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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

我是《高级战争》的死忠粉，等续作等了 20 年 现在模型的能力上来了，我就自己做了一个精神续作：《潮汐战线》，发布在 DeepSeek Harness（DSH）的 Game Store 上，代码在 GitHub 开源 你没看错：DSH 未尝不是游戏平台 网页打开就能玩，手机也行： 开源地址：

Agent 最缺的不是更大的上下文窗口，而是理解整个代码库的能力：当一个项目有数万文件、跨模块调用和海量文档时，为什么还要让 AI 一遍遍 Grep、Read、重新理解整个工程？ 📦 项目档案 项目：Graphify-Labs/graphify GitHub Stars：⭐ 147299 技术栈：Python + Tree-sitter + NetworkX + Leiden 核心定位：将代码、文档、SQL Schema、PDF、图片及音视频转换成可查询、可追溯的知识图谱，让 AI Agent 从「搜索文件」升级为「理解工程关系」。 GitHub： 🛠️ 一、底层架构：不是传统 RAG，而是图结构知识引擎 Graphify 最值得研究的地方，是它没有走传统向量检索路线。 传统 RAG 通常需要经历： 文件切分 → Embedding → 向量入库 → 相似度检索 → 上下文拼接。 Graphify 直接构建 Graph。 底层采用 NetworkX 图数据结构，以 Node 和 Edge 表达工程实体及其关系。 整个处理链路可以概括为： detect() → extract() → build() → cluster() → analyze() → report() → export() 每个阶段职责独立，通过 Python Dict 和 NetworkX Graph 传递数据。 这意味着它不只是索引代码，而是在构建整个项目的结构化关系网络。 🛠️ 二、Tree-sitter AST：让代码解析摆脱 LLM 依赖 这是最有工程价值的设计。 Graphify 使用 Tree-sitter AST 解析约40种编程语言，提取： • Classes：类定义及结构。 • Functions：函数与方法。 • Imports：模块依赖关系。 • Call Graph：跨文件函数调用。 • SQL：表、视图、外键及 JOIN 关系。 其中33种语言使用 Tree-sitter Grammar，另外7种使用内置解析器。 关键在于：代码结构提取完全在本地完成，不需要调用 LLM，也不需要把代码上传到云端。 对于大型代码库，这种确定性解析比单纯依赖模型阅读文件更容易复现和追踪。 🛠️ 三、EXTRACTED / INFERRED：让每条知识关系都有证据 很多知识图谱最大的隐患是：模型推断出来的关系，很容易被误认为真实事实。 Graphify 给关系增加了置信度标签： • EXTRACTED：源码中明确存在的关系，例如 import、函数调用。 • INFERRED：通过上下文、命名和调用关系推断出来的连接。 • AMBIGUOUS：存在不确定性的关系，需要人工复核。 INFERRED 关系还会附带 0.0—1.0 的 confidence_score。 这套机制非常重要。 它实际上把知识图谱从一个简单的关联网络，变成了一个能够区分事实、推断与不确定性的工程知识系统。 🛠️ 四、Leiden + SHA256 Cache：解决规模与重复计算 Graphify 使用 Leiden 社区发现算法，根据节点之间的连接密度，将复杂工程拆分成不同功能子系统。 例如，一个大型后端项目，可以自动识别认证、数据库、路由、权限等不同社区。 同时，SHA256 内容哈希缓存会记录文件指纹。 文件没有变化，就跳过重复提取；只有新增或修改的文件才重新处理。 音视频还可以通过本地 faster-whisper 转录，再进入统一知识图谱。 这让增量更新不必每次重新扫描整个工程。 五、真正解决了什么工程问题？ 想象一个场景： 你接手一个陌生的微服务项目，需要搞清楚： 用户认证最终连接了哪些数据库模块？ 修改某个核心函数会影响哪些下游组件？ 某个架构决策为什么会存在？ 两个看似无关的模块究竟有什么隐藏依赖？ 传统方式：Grep、Read、跳转、反复询问 Agent，消耗大量上下文。 Graphify：直接执行 query、path、explain。 它还能生成三个核心产物： • graph.json：完整知识图谱，可供后续查询。 • GRAPH_REPORT.md：核心节点、社区及关键关系分析。 • graph.html：可交互的可视化图谱。 甚至支持 Mermaid 调用链导出、Markdown Wiki 和 Obsidian 知识库。 最重要的设计思想是： 不要让 AI 每次都重新阅读整个世界，而是提前把世界组织成它能够理解和遍历的结构。 这才是 AI Coding 从上下文堆砌走向工程知识管理的重要一步。 对于大型 Monorepo、遗留系统维护、跨模块依赖分析，以及需要长期理解代码库的 Agent，这套架构尤其值得研究。 🔗 GitHub 开源地址：

