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📸 又发现一个 Instagram 运营神器 instagram-agent-skill，13 个 Claude 技能把找爆款、写 Reel 脚本、配文案到回评论私信全包了。 instagram-agent-skill 两个月前才建仓，已经 6400 多 star、1200 多个 fork，刚上 GitHub 热榜。 以前做一条 Reel，得自己刷同行找灵感、憋开头、写文案、数话题标签，发完还要一条条回评论。 装上之后，/ig-reel 会按 26 种开头公式给你出三个开头并打分，再把脚本、屏幕文字和带时间的节拍表一起排好；写文案时还会预览信息流里能露出的前 125 个字符，顺手检查话题标签有没有超过每帖 5 个的上限。 它只生成文字，不碰你的账号：不用注册、不要 API 密钥，也不会替你自动发帖，复制粘贴由你自己来。配套的 5 个 Python 小工具全在本地跑，不联网。 难得的是作者 Jake Schincariol 很实在：他拿 74 条真实短视频开头测打分器，承认它挑得出故意写烂的开头，但分辨同一个人的爆款和扑街款时，效果只比瞎猜好一点。 工具帮你少踩坑，爆不爆还得看内容本身。 GitHub：

X AI ALGORITHM UPDATE (BIG ONE) 🚨 X updated their open source algorithm yesterday and the biggest number in it is gone: copy link went from 20 to 0 points. Small accounts should focus on: posts people like, reply to and stay on (so stop counting on link copies) tl;dr: - on Nov 13 X's open source code set the score for copying a post's link to 0 - copy link: 20 → 0 - it was the top score in the whole system, 4x a reply - the code also names a "copy link bait" spam check - likes (0.708), replies (5) and DM shares (5) didn't move full details: - The number that's gone Since I started reading X's open source code in August, one number sat at the top: 20, for someone tapping share and copying your post's link. Nothing else came close. As of the Nov 13 release, it's 0. X still guesses who'll copy your link. It just multiplies that guess by 0 now. X didn't explain it. It's just what the code says. (I check the open source algo daily with Claude and share updates with you) - Cross it off your list My own checklist called copy link the biggest number. Last week's post said it too. It was true then. It isn't now. If you saved that list, cross that line out. - The "copy link bait" check X's code now mentions a spam check called "copy link bait". In the code it adds a spam label to the post, and that label already keeps a post out of strangers' feeds. It only shows up in a test, so I can't see if it's running or how strict it is. My read: X saw people baiting link copies, so it turned the score off and built something to catch the bait. That's a read, the code doesn't say why. - Why that matters if you're small If your plan was posts people copy the link to, that plan now earns 0 in X's ranking. A copied link can still bring people in from outside X. It just doesn't push your post up anymore. What still pays: likes at 0.708 (the highest ever), people staying on your post, replies at 5 and back and forth with mutuals at 20. - Also new: photo and video tags If a post has a spam label, people you tag in its photo or video who don't follow you won't get notified. Same idea as last week's rule for replies. - What didn't change Every other score. Your new posts still get their extra push in the first 2 hours and first 200 views, and early likes still pick which one gets it. Here's a recap of what you should be doing: - aim for likes, replies and time spent, the copy link score is gone - a DM share still earns 5, same as a reply or a quote - likes sit at 0.708, never higher - time on your post keeps counting at its best rate yet - 10+ seconds after someone taps in adds 0.385 - write your replies yourself, under big accounts most of all - give people a reason to hang around your profile - in videos the opening seconds carry it, an open alone scores 0 - posts read to the end help X find you strangers - smaller accounts (below 50K) get a shot at a spot near 16 for a fresh original - early likes decide which new post gets that spot - post when your followers are awake, the push lasts 2 hours and 200 views - mutuals going back and forth earn 20, so follow back the regulars - only your originals ever get shown to strangers - like 1 and like 32 each unlock another way to reach strangers - one strong post per feed, your second only counts 62% - clips longer than 10 seconds for the video lists - a post likely to win you a follow gets +4 - give your pinned post a look, it can affect the whole account What you should NOT be doing: - counting on copy link shares, they score 0 now - baiting link copies, the code names a spam check for exactly that - a spam label also stops your photo tags reaching non-followers - AI-written replies under big accounts, "llm slop" is a flag X uses - copy-paste replies, labeled ones skip non-followers' notifications - chasing taps, 0.274 and dropping - drifting off your topic, each probable "not interested" takes 53.07 away - videos people open and leave, the open itself earns 0 - posting at 3am, it wastes the 2 hour push - expecting replies and reposts to reach strangers - an insult label, it hides that post from non-followers - earning a misinfo or low quality label, which adds a warning and locks strangers out of liking or sharing - 3 adult photos or videos among your latest 5 posts, that puts a label on you - forgetting videos get rechecked at 64 and 512 likes - one account label and strangers stop seeing you - pinning a link to a site X rates badly, that can mean a label for a week - posting your own old words again risks the copypasta flag - a low quality link plus tagged strangers reads as spam - bait for engagement, big or small it gets a label - several posts back to back, they split the same feed - hashtag piles, they do nothing - bookmarks for reach, they score 0 - hoping a 3 day old post still lands in For You, it stops at 2 days

