Potato

[Aron厚玉 @aronhouyu]

Loop Engineering

现在很多人用 Claude Code、Codex 或者 Cursor 的时候，

还跟聊天机器人一样操作：

先扔个 prompt → 等它回 → 复制出来 → 改改 bug → 再扔新 prompt……循环往复。

这个 repo 直接告诉你：

别再自己一直 prompt 了，

你去设计一个 loop，

让这个 loop 自动去给 agent 下指令、指挥它干活。

里面已经帮你准备好好几种现成的 loop，比如：

• 每天任务分流 loop
• PR 自动审查 loop
• CI 检查 loop
• 依赖更新 loop
• 写 changelog loop
• 合并后自动清理 loop
• issue 分类处理 loop

还附带了好几个 CLI 工具，能让你：

• 把 loop 放大规模
• 估算大概花多少 token
• 检查你的 repo 适不适合用这套东西
• 给 agent 加记忆/状态
• 加人工接管环节
• 加验证关卡
• 还能安全地通过 GitHub Actions 跑

以前 Prompt Engineering 是教你怎么写好指令，

现在 Loop Engineering 是让你搭一个系统，
让 agent 自己跑、自己检查、自己改、自己扩展，

你只要在关键节点看看就行。

https://t.co/M89csdXSc4

[LanfAI @Huahuazo]

健身房私教一节课动辄几百块，现在好了，开源平替直接给你端上桌。

GitHub 上这个叫 workout-cool 的项目，你选好器材、选准部位，它就能自动生成训练计划，还能全程盯进度，用起来跟真人私教大差不差。

几个亮点拎出来：
① 海量动作库，配图文加视频讲解，动作不容易走形
② 支持 CSV 批量导入，自定义扩展随便你加
③ Docker 一键部署，开箱即用，不用折腾
自己部署的话，数据全归你自己，关键是还免费。
🔗 https://t.co/gTnjp0e0Tz
🔗 https://t.co/M9vskgJlLh

[Quant Science @quantscience_]

A TEAM OF AI RESEARCHERS JUST OPEN-SOURCED THE BLOOMBERG TERMINAL FOR QUANT FINANCE.

A Bloomberg Terminal costs $25,000 per year per seat. Banks pay for thousands of them.

This thing reads every quant paper, every financial blog, every SEC filing, every arXiv preprint, and turns it into a searchable knowledge base. For free.

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想验证自己的选股思路，现成炒股软件改不动，自己搭环境又太折腾。

tickflow-stock-panel 是个自托管的 A 股量化工作台，选股、监控、回测三件事装进一个面板。

内置 18 个选股策略，还能让 AI 按想法生成自定义策略，几毫秒扫一遍全部 A 股。

回测支持 T+1、手续费、滑点这些真实交易条件，净值、回撤、胜率看得清清楚楚。

GitHub：https://t.co/0fFzzR5Qvp

盘中还能配监控规则，策略信号、价格异动实时弹窗，也能推送到飞书。

Docker 一条命令跑起来，数据都存在自己机器上，对量化感兴趣的散户朋友可以拿来研究。

[Faheem Ullah @Faheem_uh]

PhD Students - Do you want to learn how to do research?

If yes, check out these free resources.

𝐄𝐥𝐬𝐞𝐯𝐢𝐞𝐫 𝐑𝐞𝐬𝐞𝐚𝐫𝐜𝐡𝐞𝐫 𝐀𝐜𝐚𝐝𝐞𝐦𝐲 offers free resources.

Here are 10 of my favorite resources.

𝟏. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐰𝐫𝐢𝐭𝐞 𝐚 𝐥𝐢𝐭𝐞𝐫𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐫𝐞𝐯𝐢𝐞𝐰 (𝟔𝟎 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- What reviewers look for in a literature review?

- How to conceptualize and write a review?

- Common myths about literature reviews.

Link: https://t.co/CkiiL5ESfd

𝟐. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐢𝐝𝐞𝐧𝐭𝐢𝐟𝐲 𝐫𝐞𝐬𝐞𝐚𝐫𝐜𝐡 𝐠𝐚𝐩𝐬 (𝟏𝟐 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- What is research gap?

- Steps for identifying research gap.

- Tools for identifying research gap.

Link: https://t.co/Te1qAiJMVw

𝟑. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐜𝐨𝐧𝐝𝐮𝐜𝐭 𝐞𝐯𝐢𝐝𝐞𝐧𝐜𝐞-𝐛𝐚𝐬𝐞𝐝 𝐫𝐞𝐬𝐞𝐚𝐫𝐜𝐡 (𝟑𝟖 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- What is evidence-based research?

