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做预测市场，真正的竞争可能不只是看谁能吸引更多用户，而是看谁能把底层基础设施做好。 发现@sight_hood 的思路有点不一样。 他们早期在 Robinhood Chain 上探索短周期涨跌预测和多选市场，现在又开始推进自己的 SightEVM。简单理解，就是不满足于只做一个预测市场应用，而是想从底层打造一套更适合预测市场运行的基础设施。 为什么需要专门做一套？其实很好理解。 比如一场足球比赛，开赛前有人看好主队，比赛中途比分发生变化，市场赔率也会跟着波动。用户可能需要随时查看行情、买卖仓位，甚至短时间内连续交易。如果网络拥堵、Gas费用突然上涨，交易体验自然会大打折扣。 SightEVM 想解决的正是这类问题。它并不是简单复制一条通用EVM链，而是围绕预测市场的高频交互进行优化，同时保留熟悉的 Solidity 开发环境，以 SGT 作为原生 Gas，并计划配套跨链桥和 DEX。 当然，基础设施最终还是要靠应用和用户来检验。技术路线再好，如果没有开发者愿意接入，没有真实交易需求，也很难形成生态。 所以我对 SightEVM 后续的发展更关注实际表现：交易速度能否稳定、成本能否控制，以及能否吸引更多预测市场项目加入。 预测市场的想象空间很大，但想真正做大，光有前端产品还不够。@sight_hood 选择从基础设施入手，这条路值得持续关注。

据说有人靠这个仓库，把国内短视频搬到 X 上，居然赚了十几万！ 还在一条条手动扒爆款视频呢？快醒醒吧，这么干太伤身体了。 开源项目 CreatorHub，直接把抖音、小红书、快手塞进同一个后台，一块面板全给你包圆了： 1️⃣ 账号盯着，新内容也盯着 2️⃣ 自动采集、下载加搬运 3️⃣ 多账号管着，跨平台转发 4️⃣ 评论监控、消息提醒，还能接上 AI 替你自动写评论 做矩阵号的、干内容搬运的，这东西能帮你甩掉一大堆重复的烂活。 🔗

GitHub 上一个刚刚开源的人工智能设计工具：只需一句话，就能产出可以交互的产品原型。 这个项目名为 Replica。它能够调用已有的设计系统，界面生成完毕之后，你可以在 Canvas 中直接预览、点击并调整交互。 此外，它还提供团队分享和评论功能。 GitHub：

Claude Code 的脑子，被人整个拷出来了 Fable 5.2 是 11 月 9 号发布的，11 月 10 号，完整的系统提示词就挂上了 GitHub。7832 行，95 万个字符，128 个工具，44 个技能，一个字没漏。动手的是 Pliny，这人专门扒各家的提示词，ChatGPT，Gemini，Grok 的全收在一个仓库里，五万多星，跟个提示词博物馆似的 里面最损的还不是规矩写得多细。是连模型怎么装傻都有人扒出来了，给它塞了隐藏输入，它能一本正经地说自己什么都没看见。连否认的姿势，都是提示词提前教好的 所谓 agent 的智能，一大半不是模型自己悟出来的，是人一条一条写出来的规矩。什么时候能自己动手，什么时候必须停下来问人，删个文件要过几道关，全是白纸黑字 Anthropic 花几十亿训出来的东西，最后守着它的就是一个 txt 文件，这个文件现在谁都能下 所以别再说提示词不重要了。模型是发动机，这份文件是驾驶手册，车开得稳不稳全看手册。现在最好的那本，免费了 仓库名 CL4R1T4S

发现一哥们儿光靠电影解说，一年就赚了一百万；可这会儿要是把这背后的门道透给他，他估计得整宿合不上眼。 有个开源项目叫 narrator-ai-cli-skill，塞进 Claude Code 这类 Agent 里，你只管甩一句“帮我做《喜羊羊与灰太狼》解说视频”，AI 就能把整摊子活儿一个人全包了： 1️⃣ 解说脚本自己就码出来了 2️⃣ 电影片段对得丝毫不差 3️⃣ 63 种音色随便选，声音克隆照样玩得转 4️⃣ 90+ 种视觉模板自动往上套 5️⃣ 146 首 BGM 智能挑着配 6️⃣ 成片直接送到手上 自带 93 部经典电影素材库，花销还能提前给你算得明明白白，工程化这一块整得相当硬核。 想批量起影视号的，人工成本几乎能压到零。 🔗

要是你也早就受不了 GPT 那股假惺惺的味儿，那这两个专治防御性写作的 skill 你可一定得试试👇 1️⃣anti-defensive-writing-Skill（6k🌟） 凡是写论文、搞科研的朋友，没用过这个 skill 那是真吃亏，反正我朋友试完以后，导师看了 AI 直接吐出来的报告都说挑不出毛病。整体更偏向 research，目的性也更强。 🔗 2️⃣anti-defensive-writing（1.9k🌟） 针对学术论文和专业文本，既不会凭空捏造事实和数据，又能更成体系地清掉防御性写作里的那些废话，再也不用担心文章写完还拖着一堆免责声明了。 🔗