币世王 🦅 (@0xKingsKuan)

最后送大家一句大实话： 你不狠，生活就对你狠！ 狠下心改变自己，狠下心追求想要的一切，狠下心享受该享受的快乐。 别再犹豫，别再自我感动。 从现在这一秒开始，做那个让别人羡慕的疯子！ 敢冲、敢拼、敢爱、敢赢，这才是人生！！！

市场暴跌我却稳如泰山！ Minara AI策略 2年回测狂赚 5854%，未雨绸缪布局AI量化未来！前几天得空时，我在 Minara 上随便搞了一个策略（布林带均值回归）。本想着玩玩，结果回测一出来，直接把我惊讶了： 2年回测数据（BTC 30m，2024.06-2026.06）： - 净收益 +5,854%（$10,000 → $595,399） - 胜率 61.35% ✓ - 最大回撤仅 -17.1% ✓（远低于20%） - 夏普比率 4.66 🔥 - 总交易 1,886 笔 - 盈亏比 1.23 每次开单只用实际余额的 10% × 10倍杠杆 = 名义仓位100%权益，风控拉满却依然笑傲江湖！ // 这几天我根本没看盘，市场大跌、我却几乎没怎么亏。这就叫运筹帷幄之中，决胜千里之外！AI 自动优化 + Vibe Trading，直接把兵来将挡、水来土掩做到了极致。 我试过 N多量化平台，Minara 的自动优化 vibe trading 是目前最贴近真实战场的！ 不用自己熬夜写代码、调参数，AI直接帮你迭代到最优状态。真正的一键上阵，稳操胜券！ 未来的交易战场，绝对是AI量化交易的天下！ 谁先布局，谁就先赢！兄弟们，赶紧来试试： 看我今天24H真实PnL：+$10.74（方向、入场、出场，Copilot已经全部准备好）。 早布局，早享受AI量化红利！

原生 tvOS 媒体播放器，一站式整合 IPTV + 多云盘 + WebDAV，TMDB 元数据拉满，速度与简洁并存！ 项目： 当前 90 stars，最新 v1.2.1（IPTV 输入修复 + UI 优化） // 这是什么？ Leplayer 是一款专为 Apple TV 打造的原生 tvOS 媒体播放器。它把碎片化的观影来源统一到一个优雅的大屏界面里： • IPTV 直播频道 • 阿里云盘、百度网盘、Google Drive、OneDrive、Dropbox 等多云盘 • WebDAV / FTP 服务器 • 本地媒体 全部用 TMDB 自动补全海报、剧情、评分等丰富元数据，再配合双播放引擎（AVPlayer + VLC），实现极致速度与兼容性。 简单来说：把你的 Apple TV 变成真正的智能媒体中心，不用再来回切换多个 App。

世界上最有效的伸展动作！ 智能手机脖，驼背、直颈问题的人、还有开始出现面部下垂的人也包括在内。 立刻马上做！你会谢谢我！

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如何用 Python 连接 TradingView 的隐藏 API？ 开发算法交易机器人或金融科技平台需要坚实的数据基础设施。然而，获取实时价格数据流和技术指标流通常意味着支付极其昂贵的机构订阅费用。 开源代码仓库 TradingView-API 消除了这种障碍，让你能够以原生方式连接到 TradingView 的服务器，在毫秒内提取金融遥测数据和指标。 . 🧠 项目提取和自动化架构： • WebSockets 原生连接：该框架不使用缓慢且嘈杂的 Web 抓取。它通过 WebSockets 与 TradingView 数据源建立直接的双向通道，确保数据流（实时流）以最小延迟持续传输。 • 完整指标访问：让你能够直接从后端读取任何技术指标（RSI、布林带、MACD）或 Pine Script 自定义脚本的确切状态，从而无需本地重新计算数学数据。 • 全球多资产支持：它以平台无关的方式运行，可跟踪平台上任何可用的交易代码：从加密货币和外汇对，到华尔街科技股、全球指数和大宗商品。 • 适用于执行引擎：由于基于 Python 构建，它可立即与数据分析库（Pandas、NumPy）和订单执行框架集成，为后台自动化机器人提供数据支持。 . 停止依赖笨重的可视化界面，将 TradingView 的分析能力直接转移到你的本地控制台，这是将你的交易和市场研究基础设施专业化的决定性一步。 我在评论区留下官方仓库链接。 如果你正在构建交易机器人、分析金融数据，或想在这个周末自动化你的市场策略，就把这个帖子保存到书签里 🔖

