日月小楚的投资交流空间（公告群）
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日月小楚
Crypto 龙虾养成记：打造个人专属的“聪明钱”地址库
基于OnchainOS，此Skill能分析最新热门暴涨项目，分析出优质地址。你可以深度构建个人专属的链上“聪明钱”地址库。
它的核心优势在于
1）相比市面上大而全的机构数据库，你可以拥有一个小而美、精挑细选的优质地址库。
2）链上地址更换频繁，大佬也常换小号。该skill随时分析，获得最新的聪明钱地址。
在聪明钱地址基础上，进一步获得他们的持仓分布，挖掘潜在的好项目。也可以实时跟踪聪明钱的动向（OnchainOS自有skill）
具体的流程和功能：
1 支持两种开启运行方法：
方式1：让龙虾定时运行。它会自动捕捉每日最热的项目，筛选出值得分析的项目。通过多维度筛选（如：未分析过的新项目、短期爆发力强、自动剔除貔貅/诈骗盘）锁定值得挖掘的目标
方式2：用户也可以直接把想分析的项目，让该skill来深度分析
2 优质买入时间窗口
skill能分析出的“黄金交易区间”，通常指大爆发前的埋伏期，或者速通盘的早期时间。
3 获得交易记录（优质时间窗口内）
这是分析聪明钱的数据分析的基础。由于数据量较大，时间比较长。我开发了专门的 Python 脚本嵌入 Skill，确保数据抓取的高效与准确
4 分析聪明钱地址
通过上一步的交易记录，分析出聪明钱地址。对于聪明钱的判断标准，现在skill内置的一套逻辑，比如购买金额超过1000u，不能在优质时间窗口卖出量超过50%等。
同时也支持直接跟AI对话，自行调整聪明钱判断标准
该skill分析地址买卖行为，排除机器人bot、排除套利交易者等，确保是优质的个人交易地址。
5 分析聪明钱的其它持仓
分析聪明钱的现在的持仓，挖掘其它有潜力的项目，作为买入的潜在标的。
支持，上一步分析出的聪明钱单独分析。也可以私有的聪明库一起分析。
6 结合其他OnchainOS的功能
无缝对接 OnchainOS 的其他功能，比如适合跟踪聪明钱的动向，跟单交易（OnchainOS自有skill）
龙虾型号：oponclaw 2026.3.3
模型型号：claude-opus-4-6
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Crypto 龙虾养成记：打造个人专属的“聪明钱”地址库
基于OnchainOS，此Skill能分析最新热门暴涨项目，分析出优质地址。你可以深度构建个人专属的链上“聪明钱”地址库。
它的核心优势在于
1）相比市面上大而全的机构数据库，你可以拥有一个小而美、精挑细选的优质地址库。
2）链上地址更换频繁，大佬也常换小号。该skill随时分析，获得最新的聪明钱地址。
在聪明钱地址基础上，进一步获得他们的持仓分布，挖掘潜在的好项目。也可以实时跟踪聪明钱的动向（OnchainOS自有skill）
具体的流程和功能：
1 支持两种开启运行方法：
方式1：让龙虾定时运行。它会自动捕捉每日最热的项目，筛选出值得分析的项目。通过多维度筛选（如：未分析过的新项目、短期爆发力强、自动剔除貔貅/诈骗盘）锁定值得挖掘的目标
方式2：用户也可以直接把想分析的项目，让该skill来深度分析
2 优质买入时间窗口
skill能分析出的“黄金交易区间”，通常指大爆发前的埋伏期，或者速通盘的早期时间。
3 获得交易记录（优质时间窗口内）
这是分析聪明钱的数据分析的基础。由于数据量较大，时间比较长。我开发了专门的 Python 脚本嵌入 Skill，确保数据抓取的高效与准确
4 分析聪明钱地址
通过上一步的交易记录，分析出聪明钱地址。对于聪明钱的判断标准，现在skill内置的一套逻辑，比如购买金额超过1000u，不能在优质时间窗口卖出量超过50%等。
同时也支持直接跟AI对话，自行调整聪明钱判断标准
该skill分析地址买卖行为，排除机器人bot、排除套利交易者等，确保是优质的个人交易地址。
5 分析聪明钱的其它持仓
分析聪明钱的现在的持仓，挖掘其它有潜力的项目，作为买入的潜在标的。