- Stepwise approach for conducting evidence-based research.

- How to enhance reliability of your research?

Link: https://t.co/86CplBZ9Wl

𝟒. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐟𝐢𝐧𝐝 𝐫𝐞𝐥𝐞𝐯𝐚𝐧𝐭 𝐫𝐞𝐬𝐞𝐚𝐫𝐜𝐡 𝐩𝐚𝐩𝐞𝐫𝐬? (𝟏𝟓 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- How to conduct basic search?

- Save searches and set up alerts.

- How to download and export searches?

Link: https://t.co/qXlf6WmZVH

𝟓. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐰𝐫𝐢𝐭𝐞 𝐚𝐧 𝐚𝐛𝐬𝐭𝐫𝐚𝐜𝐭 (𝟒𝟎 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- Why a good abstract is important?

- What is ideal length of abstract?

- What to include in the abstract?

Link: https://t.co/OMbt2FfOB5

𝟔. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐬𝐞𝐜𝐮𝐫𝐞 𝐟𝐮𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠? (𝟔𝟎 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- How to write grant application?

- What funders look for in grant applications?

- Tips for winning grants.

Link: https://t.co/MUINtewi4x

𝟕. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐮𝐬𝐞 𝐆𝐞𝐧 𝐀𝐈 𝐢𝐧 𝐫𝐞𝐬𝐞𝐚𝐫𝐜𝐡 (𝟓𝟑 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- How has Gen AI impacted research?

- How to use Scopus AI search tool?

- Future of Gen AI in research

Link: https://t.co/TL0v4XKFy3

𝟖. 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫 𝐩𝐨𝐥𝐢𝐜𝐢𝐞𝐬 𝐨𝐧 𝐭𝐡𝐞 𝐮𝐬𝐞 𝐨𝐟 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞 𝐀𝐈 (𝟏𝟏 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- Ethical cases related to Generative AI

- Opportunities offered by Generative AI

- Risks posed by Generative AI

Link: https://t.co/LpkmjruyhB

𝟗. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐰𝐫𝐢𝐭𝐞 𝐜𝐨𝐯𝐞𝐫 𝐥𝐞𝐭𝐭𝐞𝐫 𝐟𝐨𝐫 𝐲𝐨𝐮𝐫 𝐦𝐚𝐧𝐮𝐬𝐜𝐫𝐢𝐩𝐭 (𝟖 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- Importance of a good cover letter

- How to write strong cover letter?

- What to include in the cover letter?

Link: https://t.co/WES7MXbfM4

𝟏𝟎. 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐫𝐞𝐬𝐩𝐨𝐧𝐝 𝐭𝐨 𝐫𝐞𝐯𝐢𝐞𝐰𝐞𝐫𝐬’ 𝐜𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭𝐬? (𝟑𝟕 𝐦𝐢𝐧 𝐯𝐢𝐝𝐞𝐨)

You will learn

- Understanding reviewers’ comments

- How to write response to each comment?

- How to increase your chances of paper acceptance?

Link: https://t.co/HD8GRUBgvT

[Quant Science @quantscience_]

Free claude trading skills

67 of the BEST trading skills and prompts in 1 GitHub repository.

Get it for free:

[Faheem Ullah @Faheem_uh]

PhD Students - How to design a research methodology?

You can use the Research Onion model to design your research methodology.

Here is a simple understanding of the different layers of the onion model.

𝟏. 𝐏𝐡𝐢𝐥𝐨𝐬𝐨𝐩𝐡𝐢𝐞𝐬

It refers to the view or stance from which the research has been conducted.

𝟐. 𝐀𝐩𝐩𝐫𝐨𝐚𝐜𝐡𝐞𝐬

Here you will formulate your hypothesis or an observation to test.

𝟑. 𝐒𝐭𝐫𝐚𝐭𝐞𝐠𝐢𝐞𝐬

Here you will choose the concrete method such as action research, survey, interview, or case study, etc.

𝟒. 𝐂𝐡𝐨𝐢𝐜𝐞𝐬

Here you need to specify whether you used one method, two methods, or multiple methods to conduct this research.

𝟓. 𝐓𝐢𝐦𝐞 𝐡𝐨𝐫𝐢𝐳𝐨𝐧𝐬

You need to answer in what time frames the research was conducted e.g., in one go or in various different times.

𝟔. 𝐓𝐞𝐜𝐡𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐩𝐫𝐨𝐜𝐞𝐝𝐮𝐫𝐞𝐬

You need to specify what type of data has been collected and how the data has been collected.

