不能说的秘密

2015入币圈、三轮牛市见证者、btc、eth终身信徒

[Haotian @tmel0211]

我发现目前Crypto的技术叙事，已经被归纳为两个主线：

1）“资产代币化”：就是把传统金融世界的资产“上链”，包括股票、国债、期权、商业票据等，目标是扩展“什么可以被交易”，打破Crypto当前纯虚拟货币交易无价值沉淀的困局。

比如，Coinbase推金融一体化账户，纳斯达克推23小时交易，摩根大通在Solana上发行商业票据，BlackRock发BUIDL代币化基金，Robinhood全面集成加密资产等；

2）“用户Agent化”：让AI Agent成为独立的行为主体，目标是扩展“交易主体是什么”，把过去的“用户”主体，扩展为“Agent”，从而形成一套基于意图完成支付、交易和资产配置的Agentic Economy生态。

比如，Google联合Coinbase推AP2+x402标准，a16z喊出 Know Your Agent新趋势，Polymarket/kalshi 等预测市场融入AI LLM做衍生市场拓展等。

表面上看两个叙事方向并不新鲜，资产代币化对应 RWA ，用户Agent化对应 AI Agent +x402，但要注意的是，这两个大叙事，并非Crypto单方面的努力，而是Crypto 和传统金融市场两个世界的“双向奔赴”。

[潜水观察员🇨🇳 @connectfarm1]

仔细研究这一轮的ai+crypto

你就会发现

这一轮crypto 其实就是ai 的附属产品

或者说crypto成了ai dev 的一种变现或者获取持续现金流从而支持开发的一种办法

这套模式其实本质上是填补了传统金融领域当中早期股权项目融资困难和股权缺少流动性的问题

尤其是结合vibecoding 几乎可以说形成了一套完全的闭环

只要你的idea 足够好

用vibecoding 就能实现

同时用crypto 完成募资和变现

人类文明的前进进程一直以来的核心都是如何更好的解放个人生产力

而在这个时代 vibecoding +crypto +自媒体的组合将会最大化强化超级个体

上一个时代如果说是公司制的时代

那么现在属于“超级个体户”的时代即将到来

[极客杰尼 @seekjourney]

想玩 Clawdbot 但被服务器配置劝退的朋友看过来！发现一个不错的学习方案：利用 GitHub Codespaces 部署 Clawdbot。

这篇是我看过最丝滑的部署教程：

不用 Mac mini

不用买云服务

有 GitHub 账号就能跑

我准备周末把 GitHub 项目和飞书 Bot 连通，实现自动化知识库更新。

这篇教程把配置深坑（比如 API 协议选择）讲得很透，强烈建议收藏备用，比较适合新手学习 Clawdbot 用！

提示一下：GitHub Codespaces 是云端开发环境，长时间不操作会自动休眠。

[美酱AI @meijiangAI]

🚨 Anthropic 刚放出一门免费的 2 小时 Claude Code 大师课

不是概念课，
是真教你怎么用 AI 写代码、跑自动化、做项目。

如果你想把 AI
真正接进开发流程，
这门课非常值得收藏。

🔗 https://t.co/I9T8gtsQcA

[AI奶爸 @zstmfhy]

【重磅福利】“最全教程”——关于 Moltbot（前身 Clawdbot）的本地部署+全流程实战手册，超级详细，从零到精通！🔥🔥🔥我知道很多兄弟都在等一份保姆级教程，今天奶爸给大家分享这份保姆级文档，后续奶爸也将参与文档的共创中，为兄弟们带来更多有用的内容：

文档核心内容：
1⃣核心逻辑：什么是 Moltbot？它为什么这么强？（本地跑、接聊天软件、Claude 脑子 + 执行力）
2⃣准备 & 部署：macOS / Windows 本地一键部署 + 云服务器方案，30 分钟搞定 24/7 在线
3⃣统一配置：设置 AI 身份、偏好、快速测试 checklist、常见坑排查
4⃣实战案例：日常效率场景（自动处理邮件、代码、定时任务等）
5⃣进阶 & 扩展：多场景深度玩、多 Agent、企业级用法
6⃣变现 & 安全：商业化思路 + 避坑指南 + 风险控制
7⃣FAQ & 生态：常见问题 + 未来方向

