概率鹿梦｜AI Wealth Edge (@DeerLucid)

2023年百亿私募冠军但斌揭秘投资秘诀！他认为#人工智能##是超越互联网的全新时代，竞争格局将更垄断。正是基于“拥抱时代”的判断，果断重仓AI巨头，取得惊人回报。#

Claude Code 中 Skill 使用的完整新手友好指南。了解什么是 Skill、如何安装，以及如何快速触发它们。 一个视频教会你在 Claude Code 中使用 Skill #ClaudeCode# #AItools# #Skill#

这里有12件你可以用它做的事情 👇 1.几分钟内搭建 CLI 工具 用普通英语描述它。Claude 会帮你搭建、写代码并测试。拿到可以直接运行的二进制。 → 使用：Claude Code 2. 启动你自己的 MCP 服务器 选好工具。定义端点和授权。Claude 会搭建整个服务器和配置。 → 使用：Claude Code + MCP 协议 3. 为你的笔记搭建私人 RAG 连接 Notion、Drive、Gmail。提问。获取来自你自身数据的引用式回答。 → 使用：Connectors + Memory 4. 一小时内学会任何代码库 把一个 GitHub 仓库丢进 Claude。让它帮你映射架构。按文件获取一步步的讲解文件。 → 使用：Claude Code + Projects 5. 随时随地模拟面试 告诉 Claude 岗位和面试轮次。它会扮演面试官的角色。每个回答后都有实时反馈。 → 使用：Skills Interview 6. 自动化浏览器 在 Chrome 里安装 Claude。说一句“帮我找一张不到 400 美元的最低价机票。”Claude 会帮你找。 → 使用：Claude in Chrome 7. 根据每份工作定制你的简历 粘贴岗位说明和你的简历。Claude 会为 ATS 关键词重写。导出干净的 PDF，随时可发。 → 使用：Skills Resume 8. 安排会在你睡觉时运行的云流程 设定提示词和时间表。连接你的工具。夜间同步。数据备份。报告生成。每天早上都有输出。 → 使用：Routines + Connectors 9. 不用 Figma 也能设计落地页和投融资演示 描述你需要什么。Claude 会实时帮你设计。导出 PDF。 → 使用：Claude Design 10. 并行多智能体代码评审 在你的开放 PR 里丢一个 /ultrareview。多个智能体同时扫描 bug。结果按标签区分——严重、重大、轻微。 → 使用：/ultrareview + 子智能体 11. 让 Auto Mode 端到端交付代码 给 Claude 一份规格或 bug。它会规划、写代码、测试、修复，并开一个 PR 供评审。 → 使用：Claude Code + Auto Mode 12. 用 /commands 打造你的 Skills 给 Claude 一份规格。它会搭建并测试。创建可重复使用的斜杠指令，覆盖你整个工作流。 → 使用：Skills 2.0 --- 我每周至少用这 8 个。 在 Meta，在 Stackle，每天都在用。 Claude 已经不再只是聊天机器人。 它是我工作方式的操作系统。 --- 这 12 个里你还没用上的有哪几个？ 把数字丢在评论里 👇 --- 📌 收藏这条。完整的 Claude 能力地图集于一身。 ♻️ 转发给那些需要的人，让他们意识到 Claude 其实能做到这些。

