Zvezdy

期权投机丨点位狙击丨捕捉市场无效时间丨量化短线丨订单流交易丨点位分析丨末日期权玩家丨各种小套利机会发现

[Zvezdy @TracyP83682]

当一个a9的故事所有人都知道了，故事的无效验证也就大成，你绝无可能用他的方法成功，如果还沉浸在等待机会用过去的方式成功的叙事里，最终后入场的成功者走出了新的路径的时候你才后知后觉地意识到路径失效，于是陷入了循环，无法逃脱贫穷

[Zvezdy @TracyP83682]

@michaels0911 @Vida_BWE @woaitaoershi 盲猜grok生成的文章😂😂

[FFEE知识分享 @FFEE_2025]

🦞 OpenClaw 一键部署工具+🖥️ 桌面版 OpenClaw Manager（推荐）。如果你更喜欢图形界面，推荐使用 OpenClaw Manager 桌面应用
https://t.co/6QYPqA40s6

[Niko @guishou_56]

Obsidian Web Clipper 我愿称之为最伟大发明 几十万吃灰的收藏夹文章，装进 Obsidian 里是什么体验？

答案是：彻底告别「Mark了等于看了」🤡

以前： 遇到干货 → 丢进 X 收藏夹 → 彻底遗忘 → 毫无长进 收藏了 1000 篇，一篇都没看 ⏱️

现在： 遇到干货 → 一键剪藏 → 定期让 AI 批量阅读 → 汇总成精华库 只需 30 秒 ⚡

这就是把文章存进本地库的魔力。 它最绝的设计是：不需要你自己去读。

把文���存下，直接作为 AI 的专属口粮。下次你需要写推文、找灵感，直接让 AI 帮你从里面提取观点和框架。

收藏夹终于不再是垃圾场，而是一个灵感引擎了

[Elliot 艾略特 @elliotchen100]

最近刷 GitHub 发现个好东西：EdgeQuake。

一个用 Rust 写的 GraphRAG 框架，性能很猛。它把一堆文档变成知识图谱，让 RAG 不再是简单的文本匹配，而是能理解关系、做推理。

比如，你扔给它一堆公司年报，可以直接问"A 供应商的变化如何影响了 C 产品的利润"，它能给你完整的逻辑链，而不是一堆零散的段落。处理复杂 PDF 也不是问题。

感觉是下一代 RAG 的样子了。

https://t.co/ARTEMbhKrr

[Viking @vikingmute]

看到这个 Scrapling 爬虫：https://t.co/G8JZUrM3kU
看宣传是最近非常强的一个爬虫：

自适应解析，网站改版，你的选择器不用改，它会自动通过相似度算法帮你找到原来的元素

反检测能力很强，自带Cloudflare Turnstile自动过，解析器性能强，作者说吊打BeautifulSoup，对AI特别友好，有 MCP server，还可以输出 md 格式。

不知道有试过的朋友没有，是不是像它说的这么厉害。

[Leo｜一个人 + AI @runes_leo]

我的 AI 外脑：Obsidian + 向量搜索 + Claude Code

上条聊了 Obsidian CLI 的搜索能力，但单 vault 关键词搜只是起点。我需要 AI 能同时搜笔记、代码文档和三个月前的踩坑记录，然后直接给答案。

现在的做法：用 QMD 给 vault 建了关键词索引和向量索引，用 ChromaDB 存了 1000 多条踩坑经验和决策记录。两层都通过 MCP 接进 Claude Code。

实际效果：跟 Claude 对话时，它能同时搜笔记、代码文档和历史经验。问"上次那个 API 报错怎么解决的"，它从三个月前的踩坑记录里把答案捞出来。

不只是 Obsidian——5 个代码仓库的文档也一起索引了。7 个 collection，1191 篇文档，全部本地。

说白了就是个人 RAG，数据全在自己机器上。

[Sanbu 散步 @sanbuphy]

