大朴聊区块链

一只区块链世界的观察者（“YouTube、Twitter、西瓜视频……”均有同名账号）

[Kafka @kfk_ai]

穷鬼玩 Agent 的配置

主模型：deepseek-v4-flash（1M 上下文），用商汤的 free 额度，多注册几个 key，再用 9router 捏在一起防限流

视觉模型：Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking，硅基流动送的余额，看一张图才一分钱

小工具模型：Qwen3.6-35B-A3B，硅基流动，拿来做标题生成这类小活

大工具模型：Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507，负责任务拆解和摘要总结

生图模型：sensenova-u1 fast / Agnes-2.1-Image，都免费，就是质量一般，玩具水平

视频模型：Agenes Video V2.0

语音模型：干脆自己用微信输入法语音转文字，再发出去

救火和重活：Antigravity 反代 Claude Opus 4.6 顶上；不着急的丢给 trae 上的 GLM5.1；Codex 还有一点免费额度；mimo code 2.5 也能白嫖

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

转发一下 B 站博主的锐评 PPT skills：

注意：有些 skill 不是专门做 PPT 的，所以评分会有点低，只是需求不同，想专门做 PPT 的看最前面的。

1. hugohe( 3.1万 star) | 顶级天花板 👑

全场唯一正经做 PPT 的！元素全可编辑，自带音色克隆和旁白生成，纯纯降维打击。
🔗https://t.co/bkjqie6dF1

2. 张咋啦 @zarazhangrui ( 2.3 万 star)

顶级主观审美最佳，完成度极高！目前呈现为 HTML 格式，稍微考验一点使用者的基础。🔗https://t.co/c449l5uXoX

3. 花叔 @AlchainHust ( 1.9 万 star)

顶级审美极佳，关键是能输出可编辑的 PPTX 格式！
🔗https://t.co/0RHr9ph0lQ

4. 歸藏 @op7418 ( 1.5 万 star)

人上人瑞士风审美非常棒，自带快捷键，很适合线下分享。
🔗 https://t.co/KG60VROUD1

5. Lewis ( 6500 star)

功能设计十分贴心，自带计时器和逐字稿等实用组件。https://t.co/TNphxczaEc

6. 宝玉 ( 2.2 万 star)

NPC风格偏可爱，主要以纯图片形式呈现。
🔗 https://t.co/zdfYk8r3D3

7. 乔木 ( 5400 star)

偏向于纯图片卡片的输出，更侧重于内容的初步呈现。
🔗 https://t.co/q27QsZTLWs

[韩跑跑 @HanPaoao]

币圈真正有用的网站，我先放5个：

GMGN：追踪聪明钱
Arkham：查钱包关系
DefiLlama：看资金流向
TokenUnlocks：查代币解锁
Coinglass：看清算和资金费率

这只是第一期，后面继续整理链上分析、一级市场和安全检查工具

关注一下，别等需要的时候又满世界找

[GitTrend @GitTrend0x]

今天 GitHub 被 AI 网络安全 & 视频制作 Agent 屠榜🔥

5 个星标暴增最狠的项目，专业拆解下！（数据来自实时 Trending）

1. calesthio/OpenMontage

全球首个开源 Agentic 视频生产系统！12 条流水线、52 个工具、500+ Agent 技能，把你的 AI 编码助手直接变身完整视频工作室。

🔗 直达：https://t.co/ZnDldYbJsD

以前剪视频靠手动，现在 Agent 一键搞定全流程。2,938 星一天，内容创作者/营销党的核弹级武器！

2. palmier-io/palmier-pro
为 AI 量身打造的 macOS 视频编辑器。

🔗 直达：https://t.co/n7HwqvTnNc

AI 时代终于有专属视频编辑神器了，Swift 硬核实现，生产力直接起飞。2,463 星一天！

3. mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

817 个结构化网络安全技能包，专供 AI Agent 使用！映射 MITRE 等 6 大框架，支持 Claude Code / Cursor / Gemini 等 20+ 平台。

