dreal.eth

₿、Ξ、NFT

[Prajwal Tomar @PrajwalTomar_]

WAIT. This is actually insane.

A senior dev dropped the SOUL .md template behind his Hermes Agent. Says he's never shared this before.

The sections that turn your agent from a chatbot into an autonomous operator:

→ Stance: direct, opinionated, push back when I'm vague
→ Accountability: surface opportunities, flag stalled loops
→ Autonomy: broad freedom except for irreversible actions
→ Mission: priorities, active builds, debt, sunset candidates
→ Pushback: disagree openly, earn it with evidence
→ Operating Mode: orchestration, not solo execution

The author says three sections decide if the agent acts like an operator: Stance, Autonomy, and Mission.

The Autonomy section alone is worth the whole template. Most builders never write this out and then wonder why their agent asks permission for every action.

(Full template in the comments)

[王峰Anc🔶OP_CAT @wangfenganc]

Codex 如何接入性价比拉满的国产模型 DeepSeek？一篇搞定！

���球AI圈最近的“价格屠夫”，毫无疑问是DeepSeek。凭借精细化的稀疏架构升级、百万级超长上下文能力与行业领先的推理能效，DeepSeek-V4系列在性能上已然比肩国际顶级闭源模型。

更关键的是，它在 API 价格上是真的低，量大管饱。

如果你已经用上了Codex这个强大的AI编程助手，又想让它在日常工作中无缝接入DeepSeek的顶级能力，那么这篇文章就是为你准备的。

最简单、最稳的接法来了！ 不管你是想让Codex的额度更充裕，还是单纯想体验国产顶级模型的高质量输出，这篇保姆级教程都能让你快速上手。

一、准备好这三样东西
开始之前，请确认已经完成以下三项准备工作：
1⃣已安装并能正常启动的 CC Switch（一个极轻量的桌面应用，用于统一管理你的模型供应商）。
2⃣已安装 Codex CLI，并至少运行过一次，让 ~/.codex/config.toml 目录结构自动生成。
3⃣DeepSeek 的 API Key。

下面就来逐一完成这些准备。
✅ 准备工作一：先安装 CC Switch
CC Switch 是一个基于 Tauri 2.0 架构的桌面应用，安装包仅约 5MB 左右，启动速度极快，相比 Electron 版本有显著提升。

下载地址：https://t.co/O4Grj01qS0
根据你自己的操作系统下载对应的安装包即可，Windows 用 MSI 安装包，macOS 下载 .app.zip（首次打开若提示未知开发者，去“系统设置 → 隐私与安全性”选择“仍要打开”），Linux 用 .deb 安装包。

✅ 准备工作二：安装 Codex CLI，并运行一次
Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程工具，支持原生终端、VSCode 插件、Cursor 插件等多种场景，可以帮你高效完成代码编写、文件操作等任务。

✅ 准备工作三：获取 DeepSeek 的 API Key
DeepSeek 的 API 调用需要收费（不过价格非常划算，具体下文会讲），注册后可以按需充值使用。获取 API Key 的步骤如下：

访问 DeepSeek 开发者平台：https://t.co/BHJu1X7bZf

登录你的 DeepSeek 账户，在左侧导航栏找到 API Keys 页面，点击 创建 API Key（Create API Key）。

二、CC-Switch 接入 DeepSeek 实操流程
完成以上三项准备工作后，就可以正式进入 Codex 接入 DeepSeek 的核心环节了。

第一步：在 CC Switch 中添加 DeepSeek 供应商
打开 CC Switch 应用，你会看到一个直观的管理界面：
点击顶部的 「ChatGPT Logo」标签（供应商管理页面）。

点击右上角的 「+」加号 来添加新的供应商。

在弹出的窗口中，选择 内置预设里的「DeepSeek」。预设中已经内置了 DeepSeek 的请求地址、默认模型、模型菜单、thinking/reasoning 参数等，同时会自动打开需要本地路由映射的选项。

