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好韩~ #越简单越随意就越好看# #氛围感拿捏住了# #喜欢的感觉# #今天有点不一样# #这感觉很春夏# #一整个爱住# #解锁新风格# #长在我的心巴上咯# #喜欢简单的一切# #轻松美一下#

Solana二代手机SEEKER的代币空投要来了，哪些人有资格？空投有多少？ 没想到昨天那个“SKR质押”出现后猜测已经快照了是真的。 各位SEEKER们收获的日子终于要来了，SEEKER官方 @solanamobile 正式宣布1月21日 $SKR 发布，目前已经快照完毕。 今天也不聊别的了，咱们就说它吧，聊聊那些人能获得空投、空投价值大概多少？ ———————————————————— 一、哪些人能获得空投 在昨晚的公告中明确，20%额度将用于用户和开发者空投。开发者部分咱不聊，就针对用户部分显然就是持有SEEKER的用户。 再具体点哪些用户符合空投资格，公中说超过10万探索者参与S1赛季，结合SKR域名追踪网站显示的目前已经有101309部SEEKER手机领取了域名 再加上2025年12月4日，SEEKER官方首次宣布SKR将于2026年1月份发币当天，另外有个非常明显的暗示推文，提醒大家激活手机并且领取你的创世NFT（那个球）。 到这里，答案已经很明确了 符合本次 $SKR 第一季空投的最低资格是：激活了SEEKER手机，领取了你的SKR域名以及创世NFT的，目前符合资格的就是前面说的约10万出头一点。 而如果你要是在这基础上，还进行了手机活跃，也就说在自带钱包的SEEKER活动中，有活跃进度，自然就能获取更多的空投。 另外，我知道肯定有人会问，我手机到手后就一直吃灰，现在激活还来得及么。 考虑当前针对S1赛季明确已经快照，我的理解是S1赛季当前激活无缘了，但是可以用于刚开始的S2赛季。 ———————————————————— 二、空投价值大概多少 依然先叠个甲，关于空投估值这块我一向不擅长，大家图个乐就好。 虽然咱也不专业，但至少还是有点逻辑的，既然前面符合空投资格的人确定了，那剩下的就是预估 $SKR 的总市值FDV，之后是用于空投的比例，符合空投资格的用户中分层（活跃程度）大体如何，最后就是针对不同层级用户的空投预估。 1.总市值FDV能到多少 其实针对 $SKR 我在社区中看大家聊的最多的一个点就是10亿，个人也认为10亿是个很大概率的价位。 有意思的一点是，不知道是否还有人记得前阵子SEEKER的DApp商店上线了一款预测市场应用 @foreseelol ，当时它就上了两个与 $SKR 相关的预测事件。 其中一个就是它预测 $SKR 将于1月21日上线，目前这已经验证了，精准至极。 那么它的另一个预测就很有参考价值了，而它的预测正是 $SKR 的FDV在上线后是否会超过10亿，当时我还脑子瓦特了把它看成了100亿，建议大家一起押注No来着。 不管怎样，那么这个10亿的总市值我都觉得可能性很高，团队可能也是在通过这些事件让用户进行一个提前的价值锚定，当然肯定依然受多种因素影响，届时的加密行情、用户情绪等等。 那么这里，我就为了估算方便，先粗暴的把它的FDV预估在10亿吧。 2.给用户的空投比例是多少 昨天的公告中明确20%用于本次空投，只不过这20%是用户和开发者共享的，而具体他们直接的比例尚未明确。已知符合资格用户是10万多一点，而上线了265个DApp，也即可以理解为有265开发者团队。 10万对265，显然对半分就对用户有点太不尊重了，但也不能以单纯的个数进行比例分配，毕竟每个DApp对应的都是一个开发者团队，不是个体，权重自然不一样。 因此这里我预估这20%的空投比例中，大头肯定是个用户的，我估计会在15%左右，然后另外5%左右用于265个开发者团队空投。 3.符合资格的用户中分层（活跃程度）大体如何 用户分层指的是在符合空投资格的用户中大概率也会根据SEEKER活跃程度分成不同级别的层级，不同层级间空投价值不会一样。 