Full time On-Chain Arbitrageur｜ISTP-A｜TW Top 30 Influencer｜ 韓豚一隻 🐽｜@GooseCityDAO @Sleepingfnf @LaserCatNFT @WTC_Giveaway01｜DM for Collab ✉️｜流水不爭先，爭的是滔滔不絕 🌊
所有貼文皆非投資建議，且具時效性，請做好自己的研究再參與💯
Joined September 2021
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IQ50 的第一性原理
路邊野莊開的土狗盤猛猛上、關聯地址、轉帳地址異動猛猛上
川普發的 meme 不敢上、川普發的 DeFi 不敢上、大表哥推薦的 HyperLiquid 不敢上
一直知道自己是 mid-curve ，現在才悟到要突破煉氣期還是得需要相信相信的力量
先信資本！！！
真正的不破武功就是陽謀盤，剩下都是奇技淫巧。
CryptoWilson｜威虎社 WTC Founder 🐯｜三思而後行 💡 retweeted
Grok Bot 用久了，怎么感觉越来越笨了？我建议大家每隔半个月，就给自己的 Personal Agent 做一次记忆大扫除🔥
这个问题我以前折腾 Hermes Agent 的时候就遇到过，刚开始用着很聪明，但随着 Memory、Skills 和各种提示词不断增加，Agent 有时候反而开始答非所问，甚至连简单任务都容易出错
后来我才慢慢意识到，问题不一定出在模型上，也可能是我们自己把 Context 养得太乱了
1、上下文越来越多，Agent 反而可能越来越笨
大家肯定遇到过自己的 Grok Bot 慢慢变蠢的感觉，其实这不一定是真的 AI 变蠢了
只是因为你的上下文和提示词慢慢在变多，当上下文到达一定程度的时候，里面会充斥着一些重复或者是相反的指令
上下文就会出现一定的腐烂，导致你的指令不再精准，或者是完成任务你会感觉越来越差，我感觉这是 Personal Agent 的一个通病
2、我一般每隔半个月到一个月，就会整理一次 Agent 的记忆
因为我在很早之前就玩了 Hermes Agent，我就发现了 Hermes Agent 如果你不定期地去整理对应的记忆、人设，还有对应的 Skill，你的 Hermes 会越来越笨，尤其是会出现一些牛头不对马嘴的操作
所以我一般会每个月或者半个月左右，让 AI 自检自己的上下文和提示词，把对应相关的冲突或者重复的提示词做一次整理
而且 Hermes Agent 针对 USER、Memory 这些关键的 MD 文件，都会限制大小，尽可能保持提示词简洁，这也是为了让 Agent 干活更精准，错误更少
3、Grok Bot 还有一个问题，就是模型路由不透明
另一方面，Grok Bot 的整个 AI 路由是黑盒
你不知道具体执行的任务到底是 Opus 5.5，还是 Grok 4.6 或者 4.7，这也是很大的一个问题
但是这个问题没有什么太好的解决方案，因为整体不像 Hermes Agent，你可以自定义对应的 AI 和上下文
这里的话是要通过官方的路由去处理，所以我自己的体验下来就是一下神，一下鬼
我这里还补充一下，就是有一些 AI 的上下文会比较小，会频繁出现上下文压缩的情况
但是我怀疑 Grok Bot 为了快速响应，针对的模型可能会选择比较轻量的版本
因为我平时写代码也用 Grok 自带的 4.7，响应速度和回答速度的话，都没有达到这么快的速度
有可能会路由到一些 Flash 模型去处理平时的任务，做一些高难度的任务，可能才会路由到比较强的模型，所以整体的时间消耗就会被平均
当然，这部分只是我根据实际使用体验做的猜测，具体的模型路由还是得看官方
最后分享一下我的建议
如果想让你的 Personal Agent 一直好用，一定要定期整理整个机器人的上下文和相关设定
尤其是长期记忆、角色人设和 Skills，检查有没有重复、冲突或者早就过时的内容
尽可能地精简和保留最核心的部分，让整个上下文保持干净和整洁
我觉得比起不断给 Agent 增加新的记忆和规则，定期清理那些已经没用的东西，可能反而更重要