这份手册就是为了帮大家跳过瞎折腾，直接从“了解工具”到“精通落地”，再到“自主玩出新花样”。不管你是效率党、开发者、还是想用 AI 搞副业/创业，都能找到适配点。最全教程来啦！

如果觉得对你有用，请大家帮忙转发一下，好东西值得更多人拥有，谢谢~

[卡尔的AI沃茨 @aiwarts]

我至今用到最好的Claude Code Skills们第二篇！

没想到又多出来了9个封神的Skills，包括动画制作，无限画布，版本管理，动态PPT，去AI味儿，新技能制作，Office全家桶，都是我实地测试过的

Claude Code就统一叫CC了

1. Vercel出的聚合站skills. sh
按安装量排名，可以看24小时内最火Skills是什么，收录后的Skills安起来很简单，在CC上运行，npx skills add 具体的项目名

2. 比方说昨天一发就火的Remotion
运行npx skills add remotion-dev/skills安装，这个Skill能免费做JS动画，还做3D的，比方说我可以做一个讲解如何安装CC的文字讲解视频，用在PPT上绝杀，我明天单独出一篇

3. 第三名是Pencil，可以理解为无限画布版Claude Code，兼容Figma，还自带了设计规范和示例风格，不算纯skills，我单开一篇《不想当设计师的程序员不是好产品经理》

4. 看到这里的话可能已经装了几十个Skills，需要管理Skills的Skills

@brad_zhang2024 做的skills-updater，能检查本地skill有没有更新，有的话自动装，但有些Skills我在本地用的时候会修改，自动更新会跟我本地改好的版本冲突。@xiaoerzhan 做的Skill Vision Control解决了这个问题，下载新版本时保留旧的，可以对比后再决定要哪个

5. 最近跑的还有@op7418 佬的动态PPT Skills，op7418/NanoBanana-PPT-Skills，能分析文档做PPT大纲，用 Banana2生图，用可灵做页面过渡动画，一键合成包含所有转场的ppt视频

6. 同样是做PPT，PleasePrompto/notebooklm-skill 有一个新用法，在网页端生成PPT的时候最多也就是20页，在CC用可以换个思路，先生成一个结构化的文档，明确每一页ppt讲什么

然后CC有学习品牌风格的Skills，Theme Factory ，原用法是将生成的内容做品牌化的，会去对齐配色和字体，这时候我会让它学我想要做的PPT风格，这样生成PPT的时候可以1次做15张，不停循环也能保持风格化，100页都可以做

7. 怎么把日常对话打包成Skills呢
上一篇的方式是obra/superpowers头脑风暴，把跟模型的上下文对话主动做成Skills。这一篇升级成全自动的humanplane/homunculus，比方我连续三四次做某个请求前都会先看API文档，它就会创建一个自动获取文档的新技能

8. 还有一个skill-from-masters会在我新建一个技能的时候，网络搜索领域专家的方法论，或者找高赞的GitHub项目转化为新技能

9. ComposioHQ/awesome-claude-skills的Document Processing，含金量高高的，让CC带格式带公式生成 Word/Excel/PPT/PDF

[Ray Wang @wangray]

https://t.co/unyJA6H90r

[leoyuan @0xfffCrypto]

@treydtw https://t.co/1oYdJBUGtr 全都有哦，还有kol合集 一站式服务

[香蕉Banana @treydtw]

