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比特皇把1500美元的账户直接做到了2397万美元，相当于1亿6千多万元人民币，后来很少有人能做到过这种程度。 他说他的第一个1000万用时最长，也最痛苦。 这期间交易系统不断被重塑，第二个1000万用了3个月，第三个1000万只用了40天，第四个1000万用了5天，剩余75%的资金都是在近半年内赚到的。 他说这个过程就是巴菲特老爷子讲的复利，各位可以看看有没有什么可以借鉴的思路。

从太子集团的陈志到硬件钱包Coldcard，全部都因为随机数导致私钥被破解，那随机数和私钥有什么关系？为什么他们的随机数会出问题？ 首先比特币私钥本身就是一个256位的随机数，而这也是比特币最安全的核心保障，因为这个数字的组合总共有10的77次方，远远大于地球上沙子的数量，大约等于整个可观测宇宙中的原子总数，这种天文数字即使动用地球上所有的计算资源都不可能暴力穷举出来。 那既然规模如此之大，陈志和Coldcard又是怎么被盗的？ 核心就是在于，私钥安全的前提是因为它是个随机数，而如果你的私钥生成的过程根本不随机，那根本用不到什么量子计算机，随便一台电脑跑几个小时就能把你的私钥算出来。 随机数分为两种，伪随机数和真随机数，简单来说凡是通过一定的数学公式使用代码生成的都是伪随机数，而通过物理现象产生的随机数才是真随机数。 比如你使用Python的random()函数生成一个随机数是214，你以为真的是电脑给你随机选了一个数字，实际上这个数字是通过一个数学公式生成出来的，比如下一个数字=当前数字*7+3-5，那么你只要知道计算的公式就可以穷举出来这个公式能生成出的所有结果。 这时候问题来了，你会奇怪那为什么计算机不真的给我一个随机数呢？因为对于软件来说，任何结果都不可能平白无故的直接产生，你得有输入信息，并且配合程序运算，才可以有输出结果。 所以真正的随机来自于不需要软件和数学公式的物理世界，比如你投出的一个骰子，或者下一个雨滴掉落的位置。 所以对于私钥来说，想产生安全的随机数，只有软件不够，必须要配合硬件，比如提取CPU的电子噪音来作为完全无法被预测的输入信息，现在成熟的手机和电脑本身已经提供了硬件层面的安全随机接口可以调用，所以你用OKX、币安和Metamask生成的钱包都大概率使用了硬件噪音产生真随机数，主流硬件钱包自己本身也会读取硬件数据获得随机数。 陈志的钱包被盗是因为雇的程序员水平太差，直接用了最初级的随机数代码，估计是从哪个野鸡学校绑过去了一个刚毕业的大学生，抽了几鞭子就开始干活了。 Coldcard本身其实已经使用了硬件层面的随机数，但因为一个版本出现漏洞导致没有调用到硬件信息，而是采用了纯软件生成。 所以现在的问题是，你的钱包生成随机数的过程，到底随机不随机，完全是个黑盒，你压根不知道。 最有效安全的方式，就是你自己拿个骰子扔100次，记录下来每次的数字，然后把它转换成256位的二进制编码，再使用BIP39算法转换成24个英文单词，也就是你的助记词。

兄弟们刷到一个 GPT-Image2 提示词库，我第一反应是： 这玩意涨 Star 是不是开挂了。 刚开源没几天，GitHub 直接干到 9000 Star。 在 GitHub 上见过不少项目起飞，但这种速度，真不多见。 它其实就干两件事。 但这两件事，刚好把我之前出图最痛苦的部分给拆了。 第一，一套工业级提示词引擎。 不是那种“高清、电影感、细节丰富”硬堆词的 prompt。 是真有结构、有逻辑、能复用的一套系统。 第二，一个一直在更新的模板库。 你今天刚想做某个风格，可能明天里面就多了一套现成模板。 这就很离谱。 以前出图最烦的是什么？ 反复试参数。 反复改词。 反复生成。 然后盯着结果骂一句：怎么还是这鸟样。 用这种现成结构去套，稳定性真的会高很多。 我自己翻了几天，感觉至少把以前浪费在瞎试上的时间，省回来一大截。 更狠的是，后面还跟了一套 GPT images 2 提示词合集。 这批提示词跑出来的图，质感和细节确实有点东西。 光影、材质、构图，全都不是随便糊弄的那种。 很多玩法你自己硬想，真不一定想得到。 整包 3.9GB。 基本都是市面上热度很高的那批，打开就能直接用，不用再到处东拼西凑。 提示词引擎本体在这： 3.9GB 爆款素材包在这： 说白了，做 AI 图的人已经分层了。 一种还在苦哈哈炼丹，试错，熬夜调 prompt。 另一种已经把提示词引擎和模板库当外挂用了。 效率不是差一点。 是别人还在搓木棍，你已经掏电钻了。 很多人看到的是“又一个开源项目”。 我看完只觉得，后面还靠纯手搓 prompt 出图的人，真的要被卷麻了。