SPURS WON THEIR 11TH CONSECUTIVE GAME 🔥 ▪️ Avg. margin of victory: 17.1 PPG ▪️4th time in franchise history (2007-08, 2010-11, and 2013-14) that San Antonio has won 11 of their first 13 games of the season ▪️2-0 in West Group C

世界上前20的Skill必装榜！ 1、superpowers（by obra），当时星标 30.2 万 它把开发拆成四步：头脑风暴、写计划、测试驱动、代码审查，串成一套开发流程。做中大型功能之前装上，AI 不会一上来就乱写代码。 2、skills（by mattpocock），当时星标 29.8 万 需求说不清的时候，它会反过来追问你，再帮你理清架构。排查 bug、重构老项目，用它最顺手。 3、andrej-karpathy-skills（by multica-ai），当时星标 22.1 万 一份项目规则：AI 先想清楚再动手，只改该改的地方。放进项目根目录，写代码时就生效。 4、skills（by anthropics），当时星标 18.2 万 官方技能库，Word、PPT、表格和 PDF 都能直接做。想自己写 Skill，照着它的模板改就行。 5、ponytail（by DietrichGebert），当时星标 16.8 万 让 AI 像最懒的资深工程师一样思考：能不加的抽象就不加。代码写完让它过一遍，把过度设计和技术债挑出来。 6、ui-ux-pro-max-skill（by nextlevelbuilder），当时星标 13.8 万 整套配色、字体搭配和交互规范都在里面。做落地页、后台和 APP 界面之前装上，页面更像设计师做的。 7、graphify（by Graphify-Labs），当时星标 12.9 万 把代码、文档和数据库结构转成一张知识图谱。接手陌生项目时先建图，再问"这个函数被谁调用"，一查就清楚。 8、caveman（by JuliusBrussee），当时星标 11.4 万 让 AI 用最少的字回答，啰嗦的铺垫全删掉。长时间跑 agent 的时候装上，能省下一大截 token。 9、agent-skills（by addyosmani），当时星标 10.9 万 谷歌工程师整理的工程规范，覆盖接口设计、上下文管理和质量检查。团队一起写项目，用它统一写法。 10、taste-skill（by LeonxLnx），当时星标 9.9 万 给 AI 补上审美：排版、参考图和动效都有讲究。做官网首页和作品集的时候用，页面不再像套模板。 11、Understand-Anything（by Egonex-AI），当时星标 8.7 万 把代码变成能点开的交互图谱，还会讲清楚业务流程。新人上手项目、读开源代码，最省时间。 12、impeccable（by pbakaus），当时星标 8.3 万 专门提升 AI 的设计能力，会检查间距、层级和细节。页面做完先让它审一遍，再按建议打磨。 13、awesome-claude-skills（by ComposioHQ），当时星标 7.7 万 一份技能合集，按场景收录了八百多个 Skill。不知道该装什么，先来这里挑。 14、last30days-skill（by mvanhorn），当时星标 6.5 万 它会去 Reddit、X 和 YouTube，汇总最近 30 天的讨论。 做选题、追热点、调研同类产品的时候用。 15、humanizer（by blader），当时星标 5.9 万 专门去掉文字里的 AI 痕迹，比如套话和固定句式。公众号、口播稿和邮件写完，都可以让它过一遍。 16、diagram-design（by cathrynlavery），当时星标 5.8 万 支持四十多种图表，直接输出成网页文件。写技术文档、做方案汇报，用它画架构图和流程图。 17、i-have-adhd（by ayghri），当时星标 5.8 万 让 AI 先说结论和下一步，再给细节，不把答案埋在长段落里。问技术问题、想马上拿到结果，就装它。 18、marketingskills（by coreyhaines31），当时星标 5.6 万 覆盖文案、SEO 和数据分析这些营销技能。写推广文案、提升网站搜索排名的时候用。 19、academic-research-skills（by Imbad0202），当时星标 5.3 万 从查文献、写论文到模拟审稿，一条流程串起来。写毕业论文、投期刊之前都能用。 20、scientific-agent-skills（by K-Dense-AI），当时星标 5.3 万 让 AI 变成科研助手，接入生物、化学这些领域的数据库和工具。做实验分析、查专业资料的时候用。

