Gustav

JSD

[uudon @uudonX]

🎁 Karpathy 又给��业发福利了！codex / claude code 给你生产一大堆文字，你还一个字不落地读吗？ 别这样，效率太低了，试试下面 Karpathy 提出的几个方法。

你只能感慨，牛人终究是牛人，聪明的同时，还努力，还不断想办法让自己高效。

Karpathy 提了一个很多人忽略的问题：当 AI 的产出速度超过人���理解速度，继续让它写更多文字，只会把瓶颈越堆越高。

模型可以在几分钟内生成几万行代码、研究报告和复杂方案，但人仍然要判断它做了什么、逻辑是否成立、结果能不能使用。

所以 Karpathy 提出的几个方案：怎样把模型的输出转换成人更容易理解和验证的形式。

1️⃣ 用 ASD-STE100 约束文字。
普通模型喜欢使用长句、抽象词和模糊表达。同一个概念写了很多字，读完仍然不知道重点。
ASD-STE100 最初用于航空维修文档，它限制词汇、句式和表达方式，要求每句话清楚、直接、含义唯一。
可以提示模型：“用 80% 的 ASD-STE100 风格解释这个问题。”

它的收益是降低语言噪声，减少歧义，让技术文档和复杂概念更容易检查。

2️⃣ 生成图表。
有些内容的难点来自关系复杂，例如系统架构、调用链、因果关系和模块依赖。线性文字很难同时展示这些结构。
让模型生成流程图、架构图或概念图，可以直接看到节点之间如何连接、数据如何流动、问题可能出现在哪里。

它的收益是降低理解成本，也更容易发现缺失关系和逻辑断点。

3️⃣ 生成交互式网页。
如果一个问题包含状态、参数或动态变化，静态文字和图片都不够。
这时可以让模型输出 HTML，通过按钮、滑块和动画展示：参数变化后结果会发生什么，系统在不同状态下如何运行。
它的收益是把“阅读结论”变成“亲手验证”。用户可以修改参数、观察结果，快速建立因果理解。

4️⃣ 生成解释��频。
算法执行、物理过程和抽象概念都包含时间顺序。视频可以逐步展示变化过程，同时结合动画、旁白和重点标注。
Karpathy 建议直接让模型制作 3Blue1Brown 风格的解释视频。

它的收益是帮助人建立直觉，尤其适合只看文字很难想象的概念。

这几个方案背后的真正变化，是“可丢弃软件”的成本正在接近零。过去，为一个问题单独制作网页、动画或视频不划算。

现在模型可以根据你的知识水平临时生成，用完就扔，别再傻傻完整读完模型给你输出的所有内容了，效率太低了，试试上面的方法。

[比特币橙子Trader @oragnes]

还在每个月给 TradingView 交钱？这 6 个行情工具先收藏！

TradingView 我用了很多年，但说实话，如果你主要做 Crypto，看看 K 线、订单流、足迹图、盘口热力图，现在很多免费工具已经完全够用了。

我最近重新筛了一遍，下面这 6 个各有各的绝活：

1.OpenMarket

K线只是基础，真正有意思的是订单流、流动性热力图、TPO、1 秒 K 线，还有自己的 kScript 指标系统。特别适合想看“钱到底怎么进出市场”的人。

2.GoCharting

如果你想找一个最像 TradingView，但订单流更强的，直接看它。

Footprint、Cluster、DOM、Market Profile、CVD、期权、脚本基本都有，官方称已经有 300 万+交易者。网页打开就能用，很多基础功能免费。