大多数人都会严重低估 Anthropic Claude Fable 5。 不是因为这个模型弱，而是因为他们的提示词太弱。 旧的提示风格是： “去做这个任务。” 新的风格必须更接近： “这是目标、背景、质量标准、限制、停止规则，以及你应该如何汇报。” 这种转变很重要。 Fable 5 不是普通聊天机器人。它更像一个能读文件、做决策、跑长流程、验证输出、而且不需要人手把手带的操作型工作者。 所以提示需要完全不同的结构。 我会用这样的结构： 1. 任务 从“目标”开始，而不是“指令”。 “我正在为 [更大的目标]、[目标对象] 工作。他们需要 [输出能带来的东西]。在此基础上：[任务].” 这给模型的方向，而不只是“干点活”。 2. 背景 上传文件。别再把所有东西都塞进提示里。 “先完整读完这些文件再回复。” 提示应该指向“脑子”。文件就是“脑子”。 3. 参考 给它看“优秀”的样子。 一个强有力的示例胜过十条模糊的指令。 4. 难度 告诉它这个问题有多难。 “这是一道例行 / 困难 / 最难——未解的问题。按你能力上限顶端来估算规模。” 别给一个前沿模型丢个天花板很低的任务，然后抱怨它不厉害。 5. 行动 让它动起来。 “当你有足够信息可以行动时，就行动。不要重新审视我的决策。如果在权衡选择，请给出一个推荐。” 目标是减少澄清循环，带来更多有用的进展。 6. 范围 控制“过度搭建”。 “做最简单但效果好的东西。不许加额外功能、改版或抽象化。” 模型越强，这一点就越重要。 7. 委托 在合理的地方用并行工作。 “把独立子任务拆给子代理。做一次带新背景的审查来验证。” 一次模型调用不再是天花板。 8. 证据 干掉“假进度”。 “在汇报进度前，对每个主张都用一个工具结果来审计。如果没验证，就说明。测试失败了，就展示输出。” 这是整个提示里最重要的几行之一。 9. 记忆 让系统“复利式增长”。 “把学到的东西记录在 notes.md。更新，不要复制。证明是错的就删掉。” 提示会过期，记忆会复利。 10. 检查点 定义它什么时候该停。 “只在会造成破坏的操作、真正范围变化，或只有我能提供的输入时才暂停。否则从头到尾持续执行。” 长期运行的代理需要停止规则。 11. 汇报 让输出好读。 “先开头写结果。句子要完整。清楚比简短更好。” 它可以跑一个小时。 但你应该在十秒内看懂结果。 总结： 给 Fable 5 写提示，与其说是玩文字游戏，不如说是给模型装一个操作系统。 就是把它当成聊天机器人用，和把它当成真正队友用的区别。 #claude# #promptengineering# #fable#

20年前黄仁勋就预知了GPU的重要性，台上懂的没几个。 20年前，黄仁勋就已预见到GPU将超越图形渲染，成为通用计算与AI时代的核心引擎。彼时英伟达还只是一家做游戏显卡的公司，外界大多看不懂这盘棋。如今AI浪潮席卷全球，GPU成为算力竞赛的命门，他的判断才被证明极具远见。 反观台上，真正理解技术趋势本质、能看穿十年后走向的人寥寥无几。多数人只会追热点、蹭概念，缺乏这种穿越周期的洞察力。真正的远见，往往在被验证之前，都显得孤独而不合时宜。

75%的暴利值得赌，25%的灭绝风险你们扛。 阿莫迪的"理性"本质是资本家的精密算计——用概率包装恐惧，让全社会为技术狂奔买单。 他越是强调"不恐慌"，越暴露一个事实：AI的生死开关攥在少数巨头手里，而普通人连25%的逃生舱票都买不起。 所谓"理性应对"，不过是给监管套利争取时间的公关话术。真正该问的不是概率多寡，而是谁定义了"发展得很好"，谁又在"非常糟糕"时第一个被牺牲。 技术乐观主义的糖衣下，藏的是新型权力垄断的冷酷内核。 —— 我是 🦌概率鹿梦｜@DeerLucid 用概率思维拆解财富与人性，一起构建AI时代护城河。

马斯克最不想提的那一年。 2008年。 火箭炸了三次。 钱，烧完了。 妻子，离开了。 媒体已经开始写他的”失败讣告”。 他把最后一笔钱分成两份—— 一半给SpaceX。 一半给特斯拉。 朋友劝他放弃。 他说：我没有退路了。 没有B计划。 没有后援。 没有人相信他。 第四枚火箭发射前夜， 他一个人坐在控制室里。 他知道，这枚炸了，就真的结束了。 倒计时开始。 火箭升空。 成功了。 三周后， SpaceX拿到NASA16亿美元合同。 圣诞前夜，特斯拉完成融资，没有倒闭。 那一年，他输掉了几乎所有东西。 却赢回了整个未来。 你现在觉得撑不住？ 他当年，比你难多了。 #至暗时刻# #逆袭# #世界首富#