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OptimizerDuck，开源工具，让你卸载 CCleaner。 这不是普通的“清理工具”。它将 30+ 项 Windows 优化整合在一个应用里，从关闭遥测数据、阻止预装软件，到 GPU 注册表优化——这些通常你得手动编辑。 我最喜欢的是，它为每个优化提供风险评级。所以你在应用前就知道风险，而不是随便点一下然后后悔。 特别实用的功能： - 禁用 Windows 遥测、Cortana、Copilot、广告 ID - 启动项管理器，你可以关闭所有开机自启的应用 - 根据你的内存调整服务主机优化 - 自定义高性能电源计划 - 键盘延迟降低，专为游戏优化 而且所有操作都可逆。不合适？随时还原。 最重要的是，便携式 .exe 文件。下载后直接运行。不安装，不留注册表垃圾。可以放 U 盘里用。 而且它是开源的，不是那种后期收费的 Freemium 模式。2.3k 星标，积极维护中（最近提交是 2 天前）。支持 8 种语言，包括印尼语？没有。但有英语、越南语、中文、韩语、法语、西班牙语、俄语。 链接： CCleaner Pro 一年 $40 干嘛用，有这个就够了。

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批量注册 AI账号卖，有人用这个开源项目月入五位数了 闲鱼上ChatGPT Plus一个号卖200-300块。一天注册 100个就是2-3万。 项目仅开源 3 天左右，已有 1.1k stars + 556 forks，更新极快（最近 11 小时还有 GoPay 全流程优化提交）。aBaiAutoplus 这项目干了三件狠事： - 自动注册 10+ AI平台 — ChatGPT、Cursor、Grok、 插件化扩展，想加啥平台自己写 - 自动付款 Plus — PayPal 美区/日区付款，还能用印尼 GoPay 协议付款，自动走完 Stripe → Midtrans 14步API全链路 - 全生命周期管理 — 注册完自动检测账号有效性、续期token、trial过期预警，支持Any2API网关推送，注册即用 最离谱的是连桌面版都打包好了Mac/Win 双击开箱即用，零配置。

Claude Code 动态工作流来了！这篇学了就能让 Claude 自己搭班子了！ 上周 Anthropic 放出 Claude Code 重磅更新 - Dynamic Workflows。核心变化莫过于 Claude 不再只靠单一上下文窗口硬干，而是能动态生成 JavaScript 编排脚本，自己招募、协调几十上百个子代理并行作战、互相验证、直到任务收敛。工作流可中断续跑、可保存分享。 这不是 incremental 功能升级，而是 agentic 系统从「单兵作战」到「动态军团协同」的真实演进。 // 为什么需要它？ 单窗口的三大隐形杀手，长任务（尤其是 adversarial、multi-step、需要严格验证的）在单一上下文里容易中毒： • Agentic Laziness：复杂任务做到一半就宣布「搞定」（只覆盖 20/50 项） • Self-preferential bias：自己出的结果自己最爱，不愿意严格挑刺 • Goal drift：多轮 compaction 后，原始约束、边缘 case、禁止事项慢慢丢失 动态工作流通过隔离上下文窗口 + 结构化多代理编排 直接结构化地解决这些问题。 // Claude 实际会用的 6 大工作流模式（可组合） 这些模式是 Thariq 帖子里反复出现的实用打法： 1. Classify-and-act：先分类任务类型，再路由到不同代理/行为模式。 2. Fan-out-and-synthesize：大任务拆成 N 个子任务，并行跑代理，最后设置 barrier 等待全部完成再合成（最常用）。 3. Adversarial verification：每个输出都配一个「唱反调」验证代理，专门按 rubric 挑刺。 4. Generate-and-filter：先生成多方案/想法，再用 rubric 过滤、去重、挑最高质量。 5. Tournament：N 个代理用不同方法打同一任务，pairwise 比较决出冠军（适合 taste-based 决策如命名、设计）。 6. Loop until done：工作量未知时，不断 spawn 代理直到满足停止条件（无新发现 / 日志无错误）。 这些模式不是理论，Claude Opus 4.8 + 动态工作流已经能比较可靠地自己写出来。 真实高价值用例（不只是 coding） Thariq 帖子里给的 prompt 示例非常能打： • 「用 workflow 挖我过去 50 次 session 里我反复犯的错误，把 recurring 问题提炼成 CLAUDE.md 规则」 • 「文件夹里有 80 份简历，用 workflow 按后端岗位要求排序，并用 AskUserQuestion 工具面试我验证 top 10」 • 「把我的商业计划书扔给 workflow，让不同代理分别从投资人、客户、竞争对手视角撕烂它」 • 「用 workflow 深度核查我博客草稿里的每一个技术声明是否与代码库一致」 • 「用 workflow 重命名 User model 到 Account everywhere，并做 adversarial review」 // 真实生产案例 Bun 从 Zig 重写到 Rust，用 workflows 驱动，11 天完成约 75 万行 Rust 代码，99.8% 测试通过，大量并行代理 + 双重 reviewer + 持续 fix loop。 非 coding 场景同样强：root cause 分析、incident triage、大规模排序、规则挖掘、业务计划压力测试、深度研究报告等。 // 如何立刻上手 • 直接 prompt：「Use a workflow to …」或「Create a workflow for …」 • 触发词 ultracode（会自动把 effort 拉到 xhigh 并触发 workflow） • 强烈建议搭配 /goal（硬性完成标准）和 /loop（定期重复执行） • Token 预算控制：「use max 12k tokens」或「budget 10k tokens」 • 保存：工作流菜单按 s 保存到 ~/.claude/workflows，或打包进 Skill 作为模板分享 // 专业提醒（必须说清楚） Token 消耗显著更高。普通日常 coding 任务不需要滥用，问自己：「这个任务真的需要军团级并行验证吗？」 适合高价值，需要对抗性验证、或大规模结构化工作的工作。第一次运行会提示确认，管理员可在设置里控制。 中断后 resume 能继续；可与现有静态 workflow 互补。 // 这到底意味着什么？ Agentic AI 正在从「单个聪明助手」走向「可按需动态组建的智能团队」。 不是所有任务都需要，但当你需要时，它能把原本「季度规划」级的工作，压缩到几天内高质量完成。 原作者 Thariq 详细帖（强烈推荐读完整版，例子极多）👇