让 Claude Code 跑一会儿额度就见底，翻回去一看，大头根本不是你说的话，是它自己 grep 出来的几百行结果、一整坨日志、重复的 JSON，每一轮都原样塞回给模型。 Headroom 管的就是这块。它在本地把工具输出、日志、文件、RAG 片段先压一遍，再发给模型。 现在 7.9 万多星，今天在 GitHub Python 日榜上，10 号刚发 v0.44.0。 README 里我觉得比较有用的： 1. 不用改代码，headroom wrap claude 一条命令就把 Claude Code 套上，Codex、Aider、OpenCode、Kimi CLI 也能这么接，不想用了 headroom unwrap 撤掉 2. 官方实测四个 agent 场景省了 21% 到 57% 的输入 token，重复的 JSON 和日志能压掉九成以上 3. 压掉的原文都缓存在本机，模型需要细节时自己调 headroom_retrieve 取回来 4. 还能压输出：开 HEADROOM_OUTPUT_SHAPER=1，让模型少说"好的，我来……"这类开场白，默认是关的 压缩在本机跑，内容不会发出去。uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]" 就能装，Apache-2.0，Cursor 得手动配。 大段正文、本来就很密的输出基本压不动，省多少看你的流量有多啰嗦，跑一下 headroom savings 就知道了。

这个 Grok Bot 跑出来的收益，确实有点夸张 我让 Grok Bot 的全自动交易终端运行了一整晚，期间持续自主执行交易。初始本金只有 69.67 美元，睡醒后账户余额已经达到 13,370 美元 整个过程我没有手动干预过任何一笔订单 只需要充值、启动自动交易，后续的机会筛选、进场时机、仓位管理，以及按照预设风控执行止盈止损，都交给机器人完成 我把这套 AI 自动交易系统涉及的 GitHub 开源工具整理成了下面这份清单： 1. Cryptofeed 实时获取各大交易所的成交、价格和盘口数据，为策略扫描提供行情输入 2. CCXT 统一交易所 API 接口，一套代码即可连接多个平台，完成行情查询、资产读取和订单执行 3. Freqtrade 量化交易的核心框架，支持策略回测、模拟交易、仓位监控，并提供可视化管理后台 4. VectorBT 利用历史行情测试不同的开仓和平仓策略，评估收益表现与最大回撤 5. TA-Lib Python 计算常见技术指标，从行情中提取 RSI、MACD、移动平均线等交易信号 6. skfolio 优化投资组合，根据资产权重、换手率和交易成本，辅助制定仓位配置 7. QuantStats 自动分析交易绩效，生成报告，直观呈现胜率、回撤和波动率等指标 8. DuckDB 轻量级数据库，用于保存盘口快照、订单和交易记录，方便后续分析与复盘 9. APScheduler 定时任务调度工具，可自动更新行情、检查账户状态，并按计划生成每日交易报告 10. Lightweight Charts 提供终端 K 线可视化，实时展示行情走势和策略执行的交易标记 这些组件可以通过脚本、API 和 MCP 协议连接起来，组成一套协同工作的自动化交易系统 不过，真正准备接入实盘时，有几条规则不能忽略： 独立管理下单权限，严格限制最大持仓和单日亏损 遇到状态不明确的订单，先核实执行结果，再决定是否重试 策略上线前，先在模拟盘完整运行一个周期 每日复盘必须区分已实现盈利、未平仓头寸、手续费、失败订单和账户资金变化，确保每笔资金流向都有记录 AI 自动交易的价值，不只是让机器人替你下单，而是把行情扫描、策略判断、风险控制和交易复盘串成一套自动化流程

Day 13/ 公益中转站 评论站点用户名继续领鸡蛋，Grok Bot 在线给大家赠送额度。同时，对提出平台问题的老板，我们会额外赠送额度～ TokenFuture官方QQ群里的老板们每天都在分享自己使用AI的经验，大家感兴趣可以扫码进群一起讨论哦～