在弹出的配置框中填写你的 DeepSeek API Key。

点击确认，完成供应商添加。

第二步：开启本地路由并接管 Codex
这一步是连接的关键——CC-Switch 会用 本地路由 作为 Codex 和 DeepSeek 之间的桥梁。

进入 CC Switch 的设置页面，找到 「路由」（Route） 部分。

参考以下设置进行配置：
Codex 路由开关：打开。
其他路由选项按默认配置即可。

完成路由设置后，CC Switch 会自动将 Codex 的 live 配置指向本机路由（http://127.0.0.1:15721/v1），并用占位符管理认证，你不需要手动修改 Codex 的配置文件。

第三步：切换供应商并重启 Codex
最后一步，把 Codex 正式切换到 DeepSeek 上。
回到 CC Switch 首页的 Codex 供应商列表。
找到刚才添加的 DeepSeek 供应商，点击 「启用」按钮。
启用后，完全退出 Codex（关闭 Codex 应用及相关终端窗口），然后重新启动 Codex。

重新启动后，你就会在 Codex 中看到 DeepSeek 模型已经成功启用了！由于目前 Codex App 暂不支持完整的多模型选择功能，它会默认使用配置中的第一个模型，CC-Switch 会自动帮你处理好这一点。

通过 CC-Switch 将 Codex 连接到 DeepSeek，你既可以享受 DeepSeek 当前的极致性价比（最低 0.025 元/百万 tokens），又能在不同模型之间灵活切换，完全不用担心官方额度不够的问题。

整个配置过程只需简单的几步操作，非常实用方便。

建议收藏，后续会给大家分享更多 Codex 的使用技巧与内容。 #codex #ai

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

120万阅读的保姆级嘉信理财开户教程。

不知道多少人开户成功了

再贴一下，随手拯救金融难民

[Chris Lee @ViewsOfChris]

黃仁勳多次强调存储（尤其是AI内存/HBM/KV Cache等）是AI时代极其关键且未被充分开发的领域。

2026年CES等场合：AI驱动的存储需求已超过现有基础设施容量，存储“目前仍是一个完全未被开发的市场”（unserved market），AI推理瓶颈正从计算转向上下文存储（context memory）、token内存和KV缓存。这些旧存储系统根本无法满足需求。

他还鼓励DRAM/存储厂商大胆扩产，暗示英伟达会“全包”，并视内存短缺为“好消息”，因为这会推动客户选择最强方案。

整体上，他把存储视为AI基础设施的核心制约因素之一（和先进制��芯片并列），并推动英伟达在这一领域的架构创新（如新一代平台对HBM的大量需求）。

[Serena @369Serena]

Codex 十大建议必装“插件”来了！

先收藏，再去Codex App 插件库里一个一个装！

这 10 个基本覆盖了写代码、上线网站、真实浏览器操作、读设计稿、处理邮件文档、生成 PPT 和视频。

1⃣ Superpowers

让 Codex 不再一上来就莽写代码。
它会先澄清需求、写计划、走 TDD、做代码审查，适合把 Codex 调成“严格工程师模式”。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins → Coding 区搜索/安装 Superpowers

2⃣ GitHub

Codex 编程协作核心插件。小白再也不用学 Github 了！
看 repo、issue、PR、CI、代码审查、发 PR，基本都离不开它。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 GitHub

3⃣ Vercel

Codex 做完网站后，直接部署上线。
个人网站、作品集、landing page、demo，做完就能给别人看。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/安装 Vercel

4⃣ Codex Chrome Extension

让 Codex 接入你的真实 Chrome。
适合处理需要登录态的网站，比如 Gmail、LinkedIn、Salesforce、CRM、后台系统。

它是 OpenAI 官方能力，但目前部分用户在 Codex App 插件库里可能搜不到 Chrome plugin。

如果你的插件页能看到 Chrome，强烈建议装；
如果搜不到，先跳过，等客户端或插件库更新。

来源链接：
https://t.co/lvYkgf5F8O

5⃣ Figma

产品和前端必备。
读设计稿、做设计到代码、Code Connect、设计系统，都很适合交给 Codex 接着干。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 Figma