小说秒变动画短剧的一站式工厂直接开源了！ 以前把一本小说或剧本做成动画短剧有多痛苦？ 写分镜，设计角色、生成画面、配音剪辑……一个人搞几个月都出不来几集，成本还高得离谱。普通创作者直接劝退，MCN 也要烧钱烧时间。现在好了，HBAI-Ltd 直接甩出 Toonflow-app！开源一站式 AI 短剧创作工具，把「文字 → 动画短剧」整个链路彻底工程化了！

所有大模型终于的能住进同一个私密酒店了！ 以前用多个 LLM 有多痛苦？ OpenAI 贵，Claude 限流、DeepSeek 偶尔抽风、Ollama 本地又不稳定…… 你得在代码里狂写一堆 if-else 分流、自己搞重试、自己管 key、自己防泄露，还得担心哪家把你的 prompt 偷偷存了日志。 现在好了，hugalafutro 直接开源了 Model Hotel ；一款自托管的多供应商 AI Gateway

Codex 用户终于能把 AI 宠物戴在手腕上了！ 以前用 Codex（OpenAI 那款桌面/CLI 超级 Agent）写代码有多爽？ 但有多痛苦？ 你得一直盯着 Mac 屏幕看它思考、运行、复查…… 出门、做饭、健身、躺床上都得守着电脑，像个被 AI 绑架的奴隶。现在好了，b-nnett 直接开源了 Codex Watch Companion ！把你的 Codex 宠物原封不动搬到 Apple Watch 上！

白嫖国产 12+ 大模型，能不心动吗？ 这就是 Oh My Coder，支持 DeepSeek / GLM / MiMo 等 12+ 国产大模型的多智能体 AI 编程助手！ 彻底干翻 Claude Code / Cursor 的订阅 + VPN 壁垒：31 个专业智能体 组成真实开发团队（Build / Review / Debug / Test / Security……），全程多 Agent 协作，一键搞定复杂任务，再也不用自己手动拆 prompt 了！

AI Agent 实盘交易终于有防弹执行层了！ 以前 AI 写策略，读财报、发信号都牛得飞起，但一到真实下单就原地爆炸： 网络抖一下、API 延迟、WebSocket 断线、重试导致重复订单、余额不同步……随便一个意外，你的策略就从赚钱变成爆仓。 CCXT、Hummingbot 这些老框架全都在这个坑里翻车，AI 再聪明也没用——执行不靠谱等于白扯。 现在好了，Quantweb3 直接开源 NexusTrader，把量化交易的执行可靠性干到专业级！