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普通人研究美股，最容易卡在第一步：不知道该看什么 看 NVDA、TSLA、AAPL，不是只看财报 还要看估值、指引、同行、期权、分析师预期、新闻情绪 这个 Finance Skill，刚好把这些东西拆成了一套检查流程 财报前，看市场预期和历史 beat/miss。 财报后，看 EPS、利润率、指引和价格反应。 估值上，跑 DCF、相对估值和牛熊情景。 市场上，看同行相关性、期权收益图、Reddit / X / 新闻情绪。 它不是喊单工具。 更像是让 Claude Code 先帮你把一只股票该查的东西查完。 项目： 仅作工具分享，不构成投资建议。

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多

我发现 AI Agent 真正的瓶颈是它拿不到实时数据、不会自己查 Reddit / GitHub，一旦离开模型知识库，就开始脑补。 所以我最近找到一个工具：AgentKey。 定位很简单：给 AI Agent 一把统一的外部数据钥匙。 你可以把它理解成：Claude Code / Codex / Cursor 的 API Gateway + MCP 工具层 + 数据路由器。 以前你想让 Agent 做真实研究，可能要分别配置： Tavily、Firecrawl、Brave Search、Reddit API、X API、 Finance API、Crypto API、GitHub 数据源、电商数据源 每个都有自己的 key、额度、参数、失败处理。 AgentKey 的思路是：用一个 master key，把这些外部数据能力统一接到 Agent 里。 它最适合做的是这几类任务： 1. 发现热点 让 Agent 去 Reddit、GitHub、Product Hunt 找最近被讨论的 AI 工具。 2. 验证项目 读取 README、Docs、Issues、Release，看一个开源项目到底有没有价值。 3. 做竞品研究 抓官网、定价页、评论、用户吐槽，判断一个 SaaS 机会是不是真需求。 4. 做内容选题 把看到一个工具升级成多源验证后再写一篇高质量长文。 5. 做投资辅助研究 查价格、技术指标、宏观数据、crypto on-chain、社交叙事，但不直接给买卖建议。 我认为它真正有价值的地方是：让 Agent 从生成器变成研究员，以前的 AI Coding 工作流大多是：你给信息 → Agent 写代码。 更高级的工作流应该是： Agent 自己找信息 → 验证信息 → 形成判断 → 再写代码 / 写报告 / 写内容。 这才是 Agent 工作流的分水岭。 但也有几个坑： 第一，不要把外部数据当真理。 Reddit、网页内容都有噪音，AgentKey 只是取数，不负责判断。 第二，不要把 master key 放前端。 这种 key 应该只放在本地 CLI、后端、Serverless、私有 Agent worker。 第三，不要一上来做复杂自动化。 先做 3 个固定场景就够了：GitHub 项目研究、X/Reddit 热点发现、SaaS 竞品与用户痛点分析 如果你正在用 Claude Code / Codex / Cursor 搭 Agent 工作流，AgentKey 值得研究。 它像是给 Agent 装上了外部世界的传感器。 未来真正强的 AI Coding 系统是能自己发现问题、收集证据、验证假设、再交付结果。

今年欧洲极端高温，美的成为最大赢家，不用打洞安装的portasplit空调卖爆，欧洲人甚至建了reddit贴吧，一个月帖子超1万 欧洲装空调两大难，1. 要政府和邻居同意 2. 安装贵，买一台300欧装一台3000欧 有个朋友老叔在法国，专门帮华人装空调，据说法国人两天的活他两小时搞定，现在老家已经盖上小洋楼了

在美国，印度裔职场排他性（尤其是科技行业印度经理偏好招聘/提拔印度裔）已引起一定重视和公开讨论，但尚未形成全国性主流政治议题，主要集中在在线社区、匿名职场论坛（如Blind、Reddit）和部分法律案例中。

『Clawby Skill：全网最全的交易数据Skill』 经过1个月的开发，Clawby已经彻底完成产品转型。 我们开发了一个专门针对交易员的Skill，兼容Claudecode，codex，Hermes和Openclaw。 目前大多的AI trading agent，缺的不是智能化，也不是策略，而是专业性，准确性，格式化和及时性的数据源。 我们对接了全球股市的暗池交易数据，ETF数据，股票数据，外汇数据，借券费率，Reddit 情绪，40条链的RPC接口等等。 让你的AI智能体可以完整并高速访问这些数据源，从而做出更精准的判断。 下一步我们会接入各种CEX和DEX的交易接口，让用户直接使用AI agent完成自动化交易。 目前注册可以免费获得50次接口调用额度，欢迎体验~

据 Flightradar24 记录，联合航空 UA858 于昨天由上海浦东飞往旧金山，执飞机为 N2138U，机型 Boeing 777-322(ER)。航班原定 04:10 起飞，但途中未直飞旧金山，而是显示“Diverted to NRT”备降东京成田。之后同一航班号从东京成田继续飞往旧金山。 Reddit 上有乘客家属和网友讨论此事。一名发帖者称，机上一名中年中国女性乘客与空乘发生争执，随后航班备降成田，日本警方登机将她带离，航班因此延误约两小时。

17 个让人感觉违法的疯狂网站：👇 1. - 查看某人在 Reddit 上删除的帖子和评论 2. - 一键移除任何新闻文章的付费墙 3. - 在网站消失前保存任何网页的永久截图 4. - 实时地球地图：风力、温度和洋流 5. - 检查网站是全局宕机还是仅对你不可用 6. - 任何域名的所有者、注册商和完整历史记录 7. - 无需安装任何软件即可对任何网页进行高分辨率截图 8. - 搜索互联网上暴露的摄像头、服务器和设备 9. - 发现全球任何网站使用的是什么技术构建 10. - 找到所有与同一 Analytics 或 AdSense 所有者相关的网站 11. - 从浏览器中调查域名、IP 和 DNS 12. - 在数百万个 GitHub 仓库的代码中搜索任何文本 13. - 分析任何网站收集关于你的哪些跟踪器 14. - 发现哪些网站使用特定的像素、脚本或代码 15. - 在打开前安全分析任何 URL 16. - 发现全球任何域名相似的网站 17. - 按 IP 块组织的整个互联网可视化地图

@kuroke01 @gallabytes I’ve been on Twitter for almost 2 decades now so I can say with confidence that it has never been this toxic and Reddit-like. I think the alg actively encourages it and people get RL’d by it. Main reason I’ve been coming here less and posting less.

redditte gezerken denk geldim. bi adam kendi bahçesindeki kütüğü, baltayı ve odunu 3d taramış, vibe codingle tarayıcıda çalışan bi odun kıran simülatörü yapmış siteye girdim, bi denedim. ilk başta "ne gereği var" dedim ama tıkladıkça duramadım. odunlar ikiye ayrılırken o ses hissi, parçaların hoplayıp yığılması... resmen garip bi tatmin duygusu veriyor. 10-15 dakika nasıl geçti anlamadım. denemek isterseniz siteyi alta bırakıyorum.👇