关于活跃程度，在手机钱包的SEEKER活动中，已经明确了三个指标，链上（Onchain），主要看你的等级、日常使用天数，主要看完成天数以及连击天数、以及DAppS（也就是我们常说的三环），应该主要看完成周数。 为了方便计算，我就大体分成三挡吧，难的是每档的人数多少最难预估，因为官方没有公布任何相关数据，我这里只能大体参考社区中的活跃情况大体做哥估测。 幸好咱们“SEEKER中文”社区大概率就是除了官方社区之外最大的社区了，这其中还是提供了一定的参考价值的。我这里就根据社区中日常的活跃情况，大体做个不同档的人数粗略预估吧 🔸最低一档，大体是那些链上一级及以下（含仅激活了就完全没用过的）、日常使用天数30天以内、三环完成3周以内的，粗略估计约占30% 🔸中间档，大体是链上二级到三级，日常使用天数30天-60天，三环完成3周到6周之间的，粗略估计约占60% 🔸最高一档，大体是链上四级到五级，日常使用天数60天以上，三环完成7周及以上的，粗略估计约占10% 4.不同层级的空投预估 这里我们先大体预估下三个档位各占总空投的比例，首先 🔸最高一档，根据往常其他项目排行榜奖励的经验来看，最高一档的奖励占比一般都很高，有时候甚至能占到总奖励的一半左右，咱们这里就预估在35%吧。 🔸中间档档，也是用户群体最大的一档，这里预估占比50% 🔸最低一档，虽然用户也不少，但活跃程度最低，甚至不少是仅仅激活了之后完全没有活跃，这里预估占比15%。 OK，到这里基本就能预估出来了，但依然声明下，估值我很不专业，大家看看图个乐就行，以下结论： 基于 FDV 10亿 USD（价格0.1 USD/SKR），不同活跃档位用户的空投价值 活跃档位 预估平均空投价值 最低档（≈30%用户） ≈750U 中间档（≈60%用户 ≈1250U 最高档（≈10%用户） ≈5250U 以上就是本次SKR空投粗略预估，最后虽然S1已经快照了，但是我非常建议各位SEEKER不要放弃活跃，因为S2也同时开启了，至少等到本次S1空投完毕之后，再考虑S2是否要停止活跃。 #SEEKER# #SolanaMobile# #Solana手机#

如果，我是说如果。 假如我的 followers 里有相对年轻的求职者，正好在找工程方向的工作。 我相信你的简历里一定有一些自己做过或者正在做的项目，不管是不是 vibe 的，当下这个时间节点大概率做的可能靠 agent 方向多一点。 或者是个 workflow，或者是之前的 dify 二开等。 概率比较大。 每个面试官可能角度不一样，有的也许就爱看你做出几十个应用，洋洋洒洒。 但从偏向技术和工程的角度，我建议你不要贪多。 这个时代多没什么用，花点钱买点 token 的事。 做了什么爆款，也许有人会看重一些，但相信我，价值优先。 毕竟小猫补光灯都能上榜一。 我还是建议你打磨好一个项目。越是这个容易 vibe 出东西的时代，你在一个项目上打磨，投入的心血，对这个方向的理解，都价值连城。 哪怕方向在当下看起来也许是错的或者不受欢迎——比如简历上我看的每个人都碰过 RAG，一问为什么今天看起来有点日渐式微，很多人答不上来。 也不是说 RAG 就是错，如果你坚定的在这个方向上打磨，尝试过各种策略，把你的经验，踩过的坑，benchmark，结论，你做过的尝试——这些能和人描述出来—— 你知道你在一个真正想招工程师的面试官眼里有多发光吗？ （以上不是说 RAG 不行，RAG 是个涵盖超广的概念，其实 grep 也算 RAG 的手段，狭义广义的我就不展开了） 真的干过，思考过，一个方向折腾过——哪怕一路都是借助 AI，都是你的加分项。 巨大的加分项。

