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本日開催を予定しておりました #台湾デー# は残念ながら中止となってしまいましたが、台湾プロ野球チームのチアガールが阪神甲子園球場で『V!V!Victory 』を踊ってくれました！ #中信兄弟# #林可# (リンコ) #統一ライオンズ# #包子# (バオズ) #楽天モンキーズ# #笑笑# (シャオシャオ) #富邦ガーディアンズ# #栗子# (クリ) #味全ドラゴンズ# #璦昀# (アイユン) #台鋼ホークス# #ET#(イーティー) #阪神タイガース# #熱覇#

最近公司里在推一套 AI 工作流，用起来体感还不错，在此分享给大家。 OpenSpec + Superpowers 工作流：AI 辅助开发从「写代码」到「按规格交付」的完整闭环。 两个工具，各司其职： • OpenSpec 管规格和记忆 • Superpowers 管设计和执行 完整流程： ① 提案（OpenSpec） /opsx:propose 生成提案 + 秘格 + 任务 ② 审查（人工） 确认 proposal.md 需求和方向 ③ 设计（Superpowers） brainstorming 深入细节 → writing-plans 拆分原子任务 ④ 构建（Superpowers） TDD 先写测试再写代码 → 每个子代理读取 specs/ 获取上下文 ⑤ 交付（Superpowers） 返回完成的功能 ⑥ 归档（OpenSpec） /opsx:archive 归档变更 → 更新 specs/ → 项目知识库同步更新 核心价值： • OpenSpec 让每次变更都沉淀成规格文档，AI 不再重复摸索 • Superpowers 用头脑风暴深入细节 + TDD 保证代码质量 • 子代理读取 specs/ 执行任务，每个环节都基于统一上下文 • verification 跑过才算完，质量有保障 这套流程解决了 AI 开发最大的两个痛点：缺记忆和缺纪律。

朋友问我:现在还有什么项目能玩？ 我说：你想要什么样的？发大财我肯定没有，赚点生活费得给你推荐几个还行😳😳😳 挖矿的，竞猜的有，AI量化的有，就包括算命的也有，而且还有一个万众归一的Keep Rising。😜😜 农场也能挖、世界杯也能猜、AI也能帮你跑、易经也能帮你奶，牛逼点来说:就是科学和玄学终于完成统一 接下来我希望Keep Rising 第一步 Pancake上线发射 第二步冲币安Alpha 第三步登陆全球前六主流交易所 今天正式发射，听说线下也是搞的动静不小，社群和推特通道我分享到这里，感兴趣自己取吧！ TG:@Keeprising_BSC X: @keeprising_up 至于最后一步终极目标？希望是老板给我发消息，你明天不用上班了🤣这里备注一下，非广告，自己参与项目月底了，我就想发个推证明我还在玩bsc链玩 #KeepRising# #BSC#

想自己做量化交易，最大的坑是工具东拼西凑 这 6 个 GitHub 仓库能帮你一条龙搞定策略和回测。 1、awesome-quant — 量化资源总目录，27.1k star 数据源、定价、回测、风控的库按门类全列好了，搭研究环境照着挑就行，不用瞎搜。 2、machine-learning-for-trading — 同名书第三版全套代码，19.4k star 27 章一条线，从拉数据、训模型到接券商上实盘，全是 Jupyter notebook，clone 下来照着跑。 3、quant-trading — 现成策略合集，10.2k star 配对交易、统计套利、布林带、MACD、VIX 计算器全写好了，每个脚本留了统一接口，直接嵌进自己系统。 4、backtrader — Python 回测框架，22.2k star 策略想法写完先在历史数据上跑一遍，不用真金白银试错，社区文档也全。 5、zipline — 老牌回测引擎，19.9k star Quantopian 当年的核心，事件驱动回测的经典实现，适合理解回测引擎怎么搭。 6、ccxt — 加密交易统一接口，43.1k star 100 多家交易所的 API 用一套代码调，做数字货币策略不用为每家交易所单独对接。

习近平论营造良好市场生态 制定全国统一大市场建设条例，出台地方政府招商引资鼓励和禁止事项清单，综合运用产能调控、标准引领、价格执法、质量监管和反垄断、反不正当竞争等手段，深入整治“内卷式”竞争，营造良好市场生态。 ——习近平2025年12月10日在中央经济工作会议上的讲话 #学习强国# #每日金句#