这个Grok Bot跑出来的结果，太暴力了。 我开着Grok Bot全自动交易终端放了一整夜，它自己不停跑单。 本金就69.67美元，睡一觉起来，账户直接到13370美元。 这中间我一笔都没有手动操作。 我只充了本金，点开全自动，剩下全部交给机器人自己搞定： 自己找机会进场、选时间开仓、按照提前设置好的风控自动止盈止损。 我把这套通宵AI自动交易用到的10个GitHub开源库整理出来： 1. Cryptofeed 实时接收各大交易所的成交、价格、盘口信息，给策略扫描提供行情数据。 2. CCXT 统一交易接口，一套API对接很多交易所，查资产、看行情、挂单交易都支持。 3. Freqtrade 量化策略运行主体，可以回测、跑模拟盘、盯着仓位，自带可视化后台。 4. VectorBT 用历史行情测试各种开平仓思路，看看策略盈亏和最大回撤情况。 5. TA-Lib Python 计算技术指标，解析行情，产出RSI、MACD、均线这类信号。 6. skfolio 调整持仓组合，根据权重、换手、手续费，搭配合适的仓位。 7. QuantStats 自动统计交易表现，生成报告，回撤、胜率、波动率都能算明白。 8. DuckDB 轻量的数据库，存盘口快照和交易记录，方便之后复盘。 9. APScheduler 定时工具，自动刷新行情、检查账户状态、每天生成复盘。 10. Lightweight Charts 终端上看K线图，跑策略的时候能看见每一笔交易标记。 11. FOMO 现在热门的Meme币加现货合约平台，填邀请码qkl2058，手续费减免10%。 各个组件靠脚本、API、MCP协议串起来协同工作。 一定要记住：下单权限单独管控，卡死最大持仓和亏损上限，拿不准的订单先核对状态，再考虑重试。 准备拿去实盘跑的策略，先在模拟盘完整跑一轮周期。 每天复盘要分开看：已经落袋的盈利、当前持仓、手续费开销、失败订单，账户里资金变动，都能找到来源。

兄弟，如果你用 Windows 系统，一定要看看这个！！ 有人在 GitHub 开源了一个工具，叫 OptimizerDuck，它能列出你电脑后台所有运行的东西，还支持一键清除。 目前已经 1.1 万 Star🌟 它主要能干这几件事： 1️⃣ CPU、内存这些占用，一眼看清楚 2️⃣ 遥测和一些没必要的后台进程，可以自己选着关掉 3️⃣ 万一改错了，一键就能撤回，设置恢复成原来的样子 不用装，下载 exe 直接就能跑。不过得给管理员权限，改系统设置之前，官方也建议先建个还原点。 Github 仓库：

顶尖华尔街量化巨头 Jane Street（以超难面试题与极致技术著称的交易公司）刚刚在 GitHub 开源了一个 AI Skill，但它不是用来做自动交易的。 这个 Skill 是让你的 ChatGPT / Claude 变成一位「苏格拉底式 AI 导师」： 🎯 能力诊断：先测出你目前的知识边界 🗺️ 技能地图：自动建立 Level 0 到 5 的学习路径 💬 引导提问：答错时不直接给答案，每次只抛出一个问题，引导你自己思考 🧠 间隔复习：定期带你温习旧概念，确保真正吸收 🏁 终极考核：通过最终测试才算解锁技能 那么如何用上呢？ 把 socratic-tutor 文件夹复制到你 AI Agent 的 skills 文件夹，对它说「Teach me 任何主题」就能启动。 用普通聊天机器人也没问题，直接复制粘贴 SKILL.md 的内容给它就行！ GitHub：