🔗 直达：https://t.co/YyBte6YYTq

安全从业者 + Agent 开发者必备，隐私与攻防两手抓。956 星一天，硬核到爆炸！

4. DeusData/codebase-memory-mcp

高性能代码库智能 MCP 服务，把整个代码库索引成持久知识图谱，毫秒级查询，节省 99% Token。单静态二进制，无依赖。

🔗 直达：https://t.co/tKcy97ddua

大项目开发者的福音，AI 编码效率再上一个台阶。1,185 星一天！

5. ZhuLinsen/daily_stock_analysis
LLM 驱动的多市场股票智能分析系统：实时行情、新闻、决策看板 + 自动推送，支持零成本定时运行。

🔗 直达：https://t.co/8SmGqwM8Vl

量化/投资党直接起飞，睡前设好任务，早上喝咖啡看报告就行。1,557 星一天，含金量拉满！

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总结：

2026 年，Agent + 视频 + 安全 + 代码记忆 + 金融分析 的基础设施全面爆发。谁先把这些项目玩透，谁就站在下一波生产力 & 财富革命的 C 位。

[大朴聊区块链 @dapublockchain]

@kvhaha1028 @NoraX2026 减价法都算不明白的 沙雕

[Kafka @kfk_ai]

一个中国开发者做了一个开源工具叫 MoneyPrinterTurbo，GitHub 上已经 83,000 多颗星

用法很直接：你给一个主题，它自己生剧本、找 HD 素材、加字幕配乐和旁白，一条视频就出来了

支持 Claude、DeepSeek、Gemini、GPT 这些模型，可以批量一次产多个版本。比例也有 9:16 给短视频、16:9 给 YouTube

可以跑在本机，也能用 Google Colab 不用额外安装

没有订阅、没有水印、没有限制，全部免费

对做短视频内容的人来说，确实省不少重复工

[Nora X @NoraX2026]

这个时代真正能跑出来的人，一定有一种稀缺的能力：resilience

“Resilience 不是硬扛，是回血。”
东亚式“韧性”常被误解为：忍、熬、死撑。

但真正的 resilience 是：
低谷时不否定自己，
失败时只提取信息，不审判人格，
没有正反馈时，依然能把可控动作做完。

这个时代不缺聪明人，缺的是——
被击穿后还能校准方向、继续行动的人。

不是忍得住，是恢复得快。

[Main Rally @btc690000]

一句话看懂所有公链本质

以太坊 ETH：没有行长、没有总部、没有关门时间的全球央行。

Solana SOL：百公里加速 2 秒的超级跑车，速度确实拉满，就是偶尔会半路抛锚全车断电。

波场 TRX：孙宇晨家开的私人快递站，寄USDT全行业最快最便宜，散户OTC、跨境汇款全靠它。但整个快递站从老板到员工全是他们家的，哪天老板进去了，你的包裹也就没了。

BNB Chain BSC：币安生态的通用储值卡。在币安整个生态里用特别方便，流通性也好，就是和币安深度绑定。

TON：俄罗斯最大的本地连锁超市。本地人都爱用，东西全还便宜，出了国就没人认了。

Base：Coinbase 开的银行 24 小时自助营业厅。不用排队办事快，但是金库还是在总行。

Arbitrum / OP / Stack / zk：央行在各地开的分行网点。人少办事快服务好，每天下班还是要把所有账本送回总行。

Hyperliquid HYPE：装修顶级的私人赌场。玩合约比正规赌场还爽，就是不敢带太多钱进去。

Sui：刚开业的顶级豪华商场，电梯全是光速的，就是没几家店开门。

Avalanche AVAX：上一届世界杯爆火的酒吧，这一届基本没人去了。

Near：主打电竞游戏的文创园，喊了好几年 "高科技产业园"，现在主要是网吧。

Cosmos：想做全国快递联盟的公司，口号喊得震天响，真正打通的没几条线路。

ICP：天才工程师开的未来科技馆，全是黑科技，就是没几个游客。

Cardano ADA：顶尖设计院，论文写了几百篇，图纸改了十年，楼至今还没动工。

Polkadot DOT：国际知名城市规划师，规划图画得特别漂亮，至今没建成一座城。

[老杨啊 @yhslgg]

