GateUser-cc6abff6

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跑出了第一个翻倍的 Polymarket 账户。
初始 ~$190,累计 PnL +$248,ROI 130%。
没有一夜暴富,就是小额分散、系统执行、等概率慢慢兑现。
事实证明,用数据验证过的策略系统性执行,是可以有正 EV 的。
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X creator earnings just showed the first payout amount, $1,508.71, marking this milestone.
Started posting content in February 2023, and this is accumulated over three years. The first two years had basically no impressions, the past year was 16.7 M, with real growth in the most recent two to three months—the most recent pay period had around 3 million impressions, with estimated single-period earnings of $200-300.
Found something interesting after checking the backend: Article format has higher weight in the payout calculation. And looking at several creators, even very short content is being
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YC CEO Garry Tan 把他的 Claude Code 工作流开源了,24 小时 GitHub 4K+ stars。
8 个斜杠命令,每个对应一个角色:CEO 审产品方向、工程经理审架构、Staff Engineer 找生产事故、Release Manager 一键发版、QA 自动截图测 bug。
核心就一句话:别把 AI 当万能助手,给它切角色。
最戳我的是 /plan-ceo-review。你说"加个图片上传",它不急着写代码,先反问:这真的是你要的功能吗?也许真正的需求是帮卖家自动生成能卖出去的商品描述。直接把"怎么做"拽回到"做什么"。
/review 也狠,专门脑补生产事故:N+1 查询?并发竞态?上传失败留孤儿文件?要在 bug 炸之前就把坑都想一遍。
底层逻辑:AI 混着用不如专着用。
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注册一个新平台拿 API key,至少要:打开网页、填邮箱密码、切到 Gmail 找验证码、粘回去、再找到 API key 页面、创建、复制。一个平台 5 分钟,十个平台一上午没了。
搭了个 Claude Code Skill,跟它说"帮我注册 xxx",剩下的它自己搞。
两层架构:
第一层借登录态 — 从 Chrome 直接拿 cookie 注入
Playwright,已登录的服务不用重新登。约 200 行 Python
第二层全自动注册 — Playwright 填表 + Gmail API
读验证码,连验证邮件都不用自己打开
Mistral、Together AI、Firecrawl 都是这么注册的,连验证码都没自己看过。
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Anthropic 自己是怎么用 Claude 的?Plan Mode 的完整提示词被扒出来了,几百字的核心不是让 AI 做更多事,而是不让它动手。
- 进入规划模式后,完全禁止改代码。只能读、搜、问。提示词写死"此要求优先于其他任何指令"——物理上锁死写入权限。
- 最多同时起 3 个 agent 从不同角度出方案。做新功能让一个看简单性、一个看性能、一个看维护成本。让 AI 先跟自己辩论,再给你选。
- 提交计划只能用专门的工具,禁止在对话里问"可以吗"。AI 太擅长用自然语言绕过审批了,直接堵死。
用 AI 写代码最贵的不是 token,是返工。让它先读懂再动手,看着慢,其实最快。
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三个月前每两周几万浏览,现在一个周期 280 万。累计 6.5M impressions,44K 收藏,涨了 6000 粉。
没投一分钱,就是做了一件事:把每天 build 的过程写出来。
发现一个反直觉的数据:策展类内容(转述别人)有时候浏览量也很高,但实战类内容(自己踩坑)的收藏率是策展的 3 倍。AI 时代越来越多人倾向于收藏内容喂给AI,收藏才是真正的内容资产。
过了 5M 门槛,准备领马斯克工资了 💰
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给 Claude Code 接了个 X 搜索引擎。
基于 Grok 搭了个本地桥接服务,常驻后台,Claude Code 需要搜 X 时自动调用。终端一行命令,几秒返回摘要 + 相关用户原话。
两个关键优势:不走 X 官方 API(省掉每月 $200 的 Basic
套餐),而且能搜到实时动态——API 搜索有延迟和索引限制,Grok 直接拿最新的。(前提:可能需要 X Premium+/Premium的 Grok 权限)
最典型的场景:跟 Claude Code 干活时想知道某个话题在 X 上的最新讨论——谁在聊、什么观点、有没有坑。以前得切浏览器手动搜,现在 Claude 自己去查,带着摘要回来继续干活。