交易员川沐用过一个策略，据说跟收菜一样简单，非常有意思，而且他把一个1万美金的账户用了35天就做到了100多万美金，超过700万人民币。 市场上幻想小资金发家致富的人很多，他也是趁热打铁，又开了一个1万美元的新账户。 结果14天后账户又多出了200万人民币。加起来只用50天就赚了1,000万，非常强！

Codex 5.6 真的绝了 用了这么久，最值得装的插件就这几个 👇 ① Browser AI 自动操作浏览器，点击、输入、端到端测试全能干，再也不用手动验证了 ② GitHub 和 Issue、PR 打通，丢个任务给它，从编码到审核全搞定，开发流程快到飞起 ③ Codex Security 自动扫代码漏洞和密钥泄露，还能给出修复方案，省了一堆安全问题 ④ Build Web Apps 描述想法就行，设计、开发、测试一条龙，全栈项目的时间能省一半 ⑤ Figma Figma 设计直接转代码，响应式自动搞定，设计稿和代码终于能对上了 ⑥ Sentry 线上报错自动分析，帮你定位问题还给出修复代码，线上问题不再头大 但最绝的其实是「Sites」功能 开发完直接在里面预览，一键公开分享 还能用自定义域名 这意味着什么？原型秒送客户看 把这些组合起来用 Codex 就从单纯的「写代码 AI」变成了真的开发团队——设计、编码、测试、调试、上线全包

用了一整天的 AI 编程，晚上你却回答不了三个问题： 今天到底做了什么？ 踩了哪些坑？ 钱花在了哪里？ 更麻烦的是，任务还散在多个模型里——GPT 画架构、Claude 写代码、DeepSeek 改 Bug，复盘时只能翻终端历史。 codex-proxy 的「任务洞察 + 模型蒸馏」，就是为这件事做的：自动把一天的流水，蒸馏成一份「决策与风险」审计报告。 小模型干大活，一天成本一块钱。下面是完整拆解：

亚马逊现在的市值，已经超过三个马斯克。 8月3日，亚马逊股价上涨5%以上，市值首次突破3万亿美元，成为继英伟达，微软，Alphabet和苹果之后，第5家达到这个规模的公司。 这次上涨主要靠亚马逊云服务，AWS。 这项业务向企业提供服务器，数据存储和AI算力，企业无需自己建设数据中心，可以直接租用亚马逊的计算资源，按使用量付费。 上一季AWS收入422亿美元，同比增长37%，是18个季度以来最快的增速。 AWS只占亚马逊总收入约21%，却贡献了166亿美元营业利润，占全公司约60%，亚马逊赚到的大部分营业利润已经来自这项生意。 想使用AWS的公司越来越多，亚马逊现有的服务器已经不够用了。 今年公司计划投入2200亿美元，新建数据中心，购买芯片和其他设备。 这笔投入也消耗了大量现金。 过去12个月，亚马逊扣除设备投资后，现金净流出76亿美元，去年同期还能净流入182亿美元。 市场看到AWS的收入开始加速，仍然选择继续买入亚马逊，财报公布后，亚马逊股价单日上涨超过15%，创下14年来最大涨幅，一天增加近4000亿美元市值。 亚马逊2018年突破1万亿美元，2024年达到2万亿美元，前一个1万亿用了近6年，从2万亿涨到3万亿只用了两年多。