日月小楚的投资交流空间（公告群）
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日月小楚
为文章配好看的图片，昨天找了一圈，最后选中4个github开源的skills，做出来感觉还不错。
4个skill可以对应不同的场景。
说明一下，他们不是单独的skill项目，在baoyu和huashu的skill里面。
还有一个经验就是，codex直接画图效果要比调用gpt-image2画图，效果差一些。推荐用gpt-image2
1. baoyu-image-cards
- Skill 名称：`baoyu-image-cards`
- 适合场景：社交媒体图片卡片、知识卡片、轮播图、推文配图。
- 使用建议：适合把一篇推文拆成 1-3 张重点卡片，突出标题、判断点和结论。
2. baoyu-cover-image
- Skill 名称：`baoyu-cover-image`
- 适合场景：文章封面图、推文主视觉、标题大字图。
- 使用建议：适合每篇推文只配一张封面图时使用，重点放大标题和核心概念。
3. huashu-wechat-image
- Skill 名称：`huashu-wechat-image`
- 适合场景：公众号配图、文章插图、16:9 中文信息图、正文解释图。
- 使用建议：适合做中文准确、结构清楚的信息图，比如对比图、流程图、字段关系图。
4. huashu-xhs-image
- Skill 名称：`huashu-xhs-image`
- 适合场景：小红书风格配图、竖版社媒卡片、手机信息流大字图。
- 使用建议：适合做竖版图，标题要大，重点要少，适合移动端阅读。
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为文章配好看的图片，昨天找了一圈，最后选中4个github开源的skills，做出来感觉还不错。
4个skill可以对应不同的场景。
说明一下，他们不是单独的skill项目，在baoyu和huashu的skill里面。
还有一个经验就是，codex直接画图效果要比调用gpt-image2画图，效果差一些。推荐用gpt-image2
1. baoyu-image-cards
- Skill 名称：`baoyu-image-cards`
- 适合场景：社交媒体图片卡片、知识卡片、轮播图、推文配图。
- 使用建议：适合把一篇推文拆成 1-3 张重点卡片，突出标题、判断点和结论。
2. baoyu-cover-image
- Skill 名称：`baoyu-cover-image`
- 适合场景：文章封面图、推文主视觉、标题大字图。
- 使用建议：适合每篇推文只配一张封面图时使用，重点放大标题和核心概念。
3. huashu-wechat-image
- Skill 名称：`huashu-wechat-image`
- 适合场景：公众号配图、文章插图、16:9 中文信息图、正文解释图。
- 使用建议：适合做中文准确、结构清楚的信息图，比如对比图、流程图、字段关系图。
4. huashu-xhs-image
- Skill 名称：`huashu-xhs-image`
- 适合场景：小红书风格配图、竖版社媒卡片、手机信息流大字图。
- 使用建议：适合做竖版图，标题要大，重点要少，适合移动端阅读。
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日月小楚
用了这么就了，还是非常不习惯 codex 用这种不确定的含义的表达方式。
对于一个项目中某个重要部件，如果是 主要，大体上来回答，我还是无法安心。
希望下个版本能改进 @OpenAI https://t.co/D2a3yttRcT
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用了这么就了，还是非常不习惯 codex 用这种不确定的含义的表达方式。
对于一个项目中某个重要部件，如果是 主要，大体上来回答，我还是无法安心。
希望下个版本能改进 @OpenAI https://t.co/D2a3yttRcT
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日月小楚
我昨天差点把实盘的亏损原因归到“买贵了”。
这个判断很顺：聪明钱先买，我们晚 30-60 秒跟，盘口一动，价格自然变差。可把账拆开后，结论反而变了。
我按每笔实际买入份额算成本差：我买入份额 ×（我买入价 - 聪明钱买入价）。
能匹配到聪明钱 BUY 的有 158 笔，其中 150 笔是精确时间匹配。结果是：买贵的部分确实多花 44.6719 U，但买便宜的部分节省 79.8196 U，净成本差是 -35.1477 U。也就是说，只看买入价，我们整体反而少花了 35.15 U。
这不代表入场速度不重要。短周期市场里，30 秒当然会伤收益。
但它提醒我：别因为几笔刺眼的“买贵”，就把整个亏损归因到买贵。收益差要拆开看：买入成本、漏买、漏卖、仓位规则，各算各的，最后再看净影响。