3.Bookmap

专门看庄家把单子挂在哪里。

它把整个订单簿直接画成热力图，哪里堆了流动性、哪里突然撤单、哪里出现吸收，一眼就能看到。

Crypto 免费版已经支持 20+ 交易所实时数据，还有 Heatmap、成交量气泡、CVD。

4.TakeProfit

GPU 图表、Footprint、TPO、Binance/Bybit 流动性热力图、Tick 图、自定义脚本都有，还能直接在图表里做交易计划。

现在有永久免费的 Freeroll，付费版也只有 20 美元/月。

5.TrendSpider

自动趋势线、形态识别、扫描器、回测、交易机器人，再加一个能直接看你图表的 AI Sidekick。

适合懒得自己画线、喜欢系统化策略的人。

但这个严格说不算免费替代��，完整平台还是要订阅。

6.Percept Labs

很多你以后看到的 Hyperliquid 终端、订单流工具、Footprint、TPO、热力图，背后可能用的就是这种东西。

做交易产品和 Vibe Coding 的可以重点研究。

[潘驴邓晓闲缺一 @JohnsonZ91127]

研报信息都平权了，做股票研究要用好 ai 和学会提问

[美股投资young @youngstockuser]

很多人都是股票涨完以后，才刷到“摩根士丹利上调目标价”。

其实华尔街每天谁被Upgrade、谁被Downgrade、谁突然被大幅上调目标价，都有地方可以提前集中看。

下面这6个网站我建议新人直接收藏：

1. TipRanks｜我最常看分析师历史战绩
https://t.co/nwdZ4mo1ym
不只是看Buy/Sell，它还能看到是哪位分析师给的评级、目标价多少、过去预测成功率怎么样。因为同样是“买入评级”，Goldman一个长期准确率高的分析师和一个经常看错的人，参考价值完全不一样。
2. MarketBeat｜每天Upgrades/Downgrades一页看完
https://t.co/7Ln2S2nP0P
我很喜欢它这一点：Upgrades、Downgrades、Initiations、Price Target Changes全部可以单独筛。每天开盘前扫一遍，基本能知道今天华尔街在哪些股票上突然改变观点。
3. Benzinga Analyst Ratings｜看目标价变化最快之一
https://t.co/hcVEBSqrVX
券商、分析师、旧目标价、新目标价、评级变化基本都直接列出来。比如原来Buy，目标价$100突然调到$150，这种通常比单纯继续维持Buy更值得我注意。

4. Nasdaq Analyst Research｜研究单只股票很好用
https://t.co/AToCozUuX8
如果已经锁定某家公司，我一般会再去Nasdaq看分析师Consensus、目标价和盈利预期。特别适合财报前后看华尔街预期到底有没有明显变化。
5. TradingView｜把分析师预期和K线一起看
https://t.co/NEpIYNNkkP
我不会因为分析师上调就直接买。TradingView比较方便的是，一边看分析师Forecast，一边直接看股价是不是已经提前涨完了。好消���出来以后股票不涨，有时候反而比Upgrade本身更重要。
6. StockAnalysis｜看Consensus和EPS预期非常干净
https://t.co/YsiOUQYe7O
界面非常简单，Analyst Forecast、Revenue Estimate、EPS Estimate、Price Target都比较直观。新人研究一家公司，我其实很推荐先从这种简单的网站开始。

但这里有个非常重要的坑：
分析师给Buy，不一定值得看；突然改变观点，才更值得看。
我自己更关注这几种情况：

目标价一次上调20%以上
Hold突然升到Buy
好几家投行连续几天一起上调
财报后EPS预期同步上修
股价跌了，但分析师反而继续提高目标价
尤其最后一种，我会特别留意。
因为真正有用的不是“华尔街觉得这家公司很好”。

而是：
华尔街今天为什么突然觉得它比昨天更值钱了？
把这个原因搞明白，通常比记住一个Price Target有用得多。

[Maxinomics @maxinomics]

China found something better than oil

[路人视野 @zhuanbidao]

中际旭创从200亿到万亿，

三年30倍。
复盘完我发现，它启动时把10倍股的基因��全了。

小市值 · 超级赛道正中央 · 业绩爆炸拐点

卡位英伟达/谷歌核心供应链 · 启动时无人关注 · 筹码干净

我把它反向拆成了一套AI提示词。
不是问“哪只股票会涨”，是让AI按六层框架逐级过滤。

直接复制，粘进你常用的AI

[Jony的美股长期策略 @Jonylin007]