发现一款目前比较适合办公人群使用的效率AI工具 这个工具除了支持日常的ChatGPT聊天功能外，它可以上传文件识图、能识别任何文档（PDF、Doc/Docx、CSV），测试了一下效果很不错。图1，能总结，能翻译，还可以根据你的prompt给出建议，同样的PDF文件,他们解析速度明显更快,页数也比较多，准确度现在看上去也很好，应该是在显示模型的基础上进行了大量的工程优化。 最亮眼的是这个PPT制作工具，和其他自动PPT工具不一样的是它内置了很多PPT模板，点开模板右边是GPT对话，左边是模板，可以直接通过聊天的方式来自动使用GPT生成的内容填充和修改PPT。 有点像今天那个创建GPTs的方式，所见即所得。图2 当然,它还支持创建流程图,以及各类专业写作,包括SEO、博客、文章、总结撰写,以及社交媒体管理、视频脚本等普遍的职能需求。日常工作、学习中需要用到这些的推油赶紧收藏起来，好用推荐。 直达传送门：

8.07梭哈晨报： 昨天真的是妖魔鬼怪都在疯狂拉盘，各路神奇的东西，有真的拉盘的，又假拉盘的，只能说真假孙悟空上演了。 1. $BTC 稳稳的等待今天的靴子落地了，应该没记错是7号听证会吧？ 2. $ETH 一起跟着就好了； 3. $SOL 挺好玩的目前看起来，一切都和基金会想的不一样； 4.TradeXYZ首次动用永续合约手续费收入买入HYPE； 感觉有希望成为外界第一大户； 5.SpaceX无惧天量解锁涨逾6%，总市值重新站上1.5万亿美元； 有点那个味道了，解锁的全体套保，下跌后两边对冲平仓，爱了爱了； 6.Uniswap代币发行平台Pools上线首日代币交易量达9910万美元； 7.美国AI投资Q2达1.5万亿美元年化规模，同比增长25%； 8.英伟达考虑调降 Rubin Ultra GPU 配置，应对 HBM 内存短缺； 面对缺少存储，简单来说就是降低存储的消耗？ 9.OpenAI 更新 ChatGPT 推理控制功能，Plus/Pro 新增推理强度滑块； 前 OpenAI 员工 Gabriel 推出 Energy，AI 代理计算机工作市场待激发； AI竞争对于消费者来说是有利的； 10.CLARITY Act道德条款或允许唐纳德·特朗普推迟数百万美元税款缴纳； 看起来大概率会通过啊，毕竟Trump家还不发币？ 11.特朗普称霍尔木兹海峡协议尚未达成，正参与相关谈判； 12.泰国确认对加密货币交易免征资本利得税，免税期截至2029年底； 13.Tom Lee预测标普500指数将达到8,000点，并称以太坊为下一轮反弹的领头羊； 别去沾边啊，老老实实搞你的世界计算机就好了； 14.Wintermute 注册为美国证券交易委员会（SEC）的经纪交易商，以交易股票、期权和加密货币交易所交易基金（ETF）； 多久没听过WM的消息了； 15.美联储9月加息25个基点概率现报56.5%； -------------- 真的是倒霉，坐在哪儿就在哪儿挨打，还是得灵活起来，但是想吃一波大的，总不可能期待永远水上吧？ 猪哥的视频实在是太黄了🤣 #Bitcoin# #Ethereum# #Solana# #Crypto# #Nasdaq#

所有中转站都应该立刻禁止你的用户使用Claude Code，否则你的号池将遭遇灭顶之灾。普通用户使用中转站时，也应该避免使用Claude Code，尽量换一个Harness，否则设备被标记，以后用Claude账号就被封。 （实际Claude这么搞已经很久了，我有点奇怪为什么没有大规模封中转站，理论上能封的干干净净） 原理解释： 今天有一篇Reddit帖子，揭露了Claude Code会悄悄改系统提示词的标点格式。 当你使用的Claude Code时，如果你是用的第三方API（即修改了ANTHROPIC_BASE_URL），且API域名命中了指定的域名规则和时区规则，那么Claude Code会修改系统提示词中的日期格式（命中展示：2026/06/30；未命中展示：2026-06-30）和today's这个单词里撇号的Unicode字符编码。 如果你的第三方API真的是第三方的，例如是DeepSeek的，那么完全没影响，日期格式调整和符号编码调整对模型能力没有任何影响。你的请求数据也是发给DeepSeek，Claude拿不到任何信息，对你和Claude都没影响。 如果你的第三方API是中转站提供的Claude模型，那么当你请求模型回复时，Claude能知道这个请求来自中国（因为提示词里的日期格式不一样），同时也能知道中转站号池的哪个账号给中国提供服务，同时也能知道你的设备归属于中国用户。理论上，Claude能基于这套路线，直接把你的设备和中转站提供服务的Claude Max号一起封了。 原贴：

