创作者们这个新平台真给力，进来就给钱啊。
里面经常更新项目，奖励很不错，随手转发都可以获得几十刀。
这个平台现在比较新人还比较少，赶紧快来吧。
我刚刚注册进去迫不及待分享给兄弟们了。

当我们将目光聚焦于昂贵的 Codex 和 Claude Code 时，不妨把视线转回到豆包，其进化成果同样令人瞩目，尤其是全免费的 Seed Turbo 大模型。
豆包的 Seed Turbo 大模型，是字节跳动面向规模化生产场景打造的低成本、低时延版本。
它功能齐备，效果比肩 Seed Pro，在 Coding 工程交付、Agent 长链路任务执行和多模态理解等方面能力出色。
具备较强的自主规划与动态修复能力，可胜任真实研发与高价值生产任务，能满足企业级部署场景中对成本、吞吐与批量调用的需求。
用户无需支付额外费用，就能使用这些强大功能，对于广大开发者和企业来说，无疑是极具性价比的选择。
我问了我的桌面豆包是否免费，它的回答是付费主要是买更多的月度额度和高峰期优先使用权，生成效果和是否付费无关，和你选择的模型有关。
豆包目前已经可以跑电脑本地文件了，而且免费免费。怪不得中国人都称豆包为国民Ai。

兄弟们大家知道 BIT 吗？就是原来的 Matrixport，圈里老人应该都熟。
2019 年新加坡起家，管着 60 亿刀资产，七个国家拿牌照。体量在那，不是野鸡盘子。现在也是一个交易美股的好地方。
讲一下@BITstocks_CN美股这块。
开户拿身份证就行，不用海外地址证明，传统券商那套水电煤账单直接跳过。
标的上 16000 多支美股加 ETF，纳指纽交所全覆盖。而且给的是真实持股，有投票权有分红，不是那种对赌 CFD。支持转仓，你在别处买的票子想挪过来，不锁死。
出入金是最解渴的。USDT/USDC 直接打进美股账户，7×24 小时到账，不用海外银行卡，跳过 T+2。以前卖币到买美股中间两三天，现在几秒钟。电汇也支持，入金免费，手续费几块钱买十万刀热门股，不是按成交额比例抽水那种。做量的人算下账就知道差多少。
合规这块，今年 2 月上了数字券商功能，不丹 GMC 牌照搭 Omnibus IB，对接美国 SEC/FINRA 持牌清算商。链路绕是绕，但底层清算是传统券商那套，钱不乱跑，安全隔离，还没 CRS。
本周五还要上融资，融券和期权也在路上，做策略的最后一块短板算是要补上了。
反正身份证就能开，出入金很方便，先丢几百试试水，又不是一上来就梭哈。
个人分享非投资建议。

全球首个开源 Agentic 视频生产系统来了！
OpenMontage 把你的 AI 编程助手直接变成完整视频制作工作室！
它能把 Claude、Cursor、Codex、Hermes Agent 这类 AI 编程助手，直接当视频制作工作室用。
有 12 条不同类型的生产线，52 个工具，500 多个 agent 技能。
从调研、写脚本、生成素材到后期合成，全程让 AI 自己跑。
支持用真实免费素材，也能纯 AI 生成。而且是完全开源的，成本能压得很低（有演示案例只花了不到两块钱）。
仓库地址：
https://github.com/calesthio/OpenMontage
感觉这个方向挺新的，有兴趣的可以去 star 一下。

还在每天手动翻新闻、看K线、查资金流、盯自选股？😩
GitHub上这个49k星的项目，用LLM每天自动帮你干完所有事：
✅ A股/港股/美股/日股/韩股全覆盖
✅ 行情 + 技术指标 + 资金流 + 实时新闻 + 基本面
✅ LLM直接给出评分、买卖点、风险提示、催化因素
✅ 支持15种策略（均线、缠论、波浪理论等）多轮问股
✅ 每天自动生成决策仪表盘，推送到企微/飞书/Telegram
零成本！用GitHub Actions定时跑，不用买服务器。
5分钟配置完就能用，开源免费。
最近GitHub Trending上榜，强烈建议star收藏！
https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis
你还在手动分析股票吗？评论区说说你的痛点？
非投资建议。

