很实用的风控点：
三个空仓信号，看到请立刻离场
交易里很多人不是不会开仓，而是不知道什么时候该空仓。
真正该警惕的，往往不是大跌本身，而是这些信号出现后还死扛：
• 趋势明显走弱
• 关键位置失守
• 动能已经衰减
看到这些情况还硬留着仓位，最后大概率就是把浮盈变浮亏，再从浮亏变成实亏。
学会空仓，本身就是一种能力。

今天有 5 只股票涨超 100%，Ross Cameron 实盘复盘来了
视频里他拆解了几只低流通量股票的脉冲行情，包括具体入场、加仓、出场逻辑，以及小账户和大账户的实际盈亏情况。
核心观察：
• 当天市场有多只低 float 股票出现强势挤压
• 部分标的相对成交量极高，走势非常剧烈
• 他同时展示了盈利单和回撤单，没有只秀完美交易
适合关注美股动量交易、低流通股、以及想看真人实盘思路的人参考。

一个IDE，同时跑5个AI编程Agent，每个都有独立的git worktree。跑完对比结果，合并赢家。
这就是Orca。
它不是又一个代码编辑器，而是给AI Agent用的编排层——Claude Code、Codex、Grok、Cursor、Kimi、Qwen Code……只要终端能跑的，它都能塞进去统一管理。
几个让我眼前一亮的设计：
1、Design Mode：点网页任意元素，HTML+CSS+截图直接变成Agent的prompt上下文
2、手机伴侣App：出门也能盯Agent进度，随手追加指令
3、SSH Worktree：远程服务器上跑Agent，自动重连+端口转发
4、Diff批注：直接在diff行上写评论丢回给Agent改
MIT开源，YC投资，8500+ commits，更新基本是日更节奏。

给 Claude Code 直接装了 29 种高质量图表模板
diagram-design 是一个专为 Claude Code 设计的图表技能，已经 1.5w+ star。
核心卖点很直接：
• 29 种编辑级图表类型（架构图、流程图、时序图、ER 图、时间线等）
• 输出纯 HTML + SVG，无阴影、无 Mermaid 味、无外部依赖
• 支持导入 http://draw.io / Mermaid，然后重绘成统一风格
• 可自动提取网站配色，60 秒对齐项目品牌 • 默认静态、可访问性友好，也能加简单动画
对经常用 AI 写文档、做技术方案、画系统架构的人来说，这个比直接让模型画 Mermaid 干净太多了。

支撑位被测了 3 次，很多人以为会更强，其实恰恰相反
视频解答了这个问题：支撑位被测试 3 次，下次还撑得住吗？
很多人下意识觉得「测得越多越强」，但实际交易里，支撑被反复测试后往往会变弱。
原因很简单：
• 每次测试都在消耗买盘力量
• 市场参与者对该位置的记忆和成本越来越清晰
• 第 3、4 次再碰到时，突破的概率反而上升
真正强的支撑，通常是「干净、快速反弹」，而不是反复磨蹭。
所以下次再看到某个位置被测了好几次，别急着无脑抄底，先问自己：这里的买盘是不是已经快被耗尽了？

开源版 Grok Bot 来了，模型和沙箱都能自己换
Rakazo 是一个开源的 Grok Bot 替代方案，目前还在早期 beta。
核心卖点：
• 可用任意 LLM（OpenRouter、OpenAI、xAI、GitHub Copilot 等）
• 支持多种沙箱：Docker、E2B、本地桌面
• 同时有 Web、桌面（Electron）、手机端
• Apache 2.0 协议，可完全自托管
每个 Bot 都有独立线程、电脑环境、记忆和历史记录，还能生成子 Agent。
目标是把「有电脑的 AI Agent」做成自己能完全掌控的开源版本。

职业交易员盯盘，到底在看什么？
视频又抛出了一个很现实的问题：职业交易员的盯盘，都在看什么？
很多人盯盘就是死盯着当前这一根K线，涨了就兴奋，跌了就慌。真正做交易的人盯的东西完全不一样。
他们更关注的是：
• 大周期结构有没有被破坏
• 关键支撑/阻力位的反应质量
• 量能是不是配合价格在走
• 当前价格处在趋势的什么位置
盯盘不是「看价格涨跌」，而是在判断「这个位置值不值得动手」。
把注意力从「这一根K线」移到「整体结构」，盯盘才会真正有用。

刷到个挺狠的小模型：Needle 2
45M 参数，整个模型压成 14MB，跑起来大概只吃 28MB 内存。
专为工具调用和设备控制设计，能直接跑在手机、手表、智能家居、机器人上，完全离线。
比同级别的 FunctionGemma、LFM 这些小了好几倍，benchmark 还不差。
感觉以后端侧 agent 真有可能不靠大模型硬扛了。

