seaccheng

[seaccheng @SeacCheng]

之前的自媒体：不说空话，只讲干货。
现在的自媒体：不讲干货，只说人话。

[seaccheng @SeacCheng]

@gaoqian2580 很不合理，美国的供应链是全球供应链，欧洲、日本、韩国都属于，而中国被封的只有自己。

[Amto @XAMTO_AI]

🧨 GordenPPTSkill 重磅推荐！史上最强原生PPT Skill，更适合中国宝宝！

这个 Skill 内置 17 个手工打磨的高质量中文 PPTX 模板，支持非破坏性纯文本编辑（基于 python-pptx）。你只要挑选模板、写 edits.json，就能生成排版精美、信息密度高、真正可编辑的 .pptx 文件，布局完全保留！

核心亮点：
1️⃣ 信息密度高、商务质感强，适合国企、互联网大厂风格
2️⃣ 兼容几乎所有模型（DeepSeek、Claude、GPT 等）
3️⃣ 技能自动更新机制，模板持续优化

AI ��手做 PPT 的终极方案！个人学习研究使用，效果炸裂～

GitHub: https://t.co/7iPeYIruUj

[知识猫图解 @GeekCatX]

Codex 最客观的结论
真正做职业级、可继续修改的 PowerPoint：PPT Master 第一，没有悬念。
追求视觉上限和多格式交付：花叔第一。
追求叙事、路线选择和质量控制：Knowledge Cat 第一。
追求自由 HTML 审美：Frontend Slides 第一。
追求瑞士风线下分享：歸藏第一。
追求演讲者模式和逐字稿：Lewis 第一。
追求小红书、社交卡片式整页图片：宝玉第一。
追求“各种材料快速丢进 NotebookLM”：乔木第一，但不应被归类为专业 PPT Skill。

我的也很强大家试试？
https://t.co/dTwcfkFXoH

[seaccheng @SeacCheng]

@aleabitoreddit As an investor, do you all make decisions based on "a lot of rumors"?

[Geek @geekbb]

又一款 Mac 缓存清理工具，每项文件都给出中文说明和安全等级后再让你删。

https://t.co/USK0liQaIM

[AIlinccc @Linc_AI]

为了不浪费的我pro，也为了不让我女儿被垃圾教材毒害

我的第一款产品快上线了

起因是老婆在网上找了一些软件，真他妈敢收钱啊

5980/年，是干嘛的呢？就是一个听一句话选个图片的功能，教材质量差、图片全是真实的图片，甚至我猜测为了规避版权问题截的非常不完整

要不然就是有的产品，又是商场又是积分榜，不是���容太满，就是流程太绕，明明只希望孩子通过这个程序可以“听懂一句话”，最后变成点来点去看说明，找入口，还没进入状态，就没注意力了

所以，忍无可忍，决定自己做一款产品，就针对小朋友的英语启蒙。我的功能非常简单，把一切影响孩子注意力的非必要按钮全部删除，只需要根据听到的英语短句选择一张图片，自动跳到下一张、下一关

每关15个短句30个插画，全部都是根据我的提示词AI生成，教材是让ChatGPT蒸馏了Reading Eggs、Raz Kids、Oxford Discover、Oxford Phonics World、Starfall、Cambridge Young Learners这些，并且根据非母语孩子的学习路径进行了微调

我真牛逼！！！

[爱吃折耳根的Ace @_zheergen]

🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了

QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars
定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台

它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点：

> 支持 crypto、股票、外汇等市场
> 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究
> 支持 Python-native 策略开发
> 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析
> 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues
> 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里
> Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置
> 每次 Agent 调用都有 audit log

对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨���，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看

[Rocky @Rocky_Bitcoin]

最近投研团队一直在挖具身智能和人形机器人这个赛道，我的判断是：2026年下半年，机器人赛道将迎来投资的最佳拐点，类似25年年中的存储赛道！🧐

我讲讲其中的逻辑：

首先，技术验证已经完全落地了，量产在即！

特斯拉明确表态了，下半年Optimus要大规模量产。Optimus原型2022年就开始搞，为啥拖到现在才量产？因为有两个瓶颈一直卡着。

第一个瓶颈是人形机器人的大脑。

• AI多模态大模型，现在已经完全够用，能理解复杂的外部物理世界，不是机械执行预设代码那么简单。

• 端到端���身智能网络，比如特斯拉FSD V12衍生出来的机器人控制算法,过去一年简直是划世代的突破。

尤其是去年，上千台Optimus在特斯拉工厂进行B样C样的测试，千锤百炼，生产验证已经达标,离量产就差临门一脚。

第二个瓶颈是人形机器人的躯壳。

特斯拉Optimus Gen-2已经证明了触觉传感器、灵巧手、高度集成的线性和旋转执行器的供应链全部打通。马上发布的Gen-3性能是2.5的两倍,基本能干大多数家务活。(如下面👇视频)