兄弟们，玩币这么久，我最怕什么？ 一开杠杆想赌大一点，市场稍微抖一下，直接爆仓清零。 我之前就因为这个亏过几次，半夜醒来心还在突突跳。 但今天刷到@TermMaxFi 的提醒，感觉完全不一样了。 他们Alpha功能现在支持bStocks了，我用对比分析法简单说说为什么这个玩法更舒服。 传统玩法对比： 以前想对这些token化股票加杠杆，要么上交易所开仓，要么用永续合约。 涨了确实能多赚，跌了呢？直接爆仓，钱没了还得继续上班。 风险全压自己身上，像坐过山车，随时可能掉下去，心理压力大。 TermMax Alpha玩法对比： 想看涨，就花点小钱锁定一个看涨位置。 市场大涨，你跟着赚多少是多少； 市场大跌，最多就亏那点小钱，不会爆仓。 想稳一点呢？把钱放进去帮别人当对手，赚他们付的小费。 不管股票涨还是跌，你都有点收入进来。 传统像赌博，全靠运气和胆子； TermMax这边把风险提前锁死在自己能接受的范围，玩得踏实多了。 我个人觉得，这种“亏有上限、赚没上限”的感觉，更适合普通人。 不吹不黑，就我现在看，真的比以前那些玩法安心。 有兴趣的兄弟可以去他们的app看看，bStocks已经支持了。

也是时候调整自己了，生活还是要向前看，让时间消化一切吧☀️ 今天偶然间在 pyq 看见这张图，提供了一个跟目前的主流声音截然不同，却更能精准对标现在 AI 周期所处的位置，有点启发 确实越想越觉得，AI 产业里很多我们原本「看不懂」的东西，一旦套到房地产的商业模式上，反而会变得异常清晰 🟨融资工具的进化，是 AI 周期能否持续的关键 房地产行业之所以能延续二十年长周期，本质上并不是因为开发商们自己多有钱，而是因为围绕着房地产，长出了一整套多层次、多期限、低成本的融资体系 ➡️通过银行贷款支持拿地 ➡️通过开发贷支持建设 ➡️信托和地产基金参与股权投资 ➡️商业地产可以做 REITs 退出 ➡️最后，甚至连购房按揭都可以变成一个长达三十年的金融工具 如果没有这整套的融资体系，再厉害的开发商也撑不过一轮周期 而现在的 AI 产业，最缺的就是这套体系 今天的大科技公司，本质上都是在用自己的信用、自己的现金流、自己的股票做融资担保 谷歌、Meta、亚马逊、微软这些巨头，即便账上现金再多，也不可能实现无限扩张 他们迟早需要把手里那几千亿美元的 AI 基础设施，打包成可以被外部资金持有的资产 这条路其实已经开始出现苗头了 CoreWeave、Lambda、Nebius 这些独立算力供应商的兴起，本质上就是「专业开发商」在崛起 他们用私募基金的钱建设数据中心，签长期租约给大模型公司，再把这些数据中心打包融资 相信未来几年里，我们将一定会看到： AI 数据中心 REITs、AI 算力基金、GPU 租赁资产证券化、算力收益权凭证这些金融工具的陆续出现 甚至，主权基金、养老金、保险资金这些长期资本，也会慢慢成为 AI 基建最重要的资金来源，就像当年的保险公司就是地产行业最大的长期资金一样 可以预见，谁能先把 AI 资产的证券化、标准化、可交易化这条路打通，谁就掌握了下一个十年的金融话语权 这也是为什么英伟达已经开始自己下场做投资、做生态、做长期客户绑定 GPU 厂商正在变成「卖地+放贷+做物业」的三合一角色 🟨AI 时代的「土地」，是电力、是冷却、是不动产 曾经，房地产开发商最关心的是什么来着？ 不是房价，是地段 而地段的核心是什么？