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[AI Tools 精品 AI 工具导航] 最近在试的一个 适合比较稳健投资风格的 AI 工具，分享下感受
做美股 + 港股散户几年，组合 15-20 只票，主要 sell put + wheel 。
晚上最烦的几件事：
● 打开券商 app 一只只点进去看有没有事
● 刷新闻看到"Nvidia 跌 10%"，不知道对我具体哪几只持仓什么影响
● 想卖 put 的时候要手动去每只票查 IV rank 、黄金买入价、earnings 日期
试过 ChatGPT 喂持仓，每次重复贴数据太费劲，后来放弃了。
前阵子看到一个叫 aistockmonitor 的工具，定位是"上传一次持仓 → AI 自动盯 → 每天早上邮件摘要"。试了一下。
用着印象比较深的点：
● 每天早上那封邮件是"昨晚这几条新闻影响你具体哪几只票 + 影响多大"，不是笼统的今日要闻。省了手动扫新闻的时间
● sell put 扫描给的是具体数字。类似"XXX 今天 IV rank 85 、距离你的黄金买入价 3%、earnings 30+ 天外，建议 45 DTE strike 180"。看到就能直接去 IBKR 挂单，不是"IV 高你可以考虑卖 put"那种笼统话
● 风险报告红黄绿分级，每个 yellow 下面有 AI 写的一段解释，直接告诉你是集中度问题还是 Greeks 暴露问题，不用自己算
不完美的地方（真实感受）：
● A 股支持很基础，我 A 股持仓没往里面挂
● 不自动下单，看到机会还是要自己去券商操作
适合：持仓 10-50 只的中长线散户、sell put / covered call / wheel 玩家、接受"每早邮件摘要"这种节奏的
不适合：日内短线、全自动算法交易、只看 A 股的、想要一键下单的
链接： https://aistockmonitor.io
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❤1
[人工智能] 从兰道尔极限原理出发判断， AI 对人类的能力增幅有限
很多人在上手 Codex 或者 Claude Code 之后，都会有一种自己突然“强得可怕”的感觉。以前脑子里有很多想法，但不会写代码，或者知道怎么做，却因为工程量太大不了了之。现在情况变了。最好的程序员助手就放在电脑里，一句提示词可以先生成一个网站、一个应用，甚至先搭出一个系统的雏形。能力放大来得太快，时间压缩也来得太猛，于是一种观点开始流行：AI 改变的不是某个具体环节，而是时间本身。
这种说法并不是空穴来风。它确实符合很多人的直观体验。过去一个人要花几天整理的材料，现在模型几十分钟就能做完；过去一个团队要一周打磨的方案，现在一个熟练使用 AI 的人一下午就能同时推出十个版本；过去很多因为人手不足而根本没有机会展开的尝试，今天正在被极低成本地释放出来。你只要掌握了 AI 的使用方法，就会发现变化非常迅猛：信息处理的速度变了，分支探索的密度变了，候选方案的数量变了，甚至连“一个人一天到底能同时推进多少事情”的直觉也都变了。
因为这些变化是真实的，所以“AI 在创造时间”这套叙事才会显得顺理成章。问题是，一件事只要有一半是真的，人们就很容易把另外一半也顺手脑补成事实。AI 确实极大扩张了比特空间中的处理能力、生成能力和并行能力。很多人接下来很自然地推出了另一个更宏大的结论：既然信息空间中的处理能力可以近乎无限扩张，那么现实世界中能够被完成的事情，也会进入一个近乎无上限增长的新阶段。
这个推论的问题在于它跳过了最关键的一步。信息空间里的候选可以无限膨胀，但现实世界里的有效行动，最后到底要经过什么东西，才能真正成立？
阅读原文 ——> 从无限候选空间到有限决策行动：从兰道尔原理看 AI 时代的真正约束
有三个非常直观的基本原理可以洞穿这种谬误。
第一个原理是，人脑的信息处理带宽具有生物学上的有限性。 这是所有高价值信息最后必须通过的窄口，也是最基本的物理约束。比特世界可以继续膨胀，模型可以更快、更便宜、更大规模地生成和处理信息。但只要这些信息最后还要落到现实世界里，落到一个不可逆、要承担后果、要承担责任的行动上，那么它就绕不过一个有限的裁决接口。多数时候，这个接口是人脑。更广义一点说，它也可能是由组织审批、制度门槛、法律责任和治理规则共同构成的决策流程。无论形式是什么，它都不是无限的。
第二个原理是，AI 在比特空间中的扩张性极强。 它不是在简单模拟一个人类助手，而是在信息系统内部建立了一套和碳基个体完全不同的处理机制。它可以大规模并行，可以低成本复制，可以几乎不知疲倦地生成草稿、压缩文本、重组结构、比较方案、搜索路径、做局部推演。很多原本必须绑定在人身上的信息劳动，现在都开始以外部供给的形式出现。