以前我会直接去优化入场延迟，或者放宽价格保护。现在我会先问一句：这项损耗在总账里到底占多少？如果不先算清楚，优化方向很可能是错的。
这次的结论是：买贵不是主犯。先别信直觉，先把账拆开。
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我昨天差点把实盘的亏损原因归到“买贵了”。
这个判断很顺：聪明钱先买，我们晚 30-60 秒跟，盘口一动，价格自然变差。可把账拆开后，结论反而变了。
我按每笔实际买入份额算成本差：我买入份额 ×（我买入价 - 聪明钱买入价）。
能匹配到聪明钱 BUY 的有 158 笔，其中 150 笔是精确时间匹配。结果是：买贵的部分确实多花 44.6719 U，但买便宜的部分节省 79.8196 U，净成本差是 -35.1477 U。也就是说，只看买入价，我们整体反而少花了 35.15 U。
这不代表入场速度不重要。短周期市场里，30 秒当然会伤收益。
但它提醒我：别因为几笔刺眼的“买贵”，就把整个亏损归因到买贵。收益差要拆开看：买入成本、漏买、漏卖、仓位规则，各算各的，最后再看净影响。
以前我会直接去优化入场延迟，或者放宽价格保护。现在我会先问一句：这项损耗在总账里到底占多少？如果不先算清楚，优化方向很可能是错的。
这次的结论是：买贵不是主犯。先别信直觉，先把账拆开。
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日月小楚
惊了！关注的一个博主的发生了悲剧
vibe coding时候，AI删掉了它D 盘 + G 盘，452GB 的数据
更令人担心的是一句话：AI 生成代码的速度远超人类 review 的深度时，系统性风险在累计
分析致命代码来自：
-这段 `rm -rf` 来自 PR #109，Claude Opus 和人合写的！
-后来有人补了五项安全检查。跨盘场景下，一项没拦住。
-最讽刺：它保护了 `node_modules`。`node_modules` 可以重装，我的项目、笔记、代码不能。但这代码就认准了保 `node_modules`、删用户数据。
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惊了！关注的一个博主的发生了悲剧
vibe coding时候，AI删掉了它D 盘 + G 盘，452GB 的数据
更令人担心的是一句话：AI 生成代码的速度远超人类 review 的深度时，系统性风险在累计
分析致命代码来自：
-这段 `rm -rf` 来自 PR #109，Claude Opus 和人合写的！
-后来有人补了五项安全检查。跨盘场景下，一项没拦住。
-最讽刺：它保护了 `node_modules`。`node_modules` 可以重装，我的项目、笔记、代码不能。但这代码就认准了保 `node_modules`、删用户数据。
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日月小楚
最近研究AI写歌，效果真是出乎意料！
现在视频还能一眼看出AI味，但是写歌方面竟然已经到了特别牛逼的地步。
我自己做了几首歌，一直在重复播放。
挑了一首写MeMe的歌曲，分享一下。
让我想起之前在https://t.co/8rBFC2WVCs上面冲土狗的日子。
去年9月，我使用的一个全新的MeMe的策略，就是在高流量的热点做第二波段
成功在https://t.co/8rBFC2WVCs上做了giggle，币安人生等。虽然只有几倍，但是胜率高。
可惜马上就进入了熊市了。
现在就等着行情回暖，再到 https://t.co/8rBFC2WVCs 翻身。
@fourdotmemezh
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最近研究AI写歌，效果真是出乎意料！
现在视频还能一眼看出AI味，但是写歌方面竟然已经到了特别牛逼的地步。
我自己做了几首歌，一直在重复播放。
挑了一首写MeMe的歌曲，分享一下。
让我想起之前在https://t.co/8rBFC2WVCs上面冲土狗的日子。
去年9月，我使用的一个全新的MeMe的策略，就是在高流量的热点做第二波段
成功在https://t.co/8rBFC2WVCs上做了giggle，币安人生等。虽然只有几倍，但是胜率高。
可惜马上就进入了熊市了。
现在就等着行情回暖，再到 https://t.co/8rBFC2WVCs 翻身。
@fourdotmemezh
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日月小楚
方向不对，努力白费！
这句话大家都懂，但是我看到在AI时代，至少90%的人都会犯这样的错误。
根本的原因没有AI Native的思维，这些人用AI来提高现有框架的效率。
比如，现在有大量的人会去学习使用AI来做自媒体，他们的大量精力在学AI优化现有的自媒体框架，比如选热点，写稿，排版，美化等等。