是稀缺资源 AI 时代的稀缺资源并不是硅片 真正的稀缺资源是电力、冷却水源、网络枢纽位置、政府的审批牌照，是当地电网的承载能力 GPU 可以每年迭代，而变电站的审批和建设周期是 5-7 年，核电就更狠了，一座新核电站从规划到投产要 10-15 年 将来谁手里有电力指标，谁就是手里有未出让土地的开发商 马斯克把 xAI 的最大数据中心放在孟菲斯，是因为那里有田纳西河流域管理局提供的廉价电力 亚马逊 AWS 在弗吉尼亚北部的疯狂扩张，是因为那里既有便宜的水电，又有美国东海岸最大的人口聚集区 微软重启三里岛核电站，是因为这将提供稳定、低碳、24 小时运转的基载电力，而这，才是数据中心最稀缺的「土地」 未来十年里，AI 产业的「拿地」大战，本质上是一场关于电力、冷却资源、网络时延的战争 甚至，连地理位置都会分层： 一线数据中心会建在能源富集区 二线数据中心会建在用户密集区 边缘计算节点嵌入到每一座城市 这种分层结构，是不是有熟悉的感觉了，几乎和城市核心区、郊区、卫星城的房地产分层逻辑一模一样 🟨周期是逃不掉的，房地产的教训 AI 行业必须早学 房地产行业最伟大的智慧 —— 是周期 涨多了会跌，跌多了会救，救完又会涨，涨完又会跌 二十年来，央行、政府、开发商、购房者都在与这个周期共舞 如今的 AI 产业也不能例外 现在很多人以为 AI 是没有周期的，会一直涨下去，这是一个非常危险的错觉 GPU 会换代，大模型会过时，数据中心会折旧，客户会流失，利率会上升，资本开支会放缓 当全球大科技公司的资本开支增速开始见顶的那一天，AI 产业链的上游会最先感受到寒意 就像房地产周期里，工程机械、水泥、玻璃这些上游周期股，永远是周期最敏感的方向 未来几年里，AI 产业链里最大的风险不是模型的能力不够强，而会是产能的过剩 当所有大科技公司都建好了足够多的数据中心 当所有大模型公司都签了足够多的算力合约 当英伟达一年能卖出几千万颗 GPU 需求端只要稍微放缓一个季度，整个产业链就会进入库存调整期 这个时候，能活下来的公司只会有两类： 一类是成本最低的全产业链龙头 一类是绑定了长期需求的服务商 这就是为什么众多云计算厂商（AWS、Azure、GCP）一旦建成，就是他们自身最强的护城河 就像真正穿越房地产周期的，不是开发商，而是那些采取收租模式的物业公司 🟨折旧与「拆迁」，是这个 AI 时代最被低估的风险 房地产行业有着一个很重要的特征：房子很难过时 一栋楼一旦盖好，可以用 50 年、70 年，即使户型过时了，只要地段还在，主结构还在，折旧相对都是可控的 但反观 AI 基础设施的折旧速度，会比房地产快上几十倍 H100 还没大规模铺开的时候，H200 就来了，Blackwell 还没交付多久，Rubin 又在路上了 每一代 GPU 的性能提升，都是对上一代资产的「功能性报废」 这就相当于在地产周期里，房子盖好两年就要被强制拆迁 这种「技术性折旧」才是 AI 时代最大的资本风险，投出去的成本还没收回来就不能用了 英伟达之所以能一直维持这么高的估值，本质上不是因为它卖了多少 GPU 给众多 AI 公司，而是因为通过 CUDA 生态，能把所有客户都锁死在它的折旧节奏上 客户用得越深，迁移成本就越高，英伟达的护城河也就越深 这就是为什么英伟达毛利率可以维持在 75% 以上，本质上，这已经不是一家卖产品的芯片公司了，而是一家「AI 时代的房地产收租公司」 同理，AMD、博通、Marvell 这些公司如果想挑战英伟达，核心也不是堆算力，而是要建立自己的生态 没有生态的算力，就相当于过去空置的写字楼 🟨需求侧：AI 不是为了「住人」，是为了「生产」 「房地产满足的是居住需求，AI 满足的是生产力需求」 这是 AI 和地产最大的区别，同样也是 AI 最大的希望 居住需求是有上限的，毕竟一个人只能住一套房子，而生产力的需求没有上限，只要有真实的效率提升，一个企业可以无限叠加 AI 能力 如果 AI 能持续提升企业的利润率，提升整个社会的产出效率，那么这场算力建设周期的天花板，就会比房地产高得多 这也是为什么我虽然对短期 AI 资本开支的泡沫保持着高度警惕，但对 AI 产业的中长期需求充满信心 关键变量是 —— AI 创造的价值，能不能持续大于 AI 消耗的算力成本 如果答案是肯定的，那么这场建设周期还可以持续 20 年，甚至 30 年 如果答案是 no，那么今天所有的数据中心、所有的 GPU、所有的资本开支，都会变成明天的折旧负担 应用层跟得上，就是又一个黄金十年，应用层跟不上，就是下一个日本 90 年代拉开序幕 这个问题的答案，就不是任何一家公司能单独回答的了，它需要整个产业去回答 🟨回到投资：谁是这个时代的「卖铲子的人」？ 