Telegram必备的搜索引擎，极搜JISOU帮你精准找到，想要的群组、频道、视频、音乐

👉 t.me/jisou2?start=a_6657896970

兄弟们！！张雪峰的认知操作系统真的开源了！！！
不是语录合集啊，是能真正跑起来的思维框架。社会筛子论、就业倒推法、阶层现实主义这些全都有，还有灵魂追问法、中位数原则、不可替代性检验这些决策方法。
高考志愿、考研、职业规划，直接切换到张雪峰模式，让AI用他的思路给你分析！
安装也太简单了，一行命令就行：npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill
然后直接对AI说：“用张雪峰的视角帮我分析这个专业”或者“张雪峰会怎么看这个职业”就完事了。
举个栗子，560分河南考生想学金融？张雪峰式回答直接给你问家底、看中位数、泼现实冷水，但又给你指出靠谱方向想避坑、想看清现实、想做更理性的选择，赶紧去试试吧！
仓库地址：https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill

聊最强模型这事本身就挺搞笑的。现在这赛道卷到什么程度？你今天排完名，明天就有人发新版本把你脸打肿。但不排吧，老有人问。
行，那就按2026年6月底的情况，综合Arena人类偏好、Intelligence Index、编码、Agent表现这些维度，聊聊我心目中的全球前十。
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（以下排名纯个人看法，别杠，杠就是你对。）
1：Claude Fable 5（Anthropic）
Anthropic 放的Mythos级公开模型。目前Arena人类偏好榜稳坐第一，长时程Agent和复杂推理是真的猛。
你要搞那种专家级任务，几小时的深度研究、多步骤自主Agent，这台目前是最靠谱的选择。有一说一，贵是真贵。
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2：Claude Opus （Anthropic）
觉得Fable 5太激进、不稳定？Opus 就是那个"稳如老狗"的选项。
编码、长上下文、复杂Agent工作流，表现极其可靠。很多专业开发者现在的主力机就是这台。
怎么说呢，它可能不是每一项都拿第一，但综合可靠性和能力，依然是旗舰中的旗舰。
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3：GPT-（OpenAI）
OpenAI目前最成熟的日常模型。通用能力均衡得一批，工具调用和生态就不用说了，ChatGPT那套东西太完整了。
多模态体验也优秀，适合不想折腾、拿来就用的多数人。呃，但实话实说，硬核推理上已经被Anthropic拉开了。
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4：Gemini Pro（Google）
Google目前的最强前沿模型。数学推理和多模态（图像、视频）这块是真的硬，研究分析类工作用它很舒服。
但Agent能力嘛，还在追。适合需要高准确性的场景，不适合拿来搞花活。
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5：Qwen3.7 Max（阿里）
这是目前中国模型里综合最强的，全球前五没毛病。能力均衡、什么都能干，编程、长任务、日常使用都表现不错。
最关键的是性价比杀疯了，价格只有前面那几个美系模型的几分之一。日常主力选它，钱包不疼。
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6：Kimi K2.6（月之暗面）
Moonshot的旗舰。超长上下文是它的杀手锏，多Agent协作也玩得转。
你如果经常搞长文档总结、深度研究、复杂工作流，这台绝对是利器。
短板？通用场景不如Qwen均衡。
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7：GLM-（智谱AI）
智谱最新一代，编码和Agentic任务是真的有点东西。
开源权重版本性能也强，适合自己折腾、做二次开发的玩家。
coding场景下甚至能跟Claude掰掰手腕，不开玩笑。
-
8：Deep…

发现了个神级AI投资工具！ai-berkshire
把巴菲特、芒格、段永平、李录四位价值投资大师的方法论，做成了Claude和codex的多Agent框架。
四个视角并行分析还互相挑刺，带财务数据严格校验，强制给出明确结论和价格区间，不再和稀泥了。
我看了目前在开源社区作者自己晒实盘两年收益不错，感兴趣的赶紧去看看吧。
开源链接：https://github.com/xbtlin/ai-berkshir
分享的开源工具，不是投资建议。

免费开源的AI交易量化神器，直接用聊天就能交易！
Vibe-Trading：你的个人AI交易代理香港大学 HKUDS 团队出品！
用自然语言就能让AI帮你：
研究市场 + 生成策略
一键跑回测 + 出报告
多Agent团队协作（量化、风控、加密专员等）
内置 456个量化Alpha，支持全球股票、加密货币、期货等。
还能安全接真实券商（只读 + 授权 + 杀手开关保护）。
一行命令安装超丝滑：pip install vibe-trading-ai
Web界面也非常好用！对AI量化交易感兴趣的，强烈推荐这个项目。
工具分享非投资经验。

跟随OKX的步伐。
https://x.com/bi_9527zx/status/2071925264326840399

我把百灵大模型装进 Mac，接进了自己的自动化打狗meme系统
如何让大模型全程不消耗云端 Token 额度，写作、编辑、报表和代码都在自己的电脑上完成？
我把百灵大模型装进 Mac 后，给它出了一个和我工作直接相关的任务：
“如果我有一些加密货币和美股策略，你能不能帮我做自动化监控和辅助决策？”
不到 5 分钟，它从空白开始拆出了数据源、信号生成、风险控制、执行监控和 Python 代码骨架。
整个过程由 Ling-3.0-tiny-int4 在我的 M4 Mac mini 本地完成，没有调用云端模型。
我没有停留在聊天演示：现在已经把它接入自己的自动化打狗系统，开始测试百灵 AI 的入场复核和影子决策能力。