但是，他们没意识到的是，AI会导致10倍以上的新人进入，同时原有的效率提高10倍以上，这样导致每天100多倍的新文章涌现，而且还是90分以上质量。
然而，人的注意力并没有增加，依然是哪些。这意味着这个方向的路难道增加了100倍。
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方向不对，努力白费！
这句话大家都懂，但是我看到在AI时代，至少90%的人都会犯这样的错误。
根本的原因没有AI Native的思维，这些人用AI来提高现有框架的效率。
比如，现在有大量的人会去学习使用AI来做自媒体，他们的大量精力在学AI优化现有的自媒体框架，比如选热点，写稿，排版，美化等等。
但是，他们没意识到的是，AI会导致10倍以上的新人进入，同时原有的效率提高10倍以上，这样导致每天100多倍的新文章涌现，而且还是90分以上质量。
然而，人的注意力并没有增加，依然是哪些。这意味着这个方向的路难道增加了100倍。
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日月小楚
RT @VoxMarket_AI: AI is driving the world forward.
AI Agents are driving prediction markets.
Now @MiniMax_AI's M3 — frontier coding, 1M context, native multimodality — is available for free on @0G_labs.
The agent era of prediction markets starts here.
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RT @VoxMarket_AI: AI is driving the world forward.
AI Agents are driving prediction markets.
Now @MiniMax_AI's M3 — frontier coding, 1M context, native multimodality — is available for free on @0G_labs.
The agent era of prediction markets starts here.
It's live. MiniMax M3 is now 100% free on 0G Private Computer.
The #1 open-weight model, zero cost for the next 3 days.
Try it now: https://t.co/Q7KTwcOG9I https://t.co/E4mj1FPWjB tweet
日月小楚
还没上车呢
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还没上车呢
Zama 今日与 @Morpho和 @SteakhouseFi宣布合作，推出首个基于 cUSDC 的加密收益金库。
通过 ERC-7984 加密代币标准，USDC 可转换cUSDC，在以太坊主网实现余额与转账金额加密，同时保留发送方与接收方信息公开，以满足合规要求。
用户可将 cUSDC 存入 Morpho 上的 Steakhouse 收益策略，在赚取收益的同时保持余额与仓位完全保密。
目前 Shielding 活动正在进行中（6月17日-22日），用户将 USDC 转换为 cUSDC 即可参与。6 月 22 日活动结束后，Zama 将利用 FHE 随机数功能抽取 25 名获奖者，每人获得 1,000 cUSDC，总奖励池达 25,000 美元。
$ZAMA 作为协议代币，承担费用支付与网络安全质押功能。
#FHE #ZAMA tweet
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日月小楚
再加一条外因：当下
AI时代下，很多人焦虑会被AI取代了工作。
同时AI使得各种创作工具的门槛大大降低。
于是opc，个人ip，个体成长，成为了大量普通人开始尝试的方面。
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再加一条外因：当下
AI时代下，很多人焦虑会被AI取代了工作。
同时AI使得各种创作工具的门槛大大降低。
于是opc，个人ip，个体成长，成为了大量普通人开始尝试的方面。
DAN KOE 的经典文章公式：
先放大焦虑，再否定常规道路，接着用心理学和哲学概念制造深度，最后把答案引向创作、流量和他的商业产品。
“你过得不好，不是你不行，而是你还没摆脱普通人的剧本。”
看的人觉得说中了自己，于是就有了众人皆醉我独醒的认同感。 tweet
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