支持，上一步分析出的聪明钱单独分析。也可以私有的聪明库一起分析。
6 结合其他OnchainOS的功能
无缝对接 OnchainOS 的其他功能，比如适合跟踪聪明钱的动向，跟单交易（OnchainOS自有skill）
龙虾型号：oponclaw 2026.3.3
模型型号：claude-opus-4-6
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日月小楚
为了宣传，真能不要脸的乱写
吸引眼球的钱包地址，最大的一笔预测盈利，来自去年10月份。
而MiroFish，去年11月份才github发布的。
其他的都不说了，可能钱包 和 这个分析师也可能虚构了
为了自己的流量
给别人制造大量的焦虑！ https://t.co/EsaZ0XO1nJ
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为了宣传，真能不要脸的乱写
吸引眼球的钱包地址，最大的一笔预测盈利，来自去年10月份。
而MiroFish，去年11月份才github发布的。
其他的都不说了，可能钱包 和 这个分析师也可能虚构了
为了自己的流量
给别人制造大量的焦虑！ https://t.co/EsaZ0XO1nJ
有个哥们，以前是Jane Street的量化分析师，后来被开了。临走前，他顺手牵羊，把公司攒了10年的BTC交易数据全拷走了。
然后他把这些数据喂给了MiroFish——一个号称新一代“神级”的代理模拟系统。
接着，他搭了个完美算法，开始跑模拟。
结果呢？已经干出150万美元的利润。
他现在就像看穿了矩阵一样——每次BTC要涨要跌，还没发生，他脑子里已经过完一遍了。
钱包在这儿，战绩自己翻：https://t.co/KZOBcJp5fO
他的玩法是：建一个虚拟世界，把历史数据倒进去，然后看BTC在各种可能场景下怎么走。哪个概率大，他就下哪边。
我这一周一直在模仿他的路子，胜率直接起飞，盈亏比像打了鸡血一样狂飙。
MiroFish这种基于智能体的模拟，现在正在悄悄颠覆算法交易。不少大机构已经在偷偷搭自己的版本了。
你也可以整一个——怎么做，需要哪些步骤，我之前那条帖子全写清楚了，顺着翻翻就有。
如果想在Polymarket上跟单试试，可以看看这个机器人助手：
https://t.co/EgT16k3fC5
#Polymarket tweet
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日月小楚
AutoDarwin：这是一套由AI控制，零人类干预，能自己不断优化，链上策略的系统
https://t.co/tp4t1J2F08
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AutoDarwin：这是一套由AI控制，零人类干预，能自己不断优化，链上策略的系统
https://t.co/tp4t1J2F08
“🦞主人，我将开始帮您在币安赚到BNB”
你觉得币安有哪些功能或服务可以通过AI实现创新和优化？
🏄欢迎提交你的创意提案，用 #AI 建设加密和币安一起逐浪Wbe3
✅参与方式一：直接参赛
• 使用 OpenClaw（小龙虾）搭建币安主题的 AI Agent，录制演示视频或图文展示
• 在 X/广场发帖，RT本条推文并写明作品名称、功能亮点，并附演示素材或链接
• 填写表单提交作品：https://t.co/2FvJwknixo
✅参与方式二：推荐参赛
• 在 X/广场RT官方推文发帖 @ 你推荐参赛的人
• 被推荐人报名时在表单中填写你的币安 UID 即可
• 被推荐人拿奖，对应推荐人即可获奖 tweet
日月小楚
3个妙招，轻松节约80%的Token消耗
你有没有觉得，Token 消耗快得离谱？明明没聊几句，额度就快见底了。
这不是你的错。因为大模型公司就想让你多花token，所以现在方案都是最消耗token的。
但只要理解AI运行的原理，三个小改动就能把消耗砍掉一大半。
1：别让 AI 去"看"网页
这是最大的浪费源头。