Credit: The research onion model by Saunders, Lewis and Thornhill

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想做一个健身类应用，不仅需要构建健身动作库，还得写清楚部位和步骤，花不少功夫。

于是找到 Exercises Dataset 这个开源项目，里面收录了 1324 个健身动作的完整数据。

每个动作都标好了训练部位、目标肌群、所需器械和分步骤讲解，支持中文、英文等 6 种语言。

还带一套面向开发者的搭建向导，能按数据库类型自动生成建表 SQL，以及能一键生成对接接口的多语言示例代码。

GitHub：https://t.co/C1l93rctGv

甚至内置了一段能直接丢给 AI 的提示词，描述好框架就能让它把后端接口写出来。

适合想做健身、运动类应用，又不想从零攒数据和写后端的开发者，数据集直接拿来当种子库用。

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

想申请技术专利但在交底书时，要画系统框图和流程图，还得改 Word 文档，颇为麻烦。

在 GitHub 上看到「中国专利.skill」这个 Claude Code 技能，把从项目文档到专利交底书成稿的整个流程跑通了。

自动扫描项目文档和代码挖专利点，还能联网国知局公布公告站做查新对比，避开和已有专利撞车。

GitHub：https://t.co/9VrYZ3wY3V

产出的交底书带系统框图和流程图，脱敏后直接出 Word，方便转给代理人修改。

补材料或纠错也不用推倒重写，能在原稿基础上迭代追加。

适合手里有技术方案、又不想在写交底书上耗太多时间的开发者。

[Amto @XAMTO_AI]

信息挖掘这行的朋友们，最近可算盼来了个好东西——有人把市面上散落的开源情报（OSINT）工具给系统性地归拢到一块儿了。

这个项目足足整理了50个大类，收录的工具数量超过了751个。甭管你是想查点公开资料，还是正儿八经做信息调研，进去翻一翻，基本都能找到趁手的现成方案，再也不用东奔西跑去四处搜罗了。

大致扫了一遍，分类做得挺细致，覆盖的范围也广。不管你擅长查网络痕迹还是搞背景核实，进去逛一圈，总能挑到几件合用的工具。

🔗 https://t.co/dxa4TkGRCd

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

Nature 期刊盖章：普通人到底怎么变有钱？

哈佛、斯坦福和 Meta 联手，直接调取了 Facebook上 7220 万人、210 亿条真实的好友关系链。我个人感觉，这数据量，基本把大半个美国翻了个底朝天。
他们想研究一个终极问题：到底是什么决定了一个人能不能打破阶层固化、逆袭变有钱？

结果发现，那些天花乱坠的因素，什么学校好坏、社区凝聚力、宗教信仰啊，诸如此类的。都不是决定性的。最硬核的指标只有一个，叫经济连接度，即Economic Connectedness, 简称 EC。
说白了，就是你的跨阶层朋友圈有多大。
更落地一点翻译，就是在低收入人群里，到底有多少比例的朋友是富人。

研究发现，这个指标和跨代收入向上流动的相关系数高达 0.65，
🚨在社科界，这几乎是统治级的超高相关性了。

我们可以得到一个黄金定律，即一个出身普通的普通孩子，如果在一个富人比例高、且大家玩得来的社区长大，他长大后的平均收入能直接暴涨 20%。

既然搞钱的密码是 EC，那普通人想逆袭，最该做的就是打破自己的社交舒适圈，换个环境蹭圈子，去富人或精英高频出现的社区、学校、甚至健身房，比如高强度的专业训练场、高质量的学术沙龙。
更重要的是，提升自己的被链接价值。毕竟富人也不傻，单纯的巴结没用。用你的专业能力、独特见解，哪怕是懂 AI懂技术、或者在某个小领域做到了极致去作为入场券，给高净值人群提供情绪价值工具价值。

想变有钱，先去看看你朋友圈里最厉害的 5 个人是谁。去主动连接那些比你富有、比你认知高的人，现在就行动起来。

这是一篇五年前的论文，但我记忆犹新。

[0x鸣人 @LuBtc888]

人大教授聂辉华：绝大多数中国人，压根不懂权力怎么运作的！

深耕政企关系与制度经济学，哈佛博士后经历让他看透中外治理差异。

他戳破“体制铁饭碗”神话，点透“人情社会”底层逻辑，揭秘全民内卷的根源；

既解析AI时代的机遇与风险，也直言大国公民该有的全球视野。

从哈佛图书馆真相到基层办事学问，他用犀利幽默的洞察填补知识空白，让复杂的制度问题变易懂。

为何说“人生选择要懂可逆路径”？

清醒派学者聂辉华，带你看懂真实世界的运行法则：

[云析 @yunxi0623]

https://t.co/dx2fzKocA8

[WY @akokoi1]