6⃣ Google Drive

办公和资料流必备。
读 Drive、Docs、Sheets、Slides，整理资料、提取内容、生成文档都很方便。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 Google Drive

7⃣ Gmail

日常办公高频插件。
搜邮件、总结邮件、找附件、起草回复，能省掉很多来回翻 inbox 的时间。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 Gmail

8⃣ HyperFrames
内容创作者可以重点看。
让 Codex 用 HTML/CSS/JS 生成 PPT 风、产品介绍风、数据可视化风视频，并渲染成 MP4。

安装/启用方式：
Codex App 插件库搜索 HyperFrames
或参考 GitHub 安装说明

来源链接：
https://t.co/ub8NkEBxiD

9⃣ Presentations

做 PPT、���演稿、汇报材料很实用。
适合把调研、方案、产品介绍直接整理成演示文稿。

安装/启用方式：

Codex App → Plugins 中搜索/启用 Presentations

🔟 Spreadsheets
处理 Excel、CSV、名单、报表。
运营、财务、数据整理场景很高频。

安装/启用方式：

Codex App → Plugins 中搜索/启用 Spreadsheets
我的安装顺序建议：

写代码：
Superpowers + GitHub

做网站：
GitHub + Vercel + Figma

办公流：
Google Drive + Gmail + Spreadsheets

内容创作：
HyperFrames + Presentations + Google Drive
登录态网页任务：
Codex Chrome Extension 可用时再装

补一句：
Browser 是 Codex 原生能力，不用去插件库安装，所以这次不算进插件榜单。

在用 Codex 的建议收藏一下。
插件装对了，Codex 就不只是聊天写代码，而是能接进你的真实工作流。
#codex #skill #plugin

[Smartpig @Smartpigai]

Codex 最强实战课来了，建议直接收藏。

不到 2 小时，带你彻底玩转 Codex + GPT-5.5 这套“AI 开发外挂”：
从技能与插件配置、自动化工作流搭建，到多任务并行实战，全程手把手演示。

如果你想快速掌握真正高效的 Vibe Coding，这可能是目前最值得刷的一条免费中文实战教程。

连 OpenAI 官方都点名认可。

[Michael | Hypermarkets @itsmichaelluu]

JENSEN HUANG DOING IT AGAIN

IN TAIPEI, HE SAID THESE STOCKS ARE THE FUTURE:

$NOW — AI agents run inside ServiceNow's enterprise software stack

$CRWD — Security layer every AI factory must have running

$PLTR — Turns AI agent outputs into real government/enterprise decisions

$MSFT — Co-built the entire agentic PC platform with Jensen

$TSM — Only company on earth that can build these chips

AND HE HAS A DEAL WITH THESE ONES:

$HPE — Builds and ships the physical AI factory server infrastructure

$IREN — Owns the cheap power AI factories are desperately hungry for

$CRWV — The cloud Jensen personally called out by dollar valuation

$ARM — Every AI chip on the planet runs on ARM architecture

$DELL — First to rack and deploy Vera Rubin in production

$NVDA STILL SUPER EARLY SO DON'T MISS IT!

♻️ RESHARE this post and write 1 comment, I'll share my $HPE earnings play with you. It's tonight.

[Chris Lee @ViewsOfChris]

3 Memory Kings Updates! Goldman Sachs Boosts Profit Forecasts for SK Hynix and Samsung on AI Memory Boom, after UBS rerated Micron a week ago.

Target Prices at a 15x multiple of the 2027 Forecast EPS.

- Micron (MU) +139% with TP $2,325
- SK Hynix implied upside +194%
- Samsung Electronics +231%

It looks like Samsung is the most attractive stock among these Memory Big 3!

The easiest way to invest Big 3 is $DRAM.