如果整个 AI 周期是真实存在的 如果「卖铲子」的逻辑是持续成立的 如果应用层真的是会爆发的 那么未来十年，最值得长期持有的标的，就不一定是模型公司和云厂商了 而是那些在产业链中游、无法被绕开的「材料和工具」供应商 GPU 厂商们是显而易见的，但真正被低估的，会是那些不起眼的基础设施供应商： 电力设备公司、冷却系统公司、光模块公司、高速互联公司、机柜结构件公司、电源管理公司 这些公司会像房地产周期里卖水泥、卖钢筋、卖防水材料的公司 他们的题材不性感，上不了台面儿，不会轻易被媒体讨论 但他们的现金流稳定，毛利率可控，订单可见性极强 每一次新的数据中心开工，他们都会是最先拿到订单的 每一次数据中心的交付，他们都是最先收到回款的 他们才是这个 AI 时代的「隐形收租人」 如同上个房地产周期里一样 🟨最后 —— 一个或许不一样的结尾 相比一个互联网行业故事的重复，这次的 AI 或许是更贴近地产行业的故事 如果用互联网的思维去理解 AI，会持续高估软件、低估基建 而用房地产的思维理解 AI，相信至少在未来 3-5 年的时间维度下，会更接近真相 但也要指出，不同的是，AI 的需求侧可能会是下一场工业革命级别的叙事 这就意味着，AI 产业既会有房地产式的周期波动，同时也会有工业革命式的长期红利 作为聪明的投资者，我们应该做的是： 在房地产式的周期里，找到工业革命式的长期赢家 周期是逃不掉的，但长期趋势，更是挡不住的 我们这代人，正在见证的，可能就是人类有史以来最大的一次算力建设周期，也是最大的一次生产工具革命 潮水最终会退去 但这次 潮水退去之后留下的 会是一个完全不同的世界吧 #AI#

《从SpaceX看币圈投资与美股投资的不同--成长篇》 今天睡醒最开心的不是赚钱，而是验证了逻辑。SpaceX从打新、参与到二级交易，成了我第一个完整的美股IPO案例，也证明最近对美股的学习方向是对的。 几个take away分享一下给跟我一样从币圈往美股适应的小伙伴们 🔽 1、历史上美股大热IPO当日破发很少见。 其实这是一个币圈人非常容易出现的惯性思维陷阱，因为在过去一个周期出现了大量高估值的天王项目上线当天就砸盘破发并往归零走，导致大家对于这种高热度、高估值的IPO都担心后续没有足够的资金买盘，来接盘。 但这件事情在美股其实是不成立的。在历史上，美股的大热IPO 非常少见会出现破发的情况，平均首日的回报长期来看也有10%~20%的正收益。 所以，虽然当时中推上有大量的噪音，但是我还是尽可能地在各个渠道积极地参加了IPO的预售。虽然最后渠道们出了岔子没有打到多少仓位，但是从开盘的情况来看，这个判断是正确的。 2、美股“天王股”有明确的被动买盘支撑。 美股与币圈有个很不同的机制，会有类似Russell 1000（以及 Russell Top 200 等）、Nasdaq-100、S&P 500 等被动指数基金来被动买入明星股。 为什么会有这种买盘？因为很多资金根本不想“选股”，它们只想“复制指数”。这些资金就是所谓的被动资金（Passive Funds）。 假设你管理着一个规模 100 亿美元的基金，客户跟你说： “我不要你猜哪家公司会涨，我只要跑赢不了市场也没关系，但至少别跑输市场。你就给我复制 S&P 500 就行。” 于是你就会买一只追踪 S&P500 的 ETF，这些ETF的工作只有一个：指数里有什么，它就买什么。 