Grok Bot 用得再舒服，这 3 个坑我建议大家提前避开，尤其是拿它当长期私人助理的朋友🔥
最近我一直在用 Grok Bot 处理 X 素材、文章和 Coding 任务，但是在使用过程中也遇到了一些问题
我结合我自己的使用体验分享出来 防止大家和我一样遇到相同的问题，又浪费时间去整理和检查
这里面有三个比较突出的问题，第一个是最重要的
1、云电脑数据可能回滚，重要文件一定要备份
社区已经有人遇到过云电脑自动恢复旧快照，导致几天的工作文件直接丢失，甚至没有主动点击 Reset，在这使用过程中 我自己也遇到了主动点击 Reset
回复的是昨天下午 3 点的备份，而不是我最新当前的数据备份，中间有一个修改的 skill 就没有完全恢复
这里我就建议大家可以把 GitHub 当成持久化存储，单独建一个 Private Repo
把长期记忆、Skills、项目配置、文章素材和任务进度定期同步上去
这样就算云电脑重置，也能通过 GitHub 恢复大部分工作环境，不需要重新教 Bot 一遍
我自己就建立了一个 Grok bot 备份仓库，每天凌晨 3 点做一次全量备份，如果某一天出现任何问题 我就可以直接回复
但是还是需要注意，别把 API Key、Cookie 和其他敏感凭据直接提交到仓库
2、多个 Bot 其实共用一台云电脑
这个细节我猜很多人都不知道
同一个账号创建的多个 Grok Bot，共享文件、浏览器登录状态和命令行凭据，并不是完全独立的运行环境
如果其中一个 Bot 把环境搞坏了，其他 Bot 也可能受到影响
建议不同项目使用独立目录，GitHub 权限尽量最小化，生产环境的密钥不要直接放进共享电脑
或者给对应的 bot 设置对应的工作文件夹，设置好对应的提示词 只能在对应的文件夹工作
3、定时任务不一定准时执行
如果你用 Grok Bot 每天收集 X 内容、整理素材，或者执行自动化任务，这点一定要留意，我就在这上面遇到过比较坑的事情
比如说我的 Scheduled Routines 延迟、漏跑的问题，而且失败的任务不一定会自动补执行，所以有的时候你的定时任务备份的话 你要主动去询问他，最近有没有执行 或者有没有出现过错误？
我的建议是定期检查 Run History，重要任务记录上次成功时间，必要时通过自己的 VPS 或 GitHub Actions 做独立监控和补偿
虽然说 grokbot 已经帮我们完成了很多工作，但是对应的风险和 bug 我们还是要知道的，不然到时候真正的数据丢失 或者是定时任务未执行导致自己现实生活造成影响 那就不值得了
我的习惯就是冗余备份和定时检查，如果感兴趣 我可以讲一下我是怎么处理 GrokBot 的记忆相关的内容，因为我在 Hermes agent 上面花费了很多时间
一样的可以使用在 grokbot 上，因为本质他们都是 personal agent
CryptoWilson｜威虎社 WTC Founder 🐯｜三思而後行 💡 retweeted
Pretty much.
As of the past few weeks, debt markets have almost entirely shut off access to money for any company that doesn’t have substantial revenue independent of AI data centers.
SpaceX closed $40B of debt for GPUs, but we’re investment grade and have Starlink & launch revenue.
That means the 200+ neoclouds are going to see guppy-level death and consolidation. Some will make it through, but not many.
CryptoWilson｜威虎社 WTC Founder 🐯｜三思而後行 💡 retweeted
The MOST obvious (but REALLY good) STARTUP ideas right now:
1. Zestimate for company data (what your data is worth to an AI lab)
2. Google Analytics for agents (see which agents visit your site and what they want)
3. Y Combinator for 1 person companies (back solo founders running a team of agents)
4. Okta for agents (who each agent is and what it's allowed to touch)
5. Marie Kondo for your company's data (clean it up so agents can use it)
6. FICO for agents (a trust score before an agent can spend money)
7. Geico for agents (insurance for when an agent makes an expensive mistake)
8. Datadog for agents (see every step your agents took)
9. Twilio for agents (phone numbers and texting for agents)
10. Upwork for agents (hire an agent for a job instead of a freelancer)
11. ESPN for AI (every model launch covered like a big game).
12. Shutterstock for robot training videos (get paid to film yourself doing chores)
13. Credit Karma for what AI knows about you (see it, fix it, delete it)
14. Norton for AI scams (protect your parents from fake voices and emails)
15. PayPal Buyer Protection for agent purchases (fixes it when your agent buys the wrong thing)
16. Geek Squad for AI (set up personal agents for families and small businesses)
17. Dell for private AI (AI in a box for firms that won't use the cloud)
18. Carfax for used GPUs (a health report before you buy secondhand)
19. Airbnb for idle GPUs (rent out computing power you're not using)
20. Rotten Tomatoes for AI models (real reviews instead of benchmarks)
21. G2 for skills (find the best skills for your agent)
22. Dropbox for your AI memory (take what your agent knows about you to any agent)
23. Canva for physical products (design it with AI and get it made)
24. ADT for your personal agent (alerts when your agent does something it shouldn't)
25. Hertz for robots (rent one for a move, a deep clean or an event)
26. Harvard Business School for internet businesses (a real education in building online)
27. Workday for agents (onboard, manage and offboard your digital workers)
28. Getty Images for your face and voice (license your likeness to AI safely)
29. Meta Muse for older adults (and other high LTV niche)
30. Google Ads for agents (pay to be what the agent recommends)
31. Loom for agents (a walkthrough of everything your agent did)
32. Plaid for agents (approved access to banks, airlines and stores)
33. Jiffy Lube for vibe coded apps (quick fixes when your AI built app breaks)
34. Ancestry for datasets (where your training data came from)
35. The organic label for human-made content (proof a person made it)
36. Strava for builders (track what you ship every week)
37. Honey that haggles for you (your agent negotiates the price)
38. SEM Rush for personal agent platforms (like Muse etc)
39. Frequent flyer miles for agents (loyalty programs built for agents)
感覺這次 $BTC 走弱跟中東戰事的再次升級有關
2026 年 10 月 23 日，美國國務院下令所有非緊急美國政府僱員及其家屬離開沙烏地阿拉伯，理由是存在安全風險
同步更新了沙烏地阿拉伯、伊朗、以色列、伊拉克的旅遊警示
CryptoWilson｜威虎社 WTC Founder 🐯｜三思而後行 💡 retweeted
最近很多人在轉一張圖：S&P 500 前 15 大權值股已經占了 46.7%，比 2000 年網路泡沫時還高，言下之意就是「太集中了，要小心」
這句話聽起來很有道理，我就拿 SPY 對 RSP（等權重 S&P 500）的比值當代理指標，回測 2003 年到現在，看集中度衝到歷史前 10% 之後，市場接下來怎麼走
結果跟直覺相反，訊號出現後一年，SPY 平均還是漲，而且比平常任一天進場漲得多
更讓人意外的是，換成等權重也沒有比較好，兩者的差距在統計上分不出來
反例最有說服力：2023 年 5 月和 2024 年 9 月都出現過「集中度過高」的訊號，結果接下來一年大型股繼續領先等權重 9 個百分點以上
說集中度要反轉的人，在那兩年都被打臉
但這不代表可以放心，2008 年 10 月的訊號雖然一年後是賺的，中間卻先跌了三成
網路泡沫那一段（要用更早的價格指數才看得到）也確實是等權重大勝
集中度從來不是一個好的進出場時點，它只告訴你，風險集中在哪裡
現在的比值在歷史第 98.5 百分位，非常高；但過去一年大型股其實沒有再拉開差距
集中度高本身不是賣出的理由，但如果你的持股也一樣集中，那就是你該想清楚的事
延伸思考的一個點，如果知道目前指數的股票集中度很高，你也相信信用風險對股價的影響
找到目前擁擠交易的產業，關注其信用利差，或許有機會閃掉不少回撤
BREAKING: The 15 largest S&P 500 stocks now account for a record 46.7% of the index’s market value.
By comparison, during the 2000 Dot-Com Bubble, the 15 largest stocks accounted for 27.2% of the S&P 500.
The remaining 485 stocks represent just 53.3% of the S&P 500’s market cap.
This comes as Nvidia, $NVDA, Apple, $AAPL, Alphabet, $GOOGL, and Microsoft, $MSFT, account for 7.5%, 7.1%, 5.9%, and 5.6%, respectively, or 26.1% combined.
This means just 4 stocks account for more than the next 11 combined.
Furthermore, the combined market cap of the 5 largest stocks now equals that of the bottom 434 stocks in the index, the largest gap on record.
Market concentration is at historic extremes.
CryptoWilson｜威虎社 WTC Founder 🐯｜三思而後行 💡 retweeted
反正我這趟在歐洲
所有行程都是Grok bot安排的
房子 景點 要走的路 要買的票 要聯絡的人
全是Grok bot處理
Grok bot 讚喔
我真的推薦所有藍勾勾用戶都去玩玩看 Grok Bot !