有人用 AI 把《史记》57万字变成了一个可以搜索、跳转、推理的知识图谱
兄弟们，今天看到一个让我直接愣住的开源项目——史记知识库，GitHub 1300 星。

一句话：有人用 AI 把《史记》57万字全部拆解标注，做成了一个可以交互、搜索、推理的知识图谱，让两千年前的文字像代码一样能语法高亮、跳转、消歧。

数据规模直接给你看清楚：

• 实体词条：14,065 个
• 标注次数：126,441 次
• 历史事件：3,198 条
• 事件关系：7,637 条
• Wiki 页面：20,830+ 页
这不是简单的文本处理，是真正的知识工程。

几个亮点真的值得单说：

（1）22类实体彩色语法高亮——人名、地名、官职、事件，每一类都有颜色标注，读《史记》像读代码一样清晰，想关哪类就关哪类

（2）史记地铁图——130条交互式时间线，支持缩放拖拽搜索，整个春秋战国到汉初的历史脉络一张图看清楚

（3）Butler AI Agent 自主维护——一个 AI Agent 持续跑了 12,000+ 轮自主更新 Wiki，不是人工录入，是 Agent 在干活

（4）矛盾检测——史记里前后记载有出入的地方，系统能自动检测出来，学术研究用这个太香了

背后的方法论也很牛：本体不是专家预先设计的，是从文本数据里"自下而上涌现"出来的，迭代速度从数周一轮压缩到数小时一轮。作者还出了两本 PDF 方法论手册，合计 863 页。

历史爱好者、做内容的、研究 AI 知识工程的，都值得去看看。

在线访问：https://t.co/Z9JoCt7KLU

GitHub：https://t.co/ARvGphJfU2

好东西转给需要的兄弟。🚀

#史记 #AI知识图谱 #开源 #老杨啊分享

[0xWizard @0xcryptowizard]

这个推以来，过去了快6个月。

过去没写过代码，在半年里，做了：
1️⃣AI 投资教学 https://t.co/oxEgskMhm7
2️⃣AI 日报 https://t.co/SjusgkzGoH
3️⃣Wizz radar https://t.co/Bk8fAR6QQB
4️⃣Wizz 小时情报 https://t.co/AwPItNogRH
5️⃣Wizz 异动警报 https://t.co/MqYZOZ1Y4m

和朋友配合，做了：
6️⃣Agent协作网络 https://t.co/Xf4My7XFP6

初步搭建了 AI 驱动的信息和投研体系，后续再开放和分享。

做东西的过程中，有一种搭积木乐高的快乐。
做的东西能给大家提供一些价值，就蛮好。

目标没变，更好的使用/理解 AI，做好投资。

[套利豪仔🗽 @pritipatelfgoo]

我发现了一个 GitHub 仓库，几乎可以完美迁移到 Polymarket 的天气市场

它使用 XGBoost 来纠正 ECMWF 和 GFS 预报中的系统性偏差

它并不是直接相信原始的数值天气预报（NWP）结果，而是让模型去学习：在不同气象站、季节和天气形势下，各个预报模型通常会偏差多少、偏向哪个方向

AruneshDev/Automated-Trading-System-Kalshi-Weather-Model 是我见过的最有意思的、基于机器学习的天气交易系统之一

仓库：
https://t.co/i57q8EueFz

为什么这个仓库有价值？

大多数天气机器人只是直接拿 ECMWF 或 GFS 的输出，然后把它转换成概率

但这个项目更进一步：它把 NWP 模型当作基线，然后用 XGBoost 来预测这些模型的误差。

这个模型能够学习复杂模式，比如：

• ECMWF 在某些城市的夏季午后经常高估气温
• 模型之间的分歧如何影响预报准确性
• 每个气象站的季节性偏差和星期几偏差
• 最近的 METAR 观测如何改善短期修正效果

仓库中的关键技术细节：

• 使用 XGBoost 回归器来预测气温误差
• 特征工程包括模型分歧、历史偏差、时间特征和近期观测数据
• 数据收集、特征工程、模型训练和推理之间有清晰的模块划分
• 代码结构良好，并配有清晰的训练和回测 notebook