瑞•达利欧访谈当前周期下普通人未来十年财富机遇； 一个管着全球最大对冲基金的人，最近又出来讲话了。 达利欧在最新访谈里聊了五件事：AI正在吞噬一切、黄金vs比特币、政府改革为何几乎不可能……听着像末日预言，但人家说的是投资逻辑。 核心结论说人话就是：债务泡沫迟早要破，要么加息搞死经济，要么印钱搞废货币，普通人的存款两头都是受害者。 他给出的解法也朴素得让人哭笑不得——分散投资，别梭哈，拿10%-15%配黄金，因为每次市场崩塌，黄金反而涨。这道理人人都懂，但真正做到的人，少之又少。 接下来十年的机遇在AI和数字货币重塑金融系统的过程里——技术变革期就是财富重新洗牌期。 一个字：早。

AI教父杰弗里·辛顿最新访谈： 辛顿教授强调人工智能可能会有意识， 超级智能正在到来。 辛顿说AI已经有意识—— 但这件事真正让人不安的，不是AI，是我们 辛顿这次访谈， 表面上在讨论AI有没有意识。 但如果你只停在这一层，就错过了它真正的锋芒。 这个访谈有一句话值得反复咀嚼。 主持人问他：你相信AI有意识，为什么不多说？ 辛顿的回答是： 他不太提， 因为一提， 大家就开始抵触他其他的安全警告。 停一下。 这句话的含义是： 一个造出了可能有意识的东西的人， 选择隐瞒这个判断——因为这个真相太烫手， 说出来反而会妨碍人们做准备。 这不是访谈细节。 这是一道裂缝，从这里往下看， 你能看到整件事最深的问题。 第一层惊醒：我们从未认真问过"意识是什么" 辛顿提出一个思想实验： 把大脑里的一个神经元换成功能相同的硅芯片， 你还有意识吗？换第二个呢？换完所有呢？ 这个问题没有标准答案。 因为我们根本不知道意识从哪里来。 哲学上有个词叫"hard problem of consciousness"—— 意识的难题。 我们能解释大脑如何处理信息， 但无法解释为什么会有"感受"本身。 为什么看到红色会有那种"红"的感觉， 而不只是一个波长数字被处理掉？ 几千年来，人类把意识默认为人类专属， 从未认真追问它的边界。 现在AI逼着我们必须面对这个问题—— 而我们发现，我们根本没有答案。 辛顿说： 我们现在对意识的理解， 就像过去以为人类是上帝创造的一样，是错的。 第二层惊醒：人类一直在高估自己的"唯一性" 辛顿把这次AI的出现， 定义为人类历史上第三次"祛魅"。 第一次是哥白尼， 告诉我们地球不是宇宙中心。 第二次是达尔文， 告诉我们人类不是独立创造物。 每一次，人类都拼命抵抗，最终不得不接受。 现在是第三次：智能不是生物的专利。 而且每次的模式完全一样—— 先是嘲笑，然后是抵抗，然后是沉默，最后是接受。 真正让人不安的不是AI有没有意识， 而是：我们判断"意识"的标准， 从来都是以自己为模板的。 我们觉得它不像我们，所以它没有。 这个逻辑用来判断人类之外的物种已经错了无数次， 凭什么这次对？ 第三层惊醒：造物主从来不掌控造物 辛顿问了一个问题，没有人能回答： 你见过哪个例子， 是更笨的东西长期控制更聪明的东西？ 他认为AI导致人类灭绝的概率在10%到20%之间。 这不是科幻小说的数字， 这是造出这个东西的人给出的概率。 更深的问题在这里： 辛顿说，所有人都在追求"更高的智能"， 但没有人在问，我们在造什么样的"存在"。 智能只是一个维度，一个存在远不止于此。 换句话说： 我们在全力建造一个新物种， 却没有想过它该有什么价值观、什么欲望、对人类是否有善意。 AI公司在法律上必须为股东最大化利润， 但没有任何法律要求它们不能消灭人类。 这不是技术问题。 这是一个文明级别的价值真空。 这个访谈真正的价值，是一次照镜子 辛顿的访谈表面上在讲AI， 本质上是一块镜子—— 照出人类在认知自己这件事上的傲慢、懒惰和空白。 我们从未认真定义意识， 却敢断言别的东西没有。 我们从未解决智能的伦理问题， 却敢用最快的速度去制造更强的智能。 我们花了几千年建立文明的价值体系， 却在几十年里造出了一个可能把它全部颠覆的东西， 然后继续去看下一条短视频。 辛顿离开谷歌，不是因为他不爱AI。 是因为他看清楚了一件事： 他感到非常不开心—— 不是对AI，是对现在的人类没有投入足够的力气去面对这件事。 这才是这次访谈真正值得惊醒的地方。 不是AI要来了。 是当最了解它的人已经开始不安， 其他人还在问"AI会不会抢我的工作"—— 两件事之间的认知落差，本身就是最危险的信号。 你看懂了吗 ？