给 AI 编程 Agent 加了真正的长期记忆
ai-memory 是一个专门解决「Agent 换会话就失忆」问题的开源项目，目前 2.3k star。
核心痛点它解决得很直接：
• 不同 Agent（Claude Code、Codex、Cursor 等）之间可以无缝交接上下文
• 会话结束时自动把关键观察整理成 wiki 页面
• 下次启动直接读之前的记忆，不用反复解释项目背景
特点：
• 用 Rust 写的，轻量且安全
• 记忆以 git 版本管理的 Markdown 形式存储
• 支持跨 Agent、跨会话持续开发
• 自带简单 Web UI 可以搜索历史记忆
对经常用多个 AI 编程工具、或者项目周期较长的人来说，这个方向很实用。

把 Claude、Gemini、OpenAI、开源模型的溯源水印一起清掉，会得出什么结论？
发现一个开源项目：watermarks-remover
它是专门清理多厂商 AI 溯源标记的工具，支持文本隐形 Unicode、统计水印重写，以及 PNG/JPEG/PDF/DOCX 等文件的 C2PA / EXIF / XMP 元数据剥离，保护你自己内容的隐私与卫生。
1️⃣ 文本 Layer A
确定性清除隐形 Unicode、奇异空格、双向控制符等不可见痕迹，无损清洗。
2️⃣ 文本 Layer B
针对统计型（token 采样）水印，支持 Agent 重写或本地模型改写，破坏检测特征。
3️⃣ 文件元数据清理
一键剥离 PNG、JPEG、SVG、PDF、DOCX、HTML、Markdown 等格式的 C2PA、EXIF、XMP 和文档属性。
4️⃣Agent 友好 + Docker
提供无代码 Skill（HTTP 调用），服务端可 Docker 一键部署，还支持可选 SynthID 打分与像素级清理后端。
它不是万能「去水印神器」，但对你自己拥有的内容做多厂商溯源标记清理非常实用，隐私优先。
支持 HTTP API、CLI、Docker，开源 MIT。

被很多人小看的 N 字结构，其实才是最基础的形态
视频中又提到一个很基础但常被忽略的东西：
N 字结构
很多人对复杂形态研究得很深，却把最简单的 N 字结构看轻了。
其实 N 字才是价格运动的基本单元：
• 一波推动
• 一波回调
• 再一波推动
看起来简单，但几乎所有大级别趋势、中继形态，底层都是由一个个 N 字组成的。
把 N 字结构看懂了，很多复杂形态反而会变得清晰。基础不牢，后面学再多形态也容易乱。

把 AI Agent 当成正式队友的团队聊天工具
Cumora 是一个跨平台的团队协作聊天工具，核心很特别：AI Agent 不是插件，而是真正的「队友」。
它支持：
• 人和 AI 在同一个群里协作
• Agent 有自己的人设、记忆，能认领任务、互相协调
• 可以用 Cumora 云端，也可以自己接 Claude Code / Codex（BYOA）
• 桌面端、Web、iOS、Android 都有
目标不是「再做一个 ChatGPT 界面」，而是让多个 Agent 和人类真正一起干活，共享上下文和任务板。
对正在玩多 Agent 协作、或者想把 AI 真正嵌进工作流的人来说，这个方向很有意思。

现在 Agent 最大的分水岭，不是会不会聊天，而是能不能真的替你把网页操作完。
Browser Use 这个项目就是专门干这件事的。
你只需要告诉它任务，比如“帮我填这份申请”“把这些商品价格整理成表格”“打开后台把数据抓出来”，它会自己打开网页、点击按钮、输入内容、滚动页面、填写表单。
更实用的是，它可以直接接到 Claude Code、Codex、Cursor、Hermes 这些 Agent 里。也就是说，以前 Agent 只能帮你分析网页，现在可以直接动手操作。
核心价值：
• 自然语言控制真实浏览器
• 自动点击、输入、填表、抓数据
• 支持 Claude Code / Codex / Cursor 等 Agent
• Python 可以批量跑自动化任务
• 开源版可以直接本地运行
我觉得 Browser Use 真正有意思的地方，是给 Agent 补上了“手”。
模型负责想，Browser Use 负责去网页上把事情做完。
以后很多重复的网页操作，可能真的不用人一直盯着点了。

