0101｜工程师手记

程序员｜后端 / AI 应用 / 自动化
持续记录：踩坑、源码理解、性能优化、工程化实践

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

For the record:
00:00 — ticket opened.
01:00 — rejected, "regulatory policies," no policy named.
09:33 — reopened, now it's "an error." 7 business days.
Same account, same documents, two explanations, nine hours apart. Still Basic. #GCash

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

@gcashofficial Update: ticket #219892079 was closed within the hour - "cannot be completed due to regulatory policies". No policy named, no appeal path. Meanwhile you're here explaining how to find a ticket number. Six months of attempts and the app never once said I was ineligible.

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

@gcashofficial Submitted my verification docs exactly as instructed. Session expired mid-way, and now there's no record of the submission at all. Many attempts, hours wasted. Good to know your session-expiry feature is the one thing that works reliably. #GCash

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

@gcashofficial Ticket #219892079, filed just now through the Help Center form. Note: your Gigi chat was down ("experiencing technical difficulties") when I tried it, which is why this took a web form to file. Looking forward to an actual investigation rather than another "please try again".

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

@gcashofficial I've been trying to get my account verified for almost six months now. Every attempt runs into some new problem in the app and never goes through. It's now seriously affecting my ability to transfer money. Can someone please look into this? #GCash

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

@Stanleysobest “滚就滚”,拿起50000扬长而去

[0101｜工程师手记 @meta19890102]

@xiaohu 不能

[袋鼠帝 @aikangarooking]

仓颉Skill网页版来了！一键蒸馏任何书/视频。我也找到了一个Skill变现的新思路，一并分享给大家～

GitHub 4.5K Star！我开源的仓颉skill（cangjie-skill）火了。
我算了一下， 全网视频+文章曝光已经超100万了（说明需求很大）。
它干的事很简单：蒸馏所有值得蒸馏的高价值内容，比如把一本书、一个视频/播客，蒸馏成AI Agent能直接用的Skill，让Agent真正带着这些方法论干活。

不过，评论区和GitHub issue里问得最多的是，能不能给个在线入口？或者到底怎么用？
甚至还有朋友不知道在哪里获取开源的仓颉skill
确实，想用仓颉skill，你得先解决网络问题，把仓库拉下来，再琢磨怎么安装进本地Agent里。

对不懂技术的朋友来说，光是clone这一步可能就劝退了一大半。

然后我搞了个网页版，在天工超级智能体上线了一个专家：
袋鼠帝·内容蒸馏专家（图3）

同时，专家每被调用一次，我也能获得一份收益分成，大家最近都在讨论的Skill 变现问题就这样被跑通了，想要Skill变现的朋友也可以参考这个方式～

这个专家底层就是cangjie-skill的完整能力，但你不用碰GitHub、不用装任何东西。国内直接打开网页就能用，完全零门槛。

体验地址见评论区👇

使用方式也很简单，上传你想蒸馏的内容（文件、视频），甚至还能直接给网页链接（图4，我给的Codex文档链接），剩下的交给它。
三步搞定：
1、打开体验地址，进入袋鼠帝·内容蒸馏专家。手机电脑都行，页面就是普通的对话界面，会打字就会用。

2、上传你想蒸馏的内容。可以是一本书的PDF/PPT，可以是一篇长文，也可以是链接。不只是读书，网课、行业报告、大佬访谈，只要是你觉得有价值、又没时间学都能丢给它。

第三步，模型建议选DeepSeek V4 Flash，然后告诉它你的要求，比如：把这本书蒸馏成一个skill。等它跑完，你会拿到一份结构化的skill文件。书里的方法论、案例、关键判断，全部被提炼成AI可以调用的知识。整个过程不用懂任何技术，等着"收菜"就行。

拿到蒸馏的Skill能干嘛？装进CC、Codex、天工等Agent里，AI就算读过这本书了。你问它问题，它会用书里的方法论回答你，而不是泛泛而谈。

相当于给你的AI请了一位领域专家。而且Skill可以复用，蒸馏一次，任何Agent都能带着这份知识跑。

以后技术书、内部文档、项目规范、研究论文， 都可以变成你自己的 Skill 库。普通人还在收藏 PDF。会玩的人，已经开始把知识变成 AI 能反复调用的能力了。

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

2小时出一部AI短剧，成本130块，我第一反应是：这不扯呢吗？

结果还真有。开源工具Toonflow，你把小说或者剧本直接甩进去，后面全不用你管了：

1️⃣ 编剧、分镜、角色设计一直到出视频，AI一条龙全包，你连脑子都不用动
2️⃣ 无限画布随便拖，三层Agent互相搭把手，还带本地记忆，跑起来不卡
3️⃣ 桌面端本地部署，成本压得死死的，能批量出片

一段2分钟的短剧，算下来就一百多块。现在GitHub都11.9k star了，做内容的还不赶紧去薅？手慢无。

🔗 https://t.co/O9afqREscy

[mousepotato @iluciddreaming]

AI 做短剧，流程已经跑通了。

Toonflow，GitHub 1.16 万 Star：剧本丢进去，AI 编剧拆结构，智能分镜出镜头脚本，流程自动往下跑。

免费开源。最值得关注的一点：它真的能用，不是 demo。

[Rion Wu @rionaifantasy]

