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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。

🏫 想把 AI agent 真正做上线的看这里，Agentic System Course 用 22 章讲透生产级 agent 怎么设计、搭建和运维。 Agentic System Course 的 fork 已经接近一百个，而且整套课是写给你和你的 AI 一起读的，仓库里同时放了 AGENTS.md 和 CLAUDE.md。 以前学 agent 开发，要么跟着某个框架的教程一步步敲，换个技术栈就全废；要么零散看博客，记忆、多 agent 协作、成本控制各讲各的。 这门课只给骨架：把记忆与状态、多 agent 协调、外部接口、可观测性、成本与延迟、安全运维这些承重的主题和取舍讲清楚，具体代码交给你的 AI 按你的技术栈去补。最后一章是一张设计画布，直接拿来设计你自己的 agent。 还有个顺手的：仓库自带一个评审 skill，把你的 PRD、设计文档或 agent 代码丢给它，它先判断你做的是个人项目、团队工具还是面向客户的产品，再挑相关章节出报告，每条问题都带严重程度、证据、章节出处和修复建议。课程拿 OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw、Paperclip 四个开源项目当参考实现。 用 agent 学 agent，这个思路挺对味。 GitHub：

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

Starship 15号航班已正式升空，标志着$SPCX首次尝试将火箭两级均回收至星际基地。 助推器预计将在数分钟内返回，而上级则计划在约22小时后于明日返回。

牛初的回调有多极端？ BTC 从 87,396 跌到 66,614，回调 23.8%。2023 年牛初那次，从 25,250 跌到 19,549，回调 22.6%。跌幅几乎一样，但这次难受得多。本次涨幅已经抹掉了 70%。跌了 54 天，还没结束。 把两段摆一起看。2023 年，15,476 起涨，涨 63% 到 25,250，再回调。这次，57,800 起涨，涨 51% 到 87,396，再回调。涨得更少，吐得更多，拖得更久。 为什么会这样，有什么不一样： 1. 均线位置不一样，2023 年没有跌破 120 日均线位置$19,632，这次价格回调直接下穿到120 日均线$75,561，这价格也是微策略持仓成本价 2. 背景不一样，这轮是从 126,200 一路跌到 57,800 之后的反弹，跌了 54%，上面套着的人太多，每涨一段都有人解套卖，这几天下跌加速 3. 杠杆还没洗干净，币安合约持仓 24 小时只降了 2.8%，散户账户多空比 3.24，资金费率几乎是零。 跌了这么多，散户还在抄底做多，这种盘面一般不会马上结束还有插针风险。 按 矿机关机价算，电费 0.06 美元一度，22 款主流矿机的关机价中位数是 62,699。这次 66,614 的低点，再往下是 T21 的 64,572。7 月的低点 57,800，落在 S21 的 59,474 和 S21 水冷版的 54,376 之间。 关机价只算电费是矿工的现金成本线。关机价会随算力规模调整 关键看 57,800。守住，这次就是一次偏深的二次探底，和 2023 年的节奏还能对上。跌破7 月那个低点57,800就不算这轮周期的底。

大饼 $BTC 可能要创一个没人想要的历史纪录了！ 2025 年开盘 93,576，收盘 87,648，年线收阴 2026 年到现在 68,376，今年又跌了 22% BTC 历史上从来没有连续两年收阴过 2018 跌完 73%，2019 直接涨回 94% 2022 跌完 64%，2023 涨了 155% 想躲掉这个纪录，12/31 之前要回到 87,648 47 天涨 28%，恐惧贪婪指数还在 13 这两年应该算是整个crypto比较奇怪的一个周期了 开启定投模式兄弟们 你们觉得年底回得去嗎？不说了我订单来了，先去跑外送

not all crypto rewards are created equal. when a platform advertises yield, i think the first thing to check is what holders actually receive and where that value comes from. @RebateLaunch has an interesting approach to this. instead of paying holder rewards in newly issued $rebate, eligible holders receive payouts in the pair asset. on robinhood chain, that's usdg. the platform reports: → $28.5k distributed to holders. → 120,403 individual payouts. → rewards sent several times throughout the day. → no staking or manual claiming required. but the reward distribution is only one part of the model. rebate pad also uses a declining launch tax to address early sniping. → 99% during the initial stage. → 66% in the next stage. → 33% in the following stage. these penalties go into a locked treasury that supports the buyer bonus mechanism. separately, the 0.7% platform fee is used to buy $rebate from the market and burn it. the reported cumulative burn has reached 35.3m tokens, representing 3.53% of the original 1 billion supply. what makes this model worth examining is how several mechanisms connect: ✦ early launch activity contributes to the treasury. ✦ the treasury supports buyer bonuses. ✦ trading fees fund holder payouts and the $rebate buyback-and-burn mechanism. my perspective is that paying rewards in the pair asset is an interesting distinction because holders aren't simply receiving more of the same token. however, attractive payout numbers alone don't prove sustainable yield. trading volume, fee generation, treasury health and long-term user activity still matter. i'd rather evaluate the source of rewards than focus only on the advertised percentage. also, round 3 of the creator campaign closes november 17 at 22:00 utc. the real question is whether rebate pad can maintain this economic cycle as adoption grows. $rebate