第三个原理也是最容易被忽视的一个：删除信息、收缩可能性、形成决策，这个过程不是免费的。 在比特空间里，生成候选很便宜，保留分支很便宜，同时试十条路径也越来越便宜。但如果你要从中删去大部分候选，把无数可能性压缩成一个真正要进入现实的结论，这个过程就会开始变贵。它要消耗算力、时间、注意力，也要消耗判断者本身的心智资源、责任带宽和承担后果的能力。候选越多，这个消耗很多时候不是越轻，而是越重。从物理学直觉上看，这并不奇怪。兰道尔原理指出，当一个计算过程执行逻辑不可逆操作时，例如把多个可能输入压成同一个输出，尤其是“擦除信息”这类操作，系统在有限温度下至少要向环境耗散一定的能量。人类决策当然不能被简单还原为单个 bit 的擦除，但这个原理提供了一个重要启发：删除信息不是纯抽象动作，而是带有真实代价的。 从开放候选中收缩出一个可以执行的行动，本质上不是免费过程，它伴随着能耗、注意力消耗，以及责任的集中与承担。决策不仅是智力活，更是物理意义上的减熵过程。
这三条都不复杂，甚至可以说都很符合直觉。但把它们放在一起，很多关于 AI 的大叙事就会开始出现裂缝。因为它们共同指向一个更接近现实的结论：AI 放大的并不是现实世界中已经被确认并兑现出来的有效行动，而是信息空间中的候选空间。
未来最稀缺的不会是一般意义上的执行时间，执行时间只会越来越便宜。最稀缺的是那些最后真的能把候选压缩成现实的人和结构。可能是个人，可能是一个管理层，可能是一套治理规则，可能是一组高约束的自动系统。它们的共同点都一样：它们承担着“把无数可能缩成少数被确认动作”的功能。这个层如果不扩展，那么前面无论供给多大，最后真正进入现实的有效产出，都会被它重重限制。
这也意味着，人类要适应 AI 纪元，真正需要准备的，并不只是学会调用更多工具，或者获得更强的生成能力，而是尽可能提高自己处理复杂信息、识别关键差异、承受判断压力和完成高质量删减的能力。未来真正拉开差距的是谁能从海量候选中更稳定地确认出那一小部分真正值得进入现实的东西。
很多人在上手 Codex 或者 Claude Code 之后，都会有一种自己突然“强得可怕”的感觉。以前脑子里有很多想法，但不会写代码，或者知道怎么做，却因为工程量太大不了了之。现在情况变了。最好的程序员助手就放在电脑里，一句提示词可以先生成一个网站、一个应用，甚至先搭出一个系统的雏形。能力放大来得太快，时间压缩也来得太猛，于是一种观点开始流行：AI 改变的不是某个具体环节，而是时间本身。
这种说法并不是空穴来风。它确实符合很多人的直观体验。过去一个人要花几天整理的材料，现在模型几十分钟就能做完；过去一个团队要一周打磨的方案，现在一个熟练使用 AI 的人一下午就能同时推出十个版本；过去很多因为人手不足而根本没有机会展开的尝试，今天正在被极低成本地释放出来。你只要掌握了 AI 的使用方法，就会发现变化非常迅猛：信息处理的速度变了，分支探索的密度变了，候选方案的数量变了，甚至连“一个人一天到底能同时推进多少事情”的直觉也都变了。
因为这些变化是真实的，所以“AI 在创造时间”这套叙事才会显得顺理成章。问题是，一件事只要有一半是真的，人们就很容易把另外一半也顺手脑补成事实。AI 确实极大扩张了比特空间中的处理能力、生成能力和并行能力。很多人接下来很自然地推出了另一个更宏大的结论：既然信息空间中的处理能力可以近乎无限扩张，那么现实世界中能够被完成的事情，也会进入一个近乎无上限增长的新阶段。
这个推论的问题在于它跳过了最关键的一步。信息空间里的候选可以无限膨胀，但现实世界里的有效行动，最后到底要经过什么东西，才能真正成立？
阅读原文 ——> 从无限候选空间到有限决策行动：从兰道尔原理看 AI 时代的真正约束
有三个非常直观的基本原理可以洞穿这种谬误。
第一个原理是，人脑的信息处理带宽具有生物学上的有限性。 这是所有高价值信息最后必须通过的窄口，也是最基本的物理约束。比特世界可以继续膨胀，模型可以更快、更便宜、更大规模地生成和处理信息。但只要这些信息最后还要落到现实世界里，落到一个不可逆、要承担后果、要承担责任的行动上，那么它就绕不过一个有限的裁决接口。多数时候，这个接口是人脑。更广义一点说，它也可能是由组织审批、制度门槛、法律责任和治理规则共同构成的决策流程。无论形式是什么，它都不是无限的。
第二个原理是，AI 在比特空间中的扩张性极强。 它不是在简单模拟一个人类助手，而是在信息系统内部建立了一套和碳基个体完全不同的处理机制。它可以大规模并行，可以低成本复制，可以几乎不知疲倦地生成草稿、压缩文本、重组结构、比较方案、搜索路径、做局部推演。很多原本必须绑定在人身上的信息劳动，现在都开始以外部供给的形式出现。