所以如果一家公司被Nasdaq-100纳入了，那么全球所有追踪 Nasdaq-100 的ETF根本就不会再做思考，都会机械地买入这家公司。 按照目前公开规则推演： S&P500（SPY/VOO）： ❌ 至少一年后，且需要盈利； Nasdaq-100（QQQ）： ✅ 最快约 15 个交易日； Russell 1000 / Top 200： ✅ 较快纳入，主要看重组安排； 主动型ETF（ARKX 等）： ✅ 已经开始买了。ARK 甚至在 SpaceX 上市首日就进行了配置。 这些被动ETF的买盘规模有多大呢？ 保守估计：200亿到300亿美元，乐观估计：500亿到1000亿美元。 而且，这些钱不是一次性来的，而是分批、分阶段进场。 这是币圈天王们完全不具备的潜在购买动力，简直太爽了，这种背动买入我只在BSC搞那个100M基金的时候见过，但规则不透明，市场很难提前front run。 3、为什么开盘第一天不直接涨去200？ 这是我学到的另外一个地方，美股是有周末的，所以会有情绪酝酿，而币圈是24*7，所有的情绪都第一时间释放出来。 $SPCX 在第一天上市以后周五收盘，当时已经涨了百分之十九，在刚上市的时候，首日更像是定价和稳定盘，大家还在观望会不会崩，有没有可能捡便宜。 到了到周末，市场整整有两天的时间来讨论它4%的低流通和未来被动ETF即将买入的故事，酝酿了大量的情绪。 要知道绝大部分散户和机构是只在美股开市后去交易的，所以这种情绪的洪水在周一开盘后才开始爆发形成fomo。这才是一个正常的全天交易，周五的话更像是一个半日交易，这是在美股非常与币圈不一样的情况。 我们身在币圈天生已经拥有完善的24*7的交易基建，觉得好像没必要等周一，时刻可以通过合约下注。但传统股票交易的大部分人群是没有这个条件的，这是一个非常容易掉入的惯性思维陷阱。 4、Russell 会是第一个买入SpaceX的ETF，但还会带动大量水下资金。 我最开始以为Russell系列也就十几二十亿的资金量，应该影响不大。但是仔细调研以后发现很多币圈投资者几乎没听过 Russell，但在美国机构圈，它是养老金界的大Boss。 Russell 1000 和 Russell Top 200 被大量用于：企业退休金/州政府养老金/保险资金。 所以其实美国养老金体系背后跟踪 Russell 的钱，竟然比我们平时最熟悉的 QQQ 还要庞大。 市场估计追踪Russell买入SpaceX的资产规模并不小，可能可以贡献100亿到170亿美金的额外买盘，再加上由来已久的Front-run这些ETF的游资买盘， $SPCX 这波上涨就不难猜了。 毕竟 $SPCX 流通盘非常小，真正自由流通的股份只有约 4.3%，如果总市值按2万亿美元算，自由流通市值只有860亿美元。 光是Russell系列就能带进来接近20%的流通买盘了，昨天一天市场砸进去的真金白银打到了450亿美金，Russell的机械买盘还没到高峰呢，主要在后面几周。 后续需要关注的点是6月26日，这是Russell 1000的生效日，Front-run的资金大概率会落袋了。 5、美股仓位管理与币圈不同 另外一个我的收获就是美股的资金承载量很大，流动性极佳，而且叙事大家真的会信，踩踏pvp基本不存在。 这波SpaceX虽然我投研后觉得确定性很强，也赚到了钱，但还是习惯性的用币圈的心态进行风控管理，导致上的仓位有限。 今天得知身边的好友几乎同时间建仓，但只用了三天的时间这波吃到了超过1M的盈利落袋，让我还是心理落差有点大的。 我还在用币圈的惯用思维上子弹，每一发子弹的量太小了，没有意识到美股其实完全是可以在相对确定性的基础上进大资金。 所以接下去我会上调在美股上的每一发子弹的大小，然后更好地去吃到投研收益。 就这么多了，over，记录一下我的学习经历，也希望对大家有帮助。 最后都多多赚钱！

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com