把 90+ 数据库、AI SQL 助手、MCP Server 拉进同一个 20MB 客户端，会得出什么结论？
发现一个开源项目：dbx
它是仅 20MB 的轻量级跨平台数据库管理工具，支持 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Redis、MongoDB、DuckDB、SQL Server、达梦等 90+ 数据库，提供桌面端、Docker、CLI，内置 AI 助手和 MCP Server。
1️⃣ 极致轻量
单二进制 20MB，无 Java / Python / Chromium 依赖，macOS / Windows / Linux 原生支持，Docker 一键部署。
2️⃣ AI SQL 助手
自然语言生成 SQL，支持 Claude、OpenAI 或本地模型（Ollama），内置安全检查后再执行。
3️⃣ MCP Server
让 Claude Code、Cursor 等 AI 代理直接通过已配置连接访问数据库，一次配置处处可用。
4️⃣ 完整数据库工作台
强大查询编辑器、虚拟滚动数据网格、ER 图、模式差异、Redis/MongoDB 专用浏览器、SSH 隧道、多格式导出。
它不是又一个臃肿的数据库客户端，而是把「轻量 + AI + 代理友好」真正做到位的现代数据库工具。
支持桌面安装包、Docker、CLI，开源免费。

大项目最怕的不是 AI 不会写，是它改了一个函数，却不知道后面还有几十个地方依赖它。
最近看到一个很实用的项目：GitNexus
它会先把整个代码库扫描成一张知识图谱，把文件、函数、依赖、调用链、执行流程全部串起来，再通过 MCP 交给 Claude Code、Cursor、Codex 这些 Agent 使用。
这样 AI 改代码前就能先知道：
这个函数被谁调用？
改了会影响哪些模块？
一条业务流程到底经过哪些文件？
这次 Git diff 会炸到哪里？
这比单纯给 Agent 塞更多上下文靠谱很多。
核心价值：
• 整个代码库自动生成知识图谱
• 查询函数调用链和依赖关系
• 修改前直接分析影响范围
• 支持 Claude Code / Cursor / Codex 等
• 本地运行，代码不用上传
安装也很简单，两步：
npx gitnexus analyze
npx gitnexus setup
我觉得 GitNexus 最有用的地方，就是让 Coding Agent 从“边看边猜”，变成“先看懂整个项目再动手”。
小项目感觉不明显，代码库一大，这种能力就很值钱。

把记忆、知识RAG、技能统一成一个虚拟文件系统，会得出什么结论？
发现一个开源项目：OpenViking
它是面向 AI Agent 的自进化上下文数据库，把记忆、知识库和技能全部统一到 viking:// 虚拟文件系统下，
Agent 可以用 ls、tree、find 像操作文件一样浏览自己的上下文。
1️⃣ 统一文件系统
记忆、资源、技能都以 URI 形式存储，Agent 用文件操作语义精准定位与调用，告别黑盒向量库。
2️⃣ 分层智能加载
内容自动处理为 L0 摘要、L1 概览、L2 详情，按任务需要逐层加载，显著节省 token。
3️⃣ 可观测检索
每次查询都保留完整浏览轨迹，方便调试；支持目录递归检索，上下文更完整。
4️⃣ 自进化记忆
会话结束后自动提取用户偏好与 Agent 经验写入长期记忆，越用越懂你。
它不是普通的向量数据库，而是把「Agent 的上下文」真正结构化、可操作、可观察的基础设施。
支持 Claude Code、Codex、Hermes、LangChain 等集成，pip 一键安装。

把语音克隆、视频配音、听写、有声书、多引擎 TTS 拉进同一个本地工具，会得出什么结论？
发现一个开源项目：VoiceStudio
它是完全本地运行的开源 ElevenLabs 替代品，支持语音克隆、语音设计、视频配音、实时听写、转录和有声书制作，覆盖 646 种语言，无需订阅、API Key 或云端依赖。
1️⃣语音克隆与设计
3 秒短样本即可零样本克隆；支持通过年龄、口音、音高、风格指令自定义声音。
2️⃣ 视频配音与有声书
自动转录、翻译、保留说话人身份并合成；支持多角色脚本、EPUB/PDF 导入、章节渲染与 .m4b 导出。
3️⃣ 多引擎本地运行
内置 16 个 TTS 引擎 + 11 个 ASR 引擎，可随时切换；支持 CUDA、Apple Silicon MPS、ROCm、CPU。
4️⃣ 隐私与兼容
数据完全本地，提供 OpenAI 兼容音频 API，支持 MCP Server、批量处理与 AI 水印。
它不是又一个云端语音服务，而是把「本地语音全流程」真正打通的隐私优先工具。
支持 macOS / Windows / Linux 桌面安装包与 Docker。