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把本地跑模型、高效微调、Agent 接入、RAG 搜索拉进同一个工具，会得出什么结论？
发现一个开源项目：Unsloth
它是目前最强的本地 LLM / 扩散模型运行与训练框架，提供 Desktop App 和 Web UI，支持最新模型（Qwen3.8、Kimi K3、Gemma 4、DeepSeek-V4、FLUX 等），训练速度提升 2 倍、显存降低 70%，精度不掉。
1️⃣ 本地运行与训练
一键启动 Desktop / Studio，支持 CPU、NVIDIA、AMD、Apple Silicon、多卡。聊天、推理、微调全本地完成。
2️⃣极致效率
2× 更快训练 + 70% 更少显存（无精度损失）；MoE 模型最高 12× 加速；支持 500K 上下文、FP8、LoRA/QLoRA/全量微调、RL（GRPO/DPO）。
3️⃣ Agent 与工具集成
一键把本地模型接入 Claude Code、Codex、MCP；支持工具调用、代码执行，真正让本地模型成为可操作的 Agent。
4️⃣ 导出与部署
导出 GGUF / FP8 等格式，提供 OpenAI 兼容 API，支持 Cloudflare 远程访问；还能从 PDF/CSV 快速构建数据集。
它不是又一个聊天前端，而是把「本地跑大模型 + 高效微调 + Agent 能力」真正打通的完整工具链。
支持 Windows / macOS / Linux，一键安装，开源免费。

K 线的三个维度，识别趋势动能
很多人看 K 线只看阴阳和长短，其实可以拆成三个维度来判断动能：
• 实体大小：反映多空真正成交的力度
• 影线长短：反映价格被拒绝或试探的强度
• 量能配合：确认这波推动有没有真实资金在跟
把这三点结合起来看，比单纯记形态更容易判断「现在的趋势动能还在不在」。动能开始衰减时还继续追，往往就是被套的开始。

把选股、回测、监控、AI分析拉进同一个自托管工作台，会得出什么结论？
发现一个开源项目：tickflow-stock-panel
它是自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台，基于 TickFlow 数据源，支持 LLM 驱动策略生成、个股四维分析和盘后复盘，Docker 一键部署。
1️⃣ 选股引擎
18 个内置策略 + 自定义信号 + AI 生成策略，Polars 毫秒级扫描全 A 股，一次算完指标落盘。
2️⃣ 回测引擎
支持个股 / 策略组合 / 自由信号三种模式，完整计入 T+1、手续费、滑点、止损，SSE 实时流式进度。
3️⃣ 监控中心
策略信号、价格、异动多条件监控（AND/OR），支持语音播报和飞书推送，信号不漏。
4️⃣ AI 分析与复盘
个股技术 / 基本面 / 财务 / 消息面四维解读，盘后自动生成复盘报告，支持飞书推送和 Markdown 下载。
它不是荐股软件，也不对标同花顺/通达信，更适合个人散户和量化爱好者本地研究策略与复盘流程。
支持 Docker 单容器部署、第三方数据扩展、OpenAI 兼容 LLM。

6万多 star 的多平台自媒体爬虫，小红书、抖音、B站全支持
MediaCrawler 是一个开源的多平台数据采集工具，目前已经 6.2w+ star。
支持平台：
• 小红书（笔记 + 评论）
• 抖音 / 快手（视频 + 评论）
• B站（视频 + 评论）
• 微博、百度贴吧、知乎
核心能力：
• 关键词搜索、指定作者主页、二级评论抓取
• 基于 Playwright，不需要逆向 JS
• 支持登录态缓存、代理池
• 数据可导出 CSV / JSON / Excel / MySQL
• 还带 WebUI 可视化界面
适合做内容研究、竞品分析、评论情绪挖掘的人。项目明确写了仅限学习用途。

把 Claude Code、Codex、内置 Agent 拉进同一个本地工作空间，会得出什么结论？
发现一个开源项目：holaOS
它是开源的 All-in-One AI 代理工作空间，让你在本地统一运行任意 Agent（Claude Code、Codex、holaOS 自带），共享记忆、工具、技能和应用，真正做到“一个工作站，所有代理都能用”。
1️⃣多 Agent 统一运行Claude Code、Codex 和内置 Agent 可并排工作，共享同一套记忆、工具和技能，不用为每个代理重建环境。
2️⃣ 共享本地记忆所有上下文、偏好和项目历史保存在本地纯文本文件中，可直接读写，跨会话、跨代理持续记忆，数据完全在你手里。
3️⃣ 工具、应用与真实操作100+ 一键集成（Gmail、Notion、Slack、GitHub 等）+ MCP 扩展；代理能直接驱动真实浏览器和应用 UI，输出真正的 .xlsx / .pptx / .docx 文件。
4️⃣ 模型与扩展灵活内置 Kimi K3、GLM、GPT、Claude Opus 等前沿模型，也支持 BYOK；技能可打包复用，支持定时任务和多渠道分发。
它不是又一个聊天框，也不是锁死在云端的黑箱，更适合把长期工作流真正交给 Agent 持续跑起来。
支持一键安装、本地优先、Electron 桌面端。