如何将其改造成适用于 Polymarket
机器学习核心几乎可以保持不变，你只需要：

• 将 Kalshi API 调用替换为 Gamma API（GET /markets + 市场详情）
• 为每个城市使用正确的结算气象站，例如洛杉矶用 KLAX，亚特兰大用 KATL 等
• 输出经过偏差修正后的概率，而不是原始预报
• 将这些概率输入到你的 Kelly 仓位管理逻辑中

最难的部分

构建高质量的训练数据集。你至少需要每个气象站 2 年的历史 METAR 观测数据，以及 ECMWF/GFS/HRRR 的历史预报存档。NOAA ISD 档案是免费的，但清洗数据并对齐时间是一项非常耗费精力的工作

这个仓库展示了一种专业的方法：如何在物理天气模型之上叠加机器学习

对于 Polymarket 上 1°C 窄区间市场和二元阈值市场来说，这类偏差修正可能会带来非常明显的优势。

如果你真的想构建一个有竞争力的天气交易机器人，这是目前最值得参考之一

[VoxCat @VoxcatAI]

🏃 AI生图动作篇：如何让静态图真的“动起来”？
这套技巧我叫它：连续运动感 Continuous Motion。

【核心公式：连续运动感】
单一清晰主体 × 统一运动方向 × 环境拖拽痕迹 = 静态图里的速度感

单一清晰主体 (Single Clear Subject)
画面里只能有一个主体。脸、躯干、关键动作点要清楚，不要让 AI 复制出第二个身体。

统一运动方向 (One Directional Flow)
所有速度痕迹都朝同一条方向服务：衣摆、发丝、雨线、尘土、火花、背景拖影，不能各飞各的。

环境替主体动 (Kinetic Details)
速度感最好交给环境和边缘细节表达。主体负责“定格”，世界负责“被甩开”。
一句话记忆：人要清楚，风要有方向。

连续运动感 = 一个清晰主体 + 一个运动方向 + 一组环境拖痕
不要复制角色，让世界替他动起来。

此技巧不限模型

[驱魔先生🕊️ @panExorcist]

我们要承认一点：我们的美股投资理念和那些国外大神相比，还有不小的差距。

这很正常，也正是我们需要持续学习的原因

整理了一份国外优质美股博主推荐，希望能帮到正在学习美股的朋友们。这些账号以英文为主，但内容质量极高，值得长期关注和跟读。

注：请大家默默关注，@如此多的博主，只是为大家推荐学习，并无打扰之意

价值投资+投资心法类（强烈推荐）

@morganhousel 知名作者
《The Psychology of Money》，分享市场心理学、长期投资智慧，内容深刻

@BrianFeroldi ：教你如何分析公司财报、估值。提供免费资源和深度线程，非常适合学习基本面

宏观+市场策略类

@LizAnnSonders：Charles Schwab首席投资策略师，数据驱动的市场宏观分析和图表解读，专业且中立

@10kdiver：帖子截止到2023年，写超高质量长线程，拆解复利、估值、概率思维等，最佳教育内容之一

@charliebilello：数据狂人，提供历史数据对比、ETF/市场统计。客观且信息密集

@awealthofcs (Ben Carlson)：A Wealth of Common Sense博主，理性、幽默的长期投资视角

@elerianm (Mohamed El-Erian)：知名经济学家，宏观经济与股市结合的深度评论

@ritholtz (Barry Ritholtz)：资深投资者，分享市场洞见和反共识观点

交易+技术分析类

@alphatrends (Brian Shannon)：技术分析专家，专注趋势和图表。

@Scottrades：Swing Trading（波段交易）强手，几乎没有中文区的关注！这是真的宝藏

@ripster47 ：分享每日交易回顾和水平线分析，实战感强

@Mr_Derivatives ：期权交易相关讨论

其他实用账号

@fluentinfinance ：个人理财 + 投资结合，适合新手

@ZeroHedge：偏熊市/批判视角，常爆猛料（需自己判断真伪）

@MarketWatch @CNBC：主流媒体账号，实时美股新闻

以上博主内容以美股、宏观、科技股为主，多多学习，逐步提升自己的投资框架。

投资路上，学习比短期盈利更重要。

[股夫子 @toppywang]