分享10个我目前在用的 Skill

1. NotebookLM Skill

神级 Skill，通过它可以直接让 AI 对接 NotebookLM，自动上传资料、做知识问答、生成 PPT、脑图都能搞定。

2. Obsidian Skills

Obsidian CEO 出的 Skill 套件，功能很全：

写出 Obsidian 风格的 Markdown（内链、属性等）
生成 .Base 文件的过滤器和公式
生成 Canvas 无限画布

3. planning-with-files

复刻Manus 的Skil，可以用这个 Skill 来指导其他 Skill 的工作流程。能有效解决上下文飘移的问题。

4. anthropics/skill-creator

自己做 Skill 时候的首选，可以直接通过它创建一个符合最佳实践的 Skill，也可以用它来优化现有的 Skill。

5. frontend-design

前端设计专用，比如可以帮你去掉AI 的渐变色。。

6. Superpowers

Obra 开发的工具包,包含 /brainstorm、/write-plan、/execute-plan 等命令。

可以在你做复杂项目时，讨论方案、和你一起脑暴，还会通过提问来分析问题生成靠谱的方案

7. Rube MCP Connector

通过一个服务器就能把 Claude 连接到大概 500 个应用（Slack、GitHub、Notion 等），不用给每个应用单独配置授权。

8. baoyu-skills

宝玉老师出品的 Skill 套件，比如写长文帮你自动配图的 Skill，自动发推、发公众号的 Skill。

9. 自媒体 Skill 系统

自己开发的 Skill 套装，覆盖日常选题、写脚本、写文案、数据分析等工作。

10. banana-skill-finder
原来用的skill-lookup，感觉不太好使。现在自己重新做了一个，根据skillsmp的api 和 vercel的skillsh来查询。对话过程中如果提出有什么问题会自动寻找合适的skill来帮你解决问题

[Kevin Ma @kevinma_dev_zh]

这个值得收藏：一个 Agent Skills 市场，收录了 63,000+ 个现成的 Skills，兼容 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Antigravity 等。

基于开放标准 https://t.co/Y5h5x1yhQ6 格式，找到想要的直接装上就能用。写 Skill 之前先来这搜一下，大概率有现成的。

https://t.co/a9eXxEnSDg

[AI奶爸 @zstmfhy]

最近玩 NotebookLM 玩疯了：把一整本书丢进去，就能让 Gemini 基于纯原文给你零幻觉回答、生成播客、思维导图……但最烦的是手动下载 PDF + 上传这一步，太折腾人了！我偷偷做了一个 Claude Skill 神器：

1⃣ 直接扔一个 Z-Library 书籍链接（或其他合法来源）
2⃣ 自动下载 PDF/EPUB• 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件
3⃣ 完事后 Claude 就能对话式“读”整本书，问啥答啥，还带引用来源～学术党、自学者、爱读书的大佬们，你们有没有这个痛点？

经常从 Z-Lib 或其他地方下书，但懒得手动上传NotebookLM，想一键把书变成可聊的 AI 知识库？

有需求的朋友点个赞/回复“要！”或者“+1”，我看反馈多的话，马上开源仓库 + 写详细教程！（合规提醒：只用于合法免费资源哦～）

给大家看一下效果

[AI奶爸 @zstmfhy]

没想到那个Z-Library一键同步到 NotebookLM 的 skill 这么火， 我当时直接把最大痛点甩出来：
“下书是爽了，但手动下载PDF/EPUB + 再一步步上传到NotebookLM，文件一大就卡死、限制还多、折腾到吐血……”
结果没想到爆了20多万浏览，评论区直接沦陷，全是“想要”、“+1”

更离谱的是，NotebookLM官方账号
@NotebookLM
居然亲自跑来回复了！
就仨字：😍😍😍（截图放下面，大家感受下官方三个爱心砸脸的快乐～😍）这含金量，简直间接盖章了吧！开心到当场起飞！

好消息是：这次把矛头对准了影子图书馆里的“究极Boss”——Anna's

1⃣ 直接扔一个 Annas 书籍链接（或其他合法来源）
2⃣ 自动下载 PDF/EPUB• 一键新建 NotebookLM 笔记本 + 上传文件 📷
3⃣ 完事后 Claude 就能对话式“读”整本书，问啥答啥，还带引用来源～学术党、自学者、爱读书的大佬们，你们有没有这个痛点？