更新了 Claude Code 内容体系相关教程，欢迎支持：https://t.co/jWIjmM55SC
涵盖系列深度指南：快速上手核心指南、MCP 完全指南、Skills 完全指南、Agent Teams 完全指南、Superpowers 工程级开发、工作流最佳实践、如何让 Coding Tools 长时间工作实用指南。

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

兄弟盟，再安利一个 OpenClaw 70+ 个具体案例精选集 GitHub！

都是实打实能跑的自动化模板，照着��就能省时间、提效率，甚至帮你抓赚钱机会：

- RSS 新闻聚合器：多源信息自动汇总，一条日报搞定
- 社交舆论监控：品牌提及、情绪分析全自动追踪
- 客户信号扫描器：自动抓取潜在客户需求，不再错过机会
- X/LinkedIn 自动发帖 + 资料抓取：信息采集 + 自动排期发帖
- Trello/Notion 夜间整理器：睡觉也能整理看板、生成晨报
- 链上钱包监控器：链上异常交易即时提醒

最猛的：Polymarket 扫描器 ——
实时监控预测市场，策略分析 + 每日报告，一键搞定。

跑完这些案例，你不只是玩 AI，
而是在用它真正帮你工作、运营、赚钱 🦞

[sitin @sitinme]

最近刷帖子，发现几个好玩有用的GitHub 项目，讨论蛮多的。

1.Agent-Reach
把 AI 上网这件麻烦事打包到你可以直接用。Twitter API 付费、Reddit 封 IP、小红书要登录、B 站服务器访问经常被挡……这些坑做过的人都懂，一个个单独适配很容易把人劝退。

它好就好在把常见平台通路做成可替换的组件：读网页、读推文、拉字幕、全网搜索，各用各的成熟工具，Cookie 本地存不上传。

未来能规模化的 Agent，不一定是最聪明的那个，而是最“接地气”、最会打通渠道的那个。

2.obsidian-skills
AI 最容易把笔记语法搞乱（双链、callouts、格式块），修起来很烦。

它的价值不只是“能在 Obsidian 里用 Claude”，而是让 AI 尊重你的知识库结构——能内联编辑、能理解你已有的链接网络、还能接上 Claude Code 的 Skills 体系。

个人知识库如果要进入“Agent 时代”，关键不是更花哨的 UI，而是让 Agent 在你的文件系统里做事时不破坏秩序。

3.ClawFeed
把“信息过载”这件事往产品化方向推了一步：不让你刷到手酸，而是把 Twitter/RSS/HN/Reddit/GitHub Trending 聚合起来，再用 AI 提炼重点，还能按 4 小时/每日/每周/每月输出。

我挺喜欢它的两个点：一个是 Source Packs（信息源可以打包分享，别人一键装），另一个是 Mark & Deep Dive（你标记感兴趣的，AI 再做深挖）。

这背后其实是一个新习惯：以后我们不再“被动刷信息”，而是“主动喂信息源给 Agent，让它生成决策材料”。

[比特币橙子Trader @oragnes]

Obsidian 建议大家都安装上

然后再装一个插件

把X上看到的优质内容及时加到Obsidian

让AI每天访问学习，有好用的直接使用

真的非常丝滑

链接放评论区

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

OpenClaw 中文社区都出来了

从如何安装、安装踩坑排查，到高级应用玩法，里面都有完整整理

英语不好的 bro 直接收藏就完事了

[WquGuru @wquguru]

https://t.co/c9DfInlyZr

[黄赟 @huangyun_122]

https://t.co/Y8bljdvYzA

[Niko @guishou_56]

别再四处瞎存 OpenClaw 的碎片教程了

我把收藏夹里几十篇乱七八糟的攻略全删了,因为发现了一个堪称「保姆级」的OpenClaw中文社区

一个网站全搞定:

1️⃣ 告别环境配置地狱

• 贴心提供国内镜像极速下载
• 零基础一键安装,有手就能跑起大模型

2️⃣ 真正的全能助理

• 能帮你回邮件、控制浏览器、运行本地脚本
• 无缝打通飞书、Telegram、WhatsApp 等常用聊天

3️⃣ 纯净开源无套路

• 100% 免费的官方中文文档与技能市场
• 本地私有化运行,你的数据永远只属于你自己

这绝对是近期最值得折腾的 AI 效率神器

别再去外面花冤枉钱买教程了

🔗 网站传送门直接放这:https://t.co/PaPqFgrHVx

[0xHamster @btc_hamsters]

分享个邪修，5块钱用一个月Codex，还能接入小龙虾🦞

去闲鱼搜AI拼车，几块钱买一个OpenAI Business权限，要那种他拉你进Team的，不是给你账号密码那种

然后去OpenAI官网下载Codex客户端，启动之后告诉它「我要用OAuth方式配置OpenClaw」，剩下的交给它，全程你不用动手

唯一要注意的是授权那一步，记得选Team，别用个人账户授权，个人账户授权后还是要走API扣费的

[Ray Wang @wangray]

https://t.co/1H6Jl2ue8X

[Leo｜一个人 + AI @runes_leo]

Anthropic 工程师复盘了 Claude Code 一年的工具设计演变，三个细节值得细想：

1. 待办列表被砍了。早期用 TodoWrite 盯模型干活，每 5
轮插一次提醒。模型变强后，提醒反而成了枷锁——它觉得必须严格执行列表，不敢灵活调整。换成 Task Tool，重心从"盯着干"变成"跨 agent 协调"。

启发：别反复叮嘱 AI，给它协调空间比给它检查清单有效。

2. 搜索从预灌知识变成让模型自己找。早期用向量数据库喂 context，后来发现给个 Grep让��自己搜效果更好。模型越聪明，越该给搜索工具而不是喂答案。

启发：与其精心组织一份完美 prompt，不如把知识拆成可搜索的碎片，让 AI按需取用。

3. Claude Code 只有约 20个工具，加新工具门槛极高。能用"按需读文件"解决的就不新增工具。

启发：工具不是越多越好，我自己的 Claude Code 自定义 skill 已经 20+ 了，该认真审视哪些能合并。

一个趋势：AI 越强，需要的不是更多辅助，而是更少束缚。你今天搭的脚手架，可能下个月就该拆。

[Viking @vikingmute]

今日必读长文：使用 Claude Code 构建高效 AI Agent 的实战经验总结

作者是 Claude Code 团队成员

工具演变的过程讲的很棒，从最初到后来的Progressive Disclosure，只在需要时暴露工具，文件，上下文，模型自己决定要不要看更多，极大降低 token 消耗，提高稳定性

到再进阶：让模型自己 grep / search / build context，而不是全塞进去。

实用设计模式与技巧
Skills folder / MCP 的组织方式
嵌套 Markdown 文件结构
工具权重 intent-based routing 的高级玩法 等等

从文章中能清楚的能很明显地感受到 skills 设计 的来龙去脉 非常深入浅出的一篇文章

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

还不知道小龙虾（OpenClaw）能干嘛的兄弟盟，建议直接去 fork 这个 GitHub！

作者整理了 30+ 个真实可落地案例，不是讲概念，是拿来就能跑的模板，普通人照着填内容都能用。

有哪些实用案例？

- 自动汇总你最爱的 Reddit 板块精华
- 抓取 YouTube 频道最新视频并生成摘要
- 聚合 RSS / X / GitHub / 全网科技资讯
- 帮你做市场调研
- 甚至跑完整个游戏开发流程

最厉害的这个：Polymarket 自动驾驶仪 —— 在 Polymarket 上进行自动模拟交易，支持回测、策略分析、每日业绩报告。

跑完这些case，你就是龙虾大王了 🦞

[奶昔🥤 @realNyarime]

发现一个已经盈利的AI影视/短剧Agent制作系统 https://t.co/ItGeCL6ZBJ，作者说这套系统已经给别人做了大概20w的单子，漫剧解说剧都有。仅需自己配置apikey即可，基本是上手即用！