apeking

[Smartpig @Smartpigai]

最精简的 Codex 教程！28分钟学会99% Codex 功能

不到半小时，你就能全面学到Codex 核心能力：文件访问、持久记忆、插件、技能、自动化 …

视频为中英双语版，建议收藏起来慢慢看

[墓碑科技 @mubeitech]

华尔街的对冲基金经理现在恨死这个人了。
有人刚把一整家交易公司的底层架构发到了网上。

它叫 TradingAgents。
年化收益率 30.5%。
GitHub 标星已经突破三万。

里面装的根本不是一个自动下单软件。
是一个完整的虚拟华尔街机构。
四个 AI 分析师疯狂扫读财报和全网情绪。
看多和看空的研究员在系统里互相吵架。
交易员负责综合意见。
风控团队随时准备一票否决。

最新版本直接接入了 GPT-5.4 和 Claude 4.6。
它在最大回撤和夏普比率上打爆了所有传统基准策略。

华尔街收你 2% 的管理费加 20% 的利润分成。
他们雇一帮常青藤毕业生做的也就是这套流程。
现在这套体系一分钱不要。
金融圈的暴利壁垒被几行开源代码直接砸穿。

[猫小姐学AI @MissCat_AI]

我给任何想要正确采用AI的人最大的建议：

1. 花点钱订阅Anthropic
2. 下载Claude Code
3. 打开Claude Code
4. 按'Shift-Tab'直到显示'plan mode on'
5. 打开iPhone的语音备忘录。讲述你想完成的所有事情。

想好了就继续说，至少10分钟，越长越好
6. 将语音备忘录发送到电脑
7. 下载MacWhisper转录语音备忘录。相信我，你以后会经常用到它
8. 在Claude Code中输入：'我以前从未用过你，但我讲了一些内容。

我会粘贴在下面。请阅读并提问帮我理解如何使用你。继续提问直到我说完为止'
9. 粘贴转录内容
10. 按回车

[Huan @Huanusa]

2014 年，山姆·奥特曼用 1 小时，
把“创意怎么变成百亿公司”讲透了

他说过三句话，至今仍然管用：
对于投资这个讲座被很多大咖都奉为绝学...

[Sac @Saccc_c]

20岁大四学生，用10天Vibe Coding手搓出来的开源项目：MiroFish，连续3天霸占GitHub Trending榜单前列，目前Star数已狂飙至8.3k，且还在持续增长中。

盛大创始人陈天桥看了Demo后，24小时内当场拍板注资3000万。

它是一个「预测万物」的 AI 仿真沙盘。只要丢给它一段新闻、政策或金融信号，它会自动生成成千上万个具备独立人格的 AI Agent，直接推演出未来的发展方向。

当你还在靠人工收集数据、靠经验做判断时，此项目已经开始用成千上万个 agent替自己预演未来了。

仓库地址：https://t.co/0Einknjq3V

[Sac @Saccc_c]

外网疯传的斯坦福学生NotebookLM 48h 学习法 ，轻松帮你搞定所有大学课程的期末考试

他具体是怎么做的呢？

首先，他上传了关于这个课程的6本教科书、15篇顶级期刊论文，以及他能找到的所有相关课程讲稿。

然后，他提出了第一个问题：“这个领域的所有专家共同分享的5个核心心智模型是什么？”

这个问题的关键在于心智模型，这是教授们需要多年才能总结出的认知。

他之后提出了第二个问题：“现在告诉我，这个领域的专家在哪3个地方存在根本性分歧，每一方的论据是什么？”

通过这两个问题，他已经能明白整个这个学科的争论焦点、共识内容以及还未解决的难题。

接着，他提出最为关键的问题：“生成能真正区分深度理解者与死记硬背者的10个问题。”

然后，他会通过原始材料去回答这10个问题，并且每答错一个他会继续提问：“解释这为什么错了以及我遗失了什么？”

48后，他已经能和这个学科的老师进行深度讨论和辩论了。

AI时代，48h内你就可以成为这个领域的专家，学会如何系统性的提问才是你提升学习效率的关键。

[泊舟 @bozhou_ai]

https://t.co/f7zQJSEl6F

[程序员小灰 @XiaohuiAI666]

https://t.co/CspJ6BsW11

[程序员小灰 @XiaohuiAI666]

https://t.co/NLCIv22pUU

[阿川 | AI thinking @AI_jacksaku]

https://t.co/AqOk2mYX1l

[Vito @Vito_168]

泡泡玛特早期投资人 #麦刚 的认知是真的高啊，你都不敢相信这是2013年的视频。

我本来想总结一下的，但是后来发现他这段演讲实在太干了，全是干货，基本上都变成逐句点评了。这认知真的是高，你说他是从未来穿越回去的，我都要相信了。我分成了四个一分钟左右的小视频，方便大家找到对应的内容，

要点总结：

1，#比特币 是用算法模拟出来的人类历史上货币属性接近完美的一种（虚拟）商品。

2，这个近乎完美的货币是通过无比强大的算力来维护的。（特殊之处，也是去中心化的灵魂）

3，本质是用数学和算法来模拟贵金属的方方面面的属性，而且在方方面面的属性上都超越了过去的贵金属。

4，黄金的价值来源于其货币的共识以及当一些首饰，实际几乎没有其他用途，比铝铁这些差远了。（所以其他应用token和BTC不是一回事）

[Andrew Bolis @AndrewBolis]

7 YouTube channels that will teach you more about AI than any university degree:↓

[Jimmy Su @jimmy_su]

身為電子業從業人員，在明天投票前，希望和大家說說 我所看到台灣這幾年的榮景來自何處；講白一點，這就是新時代的美援

你也許很難想像，自從 90 年代電子業被連根拔起移到中國後，台灣現在居然還有許多工廠正在忙著製造電子產品；我說製造是真正從頭到尾 MIT，從電路板 SMT、塑膠射出成型到鎖螺絲組裝，全部都在台灣進行。光是四大代工廠台灣製的伺服器產值已經超過兩千億台幣，還不包含其他各式電腦、網通、儀器等電子產品。究竟為什麼必須在台灣，而不是中國？

這一切都是美國送給台灣的大禮 - 美國聯邦總務署（GSA）和貿易協定法（TAA）的指定製造國白名單

美國政府採購任何物品，其製造國都必須在這個名單裡，電子業大家所知的低成本生產基地：中國、越南、馬來西亞和印度都不在其中，亞太電子業產地只有台日韓三個國家列名，而代工生產幾乎是台灣獨門生意。因此美國政府買的各式資訊產品，除了少部分在美墨組裝，幾乎全部都是 MIT。如果一項產品有不少比例要出貨給美國政府，可能也不會把生產線分散在台灣和中國兩處，就全部移到台灣來了。這樣的影響力不止讓代工廠接單，整條供應鏈上的產業也都一起受惠，於是台灣各處上下游的工廠開始忙著運轉，阿姨們重新回到生產線上鎖螺絲，外商在台灣也必須雇用更多員工管理製造和品質

這是我剛出社會的 90 年代初，台灣經濟起飛時記憶中的榮景，做夢都沒想到居然又會在台灣重現

要選擇準備和中國搞在一起的候選人，或是堅定繼續八年來走出的台灣路，還不夠清楚嗎？

[apeking @mrchen1234]

@ZssBeckerer___ @ZssBecker this project can not forget

[apeking @mrchen1234]

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