mototh.eth

[mototh.eth @morethantalk]

@QueenS94927 @grok 片名是什么

[mototh.eth @morethantalk]

@huang_song_ There has been a noticeable drop in quality since the recovery. You guys must have switched models. This kind of behavior is truly disgraceful.

[LISA @MindOS_Lisa]

https://t.co/0CFR2QgGHu

[mototh.eth @morethantalk]

@LunaAI519 怎么推广获量呢，正常应该不能投放吧

[mototh.eth @morethantalk]

@tradermige 插了你？

[Indie Fox @indie_maker_fox]

Learn Claude Code 教程更新到 19 章了

cc源码泄漏前是 12 章，现在增加了 7 章

https://t.co/DPwmlEwI09

二刷之后，对 agent 开发又有了新的理解

有些看似高深的功能，可实现却无比简单

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

广告行业要被AI颠覆了，这个SKILL可以让普通人成为广告大师！

Claude Ads —— 一个装在 Claude Code 上的广告审计技能，覆盖七大平台：Google Ads、Meta、LinkedIn、TikTok、Microsoft Bing、Apple Search Ads、YouTube。

不是接 API 自动投放，而是帮你「看病」。

你把广告数据导出丢给它，它跑 225+ 项诊断检查，给你的广告账户打一个 0-100 的健康分。

然后告诉你哪里在浪费钱、哪里出价策略有问题、创意素材质量怎么样、预算分配合不合理。

几个亮点：

- 23 份内置基准文档，对标行业平均水平
- 11 个行业模板：SaaS、电商、本地服务、医疗等，不是泛泛而谈
- 自动识别你的业务类型，推荐对应的优化策略
- 合规检查覆盖住房、信贷、金融等限制类目
- 支持 Google Ads MCP 直连，也能纯靠截图和导出数据分析

以前请一个广告优化师做审计，几千到几万不等。

现在一个 Skill 装上去，随时跑，不花钱。

GitHub 2.3k 星，MIT 开源。

https://t.co/eti7h9Mayu

[AYi @AYi_AInotes]