第三个原理也是最容易被忽视的一个：删除信息、收缩可能性、形成决策，这个过程不是免费的。 在比特空间里，生成候选很便宜，保留分支很便宜，同时试十条路径也越来越便宜。但如果你要从中删去大部分候选，把无数可能性压缩成一个真正要进入现实的结论，这个过程就会开始变贵。它要消耗算力、时间、注意力，也要消耗判断者本身的心智资源、责任带宽和承担后果的能力。候选越多，这个消耗很多时候不是越轻，而是越重。从物理学直觉上看，这并不奇怪。兰道尔原理指出，当一个计算过程执行逻辑不可逆操作时，例如把多个可能输入压成同一个输出，尤其是“擦除信息”这类操作，系统在有限温度下至少要向环境耗散一定的能量。人类决策当然不能被简单还原为单个 bit 的擦除，但这个原理提供了一个重要启发：删除信息不是纯抽象动作，而是带有真实代价的。 从开放候选中收缩出一个可以执行的行动，本质上不是免费过程，它伴随着能耗、注意力消耗，以及责任的集中与承担。决策不仅是智力活，更是物理意义上的减熵过程。
这三条都不复杂，甚至可以说都很符合直觉。但把它们放在一起，很多关于 AI 的大叙事就会开始出现裂缝。因为它们共同指向一个更接近现实的结论：AI 放大的并不是现实世界中已经被确认并兑现出来的有效行动，而是信息空间中的候选空间。
未来最稀缺的不会是一般意义上的执行时间，执行时间只会越来越便宜。最稀缺的是那些最后真的能把候选压缩成现实的人和结构。可能是个人，可能是一个管理层，可能是一套治理规则，可能是一组高约束的自动系统。它们的共同点都一样：它们承担着“把无数可能缩成少数被确认动作”的功能。这个层如果不扩展，那么前面无论供给多大，最后真正进入现实的有效产出，都会被它重重限制。
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[分享发现] [开源]浏览器里设计 3D 键盘，打开就能玩
我一个好久没维护的开源打字网站 https://www.eletypes.com ，一直没有时间直到有了 claude code ，把平时想弄的小玩具 feature 都可以硬塞进去了。
最近加了新功能叫键盘实验室 —— 在浏览器里拖几个点画外壳轮廓，选键帽、调配色，直接看 3D 效果。
另外网站不用注册，无广告，也不赚钱（亏本发电）。就是纯粹觉得好玩做的。
试试看： https://eletypes.com/keyboardlab
首先我试着自己建模的是我手上这把怒 miao 的 cyberboard le smoking 。我觉得这个键盘太帅了，所以就拿他当个 default 。有兴趣的可以一起跟我鼓捣鼓捣别的 layout ，设计。
代码在 https://github.com/gamer-ai/eletype-frontend/ 上，欢迎提 issue 或者 PR 。还是 beta ，很糙，随便玩玩 🎹
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另外网站不用注册，无广告，也不赚钱（亏本发电）。就是纯粹觉得好玩做的。
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[OpenAI] 这波 GPT Codex 曝光后续的操作过于逆天
原 86 的店铺已经关闭支付方式了，新客肯定是买不了，剩下还有余额的、大代理依旧可以拿货。到底便宜了谁？ 至少对于那些二道贩子来说，几乎没啥影响，反倒是你我这种散客，想图个便宜的只能另寻他路，排队去 bot 吧。 以下是 86 通知原文：
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由于外部压力原因，聊天群关闭，卡网暂时关闭支付方式，仍有余额的用户可继续使用。
未使用的卡密正常有效激活，订单售后质保问题请联系
卡密批发条件:原卡网消费记录>1000 且日需 100+(提供用户名和邮箱进行认证) 或 日需 300+的代理可联系机器人批发
[问与答] ibkr 提取到汇丰香港手续费 40 美元
我已经两次分别提取 3 万美元左右 zabank 手续费 15 美元 汇丰提示 40 美元
所以两次都用了 za 但 za 发现我资金转进后就转出把我每日转账限额设置为 5 万 hkd 了
你们都是用直接汇丰吗 手续费多少
za 有一点不好 就是 它一定要赚汇率差 你账户里有人民币美元都没用 你用它的电子 Visa 卡消费时必须扣港币 这点不如汇丰
我已经两次分别提取 3 万美元左右 zabank 手续费 15 美元 汇丰提示 40 美元
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你们都是用直接汇丰吗 手续费多少
za 有一点不好 就是 它一定要赚汇率差 你账户里有人民币美元都没用 你用它的电子 Visa 卡消费时必须扣港币 这点不如汇丰
[程序员] 百度云真不行，还是 PHP 没落了
