发？ → 走“高价值干货”模式，清单体，信息密度高。
想引发讨论？ → 走“犀利观点”模式，有立场，带钩子。
想表达共鸣？ → 走“故事洞察”模式，有场景，有金句。

更绝的是 A/B 变体 + Critic 自检：每次默认生成两个版本（A 和 B），然后系统像评委一样自己打分（0-10分），评估 Hook 强度、信息密度、可读性等。如果两个版本都低于 7 分，它会自动重写一次，确保输出质量。

你还可以把自己喜欢的爆款推文丢进 x-create/assets/templates/ 对应的风格文件夹里，让它学习你的偏好。

📤 第四步：/x-publish 安全发布到草稿箱
最后一步，x-publish 会使用 Playwright 浏览器自动化，打开 X 编辑器，把内容填进去，然后只保存到草稿箱。

注意！它永远不会帮你自动发布。 你需要自己登录 X 审核一遍再点发布。这个设计很克制，把最终的控制权和责任留给了你。

🚀 如何开始使用
安装：把 x-collect、x-filter、x-create、x-publish 四个文件夹复制到 ~/.claude/skills/ 目录。

初始化：在 Claude 里运行 /x-create，回答三个问题（账号定位、目标受众、人设风格）就配置好了。

开动：按顺序使用四个命令，从收集到发布，一气呵成。

项目地址：https://t.co/PnmuSkllD9

如果你也在用 AI 辅助创作，或者想在 X 上更高效地输出内容，这套技能包值得一试。

创作不应是苦役，而是一场有策略的产出。工具帮你完成重复劳动，把精力留给真正有价值的思考和表达。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

@tkipiztxwtoxfn 谢谢

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

献给阿尔吉农的花束里，主人公动了手术之后突然从弱智变成了天才。但是却没有变得更幸福。后来又变回了弱智。开始缓慢学习从拼音开始，但是他能感受到自己在进步。
很多事情也是这样，不追求一蹴而就，而是进一步就有一步的欢喜。面对新地图和Hard模式也是如此。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

#失业日记 今天是周六。躺了一天。其实昨天周五也躺了一天。哈哈。
昨天晚上遇到一个交易朋友，和我聊了足足3个小时。一下子把我未来的方向聊清楚了。简单来说我知道去学哪个武林功法了。今天他发朋友圈说不想聊交易了。但是沾染了因果，又怕误导我，所以说了很多。感觉挺不好意思的，希望我能够带给他福报。
然后今天我就和我之前的另一个交易朋友聊天，他说今年币圈熊市只挣了百分之5，对自己的水平挺不满的。我说你不亏钱已经不错了 。其实这个朋友已经靠交易财务自由了，但是还是精益求精，希望自己能有更完美的表现。
然后晚上又和一个心理教练做了一次咨询。刷小红书的时候又确定了两个创业项目。
所以虽然行为上是躺了两天，但是确定了很多重要的事情。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

#失业日记 今天是我失业的第3天。

2个月前我还有2份不用上班的工作。然后每天疲于工作，无法好好做自己的项目。然后就纠结之下把工作都慢慢辞掉了。

7月1日正式开启失业生活和一人公司超级个体实践。从一开始的有点恐慌到心情比较平静。我给自己3个月的实践，要在3个月内跑出和工作差不多的现金流。

其实我也不太知道要怎么做。感觉以前上班的时候属于被圈养的小鸟，拿着不高不低的工资，又不要上班，其实还挺安逸的。但是呢我一直渴望有自己的被动收入，不希望过成天焦虑失业的生活。这是我给别人打工没法实现的。所以现在要从0做起，就像一个人重新学习走路一样，希望自己慢慢来。

我经常想起一部电影，就是机器人瓦力。太空里的人类就是被圈养太久以至于丧失了独立行走的能力。后来他们终于学着站起来自己开始行走。这大概就是我目前的状态。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

用 Codex 做美股研究，GitHub 上这些开源免费的 Skill——我帮你筛了 6 个高 Star 项目，装完就能跑。
后台不少朋友追问：有没有开源、免费、直接能用的 Skill？今天单独整理一篇，全部来自 GitHub，全是高 Star、可验证的成熟项目。