Edulab Skills新增技能edu-chem-reaction。

可以把一个化学反应直接生成一个可交互的 3D 教学网页：

- 分子级动画演示断键、成键全过程
- 原子守恒实时计数，配平方程自动校验
- 能量-反应进程曲线 + 分步讲解

从甲烷燃烧、电解水、氧化还原，到酯化反应机理，都能以微观动画的形式展示，特别适合教学、科普和自学。

底层用 sympy 做配平和守恒校验，Three.js 做分子动画，生成的是一个无需后端、可直接分享的 HTML 页面。

技能库持续更新中……

[Scholarship for PhD @ScholarshipfPhd]

Most PhD programs train specialists.

The best ones train thinkers.

A PhD isn’t just about mastering a niche topic it’s about learning how to question assumptions, evaluate evidence, solve complex problems and communicate ideas across disciplines.

The researchers who make the biggest impact often think beyond their field.

[Phoenix Yin @Phoenixyin13]

社科研究十大 Skills & 工具排名！

1. Auto-Empirical-Research-Skills
斯坦福团队自研的 23k+ 实证研究 Agent Skills 全家桶
🔗 https://t.co/t3ieeOCb6G
2. StatsPAI
Agent-native 因果计量 Python 库，统一 API + 结构化输出
🔗 https://t.co/aJUl1fkkBv
3. Awesome-Journal-Skills
期刊专用投稿技能包（AER/QJE/Nature 等）
🔗 https://t.co/0UZz0gJsFW
4. AER-Skills
针对 AER 及 AEJ 系列的顶级期刊投稿技能栈
🔗 https://t.co/o5DdqRjhIL
5. Auto-Research-Skills
自主科研技能与 Agent 精选库
🔗 https://t.co/jmtVhlxpKq
6. statsmodels
Python 经典统计建模与计量经济学库
🔗 https://t.co/avSYL8vTfb
7. dowhy
因果推断核心库（DoWhy），图形模型 + 假设检验
🔗 https://t.co/6cw3reovGx
8. causalml
Uber 出品：Uplift建模与因果 ML 工具
🔗 https://t.co/XWGpPggNEB
9. EconML
异质性因果效应（CATE）机器学习工具
🔗 https://t.co/ylBtIzvtaG
10. python-causality-handbook
《Causal Inference for the Brave and True》实战手册
🔗 https://t.co/CabvbWRYhH

把前 5 个 brycewang-stanford 的自研仓库 star 起来，尤其是想用 AI Agent 写论文、做实证的同学，效率直接起飞。

[Ren @Ryrenz]

🪄 又挖到一个宝藏项目——claude-obsidian，把你扔进去的任何资料自动织成一张知识网

GitHub 揽获 8000+ stars。

平时用 Obsidian 记笔记，最大的问题是记完就躺尸：笔记之间没链接、过段时间想找找不到、新资料和旧笔记永远各管各的。

claude-obsidian 的玩法是让 Claude Code 当你的笔记管家：你丢进去一篇文章、一段播客、一张图，它读完自动总结、建双链、归到对应的知识页里，所有东西连成一张你自己拥有的纯 Markdown 知识图谱。

你问任何问题，它从读过的所有资料里调答案，知识像利息一样越滚越厚。

它的思路来自 Karpathy 那篇 LLM Wiki 设想，整套做成了 15 个 Claude Code skill，也是个能本地私有化的 Notion 替代。

GitHub：https://t.co/PvdByKptrg

[Xudong Han @Xudong07452910]

推荐一个我长期关注的网站，它由一位在美国高校任职的助理教授维护：博士栈 https://t.co/1J4Z5ftGm0

它是个一栈式帮助泛CS博士生的公益平台，从入学前的博士、intern机会，到读博中找intern和full time，到读博后找工业界和教职（也包括postdoc），甚至包括找审稿机会（或者审稿人）和各大主流AI会议的社交，以及未来精力允许下其他有意思的板块。

不愧是我小红书追了两三年的老师，每次读他更新的博文都能缓解我很大的焦虑。

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

为什么你根本无法静下心来学习？

当你坐下准备学习时，体内的杂念就开始疯狂滋生。

为了逃避，你的大脑甚至会抛出“人生的意义是什么”这种宏大的命题。

心理学家乔丹·彼得森表示：

你本身就是一个烂摊子，你对自我根本没有控制权。你越缺乏自我管理，就越容易被本能牵着鼻子走。

专注，本质上就是一场与潜意识争夺身体控制权的血战。

[Gorden Sun @Gorden_Sun]

https://t.co/URBUT9RGVY