百度云官方的 php sdk 最新版本 v0.9.25 2024-08-19 不兼容 php 8.2 (8.2 之前的 php 官方都不维护了） 然后 我提交工单给百度云， 那边回复：“您好，建议使用 php7.x 环境进行调用。” 。。。。。大无语
百度云官方的 php sdk 最新版本 v0.9.25 2024-08-19 不兼容 php 8.2 (8.2 之前的 php 官方都不维护了） 然后 我提交工单给百度云， 那边回复：“您好，建议使用 php7.x 环境进行调用。” 。。。。。大无语
[优惠信息] 1Password 日本代理商最后的低价
因为 SourceNext 卖的是 3 年版，下面按照 3 年算一下价格
官网目前价格
● 个人版 3 年 4 x 36 = $144 约 982 RMB
● 家庭版 3 年 6 x 36 = $216 约 1,473 RMB
打折中（目前只有第一年，假设每年都是这个力度有打折）
● 个人版 3 年 2.4 x 36 = $86.4 约 589 RMB
● 家庭版 3 年 3.6 x 36 = $129.6 约 884 RMB
SourceNext 代理店价格
● 个人版 3 年 新客价 9980 JPY 约 428 RMB
● 家庭版 3 年 新客价 16980 JPY 约 729 RMB
如果购买过一次（比如 3 年前买过一次）
● 个人版 3 年 追加购买价 7800 JPY 约 335 RMB
● 家庭版 3 年 追加购买价 11800 JPY 约 507 RMB
官网上写了 5/13 开始要跟随 1Password 官方进行提价，现在这个（老价格+活动打折+老用户打折）可能是最后一次低价了。
网址（无 AFF ）： https://www.sourcenext.com/product/1password/
因为 SourceNext 卖的是 3 年版，下面按照 3 年算一下价格
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官网上写了 5/13 开始要跟随 1Password 官方进行提价，现在这个（老价格+活动打折+老用户打折）可能是最后一次低价了。
网址（无 AFF ）： https://www.sourcenext.com/product/1password/
[程序员] 把 chromium 浏览器改造成 AI 时代的终端 crTerm
问题可以提到这里 https://github.com/wuruxu/crterm/issues
目前支持 Linux 版本，免费下载 deb 包
https://github.com/wuruxu/crterm/releases/download/146.26.0417/crterm_146.26.0417_amd64.deb
支持 chrome 风格的 tab group ，方便管理多个不同终端 Tab 页
原生支持垂直的 tab 页
内置的主题配置
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[程序员] Minimax 就跟新兵蛋子一样
claudecode+minimax2.7 用了一段时间了，今天稍微给点复杂的需求，就搞不定了。就跟菜鸟一样，蒙头就干，也不管符不符合要求。难顶！折腾了半天，最后换 gpt ，10 分钟搞定，简单快速稳定出结果
claudecode+minimax2.7 用了一段时间了，今天稍微给点复杂的需求，就搞不定了。就跟菜鸟一样，蒙头就干，也不管符不符合要求。难顶！折腾了半天，最后换 gpt ，10 分钟搞定，简单快速稳定出结果
[推广] # 懒猫微服抽奖获奖公示！下周继续！
懒猫微服抽奖获奖公示
恭喜来自 V2EX 的 AlphaPai 大佬
获得价值 5499 元的「懒猫微服 LC-03 」一台
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以下 15 位大佬获得： 50 美刀额度 codex 体验激活码 + 499 元懒猫微服主机优惠券
V2EX 获奖名单（ 10 位）
● FightPig
● CherryGods
● spacebound
● Kayakaya
● code25
● Z2
● HvangStormstout
● Hooope
● Zero996
● V2VTZ
NodeLoc 获奖名单（ 5 位）
● QuickWade
● PixelThorn
● shiran
● myadmin
● hankswango1
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如果您对 Hermes Agent、懒猫算力舱、懒猫微服感兴趣，或想参与下周活动：