有需求的朋友点个赞/回复“要！”或者“+1”，我看反馈多的话，马上开源仓库 + 写详细教程！（合规提醒：只用于合法免费资源哦～）

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

学 AI 最怕“纸上谈兵”，看完了算法原理，真要动手写代码时却两眼一抹黑，找不到合适的练手素材。

在 GitHub 上挖掘到了 AI-Project-Gallery 这个项目，简直是为实战党准备的宝藏库。

收录了 30 多个高质量的 AI 实战案例，覆盖面极广，从经典的房价预测、疾病分类，到热门的 Gemini 聊天机器人、文档生成器应有尽有。

GitHub：https://t.co/UcfAXCJuTR

特别标注了大量“End-to-End”端到端项目，提供了从数据处理、模型训练到部署的完整流程，而不仅仅是零散的代码片段。

除了 Python 源码，还包含 Power BI 数据分析和 Web 爬虫案例，能帮我们全方位提升数据处理能力。

非常适合正在寻找毕设灵感、或者想要丰富 GitHub 作品集的朋友，拿来练手再合适不过。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想系统学习 AI 技术，却发现网上资料太零散，不知道该从哪里开始，而且很多优质课程动辄几千块的学费确实挺贵。

恰巧，找到了 Free AI Resources 这份精心整理的学习清单，为我们提供了一条清晰的 AI 学习路径。

收录了 162 个完全免费的高质量学习资源，涵盖 27 个专业领域，从数学基础、机器学习到计算机视觉、自然语言处理等，全部来自斯坦福、MIT、Google、DeepMind 等顶级机构。

GitHub：https://t.co/VhHIUceAZi

主要内容：

- 基础部分：机器学习、深度学习、AI 数学和数据科学等核心概念；
- 进阶技术：强化学习、图神经网络、可解释 AI 等前沿方法；
- 领域应用：计算机视觉、NLP、医疗 AI、金融 AI、机器人等；
- 工具实践：TensorFlow、PyTorch 框架及 MLOps 部署技能；
- 职业发展：生成式 AI、提示工程、AI 编程及求职面试准备；
- 安全伦理：AI 安全、隐私保护和负责任的 AI 开发。

项目提供了不同水平的学习路径建议，初学者可以从数学基础开始，进阶者能直接深入专业领域，特别适合想系统学习 AI 但预算有限的同学。

[Berryxia.AI @berryxia]

YouTube 最牛逼的AI频道（收藏级清单｜从0到进阶）

想自学 AI，不想被信息噪音淹没？ 这 10 个频道够你用一年：从数学 → 代码 → 工程 → 研究 → 认知，闭环进阶。

1) 基础与直觉（数学底层）

•频道：3Blue1Brown（7.6M）：把线代、微积分、神经网络讲成“能看见的直觉”。
•频道：StatQuest with Josh Starmer（1.48M）：统计/ML 概念一刀见血，考研/面试急救包。
先看：线性代数本质；逻辑回归/随机森林的 StatQuest 版本。

2) 动手做模型（代码与实战）

•频道：Andrej Karpathy（1.02M）：
从零写 Transformer，LLM 训练心法。
•频道：Jeremy Howard / https://t.co/uK4W6T5FF3（138K）：实用优先，先拿结果再补理论。
•频道：Dave Ebbelaar（207K）：端到端项目、RAG、评测与部署。
先看：从零实现 GPT；“Practical Deep Learning” 开篇课。

3) 课程与名校

•频道：Stanford Online（838K）：CS229/CS231n/LLM 系列公开课，体系化补课。
先看：概率/最优化基础 + 视觉/LLM 最新课。

4) 工程与 MLOps

•频道：Hamel Husain（11.9K）：RAG、评测、提示迭代、产品化工作流。
先看：RAG 评估与数据迭代实战。

5) 研究访谈与长期趋势

•频道：Machine Learning Street Talk（199K）：硬核学术播客，论文作者亲讲。
•频道：Lex Fridman（4.8M）：与顶尖科学家/企业家长谈，做策略与认知升级。
先看：Transformer/对齐/多模态主题长谈。