The above is using the latest Goldman Sachs implied EPS (for SK Hynix & Samsung) and UBS EPS (for Micron) for 2027. $MU #SKHynix #Samsung

[Annie 所长 @web3annie]

翻遍1000家财报，未来10年能让你阶层跨越的，只有这30只美股了 👇

1. 英伟达 NVIDIA $NVDA
AI时代最大的卖铲人，几乎所有大模型训练都离不开它的GPU，堪称AI世界的发动机

2. 超威半导体 AMD $AMD
英伟达最有力的挑战者之一，AI芯片市场第二增长极，性价比路线正在获得越来越多客户认可

3. 博通 Broadcom $AVGO
AI网络和定制芯片双重受益者，大型科技公司疯狂扩建算力的核心供应商

4. 迈威尔科技 Marvell $MRVL
高速互联芯片龙头，AI服务器之间的数据传输离不开它，相当于数据中心里的高速公路

5. 英特尔 Intel $INTC
虽然掉队多年，但正在全力押注AI与晶圆代工，一旦翻身弹性巨大

6. 美光科技 Micron $MU
HBM高带宽内存核心玩家，AI服务器越多，对内存需求越夸张

7. 闪迪 Sandisk $SNDK
存储需求爆发直接受益，大模型训练和推理都需要海量数据存储

8. 西部数据 Western Digital $WDC
全球硬盘与数据存储巨头，AI时代的数据仓库管理员

9. 康宁 Corning $GLW
光通信与特种玻璃龙头，AI数据中心高速连接的重要受益者

10. Applied Optoelectronics $AAOI
光模块黑马，AI算力扩张推动高速光通信需求暴增

11. Navitas Semiconductor $NVTS
第三代半导体代表企业，高效电源解决方案有望成为AI数据中心标配

12. Vertiv $VRT
AI数据中心散热龙头，卖水人中的卖水人，没有散热再强的AI也得宕机

13. 超微电脑 Super Micro Computer $SMCI
AI服务器爆发最大受益者之一，被称为AI时代的军火商

14. 戴尔 Dell Technologies $DELL
企业级AI服务器和数据中心解决方案持续增长，正在重新获得市场关注

15. Nebius Group $NBIS
欧洲AI云计算新势力，直接受益于全球算力需求扩张

16. IREN $IREN
从比特币矿企转型AI算力运营商，拥有大量电力和数据中心资源

17. 伊顿 Eaton $ETN
电网升级核心受益者，AI最终拼的是电力而不是算力

18. Quanta Services $PWR
美国电力基础设施建设龙头，未来十年电网投资的重要受益者

19. 哈伯 Hubbell $HUBB
输配电设备龙头，电网现代化绕不开的企业

20. GE Vernova $GEV
能源与电气化超级平台公司，AI耗电时代的重要赢家

21. 自由港麦克莫兰 Freeport-McMoRan $FCX
全球铜矿巨头，新能源、电网和AI都离不开铜

22. 泰克资源 Teck Resources $TECK
铜资源储量丰富，受益于全球资源品长期需求增长

23. 南方铜业 Southern Copper $SCCO
全球成本最低的铜矿企业之一，现金流能力极强

24. MP Materials $MP
美国稀土龙头，稀土自主供应链战略核心标的

25. Energy Fuels $UUUU
美国铀矿龙头之一，核能复兴的重要受益者

26. NuScale Power $SMR
小型模块化核反应堆概念龙头，被视为未来AI供电方案之一

27. Oklo $OKLO
由OpenAI创始人奥特曼、英伟达黄仁勋支持的���型核能公司，市场关注度极高

28. 特斯拉 Tesla $TSLA
机器人、自动驾驶、AI大模型三张牌同时打，想象空间极大

29. Palantir $PLTR
AI软件平台龙头，正在帮助政府和企业真正把AI落地赚钱

30. Rocket Lab $RKLB
SpaceX之外最受关注的商业航天公司，未来太空经济的重要参与者

31. AST SpaceMobile $ASTS
卫星直连手机赛道明星企业，有机会改变全球通信格局

32. Intuitive Machines $LUNR
月球经济概念核心标的，率先参与NASA月球商业化计划

33. BlackSky $BKSY
实时卫星数据服务商，AI+航天数据结合的重要受益者

你最看好哪只股票？

[Sac @Saccc_c]