添加微信 15342333561 ，拉您进交流群，超多抽奖活动不错过！
还可获得我们的内部产品资料和超值优惠
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[奇思妙想] 未来二十年极简资产配置表
未来二十年极简资产配置表
2026–2035
• 股票/基金：60%–70% ◦ AI 算力、芯片、光模块、大模型 ◦ 光伏、储能、新能源车链 ◦ 生物科技、合成生物学、创新药 ◦ 工业机器人、半导体设备 • 大宗商品：10%–15%（铜、锂、稀土、黄金） • 核心房产：10%（只选核心城市） • 现金/债券：10%
2035–2046
• 股票：40%–50%（科技巨头 + 消费龙头） • 房产：30%（人口流入都市圈） • 消费/医药：10% • 现金 + 债券 + 黄金：20%
未来二十年极简资产配置表
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• 股票/基金：60%–70% ◦ AI 算力、芯片、光模块、大模型 ◦ 光伏、储能、新能源车链 ◦ 生物科技、合成生物学、创新药 ◦ 工业机器人、半导体设备 • 大宗商品：10%–15%（铜、锂、稀土、黄金） • 核心房产：10%（只选核心城市） • 现金/债券：10%
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• 股票：40%–50%（科技巨头 + 消费龙头） • 房产：30%（人口流入都市圈） • 消费/医药：10% • 现金 + 债券 + 黄金：20%
[GitHub Copilot] pro+用户才可以用 opus4.7, 7.5x 消耗
https://github.blog/changelog/2026-04-16-claude-opus-4-7-is-generally-available/
pro 用户不能使用 opus4.7 ，目前 vscode 里面 opus4.7 还不能选 effort,4.6 可以
https://github.blog/changelog/2026-04-16-claude-opus-4-7-is-generally-available/
pro 用户不能使用 opus4.7 ，目前 vscode 里面 opus4.7 还不能选 effort,4.6 可以
[问与答] Codex 运行 Python 测试后，仓库根目录出现大量 4 字节随机文件
我实在是不知道如何避免这个问题，出现多次了。
下面的内容是我让 codex 自己总结的：
环境是 Windows 11 + PowerShell 。Codex 为了验证一个很小的 merge_stocks.py 逻辑修改，新增了 unittest ，测试里用了 tempfile.TemporaryDirectory()。
运行：
python -B -m unittest discover -s test -p "test_*.py"
时，Python 的 tempfile 会调用 gettempdir() 探测可用临时目录。探测过程会在候选目录里创建一个随机文件名的小文件，通常写
入 4 字节内容，然后马上删除。
当前环境下系统临时目录不可用或权限异常，tempfile 继续尝试其他候选目录，最后尝试到了仓库根目录。由于创建成功但删除失
败，就在仓库根目录留下了一批 8 位随机文件名、大小 4 字节的小文件。
这些文件不是业务代码生成的，而是 Python tempfile 在探测临时目录时留下的临时探针文件。
我实在是不知道如何避免这个问题，出现多次了。
下面的内容是我让 codex 自己总结的：
环境是 Windows 11 + PowerShell 。Codex 为了验证一个很小的 merge_stocks.py 逻辑修改，新增了 unittest ，测试里用了 tempfile.TemporaryDirectory()。
运行：
python -B -m unittest discover -s test -p "test_*.py"
时，Python 的 tempfile 会调用 gettempdir() 探测可用临时目录。探测过程会在候选目录里创建一个随机文件名的小文件，通常写
入 4 字节内容，然后马上删除。
当前环境下系统临时目录不可用或权限异常，tempfile 继续尝试其他候选目录，最后尝试到了仓库根目录。由于创建成功但删除失
败，就在仓库根目录留下了一批 8 位随机文件名、大小 4 字节的小文件。
这些文件不是业务代码生成的，而是 Python tempfile 在探测临时目录时留下的临时探针文件。