6) 通俗入门 + 公式背后的直觉

•频道：https://t.co/tIOoSdQjBs（181K）：概率、信息论、ML 直白拆解。
先看：交叉熵、贝叶斯、马尔可夫直观解释。

7) 30 天学习路径（可直接照抄）

第 1 周：3Blue1Brown + StatQuest（线代/概率/回归/树）
第 2 周：https://t.co/uK4W6T5FF3 开篇 + Karpathy“从零写 Transformer”
第 3 周：Dave 项目实操 + Hamel 的 RAG/评测
第 4 周：Stanford 体系化补课；MLST/Lex 选 3 期做「研究笔记」

规则：只做双速笔记（1 行直觉 + 1 行公式/代码）；每看 2 个视频，复刻 1 个小实验；每周 1 篇长谈/论文讲解拉高视野。

8) 为什么是这 10 个？

•覆盖“数学 → 代码 → 工程 → 研究 → 认知”的全链路。
•既能做出来，也清楚为什么能做出来。
•更新稳定、内容可形成可复用的知识底座。

如果需要完整可复制版本，一键三连啊！
我们可以在评论区见✌🏻

[问月wmoon | StableStock🐳 @_wmoon]

一图看懂AI投资主线

投资就是弄潮，在任何一个市场，最初也是最终任务是抓住主线，确保自己立于主潮之上，而目前市场最热的线就是AI

受昨天 @StableStock space上 @tj_research 逃老师的启发，与其猜测下一个爆发板块，不如从行业的角度去纵观全局，于是找到了这张我奶奶来了都能捋清的AI投资的六层框架结构
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抛砖引玉给出分层标的，不一定全面，欢迎补充大家的bag

T0 能源：
$LEU $OKLO CEG BE NXT VST...

T1 芯片：
$sNVDA $TSM $AVGO $AMD $ASML $sINTC MRVL...
https://t.co/Yg5dpiYxUZ

T2 承载AI工作负载的物理基础和计算环境 ：
$NBIS $IREN $CRWV $ORCL APLD GOOGL AMZN...

T3 基础模型，构建大语言模型和底层AI能力 ：
$GOOGL $META $AMZN $BABA MSFT NVDA...

T4 软件基础，部署/管理/编排/监控 模型的工具和平台： $PLTR $BBAI SNOW DDOG MDB VERI SYM...

T5 AI原生应用程序与服务，自动化执行工作流：
$PATH $CRM $NET SOUN PEGA $sTSLA $SHOP ...

整体上来把握，从T1到T5估值溢价逐渐上升，越往上越依赖故事和情绪。当前，T0-2正在进入实质性盈利阶段，电力和数据中心已经是焦点中的焦点。叙事和发展会向上方应用层逐步传导，但由于老生常谈的AI落地问题，短期内可能被高估
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作者还从一级投资的视角给出了解读，T3（模型层） 已被巨头主导；T4（软件基础）难以与大模型厂商直接竞争（例如 OpenAI 也在做 memory、vector store 等功能）；因此，他们的投资重点正在转向 T5（AI 原生应用）

他认为，未来价值将主要集中在能深度嵌入工作流程、吸收专有数据、并持续改进的 AI 应用层。未来的伟大公司，不只是辅助人类，而是直接执行工作流程

比如传统软件（辅助人类），Salesforce：帮销售团队管理客户信息；Notion：帮团队整理资料、写文档；Excel：帮你算账、画图，但你要输入公式。这些软件都需要人去操作和判断

而新一代 AI 软件（执行工作流）：Cognition（Devin）：自动读需求、写代码、提交 PR。Tezi：自动搜人、发信、面试、筛选候选人。Outset：自动主持用户访谈、生成洞察报告。这些 AI 系统不只是工具，而是能自主执行整个流程的“数字员工”
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以上内容只是管中窥豹，欢迎有兴趣可以去看看原文 https://t.co/LBgqPjeApK

[Berryxia.AI @berryxia]

对于没有使用过CC的强烈安装试试，🍊这个教程属于小白喂饭的教程了。

[SuperMao 小毛哥 @supermao]

https://t.co/rzc7f4SRPx

[Yang1（言出法随） @chaomeigu_com]

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