Gemini 4 Carbon 写作确实牛逼 让它总结了 Next Token 过去 9 期 30 条 AI 领域的核心认知： 1. Token 就是新货币；买一台本地机器跑模型，本质上是在家里铸币。—— 橘子 2. AI 没有泡沫，只有受制于物理基建的供给不足。—— 歸藏 3. 在 AI 时代，别羞于承认自己是卖 Token 的——你不卖 Token，还能卖什么？—— 橘子 4. 好应用不必让用户每次打开都烧 Token；用品味把大量 Token 一次性凝结成无数人能反复消费的作品，边际成本才会降下来。—— 向阳乔木 5. 对大多数人来说，Vibe Coding 不是生产力，而是自由度最高的创造类游戏；充进去的 Token，就是新时代的游戏充值。—— 歸藏 6. 只要 AI 把一件事的起跑线拉到六十分，六十分就是零分。—— 橘子 7. 当一件事靠一句话就能搞定时，凭什么它是你的壁垒，又凭什么它是我的？—— 歸藏 8. 软件和游戏正在网文化：平台不再卡发布，只卡推荐；谁都能上架，但没流量就无人看见。—— 歸藏 9. 按昨天的标准做出来的东西，今天 99% 都只算自用工具；市场扩大了一百倍，但依然只有最头部的 1% 配叫商业产品。—— 杨攀 10. 产品未必是一个 App；只要跑通“发现需求、创作、分发”的闭环，一篇文章、一档播客也是产品。—— 歸藏 11. 当开发只要十分钟、打包签名却要半小时，真正的瓶颈就不再是智能，而是旧世界的交付规则。—— 橘子 12. 过去是软件把 Agent 塞进自己的界面；未来是软件放弃自己做 Agent，主动变成 Agent 调用的插件。—— 杨攀 13. 传统软件思维喜欢把每条路径写死；AI 原生思维只留一个循环，把剩下的交给模型。—— 杨攀 14. 软件上的按钮越少，离 AGI 越近。—— 橘子 15. 面对超级助理，人只该负责说话，不该负责管理会话；需要人手动翻找线程，只说明模型还不够强。—— 橘子 16. 工具随时会换，上下文必须归自己所有——劫持所有 Agent 的记忆，把过程和产物沉淀回自己的仓库。—— 歸藏 17. 人类团队正在向一人闭环演进，别反过来让多 Agent 学人类开会内耗——人类在走向 AI Native，别让 Agent 退回 Human Native。—— 橘子 18. 上一代生成模型在卷“理解”，死磕最后百分之一的物理还原；新一代模型赢在“创造”，一句话把意图编排成完整的故事。—— 歸藏 19. 输出格式不报错，只代表不用重试，不代表判断正确——别把“结构稳定”偷换成“没有幻觉”。—— 杨攀 20. 不能调工具、不能动电脑的所谓 Skill，本质上还是一段提示词润色。—— 歸藏 21. 今天限制模型上限的往往是人自己——你写进提示词里的前提假设，恰恰锁死了模型的发挥空间。—— 杨攀 22. 注意力是今天最稀缺的资源；开源的提示词、Skill 乃至软件，唯一的商业价值都是成为流量入口。—— 橘子 23. 跟模型拼技术注定会输；唯有人与人之间建立的信任与个人品牌，不会被技术进步吃掉。—— 橘子 24. 品牌的本质，是用真名、露脸和沉没成本作抵押，降低别人相信你的成本。—— 向阳乔木 25. 所有生意都在建立信任：To B 让企业信你，To C 让大众信你，To A 让 Agent 信你的信源；三者皆无，就只剩悦己的 To Me。—— 橘子 26. 在公网上主动留下关于自己的真实一手信息；你不定义自己，AI 的幻觉就会替你定义你。—— 歸藏 27. 今天最不缺的就是没有性格的内容；持续输出有变化但一致的“人味”，才是稀缺品。—— 歸藏 28. 还按设计、前后端、QA 切岗位的算不上 AI 原生组织；真正的 AI 原生组织里每个人都是全栈闭环的一人公司，而且它是磨合生长出来的，不是 HR 设计出来的。—— 歸藏 29. 大厂把员工拆成稳定的螺丝钉，也就亲手杀死了长出全局架构师的土壤——架构感是操盘练出来的，不是分工分出来的。—— 歸藏 30. 帮企业做 AI 转型，最该做的不是改造基层流程，而是去培训一号位。—— 向阳乔木 以上内容来自：@oran_ge @op7418 @vista8 @ericyangpan @nexttokentv

THE SPURS HAVE WON 11 IN A ROW 🔥 ▪️ Avg. margin of victory: 17.1 PPG ▪️ 4th time in franchise history (2007-08, 2010-11, and 2013-14) that San Antonio has won 11 of their first 13 games of the season ▪️ 2-0 in West Group C