两个顶级项目
1. TradingAgents（83.7K+ Star）
GitHub 上目前最火的 AI 金融交易框架。
它把一整个华尔街投研团队拆成多个 Agent 角色：
基本面分析师：读财报、算估值
情绪分析师：扫社交媒体和新闻情绪
技术分析师：看 K 线、找买卖点
研究员：汇总各方观点
交易员：综合出信号
风控团队：评估仓位和风险

多智能体分工协作，最终输出交易决策。支持 OpenAI、Claude、DeepSeek 等多种模型，也可以在本地用 Ollama 跑，完全开源免费。

装进 Codex 的方法：告诉 Codex "帮我从 GitHub 克隆 TradingAgents 项目，并按 README 配置环境"。

2. AI Hedge Fund（53K+ Star）
另一个项目，思路是让 19 个 AI Agent 模拟不同投资大师——巴菲特、芒格、格雷厄姆、塔勒布、阿克曼——各自独立分析同一只股票，然后综合投票决策。

内置完整回测模块，可以拿历史数据验证策略。同样支持多种 LLM，开源免费。

和 TradingAgents 的区别：
TradingAgents 更像一个团队协作系统，分工明确
AI Hedge Fund 更像一个大师投票器，让不同投资哲学碰撞
两者可以搭配使用。
可以直接装进 Codex 的专用 Skill

3. UZI-Skill（2.4K+ Star）
专为中文投资者设计，把 A 股、港股、美股分析做成了完整流程。

核心能力：

深度分析：22 维数据覆盖
风险排查：180 条量化规则
完整流程：从数据获取到分析报告一条龙
适合做个股初筛，文档和注释都是中文。
安装方式：告诉 Codex "帮我安装 UZI-Skill"，它会自动处理依赖。

4. finance-equity-research
专门给 Codex 用的 Skill，输入股票代码就能自动生成完整研报。

输出内容包括：
DCF 估值模型
可比公司估值
财务分析
投资要点总结

安装方式：把项目 README 里的 Prompt 直接粘贴给 Codex，它会自动配置好 Skill 环境。

5. stock-research-executor
执行 8 阶段投资尽调流程：

公司事实底座（基本信息、业务构成）

行业周期定位
业务拆解（各业务线收入/利润）
财务质量分析
股权治理结构
市场分歧点识别
估值与护城河判断
综合研报输出

所有结论都带引用来源，数据和观点可追溯。

6. zer0factor
解决从研报到因子代码的自动化问题：让 Codex 从券商研报里提取因子定义，自动生成可运行的量化因子代码，并进行回测评估。
做量化研究的话，这个 Skill 能节省大量"读研报→写代码"的重复劳动。
另外作者还提到了 andrej-karpathy-skills，在编码任务里比同类 Skill 更轻量、token 消耗更少，做量化策略开发时可以一起装上。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

让我们试试用它构建交易机器人

[unusual_whales @unusual_whales]

BREAKING: We just gave Claude access to the entire options and stock market.

It's the Unusual Whales MCP Server. It plugs directly into any AI assistant and gives it live, structured data on demand.

Build a trading bot. Build a finance dashboard. Build whatever you want.

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

从打孔纸带到意念编程，信息史正在翻开最疯狂的一页

如果你回看编程的起点，最早的程序员面对的不是屏幕，也不是键盘，而是一堆打孔纸带。每一条指令都要用穿孔的位置来表达，一个孔打错，整条纸带作废。那是机器语言的时代，人类必须弯下腰，去迎合机器的“母语”。

接着汇编语言出现了，助记符让程序员稍微直起了点腰。然后是C、Java、Python——高级语言把人类从内存地址和寄存器里解放出来，我们开始用接近自然语言的语法写逻辑。IDE自动补全、Git管理版本、AI辅助调试，每一步都在缩短“人的想法”和“机器执行”之间的距离。

现在，自然语言编程正在成为主流。你对着LLM说一句“写一个爬虫，每天定时抓取天气并发送邮件”，代码就生成了。你不用关心循环怎么写，异常怎么抓，甚至不用管API怎么鉴权。编程从“如何实现”变成了“想要什么”。这是信息传递方式的质变——指令从键盘敲击，变成了口语化的描述。

而下一步，脑机接口会把这条路径压缩到极限。当非侵入式电极能稳定读取皮层信号，当解码算法能区分“想象左手运动”和“构思一个排序算法”的神经放电模式，编程就不再需要任何外部介质。你坐在那里，想一个功能，系统直接生成对应的程序。