发明这个插件的国人真踏马牛逼。。。😤

一个插件，直接接入59个数据服务、1000多个接口：

无论是社交媒体平台（油管、X、Instagram、抖音、小红书、公众号、telegram、B站、领英…）
还是电商平台（淘宝、咸鱼、京东、亚马逊……），
甚至是搜索平台和加密货币平台，

都可以在任何主流agent中无脑调用（Codex、Claude Code、Hermes、Openclaw、workbuddy、kimi……）

[AI超元域 @AISuperDomain]

你以为装一堆 Agent Skills 是增强？

其实可能是在给每一次 Prompt 交“上下文税”。

今天看到一个很实用的开源项目：deadskills。

它专门帮你找出 Claude Code / Codex 里那些“装了但几乎没用过”的 Skills。

每个 Skill 的名称、描述都会被塞进上下文里，即使你根本没调用它，也会持续消耗 Token。

deadskills 会本地读取你的使用记录，告诉你：

哪些 Skills 真的被用过
哪些 90 天没动过，已经变成 zombie
哪些从安装后就没调用过，属于 dead skills
每个 Skill 大概给你增加了多少 Token 成本
最重要的是：
本地运行
无需登录
无遥测
运行时不联网

一行命令就能看报告：

npx deadskills

如果你经常折腾 Claude Code、Codex、Agent Skills，这个工具很适合定期跑一次。
AI Agent 时代，真正贵的不只是模型调用费，还有你看不见的上下文负担。

https://t.co/U45vE7o6UL

[RainbowBird | 洛灵 @luoling8192]

@Showmethepower2 基于 Telegram Search 实现的 CLI 应用

https://t.co/8T6CXux3T9

[Jingyuan缘缘 @Jingyuan_521]

分享一个用GPT-live无痛学英语的方法！我宣布从此AI就是学英语的神🙏用一个周末总结出来的prompt分享给需要的朋友，直接截图1分35秒给你的GPT-live，练起来！

[财经老王 @linda6248130564]

上海一名16岁少年，在暑假期间搭建了一套用于Polymarket交易的神经网络系统。

他既没有对冲基金从业经验，也没有金融专业学历，仅靠Claude AI和公开钱包交易数据完成开发。

他将8600万条交易记录输入神经网络，只给出一条指令：

“找出能在下单前预判盈利的规律”

模型最终发现了机构心知肚明却从不公开的关键逻辑：
市场中排名前0.1%的优质账户，拥有统一的入场节奏特征——
他们不会在市场开盘后立即进场，而是先等待60至180秒，再把订单拆分，分散在15至40分钟的时间窗口内逐步买入。

神经网络学会了实时识别这种分批下单��模式：
一旦出现，就代表知情资金正在布局；
如果没有出现，价格波动通常只是普通交易带来的噪音。

他据此开发出监测工具，标记过去两小时内出现这类拆分特征的合约。

2026年3月真实交易记录：
系统检测到12个高胜���账户在伊朗相关市场，于早上6:40至7:20分批建仓，
总投入47200美元，拆分为89笔小额订单。

散户看到价格波动，误以为趋势启动，在7:35集中跟风入场；
而他跟着主力节奏，在6:55就提前完成布局。

最终结果与主力判断方向一致，
仅这一单，他靠复制知情资金的进场模式就获利8400美元。

整个暑假3个月，累计盈利67000美元。
父母以为他在准备高考，
实际上他研究的正是对冲基金每笔交易都在使用的订单流识别逻辑。

9月开学进入大学，
他的神经网络依然持续运行、捕捉信号、稳定盈利。

对冲基金搭建同类系统通常要投入4000万美元，
而他只用Claude和公开数据库，六周就完成了整套方案。

同样的逻辑，不一样的实现方式。

你还在直接按市价盲目下单吗？

#Polymarket

[智享 @CycleDecoded]

离谱了，买完 Mac 别瞎买软件！GitHub 上这个神级项目，把价值几万刀的高质量 macOS 软件全给扒光了，而且全分类整理好，白嫖党直接狂喜。

这就是火遍全网的 Awesome-Mac 项目，目前在 GitHub 狂斩 7.4 万个 Star！它采用 MIT 开源协议，说白了就是一个全网最强、最全��� Mac 终极软件推荐圣经。

这玩意为什么能火成这样？兄弟们直接看它有多狠：

全分类收录： 从开发者工具、设计、办公、到各种摸鱼黑科技，全部按类别排好。

高质量精���： 不是什么垃圾软件都收，能写进去的都是被几十万人验证过、口碑炸裂的神器。

开源/免费优先： 里面大量推荐了可以平替大厂昂贵订阅制的开源好物，省钱省到姥姥家。

每天都在更新： 社区几百号老哥盯着，新出的神级 App 第一时间就会被收录。

别再去到处找什么“Mac 必装软件合集”的垃圾营销号文章了，懂的都懂，看这一个项目，直接省掉几千块的软件订阅费。

👉 项目地址：https://t.co/mvni2ot71V

[silvan @silvanrec]

Le pedí a Claude Fable 5 (Extra High) que construyera un bot de arbitraje para Polymarket.