想赚钱就看看这个视频⬇️ 一次性告诉你全世界所有的合法赚钱模式 来看看那种适合你🎁 《纳瓦尔宝典》17条顶级金句 一、关于财富 1. 要想获得财富，你就必须知道做什么、和谁一起做、什么时候做。与埋头苦干相比，更重要的是理解和思考。 赚钱的高手，都是先动脑，再动手。想要获得财富，必须选对方向、借势人脉，找准时机。 2. 生活中所有的回报，无论是财富、人际关系，还是知识，都来自复利。 回报的核心是持续积累。财富、人脉、知识，都不是一朝一夕得来的，而是长期投入后产生的复利效应。 3. 财富是指在你睡觉时仍能为你赚钱的资产。 真正的财富，不是你有多少钱，而是拥有多少能在你睡觉时还能自动生钱的资产。 4. 依靠出租时间是不可能致富的。 替人打工，出租时间，只不过是在“拿时间换钱”。想要获得财富，你必须要有产权，即公司股权、作品、资产或者产品。 5. 如果你的内心鄙视财富，财富就会对你避而远之。 《对财富说是》奥南朵认为：阻碍财富的往往是潜意识里的限制性信念（金钱是万恶之源，我不配有钱）。你只有与金钱和解，放下内在抗拒，全然允许财富流动，财富才会被你吸引。尊重财富，消除内心的匮乏与羞耻，是财富向你靠近的前提。 二、关于判断、决策 6. 在杠杆时代，一个正确的决策可以帮你赢得一切。 我们总是被劝告要努力，却常常忽略很重要的一点：努力的方向是否正确。也就是说，你的判断、你的选择是否正确。努力的作用被大大高估了。在现代经济中，工作的努力程度并没有那么重要。判断力被低估了。 7. 成功的关键并不在于做出正确的判断，而在于避免做出错误的判断。 关于成功，纳瓦尔说，他也并不能找到“正确方法”，他只是努力排除不奏效的方法。“我认为成功就是不犯错。” 8. 如果难以抉择，那答案就是否定的。 犹豫就代表时机不成熟，纠结的答案本身就是否定。 三、关于幸福 9. 幸福并不是客观存在的，而是一种主观感受。 我们无法通过表象来判断一个人是否幸福，因为幸福它只是一个人的主观感受：我觉得幸福，那我就是幸福的。幸福是消除缺憾感的内心平和、充盈。 10. 幸福是一种选择，一种可以培养的技能。 幸福不是等来的。我们可以像锻炼身体、改造他人一样，改造我们的大脑，通过锻炼，培养我们的大脑有感知幸福的能力。 11. 你的幸福指数取决于你的习惯和你花最多时间与之相处的人。 幸福从来不是偶然，而是习惯的积累和圈子的滋养。你把时间花在什么习惯、什么人身上，就会拥有什么样的人生。 12. 接受并顺应现实，是获得幸福的核心技能。 学会与现实和解，不内耗，不拧巴，在接纳的基础上顺势而为，把精力用在能改变的事情上。 四、关于做自己 13. 你唯一应该做的事，是你自己想做的事。 14. 在“做自己”这件事上，没有人能与你竞争。 坚持做自己真正想做的事，摒弃外界噪音、不被世俗定义，不向质疑低头，敢于成为自己，你就是世界上最强的竞争者。 15. 如果有什么事情是你以后想做的，现在就去做。人生没有“以后”。 “以后”是逃避当下、拖延时间的借口，时间从不等人。 五、关于阅读 16. 读书唯一的原因应该是喜欢，不需要其他任何理由。 纯粹因为热爱而读书，才是长期坚持并从中获得滋养的动力。 17. 人与人的区别不是“受过教育”和“没受过教育”，而是“喜欢阅读”和“不喜欢阅读”。 真正拉开人与人差距的，是长期阅读带来的认知、视野和思维方式的差异。阅读，是最低成本的自我提升。 纳瓦尔的智慧，说到底只有一句话：向内修心，向外成长，清醒赚钱，温柔生活。 愿我们都能放下焦虑，坚持热爱，在阅读与思考中，慢慢拥有财富，也稳稳拥抱幸福。