这听起来像科幻，但信息发展的铁律从未改变：每一次交互介质的升级，都让意图到执行的损耗降低一个数量级。纸带损耗在物理打孔，键盘损耗在打字速度与语法错误，自然语言损耗在歧义和上下文遗漏，而意念，跳过了所有中间层。

到那时，“程序员”这个词的含义会被彻底重写。我们不再讨论哪种语言更快，哪个框架更流行，而是讨论如何清晰地在脑中“构想”一个逻辑流。调试变成对思维信号的微调，重构变成对心智模型的迭代。编程回归到它最本质的样子——把人的意图，无损地翻译成机器的行动。

历史不会停在这里。当意念成为新的编程语言，人类和信息的关系，就真的进入了全新的维度。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

1. 心理范式的彻底翻转（像包分配一样自然）
在包分配年代，一个师范生脑子里没有“投简历”这个概念，他的默认路径是“等通知”。同理，在AI和自动化极度发达的未来，一个年轻人脑子里不会有“找份工作”这个念头，他的默认路径可能是：
“我发起一个项目”（像现在发起一个微信群聊）
“我接一个任务包”（像现在点外卖）
“我训练我的AI分身去竞标”
那时候，“找工作”会像今天我们说“去衙门递拜帖”一样，是个古老而陌生的考古词。

2. 生存资料不再依附于“岗位”
过去，工作是把“生存权”和“时间”绑定的绳索。但在未来，如果基础物质（能源、食物、基本住所）由自动化系统托管，那么“打工”就不是生存的前提，而是“兴趣的副产品”。
就像现在没人会为了“呼吸”去打工一样，未来也没人会为了“吃饭”去打工。那时候，“无所事事”不再是贬义词，而是人的默认状态。

3. 最大的不同在于：分配权从“单位”转移到“算法/社区”
包分配时代，权力在“国家单位”；未来无工时代，权力在“价值验证系统”。你不向老板求职，你向分布式网络证明你的独特性。报酬不是“工资”，而是“信用积分”或“贡献反馈”。

4. 那时最大的焦虑不再是“没工作”，而是“无意义感”
这恰恰是比包分配时代更深刻的挑战。包分配时代虽然没选择，但有明确的集体目标。而在无工可打的未来，人第一次被彻底抛回给自我——你不再被岗位定义，你必须自己定义“我为什么值得存在”。

那时候的流行心理病，可能不是“职场倦怠”，而是“存在性眩晕”。

最后，大家脑子里从来没想过找工作”——这意味着，“勤奋”和“懒惰”这对概念也会消失。因为如果一切劳动都是自发且非强制性的，那“996”会像“奴隶制”一样成为历史课本里的残酷笑话。

如果那一天真的到来，人类终于被迫去回答那个终极问题：“不为了生存，我活着到底要干嘛？”

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

我在想，未来可能有一天大家都无工可打。

那么也就是说，根本没有打工的选项，大家从来不会把找工作当成一个默认路径，甚至脑子里从来没有想过。

就像以前包分配的年代，大家都没想过要找工作一样。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

我在想，未来可能有一天大家都无工可打。

那么也就是说，根本没有打工的选项，大家从来不会把找工作当成一个默认路径，甚至脑子里从来没有想过。

就像以前包分配的年代，大家都没想过要找工作一样。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

@Saccc_c 看起来不错，但是没有音乐版权也没用啊。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

@Phoenixyin13 很早就有研究，一个人的收入大概等于和他关系最近的6个人的收入的平均数

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

我开心的太早了，刚和我说审核没通过。

[莉莉的AI笔记本 @LZhou45682]

作为一个文科生自己做的小程序终于在审核上线了！
我不知道我经历了多少折磨。
其实设计和写功能还是比较简单的。但是我一开始用个人开发者上线，后来才发现有很多限制。又去开公司，又发现还需要银行账户，又去外地开户。
然后申请小程序主体变更。申请变更的时候又不是那么顺利，被打回好几次。又是印章又是印手指印，历经千辛万苦才通过。
又发现登陆注册也没反应，修改了很久。又发现支付功能用不了，又开始申请微信商户，又有一堆api的密钥要申请。都弄完之后又开始调试会员功能......
总之千辛万苦终于弄完了！希望是个好的开始。

今年目标上线10个产品，目前已经完成1个。已经过了半年哈哈哈。