Una regla: operar solo cuando YES + NO < $1

Deposité $100 para probarlo.

> en 2 horas casi lo duplicó (+$96.31)
> en 5 horas mostró +$579 PnL
> saldo actual: +$3,799.73

Costo: 10M tokens.

Así es como funciona y por qué:

Cada mercado BTC Up/Down en Polymarket tiene exactamente dos resultados.

YES y NO.

Cuando el mercado se resuelve, uno paga $1.
El otro paga $0.

Eso significa que poseer AMBOS lados debería costar siempre exactamente $1.

Pero los mercados no son perfectos.

A veces YES se negocia a $0.48 mientras NO se negocia a $0.49.

Juntos eso es solo $0.97, así que el bot compra ambos al instante.

Una posición que vale $1... por solo $0.97.

Y Claude lo sabe, este es el arbitraje más simple que existe.

Puedes pegar esto en él y usar esta lógica en tu prompt.

Esta diferencia de $0.03 está asegurada independientemente de si Bitcoin sube, baja o se mantiene lateral.

No se requiere predicción.

Y la parte difícil no es encontrar la oportunidad, es la ejecución.

Estas brechas de precios suelen desaparecer en segundos.

Si una orden se ejecuta pero la otra no, la operación puede convertirse en una pérdida.

Así que mi bot escanea constantemente cada mercado BTC, verifica tarifas, valida liquidez, coloca ambas órdenes casi simultáneamente y omite lo que no vale el riesgo.

Es menos como operar y más como capturar pequeños errores contables antes de que todos los demás los noten.

Curiosamente, la parte más difícil no fue escribir la lógica de arbitraje.

Fue hacer que la ejecución fuera lo suficientemente confiable para que el dinero gratis realmente se mantuviera gratis.

Esto cambió completamente cómo pienso sobre el trading.

¿Cuál es el punto si puedes simplemente llenar mercados BTC mal priced??

Automáticamente.

La mayor ventaja es hacer que la IA ejecute ideas simples más rápido y de manera más consistente de lo que cualquier humano podría alguna vez.

Compartieron la construcción exacta en el video de abajo.

¡Buena suerte!

[Vincent @Vincent_AINotes]

AI 写代码确实爽，但也带来了一个致命的灾难：
模块越堆越多，依赖疯狂生长，根本没人去更新架构图！

最后连自己的代码都变成了黑盒，出了 Bug 只能靠盲猜。
今天推荐一个专治此病的开源神器：Oh-my-mermaid（架构镜子）。

让你的代码架构图跟着代码“活”起来 👇

[AI超元域 @AISuperDomain]

🚀发现一个能大幅降低上下文成本、让 AI Coding Agent 高效做网页研究的 MCP 项目：Webify MCP。

它的核心思路很简单：不要让 Agent 把整个网页塞进上下文，而是先搜索 / 抓取网页，再用 DOM 结构图 + BM25 + BFS 提取真正相关的内容，最后返回几十到几百 token 的精简答案。

提供两个工具：

web_find：适合多来源搜索研究
web_lookup：适合指定 URL 的精准查找
README 里给出的定位很明确：用极低成本接近 Deep Research 的效果，特别适合 Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code、Zed 这类 AI 编程环境。

我觉得它解决的是一个非常实际的问题：

AI Agent 做网页研究时，真正贵的往往不是“搜索”，而是把一堆无关网页内容读进上下文。Webify 的价值就是把网页研究变成一种更轻量、更便宜、更适合 Coding Agent 调用的能力。

安装也很简单：

pip install webify-mcp

然后接入 MCP 即可。

这类项目未来可能会越来越重要，因为 Agent 不是缺工具，而是缺“低成本、低噪声、可控上下文”的工具。

#ClaudeCode #Claude #Codex #VibeCoding

https://t.co/c1swKb8YqC

[空投龙 | |上Gate玩事件合约 @1YES_yes1]

99% 的人还在熬夜剪视频，有人已经靠 AI 流水线，一个月赚了 9000 美元。

兄弟们，这个案例真的把我看愣了。

一个无露脸的 YouTube 频道，30 天拿下 180 万播放，广告收入约 9000 美元。

更离谱的是，整个制作流程几乎实现了标准化。

先让 Claude 分析爆款频道的标题和脚本结构，再生成最新热点事件的内容。

然后用 Flow 根据几张参考图快速做���高点击率缩略图。

素材全部导入 CapCut，拆成数百个可重复调用的片段，后面做视频基本就是自由组合。

最后匹配背��音乐，加入军事频道常见的地图动画，一条视频就完成了。

按约 6 美元的 RPM 计算，这个频道刚开通变现没多久，就已经跑出不错的收益。

同样模式运营的老频道，坚持了几个月，据说累计收入已经来到 10 万到 20 万美元。

看完最大的感受不是 YouTube 没机会，而是大多数人还在靠手工剪辑。

未来拼的不是谁剪得快，而是谁先把内容生产做成一条可以无限复制的 AI 流水线。