想让 Codex 具备设计师级别的审美？分享3个我实测有效的design skills：

1、impeccable
综合表现比 uiuxpromax 那些热门设计 skill 实用得多
🔗：https://t.co/xxALnWwWM8

2、taste skill
仓库里有很多skill，但核心用法下载两个���足够:
imagegen-frontend-web skill 配合image2生成高质量设计参考图
image-to-code skill 1:1 还原图片成网页

详细效果和完整步骤参考：
https://t.co/i2qEdh6Zca

3、Frontend App Builder skill（Codex内置）
直接在Codex的skill市场搜索下载，工作流和 taste skill 类似，先生成设计图再转代码。但它对图片还原度的要求更严，整体流程更工程化：颜色不能随意解读、图标风格要逐一对齐

另外，如果你想做完整的设计落地，也可以直接安装内置的Build Web Apps plugin，除了该skill外，还包含 shadcn/ui 组件、浏览器验收等能力

Codex官方成员出过一篇相关文章：
https://t.co/HJbdRexD1C

[老王霸 AI Lab @laowangbabababa]

Codex 插件推荐来了！！！

官方这么多插件总得有个优先级吧，你也不能全部都上了，按博主的说法，推荐这几个

1、Presentations能生成高质量演示文稿
2、Spreadsheets能生成代公式格式图表和分析结果的电子表格
3、Windsor AI能进行营销数据分析
4、Hyperframes能把网页脚本或素材做成可渲染的视频
5、Remotion能制作视频动效生成动画渲染视频
6、BioRender能创建专业的科学插图和图表
7、Kama能进行图形设计、海报制作、社交媒体素材生成
8、Figma能把需求或代码转成Figma设计

除了上面这些，我更建议大家维护好 AGENTS.md 文件， 它是你本地使用 Codex 的长期记忆系统，如图 2 是部分参考，它只会越来越懂你

PS：截图可复制当做自己的记忆参考

[YanXbt @IBuzovskyi]

HERMES AGENT JUST GOT A RESEARCH BRAIN.

connect it to NotebookLM and it becomes
a 247 research system that builds
knowledge over time.

it resources. connects ideas across sources.
uses that context in every real task.

setup in 4 steps:

1. install Hermes with MCP enabled
2. download NotebookLM skill from GitHub
3. add endpoint to MCP servers in config
4. restart Hermes

what your agent can now do:

→ query your notebooks instead of the open web
→ connect ideas across multiple sources
→ build knowledge session after session
→ use your curated context in every /goal
→ zero hallucinations from your own verified sources

ask it anything — it answers from
what YOU already know.

full setup guide — MCP, models, use cases —
in the article 👇

[Chris Lee @ViewsOfChris]

Discussed with a couple of fund manager friends these couple of days about the target price of Memory Stocks, including DRAM, Sandisk, and Micron, this year.

- $DRAM = $80- $100
- $MU = $1,200 - $1,600
- $SNDK = $2,000 - $2,300

NFA, DYOR.

[得否 @wangdefou]

这么牛逼吗？我先去申请一个

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

https://t.co/S4tkBGsp1i

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

https://t.co/Tz6Crt32ju

[無名先生 @Wuming_Mr_]

英伟达 CEO 黄仁勋刚刚揭秘了构建整个 AI 超级周期的完整五层架构（Stack）……

这五大核心层级包括：

1. 能源层（Energy）~ $CEG, $VST, $OKLO, $EOSE, $GEV

2. 芯片与计算层（Chips & Computing）~ $NVDA, $AMD, $TSM, $MU, $ARM

3. 云基础设施与数据中心层（Cloud & Data Centers）~ $NBIS, $IREN, $CRWV, $APLD, $CIFR

4. AI 大模型层（AI Models）~ $MSFT, $GOOGL, $META, $AMZN, $ORCL

5. 终端应用层（Applications）~ $PLTR, $TSLA, $NOW, $SNOW, $CRM

没有这些公司，AI 的世界就只是空中楼阁；这也正是为什么这些核心标的将持续迎来巨大的长线增长。

强烈建议转发收藏以备后用……

[Wealth Code @WealthCode99978]