现在物理躯壳和AI大脑，属于双向奔赴状态，天时地利人和全齐了。而且SpaceX上市以后，马斯克吹的那些牛逼，什么超级芯片工厂Terafab、火星基地、太空AI，都需要大量人力，人力成本是重要考量项。

📊咱们再看看美国高成本的制造业现状：

美国制造业，面临两大扎心痛点。

第一，蓝领工人成本高得离谱。

2026年最新数据，一线制造工人平均时薪超过30美元，算上医疗、养老和福利等全额补偿成本，雇主实际花费接近46.3美元每小时。

第二，长期职位空缺。

美国劳工部数据显示，制造业职位空缺高达40-50万。招一个工人成本动辄四五千美元，留人更难，三分之一的制造业老板直言蓝领短缺是制约扩产的首要瓶颈。

站在这个逼仄的劳动力市场上，Tesla的Optimus大规模量产一亮相，市场需求将会井喷。目前市场预测，机器人市场规模高达2-3万亿美金。

咱们算算成本账：

马斯克的乐观预期是Optimus成本控制在2万美金以内，即使悲观估计，单台机器人初期成本3-4万美元。按保守算法用年工作4000小时，折合每小时运营支出低至3-5美元，远低于人类工人的46美元。

这差距不仅体现在工资上，机器人没有工会、没有离职、也没有事故率，管理成本几乎归零。

更关键的是，这一切将在2026年下半年迎来实锤。

Optimus量产上市将开启人形机器人从试验田到工厂车间的落地大潮。过去两年是技术炒作期，2025年是技术验证和小批量试产，2026年则是整个产业链开始真正飞速奔跑的节点。

资本市场、供应链端，都在倒数计时。特斯拉的供应商，从线性执行器到减速器、传感器厂商，都将成为最大赢家。

这不仅是科技的游戏，也是硬核的商业数学。

我相信所有人都会算这笔账，尤其是AI大周期下，各家企业都在扩产。你想想看，Optimus投资回收期不到一年，24小时可以作业，潜在产能将从几千台迅速冲刺至几十万台，抢占美国制造业自动化蓝领替代入口。这个想象空间，无疑是巨大的！

简而言之：

AI需要一个肉身才能真正进化，物理世界的蓝领工作不可能永远靠人力撑着，Optimus今年下半年的量产投放，将是催生人形机器人爆发的临界点。

围绕人形机器人这条主线，我们梳理了美股相关的优质公司，包括核心供应链龙头，从性能稳定的执行器，到边缘计算芯片，咱们来讲讲其中的核心企业。🧐

1️⃣ 特斯拉 $TSLA

这公司大家都熟，不过别把它只当车企看了，现在华尔街都把它形容成造车送机器人，说明性价比极高。

• 主营：电动车全球老大，同时在搞FSD自动驾驶、储能系统Megapack，还有人形机器人Optimus。

• 核心壁垒：数据飞轮+垂直整合。特斯拉现在不只是造车的，它是全球算力平台。FSD积累了数十亿英里真实路测数据，自己的超算中心，软硬件闭环，一体化压铸，这个成本护城河传统车企根本没法跟。

• 看点：从车企变成AI具身智能公司。Robotaxi商业化落地，Optimus开始去工厂上班，下半年开始大规模量产，全球储能网络爆发式增长，估值逻辑完全不一样了。

• 在机器人上的优势：自动驾驶的AI能力，感知+决策，直接迁移到人形机器人上。神经网络推理、大规模数据训练、电池管理、轻量化结构设计，这些都是核心能力。算法和硬件要是持续领先，这就是人形机器人的引领者，改写人机交互的未来。