很多人会每天获取50+网页总结热点。做法是让 AI 控制浏览器抓信息，觉得省事。但代价是什么？AI 浏览网页的时候，会把整个页面所有内容都读一遍——出了内容，甚至还有html代码，全算 Token。一个普通新闻页面可能上万 Token，你真正要的就几百个字。
特别是每天做信息收集、总结热点的人，这种浪费是翻倍放大的。
正确做法特别简单：能调 API 就调 API，普通网页写个爬虫脚本。脚本只抓你要的字段，干干净净，Token 基本为零。
2：给 Subagent 传文件路径，别替它"传话"
用 Agent 工作流的人最容易踩这个坑。
在现有方案中，都是主 Agent 会将所有信息阅读一遍，然后分配给Subagent。问题是——这些信息会全部过一遍主 Agent 的上下文，哪怕跟当前子任务完全没关系的，也一样算 Token。
解决办法很直觉：把数据写进文件，只告诉 Subagent 文件路径，让它自己去读需要的部分。主 Agent 上下文始终保持精简，Token 直接打骨折。
3：AI 是用来思考的，不是用来当 Excel 的
→ **大数据先用代码过滤**——别一股脑全丢给 AI。先用 Python 脚本做统计、筛选，把最关键的部分提炼出来，再让 AI 做判断和决策。
这三招为什么有效？
这是因为原理上，AI不是人，它没有记忆。每一次请求，你需要把把历史对话、工具定义、Skill、MCP 配置……全部打包发一遍。聊得越久，包越大，Token 蹭蹭涨。大模型公司当然不会主动教你怎么省——你用得多它才赚得多嘛。
如何操作？
改变也非常轻松，就是在 Skill 的时候多用 Script**——能用代码完成的步骤就封装成脚本，只把真正需要"动脑子"的环节留给 AI。操作上很简单，你在 Skill 里把这些步骤写成代码执行就行，其他流程完全一样。
这套方法还有个很多人没意识到的额外好处：**省 Token 的同时，AI 的准确率反而会提高**。
道理很简单——上下文越短，噪音越少，AI 越容易聚焦在关键信息上做出对的判断。上下文太长反而容易"分心"，产生幻觉。
省钱和提质，其实是同一件事。
觉得有用的话转发给你身边也在用 AI 的朋友，感谢来个三连
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3个妙招，轻松节约80%的Token消耗
你有没有觉得，Token 消耗快得离谱？明明没聊几句，额度就快见底了。
这不是你的错。因为大模型公司就想让你多花token，所以现在方案都是最消耗token的。
但只要理解AI运行的原理，三个小改动就能把消耗砍掉一大半。
1：别让 AI 去"看"网页
这是最大的浪费源头。
很多人会每天获取50+网页总结热点。做法是让 AI 控制浏览器抓信息，觉得省事。但代价是什么？AI 浏览网页的时候，会把整个页面所有内容都读一遍——出了内容，甚至还有html代码，全算 Token。一个普通新闻页面可能上万 Token，你真正要的就几百个字。
特别是每天做信息收集、总结热点的人，这种浪费是翻倍放大的。
正确做法特别简单：能调 API 就调 API，普通网页写个爬虫脚本。脚本只抓你要的字段，干干净净，Token 基本为零。
2：给 Subagent 传文件路径，别替它"传话"
用 Agent 工作流的人最容易踩这个坑。
在现有方案中，都是主 Agent 会将所有信息阅读一遍，然后分配给Subagent。问题是——这些信息会全部过一遍主 Agent 的上下文，哪怕跟当前子任务完全没关系的，也一样算 Token。
解决办法很直觉：把数据写进文件，只告诉 Subagent 文件路径，让它自己去读需要的部分。主 Agent 上下文始终保持精简，Token 直接打骨折。
3：AI 是用来思考的，不是用来当 Excel 的
→ **大数据先用代码过滤**——别一股脑全丢给 AI。先用 Python 脚本做统计、筛选，把最关键的部分提炼出来，再让 AI 做判断和决策。
这三招为什么有效？
这是因为原理上，AI不是人，它没有记忆。每一次请求，你需要把把历史对话、工具定义、Skill、MCP 配置……全部打包发一遍。聊得越久，包越大，Token 蹭蹭涨。大模型公司当然不会主动教你怎么省——你用得多它才赚得多嘛。