搭完之后回不去了。信息获取从"我去找"变成"它帮我找",体感完全不一样。
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两个都在用的体感:
Claude Code 是能力放大器——它让我一个人完成了以前不可能的事,同时严格遵守我画的边界,从不越线。
OpenClaw 像一只野猫——你永远不确定它下一秒是叼回一条鱼还是打翻整个厨房。
我现在的做法是分区:策略代码、资金相关的活交给 Claude Code,探索性任务、不怕搞砸的实验丢给 OpenClaw。不是选谁更好,是给不同性格的 agent 划不同大小的笼子。
自由和可控不矛盾——别指望一个 agent 同时做到,用两个就行。
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Claude Code 这次更新加了 prompt hook — 可以用 LLM 替代 shell 脚本做 hook 判断。

我第一个想到的用法:给 Claude 装个守门员。
每次它说"搞定了"想停下来,Haiku 自动检查对话记录 —
代码改了但没跑测试?不让停,继续干。
之前用 shell 脚本只能做关键词匹配,Claude 轻松绕过。现在 Haiku 读得懂上下文,"改了 3 个文件但 build 没跑"这种它一眼就看出来。
刚配好就抓了个现行。成本几乎免费。
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Google 今天开源了 Workspace CLI,命令行直接调 Gmail API。对我来说意味着一件事:Agent 自动注册的最后一块拼图补上了。
之前给 Claude Code 做过自动注册和自动登录——打开网站、填表、建账号都能自己来,唯一断点是邮箱验证码,得我自己去收邮件复制粘贴。现在用 gws CLI 轮询 Gmail 自动提取验证码,整条链路打通了。
实测了几个 AI 平台:Agent 自己注册、收验证码、建账号、拿 API key,除了手机短信要我介入,其他全程自动。
以后看到个新平台想试,跟 Agent 说一声就行,它自己去注册拿 key 回来。那些"看到了但懒得注册"的平台,终于不用再攒着了。
踩坑:Google OAuth 检测自动化浏览器直接拒绝,部分平台后端也拦。不是所有都走得 通,但邮箱+密码注册这条路没问题。
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昨晚所有代理节点同时炸了。
三个故障并发:VPS 上 xray 日志权限错误导致进程崩溃、本地 Clash 配置文件被损坏、日本节点 IP 疑似被封。结果就是——跟 Claude Code 的连接彻底断了。
这时候才意识到一件事:我自己很难"裸奔"排查问题了。
过去大半年,几乎所有技术决策都是跟 AI 对话完成的。读日志、改配置、查文档、写脚本,全程 AI 全程 Claude Code。突然断开,甚至不是"不方便"的问题,是真的不知道从哪下手。
最后靠借朋友的代理订阅临时上线,用 Claude Code
自己修自己的基础设施:定位三个并发故障的根因、修复权限、从备份恢复配置、在 Vultr 上做全盘快照迁移换 IP。四个 PM2 进程、九个 cron 定时任务、所有代码和数据原样恢复,换个 IP 就满血复活。
修完之后做了一件早该做的事:给自己搞了个离线自救包。
本地跑一个小模型,配一份应急手册(故障场景 + 排查命令 + 协议参数),断网时本地模型读手册就能按步骤排查。零成本,不需要网络。
一点感想:如果你每天重度依赖 AI CLI 工作,你的代理/网络接入层就是你的"AI 生命线"。它也需要高可用设计——主备节点自动切换、离线降级方案、应急手册。
跟部署生产服务一个道理,只不过这次挂掉的服务是你自己的大脑。
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推荐这篇「45 Thoughts About Agents」,Google Docs 联合创始人 Steve Newman 写的,信息密度很高。
几个印象深的点:
Agent 是 AI stack 中演化最快的层 — 模型几个月一更新,Claude Code 一天能发好几版;
但比agent 演化还快的,是用户自己的工作方式。
天真地把任务丢给 agent,生产力反而可能下降。关键是让 agent 能自我验证 — 能自己跑测试证明"做对了",而不是你去一轮轮检查它。
AI 的影响力是 8 个因子的乘积(预训练、后训练、推理算力、agent 脚手架、应用设计、用户能力、工作流重构、采用率),全部在同时推进。
这轮变革才走了 1/3。
原文链接:
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用 Claude Code 三个月,目录越建越多,rules/ docs/ memory/ skills/ 各种分层,但一直说不清自己在搭什么。
直到看到这篇论文 "Everything is Context",把我的文件夹结构翻译成了学术语言:
→ 论文叫 Scratchpad(临时工作区)
→ Fact Memory(项目级事实记忆)
→ Experiential Memory(跨项目经验)
rules/ 自动加载 vs docs/ 按需加载 → Context Constructor(在 token 预算内选择性加载)
最有共鸣的是 token window 约束那段。我之前 rules/ 全量加载,context 直接爆炸。后来拆成两层才稳住。论文管这个叫"bounded reasoning capacity"——原来我解决的是这个问题。
实践在前,命名在后。先踩坑,再读论文,发现踩的坑都有名字。
论文原文
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当你 Polymarket Paper 策略跑了几百个信号,胜率看着不错,推不推实盘?