这篇文章是关于美国国债的底层逻辑，可以先收藏起来，空时慢慢看。

以后对美债的新闻理解会有很大的帮助，至少能做到独立思考的能力了。

我看了老外英文版的关于美债，他们基本上也是这个观点。

[沈美丽子 @Shenmeili1213]

小树这篇workbuddy的梳理，大家直接可以拿去抄作业了

[爱吃折耳根的Ace @_zheergen]

量化必看：用梯度下降自动生成最优支撑阻力线

强烈推荐给想把支撑阻力线真正自动化的朋友。

这支 neurotrader 仅 6 分钟的硬核视频，专门解决传统技术分析手工画线因人而异、无法自动化的痛点。

视频展示了一个非常优雅的数学算法：如何用 Python 自动计算并绘制满足约束条件的最优趋势线（Support & Resistance Trend Lines）

核心三步走：

1️�� 先用最小二乘（OLS）做初拟合
2️⃣ 找到偏离最远的极值支点（Pivot）
3️⃣ 再用带约束的梯度下降，微调斜率，让趋势线完全包住所有价格且残差最小

最终结论很明确：这个算法只有一个参数（Lookback 窗口长度），解决了「主观画线」问题，为后续趋势线突破策略和通道交易打下了坚实的数学基础。

建议收藏，配合代码一起看。看完就能掌握一套可直接落地的自动化趋势线方法。

[Nora X @NoraX2026]

大家玩 Codex，一定记得先把 GitHub 插件接上，真的能省好多Token
很多人一上来就让 AI 做网站、做简历，直接Vibe Coding

其实你想做的东西，GitHub 上大概率已经有人做过了，而且不少方案也很成熟，
哪为什么还要从头写一遍呢？

直接把段提示词丢给 Codex：
我要做一个 XXX
先不要写代码。去 GitHub 找能直接使用或二次开发的开源项目，确认是否还在维护、部署是否麻烦、哪些功能可以复用。
最后告诉我：应该直接用、基于现有项目改，还是自己开发，并给出最简单的 MVP方案。
等我确认后再动手。

就这个提示词，每次做项目就先让
AI 找答案，再动手
我每次都是这样做的，超级好用，节省很多时间！

[lumxss @bkdgiffug]

我朋友靠做电影解说一年赚了上千万，但要是现在告诉他这个消息，他估计得失眠。

有个开源项目叫narrator-ai-cli-skill，装进Claude Code之类的Agent里，你只需要说一句“帮我做《肖申克的救赎》解说视频”，AI就能自己把整套活儿干完：

1️⃣ 自动生成解说脚本
2️⃣ 精准匹配电影片段
3️⃣ 63种音色配音，还支持声音克隆
4️⃣ 90+种视觉模板自动套用
5️⃣ 146首BGM智能匹配
6️⃣ 直接输出成品视频
内置93部经典电影素材库，还会提前帮你算好成本，工程化做得非常扎实。想批量做影视号的，人工成本基本直接归零。
🔗 https://t.co/XeyLPBkLPJ

[Miles Ma @miles_mazy]

obsidian是个人知识库最好的解法，看看销量就知道了

当然如果想变现，不用学会，直接把这篇挂上去卖吧，无脑赚钱

[逸尘 @gengdaJ]

https://t.co/WK6f6STZrk

[比特币橙子Trader @oragnes]

卧槽，这才是我想象中 AI 手机助手该有的样子。

所有人都觉得Siri 太难用，老哥索性直接让 Codex 接管自己的 iPhone。

现在 Codex 已经可以读取 iPhone 屏幕、截图、读取和修改剪贴板、设置闹钟、打开各种 App、控制手电筒和低电量模式，甚至搜索 Mac 上的 iMessage，再直接把 iPhone 跳转到对应内容。