2️⃣ Symbotic $SYM

• 主营：AI驱动的超高密度仓库自动化物流系统。用一堆移动机器人在三维货架里高速存取货物，密度和速度都是传统AS/RS的好几倍。

• 核心壁垒：沃尔玛深度持股，包揽它所有配送中心升级。百亿级订单流���，物理硬件+调度算法做到极致，异形纸箱混装拆垛都不是问题。

• 看点：全球零售和物流巨头都在降本增效，蓝领劳动力短缺，这就是终极解法。商业模式往高毛利的软件订阅和维护转型，订单排到几年后。

• 具身智能逻辑：虽然不是传统人形机器人，但多机器人协调、动态路径规划、高精度物理交互，这些技术积累都是具身智能的关键。多自由度机械臂、智能移动平台、实时感知+决策，这套东西往类人形机器人方向扩展，基础是现成的。

• 价值：系统集成能力+软件驱动，往服务型机器人和行业专用机器人市场扩展，空间很大。

3️⃣ Ambarella $AMBA

• 主营：低功耗、超高清视频处理+边缘AI视觉芯片设计。早期是GoPro的核心供应商，安防摄像机也用它的芯片，现在全面转型智能驾驶和机器人视觉。

• 核心壁垒：每瓦算力效率，行业天花板级别。��家CVflow架构，在极低功耗下跑高难度深度神经网络算法。车载和机器人场景散热、能耗受限，这种能效比就是技术代差。

• 看点：从安防往大算力自动驾驶芯片、电子后视镜、具身智能视觉核心转型。越来越多的Tier 1和机器人公司用它做视觉底座，AI业务拐点来了。

• 在机器人上的优势：高效低延迟视频编解码+神经网络加速，提供实时视觉感知和行为决策。智能视觉是具身智能的核心能力，它的芯片方案提高机器人对动态环境的响应速度和识别准确度，实现复杂交互和自学习。

4️⃣ Timken $TKR

• 主营：全球高端精密轴承和动力传动产品龙头。应用在航空航天、轨道交通、风电、重型矿山、自动化工程。

• 核心壁垒：极限工况下的材料科学+信任资产。深海、太空、风电巨型齿轮箱，这些地方轴承一旦失效，成本高得吓人。Timken靠百年积累的特种冶金工艺和免维护寿命，垄断��这些核心工业节点。

• 看点：风电光伏基础设施大规模建设，重工业自动化升级。现金流稳健，分红优异，顺周期制造明珠。

• 在机器人上的优势：高性能轴承用在人形机器人的多自由度关节上，高耐磨低摩擦，解决机械能耗和耐久性瓶颈。更关键的是，它们自研的智能传感轴承带在线健康诊断，机器人能"自我感知"机械状态，提升状态反馈和故障预警能力。

• 价值：机器人往长时间可靠运行和精细动作控制方向走，Timken这种动力链底层壁垒是不可替代的。智能轴承技术会成为高阶人形机器人感知和控制的关键硬件。

5️⃣ Moog-A $MOG.A

• 主营：全球顶级精密运动控制+电液伺服系统设计制造商。产品用在飞行控制、航天器调姿、武器定位这些金字塔尖的应用，五代战机、导弹导航、民用客机都在用。

• 核心壁垒：航天国防级高准入门槛，几乎垄断。高频高响应电液伺服阀和作动��，在极端高压、极高低温环境下对机械动作精度控制到微米级，直接关系到机毁人亡的安全问题。波音、空客、军用五代机飞控系统里的生态位不可替代，这就是技术代差+认证壁垒。

• 看点：从传统重工业往防务科技资产转型。地缘政治升温，北约和亚洲盟国国防预算刚性上升，订单池持续飙升，能见度看满未来几年。大飞机交付周期复苏，产品提价+运营效率优化，利润率往上拉，防御性军工科技明珠。

• 在机器人上的优势：电液伺服阀+高精密运动控制器，长期服务军工级复杂系统，高响应速度+极高可靠性，直接适配高自由度人形机器人关节要求。高性能驱动解决方案，提升动作流畅性和细腻度，力反馈和触觉层面是行业标杆。

除了上述美股上市公司之外，一些欧洲和日本公司，也值得关注。(这里暂时不推荐A股，估值普遍炒作太离谱)。

比如在线性执行器与 T-R 丝杠领域，尤其是行星滚柱丝杠是���器人腿部和重载关节的核心。其壁垒在于 C3/C5 级超高精密螺纹磨削工艺和抗疲劳热处理。目前全球产能严重卡在欧洲，比如瑞典 SKF，它全球最大的滚动轴承生产商。德国 Schaeffler，它是高端机器人关节执行器、精密减速器、滚柱丝杠、特种轴承及电机的核心供应商。