我的判断很简单:先搞清楚盈利靠的到底是什么。
如果靠的是"猜对方向",那 paper 的胜率没什么参考价值,实盘滑点和情绪一上来全变了。但如果靠的是结构性优势——比你在一个市场里天然比对手方少付一笔成本——那这个边际不会因为上实盘就消失。
想清楚这个之后,上实盘只需要控制三件事:
-最小仓位验证。不需要大钱,只需要确认实盘成交逻辑跟 paper 一致。第一笔挂出去 30 秒成交,够了。
-严格防守。有些订单虽然信号触发了,但执行条件不对,就直接跳过。宁可少赚,不冒该冒的风险。
-资金隔离。新策略用独立账户,不跟已有策略抢资源。一个出问题不影响另一个。
接下来跑一周看真实数据。
我在 Polymarket 上研究学习策略,感兴趣的可以看看:
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用 Claude Code 两个多月, 从一个配置文件长成了一套操作系统。
踩过最痛的坑:rules/ 目录下的文件每次对话全量加载。我往里塞了 17KB 的规则,直接撑爆 context 窗口——125,996 / 125,999 tokens,Claude 转圈不出字。砍到
6.6KB 才恢复正常。
这件事教会我一个设计原则:每个 byte 都有成本,按需加载才是正解。
现在我的结构是三层:
(永远加载,<200 行,只放指针)
→ rules/(自动加载,行为规范、调试流程、捕捉规则)
→ docs/(按需加载,重型文档,用到才读)
在这之上跑了四个机制:
热数据层 —
记当天进度,关窗口前自动写入,不等你说"保存"。下次开对话,Claude 能从断点继续。
任务路由 — Sonnet 处理日常,涉及资金/策略自动升级到 Opus,需要交叉验证就外包 Codex
或 Gemini。四层调度,每层有明确的触发条件。
经验回溯 — 遇到 bug 第一步查记忆库,不查就调试算流程违规。被纠正的错误立即写入
完成验证 — 宣称"改好了"之前必须跑测试、读输出、确认通过。禁止说"应该没问题"。
跑了两个月,最大的体感: 不是写一次就完的配置文件,是一个活的系统。你纠正它,它记住;你踩坑,它沉淀;你关窗口,它自己保存。越用越顺手,因为它在跟你一起进化。
你的 长什么样?
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独立开发的一个反直觉发现:
产品功能 vs 基础设施,后者永远优先。
今天检查项目状态,发现交易策略已停运 24h(WebSocket 断连),数据管道全部 stale。而我在忙着做"Portfolio Digest"这种锦上添花的功能。
教训:
- 定期主动检查核心系统状态
- 上写着"运行中"不代表真的在跑
- 离钱最近的事 > 让产品更好看的事
调整后的优先级:修基础设施 > 做新功能。
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Polymarket 几天前静默改了一条规则,没有公告。

Crypto 市场的 500ms taker 延迟被移除了。之前每笔吃单有半秒等待期,做市 bot 靠这半秒撤掉过时报价,相当于一张免费安全网。现在吃单即时成交,报价慢 200ms 就会被打掉。

大量做市 bot 开始亏钱。
可能很多人都看到过这个账号——累计盈利 $680K,16,000+ 笔交易。规则改了之后也亏了一波,但几天后恢复了。拉了它的链上数据看了一下,发现了一些有意思的东西。
它在 40 个市场里有 26 个同时持有 Up 和 Down 两边仓位。平均买入 Up 价格 0.60,买入 Down 价格 0.39,组合成本 0.99。两边加起来到期一定兑付 1.0,中间差 0.01 就是利润。
说白了不赌方向。同时站两边,赚的是挂单价差。
交易频率 1.6 秒一笔,最近 1
BTC-2.49%
ETH-3.47%
SOL-3.83%
XRP-1.97%
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