holaOS——给Agent用的操作系统。
一个本地优先的工作区，让Claude Code、Codex和内置Agent并排跑，共享记忆、工具、应用。
几个设计值得关注：
1️⃣共享记忆——上下文、偏好、项目历史存在本地纯文件里。跨Agent、跨会话持久化。你能看能改。数据在你机器上。
2️⃣模型自由——内置GPT 、Claude Opus 5、Fable 5 + 平价Kimi K3、GLM 。也支持自带Key。
3️⃣HolaApps——Agent旁边直接开真实应用界面（Notion、浏览器等）。不是聊天窗口，是真的UI。看着它操作，随时接手。
4️⃣集成能力——50+工具一键OAuth（Gmail、Slack、GitHub、Linear）。MCP支持。技能打包复用。
5️⃣真实交付物——生成Excel、PPT、Word文件，不是聊天文字。
6️⃣多渠道接入——飞书、微信、Slack、Telegram都能发任务。
支持定时自动化。桌面App下载即用。开源可自部署。76次commit，Modified Apache 2.0。

一个工具把邮件、聊天、文档、任务、Agent、通话、CRM 全打通了
Macro 是一个开源的统一工作空间，目标很直接：用一个软件替代 Slack + Linear + Notion + HubSpot 这堆碎片化工具。
核心特点：
• 邮件、聊天、文档、任务、CRM 全部双向 @ 关联 • 共享 AI 记忆，Agent 能跨工具理解和执行
• 实时协作文档（CRDT）
• 通话自动转录并进入团队记忆
• 支持自托管（AGPLv3）
已经有 15 人团队内部用了两年，现在正式开源。对想减少工具切换、让 AI 真正吃到完整工作上下文的小团队来说，这个方向挺有吸引力。

Supply & Demand 单独用其实不赚钱，真正有效的是这个框架
这个很直接的讲解视频：很多人只画供需区，结果胜率很差。原因不是供需本身有问题，而是少了完整系统。
视频提出的 SLC 框架 很清晰：
• Structure：先用大周期定方向（上涨只做多，下跌只做空）
• Level：只在符合大方向的供需区做交易
• Confirmation：再用确认信号（比如 Stochastic）过滤假突破
核心逻辑是：供需区只是「位置」，真正提高胜率的是「方向 + 位置 + 确认」三者对齐。
对还在单独用供需区、经常被假突破打止损的人来说，这个思路值得参考。

只用 2 个指标，做出 万美元的交易策略
视频分享了一个很简单的 5 分钟剥头皮策略，核心就两个指标：
9 EMA + 21 EMA
用法很直接：
• 9 EMA 上穿 21 EMA → 看多信号
• 9 EMA 下穿 21 EMA → 看空信号
但光靠交叉会有很多假信号，所以他加了两层过滤：
1、支撑/阻力位确认（价格要在关键位置附近交叉才做）
2、斐波那契 50% 位置（尽量在折扣价区域入场，提高盈亏比）
视频里展示了真实交易案例，包括盈利和亏损单，适合做黄金、外汇的人参考。整体逻辑清晰，不复杂。

如果你翻墙之后只看黄片，那太浪费了。
AI 时代，不管你是不是程序员，你都得会用 github。
最近这两年的明显趋势是：
掌握 GitHub 的人，正在用 AI 来倍增自己的产出
曾经需要整个团队才能做完的事，现在一个人搞定
建议收藏这个视频，他会告诉你：
在 AI 时代，普通人应该去哪儿发掘机会

谢贤走了，89 岁。
四哥这辈子演了七十年戏，
85 岁还拿了金像影帝，是史上最老的影帝。
印象中最强的，还是《少林足球》里那个终极反派，强雄。
那个角色，星爷本来找的葛优，葛优拒了三次。
谢贤主动接了，一分钱片酬没要
——就因为戏里有一段，是致敬李小龙的。
为了李小龙，他愿意零片酬去演一个坏人。
这几天《功夫女足》正在卖，一晃 25 年。
但拔刀相助的四哥，走了

太牛逼了，WAIC 2026 上，用脑机接口玩《黑神话：悟空》
系统以不同频率闪烁视觉目标，
你的大脑产生独特的脑电信号作为响应，
由头套检测并转换为游戏内控制
据说 5 分钟就能校准
我们正在见证下一代人机交互