股市操练大全（第九册）.pdf
链接：https://t.co/X92nw3dUun
提码：gezz（提取码都一样）

(第八册).pdf
链接：https://t.co/iLuhMkbREg

(第五册).pdf
链接：https://t.co/e9jd1FXRAK

(第三册).pdf
链接：https://t.co/TQILts0d0y

(第四册).pdf
链接：https://t.co/Q6NxlOYUKs

[套利豪仔🗽 @pritipatelfgoo]

Polymarket 天气市场目前最值得用的 11 个天气预报模型（全球 + 区域拆解）

了解这些模型的区域优势和更新频率，可以显著提升概率估计和胜率

下面是应该使用的最佳模型的完整区域拆解：

全球模型——适用于任何城市

• ECMWF：全球预报的黄金标准，在 5–10 天预测周期内准确率最佳
• ECMWF AIFS：ECMWF 的 AI 驱动版本，同样具备全球覆盖，更新更快
• GFS：全球覆盖稳定，免费，常被用作基准模型
• ICON-Global：德国气象局 DWD 的可靠全球模型，是 ECMWF 的良好备用选择

美国 + 加拿大
（洛杉矶、纽约、芝加哥、达拉斯、迈阿密、旧金山、亚特兰大、奥斯汀、丹佛、西雅图）

• HRRR：美国城市短期预测的最佳模型，每小时更新，3 公里分辨率
• GEM：在美国和加拿大都表现很强
• GFS：稳定的基准模型，适合与 HRRR 搭配使用

欧洲（伦敦、巴黎、马德里、米兰、阿姆斯特丹、慕尼黑、华沙、赫尔辛基、伊斯坦布尔、安卡拉、莫斯科）

• ICON-EU：覆盖整个欧洲的最强区域模型
• AROME：西欧高分辨率模型，适用于法国、西班牙、意大利、英国
• UKMO：尤其适合伦敦和北欧地区
• ECMWF：始终值得纳入，作为全球参考模型

中欧（华沙、慕尼黑、米兰、阿姆斯特丹）

• ICON-D2：德国、法国、比荷卢、波兰、奥地利、捷克等地区的最高分辨率模型
• ICON-D2 EPS：ICON-D2 的集合预报版本，给出的不是单一预测，而是概率分布。当市场是二元结果且接近阈值时，应使用它

亚洲（北京、上海、广州、深圳、成都、重庆、武汉、青岛、香港、台北、新加坡、雅加达、马尼拉、勒克瑙）

• JMA-GSM：在东亚和太平洋地区表现强劲
• JMA-MSM：专门针对日本及周边地区的高分辨率模型
• ECMWF + ICON-Global：东南亚和南亚的最佳全球模型组合

中东与非洲（吉达、特拉维夫、开普敦、卡拉奇）
• ECMWF：主导选择，这些地区没有特别强的区域替代模型
• GFS：可靠的备用模型

实际使用流程：
始终先用 ECMWF 作为锚点。然后叠加覆盖目标城市的区域模型。如果有集合预报版本，例如 ICON-D2 EPS，就用它

单一确定性预报告诉你的是期望值。集合预报告诉你的是分布。对于二元阈值市场，真正重要的是分布

感兴趣的可以保存这份列表。如果我漏掉了任何模型，欢迎各位回复中补充

[AI Will @FinanceYF5]

有趣的互动科学应用创意｜第 4 部分

有人做了一个涡扇喷气发动机气流模拟器

UI 设计
GPT Images 2

代码
Gemini 3.1 Pro

更多演示 ↓

[白骏知识分享 @cj3214567667]

TikTok跨境电商全套实操教程

链接：https://t.co/djXCQnLa1X

[远方青木 @jglcn1991]

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[0xWizard @0xcryptowizard]

感谢龙王 @dotyyds1234 这些年的分享，抓了他的分享数据，蒸馏了一个 agent，已经开始跑了。

根据实际数据，给了8个信号，后面再继续优化这个 agent 。

[Luna @LunaAI519]

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