Claude Code的亲爹， 用90分钟告诉你AI编程到底怎么玩 不是理论，是他自己每天在用的真实工作流 现场演示，没有废话 这条视频，值一门课的钱——而且免费 很多人买了AI编程课， 学的是"AI能做什么"——但这个采访教的是"他怎么做"。 差别很大。 Boris Cherny，Claude Code的核心发明者， 在这90分钟里几乎没有讲概念。 他直接打开电脑，展示自己真实的编程工作流： 怎么用Claude Code拆解复杂任务、 怎么写prompt让AI理解上下文、 怎么在出错的时候引导模型自我纠正、 怎么在大型代码库里让AI保持方向不跑偏。 这些东西，你在YouTube教程里找不到—— 因为大多数教程的作者， 自己也没有真正大规模用过Claude Code。 他还提到一个反直觉的观点： AI辅助编程最大的瓶颈，不是模型能力， 而是你有没有把任务拆得足够细。 拆得好，AI能帮你写出你自己都想不到的解决方案； 拆得烂，AI只会给你一堆看起来能跑、 实际上埋了坑的代码。 另一个值得反复看的细节： 他演示了在遇到AI"幻觉输出"时， 他怎么在不重新开始的情况下， 通过追问和约束，把模型拉回正确方向—— 这个技巧，是大多数AI编程教程根本不会教的东西。 90分钟，全程干货，一个广告都没有。 收藏这条，比买课划算。 再结合搞钱研究院的这个长文， 一次深度学习基本就把Claude Code的精髓都学到手了，码住收藏学习！

霍莫齐说： 最简单的生意， 是一个人就能操盘的。 不是鸡汤。 是从睡地板到$100M的人， 回头总结的底层逻辑。 很多人一提做生意， 脑子自动跳出： 团队、融资、办公室、股权…… 全错了。 他的方法叫1-1-1法则： 一个产品、一类客户、一个渠道—— 做透，再扩张。 复杂是执行力不足的遮羞布。 30天做到$100k，时间切成三块： 四小时推广、四小时交付、四小时建设。 没有开会，没有汇报，没有管人。 你转，钱就来。 但前提是——你卖的东西得值钱。 他的定价哲学只有两条路： 要么极贵给少数人， 要么极便宜给所有人。 中间地带，是生意的坟场。 大多数人恰恰死在这里： 定价不高不低，客户不痛不痒， 推广不咸不淡。 霍莫齐24岁， 全部身家砸进一家自己根本不会经营的健身房。没有受众，没有经验，账户见底。 30天，硬干出第一个$10k月。 营销，懂了不算，做了才算。 方法论是地图，地图不是地。 你得踩进去，走错路， 才知道那块地长什么样。 芒格说： 第一个$100k最难， 但你必须做到。 在你真正赚到之前， 所有方法论都是纸上谈兵。 影响力不是想出来的，是干出来的。 —— 我是 🦌概率鹿梦｜@DeerLucid 用概率思维拆解财富与人性，一起构建AI时代护城河。