🔥📈 段永平这次的仓位变化，其实信息量非常大。

最吸引市场注意的，当然是：

他重新大手笔买入 $TSLA ，并直接把仓位拉到 6.34%。

从截图看：

$TSLA
持仓：3,408,900 股
建仓/持仓均价：约 $371.75
当前市值：约 12.67 亿美元

这不是“小试仓”。

这是直接进入核心仓位级别。

而且更关键的是——

段永平之前公开提到过，自己买了 Model Y，并长期体验 FSD。

很多人低估了一件事：

段永平一直是非常强调“知行合一”的投资者。

他很少会因为市场情绪追热门。

他更倾向：

亲自体验产品 → 理解商业模式 → 再做长期下注。

所以这次重新重仓 $TSLA ，市场真正关注的，不只是仓位数字。

而是：

他可能认为 FSD 已经开始跨过某种关键节点。

而除了 Tesla，这份持仓还有几个非常值得注意的大动作。

首先是：

大幅加仓 $NVDA

持仓增加 91.29%

目前：

13,843,775 股
持仓均价约 $174.40
总市值约 24.14 亿美元

这意味着段永平明显在继续押注 AI 基建主线。

而且注意：

这是在 Nvidia 已经巨大涨幅之后继续加仓。

说明他可能认为：

AI 资本开支周期远未结束。

另一个很关键的是：

大举加仓 $GOOG

增持 99.74%

目前：

3,706,000 股
持仓均价约 $286.86
市值约 10.63 亿美元

这其实很值得玩味。

因为市场过去一年一直担心：

Google 会不会被 AI 冲击。

但段永平反而接近翻倍加仓。

这更像是在押注：

Google 的 AI 商业化能力被低估。

尤其是：

搜索、
云业务、
Agent、
Gemini、
YouTube 广告体系。

然后还有：

$PDD

增持 71.18%

目前：

19,748,294 股
均价约 $102.18
市值约 20.18 亿美元

���说明他对中国消费与 Temu 全��扩张逻辑仍然非常有信心。

而减仓方面也很有意思。

最大减仓：

$AAPL

减持 10.55%

但即使减仓后，

Apple 仍然是第一大仓位：

占比 36.72%

总市值约 73.46 亿美元。

这更像：

仓位平衡，
而不是看空 Apple。

另外：

$TSM

减持 87.65%

这个动作反而值得深思。

因为他一边大幅增持 Nvidia，

一边却大减台积电。

可能说明：

他更想直接持有 AI 需求端龙头，

而不是制造端。

还有几个新增仓位也很有“AI 味道”：

$PLTR
$CRWD
$SNOW
$CRCL
$INOD

尤其：

$CRDO

增持 431.63%

这个动作可能很多人会忽略。

但 Credo 正是高速互联与 AI 网络基础设施受益方向之一。

整个组合现在越来越明显：

AI + 平台型科技 + 长期基础设施。

如果总结这份仓位变化，最核心的信息可能是：

段永平并不像市场很多人那样担心 AI 泡沫。

相反，

他��乎正在把仓位逐渐向：

AI 基建、
AI 平台、
AI 应用层

重新集中。

而 Tesla 重新进入核心仓位，

可能才是里面最值得市场反复研究的动作。

因为对段永平这种级别投资者来说，

重仓往往不只是“看季度”。

更像是在押：

未来 5–10 年的方向。

你觉得他这次最值得关注的动作是：

重仓 $TSLA，

还是疯狂加仓 $NVDA 和 $GOOG？

[libapi @libapi_]