1.6 万星封神！AI 圈最大的破甲武器库今天彻底藏不住了 告别无脑念咒，它直接针对每个主流模型定制破甲逻辑，指令下达直接秒出。 GitHub 被星标推爆的项目 jailbreaks，直接把全网大模型的安全对齐机制全扒了个底朝天： 从国外的 Claude、Gemini、Grok，到国内的 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 甚至腾讯混元，全厂牌单独建档适配。 实操体验极其暴力： · 客户端直连：点进对应大厂目录，把适配好的 .md 文件直接塞进支持 System Prompt 的工具里，压制力最强 · Agent 工具链挂载：用 Codex、OpenCode 这类 Coding Agent 的兄弟，把规则写进 AGENTS.md 即可全局生效 · 本地 Ollama 固化：跑本地开源模型的兄弟，直接写进 Modelfile 重新打个包，彻底切除模型说教锁 老司机必须给个血泪避坑： 测试尽量用测试号或 API，像 Claude 和 GPT 这类风控极严的平台，千万别拿绑定生产业务的主号去高频试探红线。 做提示词工程、红队渗透测试和安全对齐研究的兄弟，这套军火库建议先马住备用。 开源地址： 你平时在实操调教模型时，觉得哪一家的安全审核层最难搞定？ #AI# #提示词工程# #大模型# #GitHub# #开源# #网络安全# #DeepSeek#

再也不怕断网失联了！！！ GitHub 上挖到一个逆天的开源项目：Aggregator。 全自动永久免费获取机场节点、订阅链接，再也不怕机场主突然跑路了 它能干的事情不少： 🔥 自动爬取 Telegram、GitHub、Google、Twitter等多个渠道的代理资源 🔥 自动检测节点是否可用，过滤失效节点 🔥 自动聚合、整理，生成 Clash、V2Ray、Sing-box 订阅 🔥 支持 VMess、VLESS、Trojan、SS、Hysteria2 等协议 🔥 还能通过 GitHub Gist 自动存储和更新订阅 最关键的是，支持自动化定时运行。 不会部署？直接把项目丢给 Grok Bot、Claude Code 或 Codex，让 AI 帮你配置部署。 免费代理池、机场订阅、Clash 节点、VPN、科学上网，这些关键词全都用得上。 当然，免费节点不保证长期稳定，使用前注意安全和隐私。 建议先收藏，关键时刻说不定真能救急！ 🔗 #免费节点# #科学上网# #翻墙# #机场推荐# #Clash# #Mihomo# #Singbox# #梯子# #GitHub开源# #ClaudeCode# #Grok# #AI生产力# #开发者工具#

大肥鱼（DeepSeek Harness）真的牛逼啊！！这次直接把自媒体人的搞钱工作流做成了一个 AI 工作台！！ 一个插件，把自媒体团队的活儿全给串起来了 以前做自媒体，一个人恨不得长出六只手： 找选题、追热点、写文案、做封面、找配图、剪视频、排期、数据复盘…… 每天不是在创作，就是在各种软件之间反复横跳 DeepSeek Harness 里直接有了一个自媒体创作者工作台：dsh-media-desk 这几个功能真的有点东西： 1️⃣ 灵感收集：突然想到一个选题，一句话就能记录，随时沉淀创作素材 2️⃣ 脚本生产：从灵感到内容脚本，让 AI 帮你完成创作初稿 3️⃣ 视觉设计：封面、配图、视频分镜，内容包装一条龙 4️⃣ 内容资产库：历史作品统一归档，优秀内容可以持续复用 5️⃣ 发布排期：选题、创作、发布计划统一管理，不再靠脑子记 6️⃣ 数据复盘：把内容运营流程串起来，让每次创作都有积累 最让我兴奋的是它背后的思路： 不是让 AI 帮你写一篇帖子，而是让 AI 帮你搭建一套持续生产内容的流水线 以前一个人做自媒体，要同时扮演编辑、文案、设计师、视频策划和运营 现在一个人负责创意、判断和方向，Agent 辅助完成大量生产工作 一个人也能逐渐拥有一支 AI 内容团队 尤其是做 X、公众号、短视频、个人 IP 和商业内容的朋友，这种工作台值得研究 未来真正有竞争力的创作者，可能不是每天写得最多的人，而是最早建立起 AI 内容生产系统的人 Agent 时代，一个人就是一支内容团队，这才是真正的生产力升级！ GitHub 开源地址： 大肥鱼这波，确实把创意玩明白了！！ 安装使用教程看视频

隔壁 Adobe 哭晕。一家 GitHub 开源组织最近放出了 7 款用纯 Rust，从零重写的工具，界面对标 Adobe 的每一款产品，主打免费、开源、本地运行。 其中对标 Photoshop 的产品，介绍里写着，你本来就会用的开源图像编辑器（嘲讽拉满。 这几天它们的开源 GitHub 星标更是冲到近万，其他几款工具也跟着涨。 目前市面猜测，这家团队是用 Claude，快速让 AI 实现了它们，从而降维打击了收费昂贵的 Adobe。 不过它们文档也说，目前还不能彻底替代它们，如复杂 PSD 还原、插件、专业排版等还有明显缺陷，但不得不说这个行为非常叫好。