说实话，今天看到这个，我直接把手里所有其他AI记忆方案全停了🤩🤩🤩

YC总裁Garry Tan，把自己天天在用的生产级AI Agent记忆系统，完整开源了

这是他自己跑了很久的真实配置，管着10000+Markdown文件，3000+人物档案，13年的日历数据，5800条苹果笔记，还有所有的会议记录、原创想法

现在他把这套东西打包成了GBrain，MIT协议，所有人都可以免费抄作业

github 地址老规矩评论区自取👇

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

这个牛逼！预测K线走势，以前靠经验、靠指标、靠玄学。

现在有人用 AI 基础模型来做这件事了。

Kronos——第一个开源的金融K线基础模型，训练数据来自全球 45+ 家交易所，专门针对 OHLCV 蜡烛图做时序预测。

工作原理：

1. 把连续的K线数据转成离散 token（类似 LLM 处理文本的方式）

2. 用 Transformer 自回��预测未来走势

3. 支持概率预测，通过多次采样给出置信区间

4 个模型规格：mini（4.1M）到 large（499M），上下文窗口最大 2048 token，可以批量并行预测多个币种。

关键是这东西开源、MIT 协议，还支持微调。你可以拿自己的交易数据 fine-tune 一个专属模型，再接入 Qlib 做回测。

官方 Demo 已经在跑 BTC/USDT 24 小时预测了。

说白了，这就是把 GPT 的思路搬到了金融K线上——用海量历史数据训练，让模型学会"读K线"。

做量化的、做策略的，值得跑一下看看效果。

🔗 https://t.co/hYyDbepBZ4

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

想在 Polymarket 上赚钱？这 11 个开源项目能帮你实现交易自动化！

1. 预测市场回测框架 — 基于 Polymarket 和 Kalshi 真实历史数据回测策略
https://t.co/4mRxv0P2wk

2. 多智能体交易框架 — 快速搭建完整的 AI 交易系统
https://t.co/FsNsgH3gt3

3. 近 30 天舆情研究工具 — 自动分析新闻、社交动态与预测市��数据
https://t.co/gvKXGrFt5Z

4. Polymarket 辅助交易工具 — 市场趋势指标，辅助判断行情方向
https://t.co/zRskreZNZW

5. 网页数据清洗工具 — 把任意网页转成干净可用的结构化数据
https://t.co/73J2SjRZYJ

6. 生产级 AI 智能体框架 — 搭建可上���运行的交易机器人
https://t.co/4FOspc3cIc

7. 工作流自动化平台 — 新闻分析、信息筛选与自动化流程搭建
https://t.co/Db7O7k6ZBR

8. Tavily MCP 服务端 — 内置专业检索能力的 AI 搜索服务
https://t.co/tgDrZMhDSq

9. 钱包数据采集与分析器 — 抓取任意钱包的完整交易历史并分析
https://t.co/hBDc8hFot7

10. 币安数据采集与预测工具 — 预测市场走势，计算资产合理估值
https://t.co/JwJqFOLbbd

11、目前市场上用的最多的，也是最快的跟单BOT
https://t.co/SIEvDqidLe

预测市场是当前最适合 AI 交易的赛道——信息驱动、事件明确、结果二元。这些工具组合起来，就是一套完整的自动化交易基础设施。

[知识分享官 @knowledgefxg]

这个开源项目是真屌，一比一复刻任何网站
可以配合Claude Code使用，我是用的cursor，给 Agent 提供目标网站的 URL，它会自动帮你克隆整个网站。它会自动去撸目标网站, 然后把整个网站一块一块地拆解重建。试了试我自己当时用Wordpress做的导航网站，一模一样🤡，数据都完完整整爬了下来。

[leifu _/ @leifuchen]

昨天读了 @chunxiangai 这篇 《Polymarket 心经》，其中详细介绍了 Polymarket 天气交易的完整策略演化路径，感觉非常受用，可惜笔记做完以后，国内时间太晚了，我就没第一时间发，刚才想找一下原文链接可以转发，原文居然没了，莫非我这个笔记成了孤篇秘籍？

[mototh.eth @morethantalk]

@druncle 扯淡

[套利豪仔🗽 @pritipatelfgoo]

有人根据以下策略模型做了一个能提前 8 秒预知未来的机器人

点球、红牌、进球——概率瞬间飙升 15 到 30 个点

但 Polymarket（多边形市场）更新数据需要 15-20 秒，而这个人的bot只需 8 秒

通过 Sportradar 的 WebSocket 接口拉取球场实时数据——球员坐标、奔跑速度、预期进球（xG）、逼抢强度。全部是纯粹的实时数据推演，不是慢半拍的电视转播

每年 1.2 万美元的数据费，和博彩公司使用的是同款

机器学习（ML）模型会在每一次球场事件发生后重新计算概率。结合首发阵容、竞技状态、疲劳度、比赛时间、当前比分。这套模型训练了 3 个月，光是烧 GPU 就花了 2000 美元

在 Polygon 链上使用私有 RPC 节点——每月 200 美元，比公共节点快 3-5 秒

为��抢占区块打包优先级而拉高 Gas 费（矿工费）——按每周跑 8 场比赛算，每月要花 800 美元

最多可同时跑 8 场比赛。欧冠、英超、西甲。每场比赛都分配了独立的服务器实例，独立的加密钱包

总成本：每年 1.8 万美元

但这个bot能提前 8 秒看到未来

虽然不知道哪支球队最终会赢，但bot清楚地知道预言机（Oracle）会在哪个瞬间慢半拍。

[花叔 @AlchainHust]

Claude Code创始人 @bcherny 又发了15条使用技巧，这次全是新功能。逐条翻译+点评：

1. 手机端Code Tab，iOS/Android都能用
2. Remote Control + Teleport，跨设备切换会话
3. /loop定时巡逻，/schedule云端定时任务
4. Hooks系统，25个生命周期事件可植入逻辑
5. Dispatch，从手机给桌面Claude派任务
6. Chrome扩展，给Claude一双看��览器的眼睛
7. 桌面端内置浏览器，自动启动dev server测试
8. /branch分叉会话，两个方向同时试
9. /btw旁路提问，不打断主任务
10. git worktree隔离，几十个Claude并行不踩文件
11. /batch扇出变更，最多开上千个agent并行
12. --bare跳过自动加载，SDK启动快10倍
13. --add-dir跨仓库，一个会话改多个项目
14. --agent自定义角色，给Claude不同人格和工具
15. /voice语音输入，Boris本人主要靠说话写代码

