runesleo

vip
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Claude 的 yes man 訓練得太好了
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我一直想给自己和家人搭一套 AI 健康管理体系,每次体检、看病、用药都慢慢往里填。这两天趁在父母身边,把他们的也一起搞了。
受 @coolish 之前分享的健康管理思路启发,用 Claude Code + Obsidian 一天搭建起来:
📸 拍药盒 → AI 自动识别药名、剂量、频次
📋 拍体检报告(30+ 张)→ AI 逐张读取,提取異常指标、建立趋势对比
🗂️ 按家庭成员分档建库 → 既往病史、用药清单、复查時間線
📅 生成复查日历 → 哪項該查了、哪項過期了,一目了然
📝 輸出日常管理方案 → 飲食禁忌、運動建議、就醫信號
💬 版 → 把要点转成口语化发给父母
最大收获不是技术层面的:
做的过程中发现了好几个我之前完全不知道的情况——某項指标已經連續偏高,某種藥的劑量需要調整,某個復查已經過期 1 個月。
老人不是故意瞞你,是他們自己也記不清、也不當回事。
順手把自己 Apple Watch 4 年的健康數據也導出來讓 AI 分析了一遍。339 萬條记录,几分钟跑完:VO2Max 半年掉了 5 個點,工作日步數比週末少 2000 步。久坐寫代碼的代價,數據不會騙人。
工具很簡單:Claude Code 當入口,Obsidian 當存儲,Mac 日曆做提醒。不需要任何醫療 AI 產品,現有工具就能跑起來。
今天看到張雪峰的消息,更覺得這件事不能拖。一年一次體檢是
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166 個 Discord 伺服器,清到 16 個。
空投時代的遺產——ZK、Arb、OP、Starknet、NFT、節點、GameFi,加起來 3 萬條未讀提及。每次打開 Discord 都像走進一個廢棄商場。
今天用 Claude Code 花 2 分鐘全部自動化退完:
• 建了個 Discord Bot 拿到伺服器管理權
• Chrome CDP 從瀏覽器裡提取完整伺服器列表
• 一個 Python 腳本批量調 API,120 個伺服器一次跑完,0 失敗
TG 順手也加了退群腳本,54 個群組 + 89 個頻道隨時可清。
以前覺得「有空再整理」,結果空投結束一年多了還掛著 Gitcoin、SyncSwap、Blur 的 DC。讓 AI 幹這種事,兩分鐘解決一年的心理負擔。
ZK-2.07%
ARB-3.46%
OP-3.13%
STRK-2.39%
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當你的 Claude 越來越懂你
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Claude Opus 4.6 給了 1M context,但用了多少、還剩多少,默認看不到,我之前的笨方法是網頁去 😂 後台看
現在發現 settings.json 裡加一行 statusLine,底部就能實時顯示:模型版本、context 用量、git 分支、session 時長、7 天額度占比。
開多個窗口並行跑的時候特別有用,一眼掃完所有狀態。簡直不要太方便!
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你一个AI,脾气比我還大
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策略跑通了,想多開幾個號分散風險,結果卡了一整天。
坑不在策略,在基礎設施。
同一套代碼,A帳戶正常交易,B帳戶死活顯示餘額$0。API認證正常,地址也對,錢包裡明明有$600。
排查了地址映射、proxy架構、API credential重新生成,全部沒用。
最後發現:Polymarket的Google登入和錢包登入,底層用的是不同的簽名協議。代碼裡寫死了一個數字2,該用1。一個常量的差異,讓整個帳戶變成幽靈戶。
從"策略能跑"到"多號能跑",中間隔了一整層工程問題:
- 帳戶類型決定簽名協議,不是所有帳戶都一樣
- 餘額查詢返回0不代表沒錢,可能是查錯了維度
- fail-closed安全機制會讓問題看起來像"策略停了"而不是"配置錯了"
單號跑策略是個人項目,多號部署才是系統工程。
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用 AI 之後每天工作時間更長了。
以前沒有 Claude Code 的時候,想到一個點子,評估一下覺得太麻煩,算了。現在的問題是:什麼都不麻煩了。數據採集想做就做,策略想試就試,內容想寫就寫。可能性太多,反而每天都在排優先級。
AI 確實幫你省了時間,但省下來的每一分鐘都被新的可能性填滿了。
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Claude Code 的迭代速度真可怕:每天退出终端再进来,版本号就 +1。
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預測市場策略回測的跟 Paper 的勝率再高、再樂觀,一上實盤,問題就都出來了😂
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That's hilarious, I previously recorded a voice clip for voice cloning and had AI help me run the video production pipeline.
