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X 创作者收入第一笔显示金额了,$1,508.71,纪念下。

从 2023 年 2 月开始发内容,攒了三年的。前两年基本没什么展示量,最近一年是 16.7 M,真正起量是最近两三个月——最近一个 pay period 差不多 300 万展示,单期估算是 $200-300。
翻后台发现一个有意思的点:Article 格式在 payout 计算里权重更高。而且看了几个创作者,很短的内容也当 Article 发,不是长文才能用。
接下来可以尝试调整:能发 Article 的就发 Article,同时出英文版。英文受众的 CPM 比中文高不少,双语双发也许能明显拉高单期收入。
1500 刀不多,但被动收入从 0 到 1 的感觉不错。
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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-3.79%
ETH-5.29%
SOL-5.94%
XRP-3.4%
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预测市场策略单市场持仓限制总是不生效,修了很多次查不出来。
今天终于找到根因:订单类型用错了。
问题现象
H12 天气策略从上线就有两个奇怪的 bug:
1. 单市场持仓总是超过 $10 限额
2. 下了 32 个订单,0 个成交(0% 成交率)
一开始以为是逻辑问题,查了半天去重函数、持仓计算、订单状态检查,都没问题。代码层面怎么看都对
,但线上就是不生效。
根因诊断
翻代码才发现:我一直在用 IOC (立即成交或取消) 订单。
IOC 的逻辑是:下单后立即匹配订单簿,匹配不上就取消。
这导致两个问题:
• 持仓超限:IOC 订单立即取消,不会停留在 pending
状态,导致去重检查失效(检查不到订单),策略在单次扫描周期内对同一市场重复下单
• 成交率 0%:天气市场流动性差,订单簿经常是空的,IOC 一下单就取消了
解决方案
改用 GTC Maker 订单:
• GTC (Good-Till-Cancel) - 挂单后一直等对手方成交
• 订单停留在 pending 状态,去重检查可以生效
• pending 订单检查 - 每次扫描前检查上次挂单有没有成交
效果验证(见图 1)
VPS 部署后:
• 持仓超限问题消失
• 5 分钟内 5/29 订单成交(17.2% fill rate vs 之前 0%)
• Maker 有 rebate,Taker 要付 fee(改完还省钱
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