有意思的是，他没有破解 iOS，也没搞什么魔改系统，用的基本都是苹果自己开放的能力。

整个链路很聪明：

Codex 跑在 Mac 上负责思考和执行任务，通过 iMessage 给 iPhone 发一条私有指令；

iPhone 收到消息后触发 Shortcuts 自动化，再由 Shortcut 调用原生 iOS Action 或 Deep Link 执行操作。

需要把屏幕内容、闹钟、剪贴板这些数据传回来时，iPhone 再通过 HTTPS 把结果 POST 回 Mac，Codex 拿到新信息后继续下一步操作。

等于把：

iMessage 变成了消息总线
Shortcuts 变成了执行器
Deep Link 变成了 App 控制接口
Mac 上的 Codex 变成了大脑

我觉得这个项目真正有意思的地方也在这里。

大家一直在等苹果把 Siri 做成真正的 Agent，但其实 iOS 现有的 Shortcuts、URL Scheme、自动化、Mac/iPhone 联动这些能力，本身已经拼出了一个相当完整的 Agent 基础设施。

缺的可能一直不是接口，而是一个足够聪明、能够自己规划任务并连续调用这些接口的大脑。

现在有人把 Codex 塞进去了。

项目已经完全开源🖕

[爱吃折耳根的Ace @_zheergen]

强烈推荐给想系统入门量化交易的朋友。

这套《Algorithmic Trading Using Python》全长 4 小时 33 分钟，是目前比较完整的 Python 量化从基础到实战课程之一。

为什么值得看？

最大特点是没有刻意剪掉错误，而是完整展示真实开发过程：API 报错、数据缺失、逻辑调试，直到策略最终跑通。

对于新手来说，这种带着问题一起解决的学习方式，比只展示最终结果的教程更有价值。

课程直接落地三类真实策略：

1️⃣ 等权重标普500（规避市值加权偏差）
2️⃣ 高质量动量选股（多周期 + 百分位评分）
3️⃣ 复合多因子价值筛选（避免单一估值陷阱）

完整流程覆盖：
真实金融数据获取 → 因子清洗 → 截面排序 → 股票分配 → 生成交易方案

整套流程可以作为学习量化研究框架的参考。

建议收藏，配合代码边看边练。

它最大的价值不是教你一个赚钱策略，而是让你理解专业量化研究从数据到策略的完整流程。

周末学起来吧。

[逸尘 @gengdaJ]

苍何老师的Wesight做的太顶了，Obsidian必备辅助创作插件！关键苍何老师还把它开源出来了，大爱无私啊！

我现在也把苍何老师Agent工作台借鉴学习了一下，搞了个超级工作台——集Agent创作、公众号预览和发布、X长文章预���和发布、飞书发布（全结构）为一体。

公众号预览也内置了好多套我磨了很久创造的风格模板，到时候来亮相。大概长这样，现在还在修BUG，做好了之后也会开源出来。

[阿西_出海 @axichuhai]

项目地址：https://t.co/sM35FsG0D3

[nini @nini_incrypto_]

GitHub上星标最高的爬虫工具，没有之一！

据说是因为作者说之前被一个月16 美元的付费爬虫搞烦了，一气之下花几天时间自己手搓了一个

1.纯粹免费无套路：无需注册、不需要API Key、没有按页扣费的模式，开箱即用。

2.专为 AI 打造：能把任意复杂网页直接一键提纯为极简、规范的 Markdown 格式，完美喂给 LLM 跑数据流水线。

3.性能强劲又稳定：不仅跑得比大多数付费服务还快，最新版本还优化了内存调度与 GPU 容器部署，支持高并发稳定抓取。
https://t.co/krUVJwx9u4

[AI樱木 @0xSilver_Time]

这就是为什么多邻国讨厌 ChatGPT。

没人能在 5 年内教会我英语。

ChatGPT 用3个月做到了。

用这 7 个提示词，你可以快速学习任何语言 🧠🌍

[xilo @xilo2991]

这套方案，今天测试了一下所有流程交给 AI，自动剪素材，自动配BGM，自动加音效、花字、转场、特效。

意外的效果居然还不错，就是必须用剪映的 5.9 版本，Codex 才能操作剪映，时不时就给我更新一下，麻烦Ծ‸Ծ