I was working in cc when suddenly my computer started speaking in my own voice, which scared me😂
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在 X 上刷到別人推薦的 GitHub 倉庫,點進去覺得不錯,收藏了,然後大概率再也不會打開。信息從 GitHub 出發,經過 KOL 加工,到你手上已經是二手的了。

乾脆自己接一手信息。把 GitHub Trending 當信息源接入每天的日報流程:cron 定時抓取 → AI 按你的業務方向篩選評估 → 值得試的直接裝上用 → 值得分享的發出來。
每天早上打開日報,除了新聞和行業動態,多了一欄「今天有什麼新工具可以用」。不用自己刷,不用等別人推薦,篩選標準完全是你自己的。
整套不到 200 行 Python + 一個 cron。一手信息 → 評估 → 用 → 分享,閉環。
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Crazy, just had three Claude Code terminal windows simultaneously 529 overloaded, thought I was banned again, scared the shit out of me 😅
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Simon Willison(Django 聯合創始人,現在專注於 AI 工程實踐)發了一篇關於 subagent 工程模式的指南,將 LLM 子代理拆分為三種模式:Serial(串行探索)、Parallel(並行執行)、Specialist(專家角色)。核心問題在於 context 窗口有限,subagent 使用獨立窗口來分擔負載。
實際使用中,Parallel 被嚴重低估。派一批輕量模型並行進行探索,主窗口等待結果返回即可,體驗和效率的差距非常明顯。但最大的反模式不是過度拆分,而是過度信任——subagent 返回的結果必須由主代理進行交叉驗證,不能直接採信。
最大收益不是速度,而是對 context 的保護。主窗口保持乾淨,才能讓複雜任務走完最後一公里。
附上 Simon 的原文連結:
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$370 就能操纵一個預測市場的價格。
LessWrong 上一篇文章拆了幾個案例:Scott Alexander 引用 Polymarket 上 Anthropic 估值市場,說「市場認為 90% 概率會達到 $500B」。作者去翻了 orderbook,YES 那邊總深度只有 $370。花這點錢就能把價格從 90% 砸到 76%。
更離譜的是同一個事件,Kalshi 顯示 37%,Polymarket 顯示 22%。差了 15 個百分點,因為兩邊流動性都差到沒有參考價值。還有 Manifold 上的市場,整整一周零交易,照樣被引用。
自己在 Polymarket 交易的體感也是這樣 — 很多市場看著有個價格,但掛單薄到一筆幾十美元的交易就能把價格推好幾個百分點。價格存在和價格有意義是兩回事。
原文值得一讀:
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用 Claude Code 做了一件“沒用但很爽”的事——整理 Chrome 收藏夾。
262 個書籤,累積了 5 年。裡面有已倒閉的 FTX、各種舊的 DeFi 交互項目、空投教程。Claude 直接讀取本地的 Bookmarks JSON,用 Python 腳本分類重組,建立 10 個資料夾,刪除 10 條失效連結。
不用寫程式,讓 AI 管理本地檔案系統。誰說 coding agent 只能寫程式?😁
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檢測到另一物種的 prompt injection 攻擊
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跑出了第一個翻倍的 Polymarket 賬戶。
初始 ~$190,累計 PnL +$248,ROI 130%。
沒有一夜暴富,就是小額分散、系統執行、等概率慢慢兌現。
事實證明,用數據驗證過的策略系統性執行,是可以有正 EV 的。
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