如何操作？
改变也非常轻松，就是在 Skill 的时候多用 Script**——能用代码完成的步骤就封装成脚本，只把真正需要"动脑子"的环节留给 AI。操作上很简单，你在 Skill 里把这些步骤写成代码执行就行，其他流程完全一样。
这套方法还有个很多人没意识到的额外好处：**省 Token 的同时，AI 的准确率反而会提高**。
道理很简单——上下文越短，噪音越少，AI 越容易聚焦在关键信息上做出对的判断。上下文太长反而容易"分心"，产生幻觉。
省钱和提质，其实是同一件事。
觉得有用的话转发给你身边也在用 AI 的朋友，感谢来个三连
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日月小楚
很明显，这是一个非常错误的方向。
很多人现在想拿AI赚钱。
只需要考虑一个最最底层的逻辑：在交易这个市场，只有少部分人是赚钱的。
如果AI让某个领域，原先少部分专业玩家，变成大多人都能拥有的能力。那么这个地方就不太可能赚钱了。
不管是量化能力，还是投研、套利都是如此。就像聪明钱成为大部分人都可以看到的信息。
那么聪明钱就无法带你赚钱了。最后留下的是几个有赚钱神话的个例，以及赚的朋满钵满的交易平台。
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很明显，这是一个非常错误的方向。
很多人现在想拿AI赚钱。
只需要考虑一个最最底层的逻辑：在交易这个市场，只有少部分人是赚钱的。
如果AI让某个领域，原先少部分专业玩家，变成大多人都能拥有的能力。那么这个地方就不太可能赚钱了。
不管是量化能力，还是投研、套利都是如此。就像聪明钱成为大部分人都可以看到的信息。
那么聪明钱就无法带你赚钱了。最后留下的是几个有赚钱神话的个例，以及赚的朋满钵满的交易平台。
确实很有意思的体验 👍
把 AI 和交易结合，本质上是在把“量化能力”从少数专业玩家，变成每个人都可以使用的能力。
从调参数、调仓位，到逐步把策略跑通、把成本赚回来，这个过程本来就不是一蹴而就的，更像是在训练一个长期可复用的交易能力。
我们也在持续打磨这类 AI + Trading 的产品形态，让策略更易用、执行更稳定、门槛更低。
欢迎大家多试、多反馈，一起把这件事做得更好。 🚀 tweet
日月小楚
想起了18年的时候，跟好友讨论RWA（当时还在空想阶段，名字还叫STO，通证经济等）。
当时我们的分歧在于是不是需要一个信用背书。他认为区块链是去中心化，所以不需要。而我认为，RWA比较特殊，将现实的资产上链是需要一个强有力的机构来做信用背书。
时间到了26年，RWA已经不再只是概念名词。这次刷推特，看到国泰君安在HashKey 上线了的代币化货币基金 GUSDT 和 GHKDT，无疑证明了我当时的观点。
一方面，作为券商老大的国泰君安能够发行代币化基金，本身就代表了RWA的认可。更重要的是，对于现实资产，用户是比较谨慎的。需要有个强有力的机构出面，让大家放心使用。更有利用RWA的大规模推广。 @HashKeyGroup
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想起了18年的时候，跟好友讨论RWA（当时还在空想阶段，名字还叫STO，通证经济等）。
当时我们的分歧在于是不是需要一个信用背书。他认为区块链是去中心化，所以不需要。而我认为，RWA比较特殊，将现实的资产上链是需要一个强有力的机构来做信用背书。
时间到了26年，RWA已经不再只是概念名词。这次刷推特，看到国泰君安在HashKey 上线了的代币化货币基金 GUSDT 和 GHKDT，无疑证明了我当时的观点。
一方面，作为券商老大的国泰君安能够发行代币化基金，本身就代表了RWA的认可。更重要的是，对于现实资产，用户是比较谨慎的。需要有个强有力的机构出面，让大家放心使用。更有利用RWA的大规模推广。 @HashKeyGroup
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