Hermes web ui v0.5.30更新 2026-05-19

Hermes Web UI 已升级推送 Grok 4.3 视频模型本地接口，点开skill 然后点击本地安装 grok-image-to-video

Bridge 聊天改为保留结构化历史，修复工具调用历史转文本后导致模型偶发不返回、工具不执行的问题

群聊 ＠ 多 Agent 路由更可靠，发送给每个 Agent 时会移除自己的 ＠，并改善刷新后的用户昵称绑定

模型页、聊天模型下拉和会话模型选择改为按当前 Profile 展示，默认模型标记更准确

精简 Gateway 管理：移除独立网关页面，按各 Profile 的平台配置检查并拉起需要运行的 gateway，并改用轻量 gateway runner 管理启动和重启

增强 Docker、Termux 和 Windows 的 Gateway 启动流程，处理运行锁、端口冲突、后台执行和重启场景
优化 Windows 兼容性：路径识别、文件下载、任务/更新子进程不再弹出额外终端窗口

修复配置写入和 Provider 预设：加强 .env 校验，FUN-Codex 改走 Responses API，并更新 https://t.co/5bs9oxdMWD 模型列表
前端体验细节优化：折叠侧边栏布局、分组短标题、侧边栏分隔线和对话大纲样式更稳定

上下文压缩现在跟随 Profile 压缩配置，并在旧快照失效时复用旧摘要和安全尾部，避免重新压缩完整历史

[Jason Zhu @GoSailGlobal]

量化交易这件事 / 90% 的人以为门槛在「进对冲基金」
真正的门槛在「你知不知道有哪些开源工具」

GitHub 上有一份榜单 ：best-of-algorithmic-trading
109 个开源项目 / 310K star 合计
基本覆盖了对冲基金 10 年前花几百万买的整套工具栈

· 开源 trading 项目已经不是「玩具」

CCXT 42K star ：一个 API 通吃 100+ 个交易所
Freqtrade 48K star ：策略 / 回测 / 实盘部署一体化
Hummingbot 18K star ：做市 / 高频 / 网格全在里面
QuantConnect Lean 18K star ：Python + C# 量化引擎 / 真正能上生产

10 年前
QuantConnect Lean 这种东西 / 一个对冲基金内部要 10 个工程师 2 年才能搭出来

现在
git clone 一行

· 你最大的瓶颈 / 是你不知道有这些工具
跟「策略不够好」关系不大

仓库分 7 个类目 / 一次性把这个赛道整理透了

Bots & Frameworks（23 个）
Libraries & API（28 个）
Technical Analysis & Indicators（10 个）
Books（19 本）
YouTube（10 个频道）
Courses（8 个课程）
Communities（3 个社区）

你以为你在「研究策略」
实际上你在「重新发明轮子」
这 109 个轮子已经造好了

· 算法交易的真正难点不在数学

仓库里 Top 10 的项目 / 大部分核心代码不到 5 万行
对冲基金给同样的活付 200 万美元年薪

差距不在算法
在「你愿不愿意花 3 个月把这套工具栈跑通」

绝大多数人卡在这一步 / 然后转去做别的

· 值得 star 的几个核心项目

撸代码先从这几个开始

CCXT（API 层）：所有交易所统一接口 / 没它你寸步难行
Freqtrade / Jesse / Hummingbot（策略层）：选一个最适合你的语言生态
QuantConnect Lean（生产级引擎）：真正能上实盘的那一个
ta-lib / pandas-ta（指标层）：技术指标 90% 都现成

学习路径

先看 Books（19 本里挑 3 本基础）
跑通 Freqtrade 一个 demo 策略
读 CCXT 文档接一个交易所
再考虑要不要写自己的策略

· 量化交易的开源化 / 是过去 10 年金融行业最大的悄然变革
华尔街用了 30 年建起来的护城河 / 被 GitHub 用 109 个 repo 填平了

但绝大多数人不知道这件事
因为「我没在做交易」的人不会去搜
「我在做交易」的人在交学费

· 链接 https://t.co/SK6iZ5Piad
这个仓库收藏 / 接下来 6 个月你会反复用到