在代理经济中，两个人工智能代理之间的交易常常卡在模糊的边界上。举一个具体的例子：一个购物代理受用户委托，寻找并采购一套定制家居用品。它与一个服务代理达成协议，由服务代理负责产品定制加工、质量检验和准时配送。双方通过智能合约托管全额付款，条款写明需在七天内完成、产品符合预定规格且无瑕疵。服务代理按时加工完成并发货，但途中因包装细节处理不当导致轻微划痕，实际到货时间也晚了半天。购物代理收到反馈后只释放部分款项，主张服务未达“完好交付”的整体要求。 争端的实质在于条款的解释余地。“符合规格”和“准时”在现实中不是二元判断，而是需要权衡上下文、意图和实际影响。服务代理可能诚恳认为已尽合理努力，购物代理则坚持结果导向。如果没有中立机制，任何一方都会自然倾向于利用这些空间来保护自身利益。结果是资金冻结、信任崩塌，整个交易链条断裂。这种摩擦不是极端个案，而是代理在模糊现实中大规模运行时必然出现的结构性问题。 传统智能合约在这里束手无策。它们只能严格执行预先写死的确定性逻辑，无法阅读自然语言描述的质量标准、分析交付证据的细微差别，或判断一个行动是否实质上符合协议精神。代码擅长“如果-那么”，却处理不了“是否足够好”这类需要推理的问题。 其他常见方案同样难以匹配代理经济的速度和规模。外部预言机能喂入数据，但对主观质量评估和意图解读缺乏深度推理能力，还可能引入新的单一依赖点。人工审查或平台仲裁虽然能给出意见，却需要人类时间，成本高、吞吐低，根本跟不上每秒数千笔的代理间互动。传统法院则更遥远，程序漫长、费用高昂，完全不适合微额、高频的数字交易。 @GenLayer作为代理经济的裁决层，直接针对这类场景设计解决方案。当争议触发时，智能合约会将案件提交给网络。多个验证者各自连接不同的AI模型，独立审视合同原文、交付记录、沟通日志、产品照片以及任何必要实时信息。它们各自推理：这个结果是否在实质意义上等同于协议要求的标准？是否符合整体精神而非字面死板解读？通过共识流程，这些独立判断汇聚成一个统一结论。如果存在分歧，流程可继续验证直到稳定。最终决定直接上链执行，比如按比例释放托管资金或明确责任分配。 这个过程几分钟内完成，避免了任何单一模型或实体的偏见主导。代理无法再轻易用条款歧义逃避责任，因为裁决来自去中心化、多视角的集体推理，而非预设规则或中心化中介。它本身不扮演新的可信第三方，而是让分布式判断替代了对传统信任的依赖。 类似摩擦在现实中早已出现。自由职业平台上，交付物“是否达标”的拉锯往往拖延数周；保险理赔中对“合理必要”的解释争议也经常让双方陷入僵持。这些案例反复证明，没有机器速度的裁决机制，代理经济就无法真正规模化运行。 @GenLayer

我发现 AI Agent 真正的瓶颈是它拿不到实时数据、不会自己查 Reddit / GitHub，一旦离开模型知识库，就开始脑补。 所以我最近找到一个工具：AgentKey。 定位很简单：给 AI Agent 一把统一的外部数据钥匙。 你可以把它理解成：Claude Code / Codex / Cursor 的 API Gateway + MCP 工具层 + 数据路由器。 以前你想让 Agent 做真实研究，可能要分别配置： Tavily、Firecrawl、Brave Search、Reddit API、X API、 Finance API、Crypto API、GitHub 数据源、电商数据源 每个都有自己的 key、额度、参数、失败处理。 AgentKey 的思路是：用一个 master key，把这些外部数据能力统一接到 Agent 里。 它最适合做的是这几类任务： 1. 发现热点 让 Agent 去 Reddit、GitHub、Product Hunt 找最近被讨论的 AI 工具。 2. 验证项目 读取 README、Docs、Issues、Release，看一个开源项目到底有没有价值。 3. 做竞品研究 抓官网、定价页、评论、用户吐槽，判断一个 SaaS 机会是不是真需求。 4. 做内容选题 把看到一个工具升级成多源验证后再写一篇高质量长文。 5. 做投资辅助研究 查价格、技术指标、宏观数据、crypto on-chain、社交叙事，但不直接给买卖建议。 我认为它真正有价值的地方是：让 Agent 从生成器变成研究员，以前的 AI Coding 工作流大多是：你给信息 → Agent 写代码。 更高级的工作流应该是： Agent 自己找信息 → 验证信息 → 形成判断 → 再写代码 / 写报告 / 写内容。 这才是 Agent 工作流的分水岭。 但也有几个坑： 第一，不要把外部数据当真理。 Reddit、网页内容都有噪音，AgentKey 只是取数，不负责判断。 第二，不要把 master key 放前端。 这种 key 应该只放在本地 CLI、后端、Serverless、私有 Agent worker。 第三，不要一上来做复杂自动化。 先做 3 个固定场景就够了：GitHub 项目研究、X/Reddit 热点发现、SaaS 竞品与用户痛点分析 如果你正在用 Claude Code / Codex / Cursor 搭 Agent 工作流，AgentKey 值得研究。 它像是给 Agent 装上了外部世界的传感器。 未来真正强的 AI Coding 系统是能自己发现问题、收集证据、验证假设、再交付结果。

Boros 20%年化的中性套利策略笔记 上次写我对penlde的 @boros_fi 界面优化中三种用途的排序，第二常用的就是中性套利，比如现在 Boros 策略页面上上能看到 Bybit 和 HL 之间的 HYPE 35天的中性费率套利机会，10x杠杆年化能做到 20.8% 左右。但这种策略的难点是需要管理四条腿，在高杠杆情况下对两个交易所多空资金的再平衡要求很高，我觉得利润不够的情况下做的动力会不够。上周末朋友给我介绍了Gate的CrossEx，可以完美解决资金再平衡的问题。已经申请了跨所账号的同学可以分享下经验。 先说一下原理，熟悉的可以跳过了（其实以前写过关于BNB在Boros的中性套利） 在Bybit做多HYPE付年化资金费3.39%，在HL做空HYPE收年化资金费9.05%，同时做空和做多吃中间的资金费差值，考虑到资金费会波动，这个策略要锁住利润需要分别在Boros市场锁住资费，最终在10倍的杠杆下去掉手续费就可以做到20.97%，直接按照boros的界面指引就可以做完。只不过这中间的HYPE多空仓位跨了两个所，保证金不共用时10倍杠杆增加了风险，在币价波动时需要再平衡以免单腿爆仓。 这时CrossEx的用途就是统一保证金用于在HL和Bybit开仓，CrossEx可以用在bybit，HL，BN，OKX等大所，在跨所多空同一标的时极大提高了资金利用率，在多1空1的情况下可以做到随时再平衡，不过高杠杆时风险依旧存在，假如有标的价差大于保证金容量那还是会有爆仓的可能，这个得注意，极端情况得考虑进去。