另外旋转执行器与减速器也是人形机器人关键零件， 旋转关节核心是谐波减速器和高密度行星减速器。要求零背隙、高扭矩体积比。日本公司 Harmonic Drive System (HDS)， 几乎垄断了高端市场！(东京股票代码：6324)。

以上标的，每一个都不是概念炒作，是有真东西的。而且估值相对都比较合理，无论是技术壁垒、商业模式、在人形机器人板块的卡位，都属于关键位置。26年下半年将是人形机器人投资的关键拐点，值得深入研究。DYOR🙏

目前上述提及的公司在 #MSX 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：https://t.co/x4ykUw3WBj

早期美股投资��丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

[爱吃折耳根的Ace @_zheergen]

🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！

一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。

从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。

A 股版：a-stock-data
覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。
> 7 层架构
> 28 个端点
> 13 个数据源
> 零第三方 data wrapper 依赖
https://t.co/cVxAK7IKAk

美港股版：global-stock-data
覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。
> 8 层架构
> 18 个端点
> 5 个数据源
> 仅依赖 requests
https://t.co/NbhcrJwUkY

这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。

而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手

做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。

[开发者Hailey @IndieDevHailey]

全球首个开源 Agentic 视频生产系统！一句话让 AI 帮你拍大片，成本低至几毛钱！

开源开发者 calesthio 打造的 OpenMontage，是全球首个开源 Agentic 视频生产系统，能把 Claude / Cursor / Copilot 直接变成你的完整 AI 视频工作室。

GitHub 已获超 16k Star，目前 Trending 第一。

一句话描述，它就能自动���通端到端全流程：研究、脚本、真实素材剪辑、生成、配音、字幕、合成。

亮点：
- 12 大 Pipeline：电影预告片、Ghibli/Pixar 动画、产品广告、纪录片蒙太奇、讲解视频等，几乎覆盖所有视频类型
- 52 个工具 + 500+ Agent 技能：CLIP 智能剪辑真实视频、Remotion 电影级合成、智能预算控制、自审机制
- 极致低成本：
- Ghibli 糖果冒险动画：$0.15
- Pixar 香蕉短片：$1.33
- 产品广告：$0.69
- 参考视频一键重制：直接丢 YouTube / TikTok 链接，AI 自动分析结构节奏，输出多个原创版本 + 成本预估
- 顶级模型全支持：Kling、Runway、Veo、FLUX、ElevenLabs、Suno 等，也可纯本地零 API 免费生成

100% 免费开源，隐私安全，生产级自审 + 预算封顶，绝不浪费一分钱。

[seaccheng @SeacCheng]

@Lonely__MH 我们赚钱则全球化，中国赚钱则关税战。

[seaccheng @SeacCheng]

@UPing123zzz 我觉得你想的太多了。“你能在浪费时间中获得乐趣，就不是浪费时间”，同理。或许他们真的从一部贵的手机上获取了相对于价格更多的情绪价值。你觉的看悲惨世界才叫阅读，我非要看斗破苍穹。你看不惯，人家觉得砸锅卖铁都值。

[seaccheng @SeacCheng]

@tuolaji2024 @HongGe84591 智谱股价上到万亿，coding plan 排队都买不上。然后你们在这各种角度各种心照不宣的黑，到底是谁出了问题？？？

[seaccheng @SeacCheng]

我一直以来都是铁打的 Zed，流水的 term。最近相继使用了 iterm2、Kaku、Ghostty，甚至这两天刚出的Otty。我发现最好用的竟然还是 Zed。文件管理、终端、Agent 的一体化，尤其是对remote server 的支持，这才是最好的工作平台。

[seaccheng @SeacCheng]

@Dhruvam987 The United States has these super tech companies because its technology and innovation are the most powerful in the world, while China has them because it refuses to use American ones and insists on cultivating its own. No other country in the world has such companies.

[seaccheng @SeacCheng]

@Dhruvam987 Because of these IT tech companies, there have been corresponding talent, funding, and market environments, and the current AI technology is also driven by these companies.

[seaccheng @SeacCheng]

@Dhruvam987 It's not just China and the US starting from now, but from the previous generation of IT tech companies, such as Microsoft, Google, Amazon in the US, and Tencent, Alibaba, ByteDance in China.

[seaccheng @SeacCheng]

@cholf5 Zed 可不是最近才发布的啊～～

[seaccheng @SeacCheng]

@servasyy_ai Agent 为什么要翻译为“代理”？叫个“智能体”也行啊。