CC 2-3月密集发布了36个版本，平均3天一个重大功能。明明已经是个巨头产品了，但这么疯狂的初创公司节奏真的很离谱。

[数字生命卡兹克 @Khazix0918]

https://t.co/lBlcHPYxhD

[董币哥 @NextBullReady]

2026 年，我只用 Google Gemini 做股票研究！

不是让它给建议，
也不是用来预测。

而是在下场之前，
先把自己要冒的风险想清楚。

下面是我真实在用的 10 个提示词

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

大神卡帕西（Karpathy）又开源了一个项目，这次他想让 AI “卷死”所有的 AI 研究员。

GitHub 瞬间炸场：autoresearch。

不到一周狂揽 4.4w+ 星，全网都在疯传这个只有 630 行 的 Python 脚本。

一句话总结：这根本不是一个简单的工具，这是 AI 的“自我进化实验室”。

当大家还在手动调参、熬夜盯 Loss 曲线、改一行代码跑一次实验时，卡帕西已经写了个“分身”去干活了。这个项目最狠的地方在于，它把 AI 关进了一个闭环里：AI 自己写 PyTorch，自己跑实验，自己看结果，自己再改代码。

这就是传说中的“无人值守”科研。

你只需要告诉它：“帮我把模型跑得更稳一点”，然后你就可以去睡觉、去健身、去蒸桑拿。等你回来，AI 已经帮你跑了几百轮实验，还顺手把最优的模型架构和训练参数直接递到了你手里。

为什么这个项目能让全网高潮？

1.极简即暴力：630 行代码，单张 GPU 就能跑，卡帕西再次用实力证明：真正的核弹，不需要成千上万行的垃圾代码。

2.智商碾压：它不是在瞎撞，而是像个老练的工程师一样在做逻辑推演。有人用它一夜之间跑出的 0.8B 小模型，效果直接反超了人类精心微调的 1.6B。

3.科研范式地震：以前是人类研究 AI，现在是 AI 研究 AI。卡帕西说：“我写完代码去蒸了个桑拿，回来 AI 已经把实验跑完了。”

今天的程序员在写代码，明天的程序员在“指挥”AI 写代码。��果你还在手动调参，那你可能真的要被卡帕西的这个“小脚本”给卷没了。

#AI编程 #AndrejKarpathy #GitHub
传送门：https://t.co/wVBka9rH0x

[强子手记 @iBigQiang]

还记得前几天爆火的那个故事吗？00 后北邮大四学生郭航江，用 Vibe Coding 十天做出 MiroFish，连续两次登顶 GitHub 全球趋势榜，2 万+ star，陈天桥 24 小时拍板投了 3000 万。

现在，他们的第二颗炸弹来了——让 AI 真正拥有记忆。

项目叫 MSA，Memory Sparse Attention，出自陈天桥旗下 EverMind 团队。

MiroFish 用多智能体模拟群体行为——有人拿它推演红楼梦失传的结局，有人拿它预测金融走势，有人拿它做 BTC 恐慌指数，跑出来的结果比传统指标准得多。

但 MiroFish 是"预测未来"，今天要说的 MSA，是解决一个更底层的问题——让 AI 真正拥有记忆。不是外挂检索，不是暴力扩窗口，而是把「记忆」直接长进了注意力机制里，端到端训练。

https://t.co/JPBLApwtvl

前几天看到 @sanbuphy 和 @Will_Yang_ 分享的MiroFish应用实测，能通过给定一个主题系统就能自动抓取数据，多维度推算预测实测情绪和发展走向，由此可见MSA给系统注入记忆是多高明的一个设计，让他能持续成长。

[Opopop @opopopco]

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