用一張我正在決定要退訂或者降級哪些 AI 的截圖，來表示我對 Grokbot @bot 的驚艷
我們不需要透過 AI 完成多偉大的專案，光是它可以解決我們生活上的各種雜事，我覺得就已經心滿意足了
花了一個下午體驗 Grokbot：
• 幫我跟 GPT 申請了新的 Grant，還因為我 github 豐富度不夠主動跟我提出把本地專案上傳
• 只花半小時溝通來回，就解決掉我囤積三個月不想面對的工具 bug
這個 bug 是這樣的：先前我換過電腦，Terminal 本身有設定 SSH Key 的限制，沒辦法直接進入我的 VPS 服務器，裡面還有好幾層密碼。
換電腦時沒能備份好原先裝著密碼的檔案，導致我後來無法直接訪問 VPS 上的工具與服務。
這種看似 Claude 或 GPT 可以解決的問題，當時我都遇到好幾次鬼打牆，但 Grokbot 就這樣解決了。
它很清楚知道我當前在工作流上遇到哪一個癥結點，並且直接提出改善方案。
以前使用 AI 跟 Agent 最大的不同，是我們可能還要自己去調整模型、找平台部署。
但現在 Grokbot 有內建的電腦環境，你可以根據不同的任務類型增添新的 Grokbot 來符合所需。
推薦所有藍勾勾用戶都去用看看 Grokbot。很多冗長、需要時間的瑣碎任務，它都可以執行得非常出色：
• 代替你去逐個整理那些沒更新、想退追的帳號 , 這是先前 @zohanlin 的很好的 idea
• 整理日常信件，篩選特定分類的內容並處理，甚至替我們回信
• 甚至還可以幫我們優化交易模式
AI 方便的時代，我們反而要認清，到底有哪些事情自己不想做或做不來，可以放手給這些 AI 去完成，進而輔助我們的生活更加便利
如果說 DeepSeek 的出現讓 AI 進入 2.0 的時代，那 Grokbot 我覺得就是 3.0 了，Grok 的出現讓 agent 的可用性大幅提升
雖然我還沒用過 Muse Agent，但光是 Grokbot 的出現，我就能深刻感受到 Agent Payment 的牛市可能真的快到了
所以 Grokbot 為什麼沒有團隊方案? 😂
hey @elonmusk we need team subscription plan for @grok and @bot
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我真的推薦所有藍勾勾用戶都去玩玩看 Grok Bot !
用一張我正在決定要退訂或者降級哪些 AI 的截圖，來表示我對 Grokbot @bot 的驚艷
我們不需要透過 AI 完成多偉大的專案，光是它可以解決我們生活上的各種雜事，我覺得就已經心滿意足了
花了一個下午體驗 Grokbot：
• 幫我跟 GPT 申請了新的 Grant，還因為我 github 豐富度不夠主動跟我提出把本地專案上傳
• 只花半小時溝通來回，就解決掉我囤積三個月不想面對的工具 bug
這個 bug 是這樣的：先前我換過電腦，Terminal 本身有設定 SSH Key 的限制，沒辦法直接進入我的 VPS 服務器，裡面還有好幾層密碼。
換電腦時沒能備份好原先裝著密碼的檔案，導致我後來無法直接訪問 VPS 上的工具與服務。
這種看似 Claude 或 GPT 可以解決的問題，當時我都遇到好幾次鬼打牆，但 Grokbot 就這樣解決了。
它很清楚知道我當前在工作流上遇到哪一個癥結點，並且直接提出改善方案。
以前使用 AI 跟 Agent 最大的不同，是我們可能還要自己去調整模型、找平台部署。
但現在 Grokbot 有內建的電腦環境，你可以根據不同的任務類型增添新的 Grokbot 來符合所需。
推薦所有藍勾勾用戶都去用看看 Grokbot。很多冗長、需要時間的瑣碎任務，它都可以執行得非常出色：
• 代替你去逐個整理那些沒更新、想退追的帳號 , 這是先前 @zohanlin 的很好的 idea
• 整理日常信件，篩選特定分類的內容並處理，甚至替我們回信
• 甚至還可以幫我們優化交易模式
AI 方便的時代，我們反而要認清，到底有哪些事情自己不想做或做不來，可以放手給這些 AI 去完成，進而輔助我們的生活更加便利
如果說 DeepSeek 的出現讓 AI 進入 2.0 的時代，那 Grokbot 我覺得就是 3.0 了，Grok 的出現讓 agent 的可用性大幅提升
雖然我還沒用過 Muse Agent，但光是 Grokbot 的出現，我就能深刻感受到 Agent Payment 的牛市可能真的快到了
所以 Grokbot 為什麼沒有團隊方案? 😂
hey @elonmusk we need team subscription plan for @grok and @bot
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今天順利拿到 @JoinProxima 的 Badge，正式加入團隊了，非常感謝。
我主要會協助華語區的市場推進與社群經營。
接下來會多跟開發者、項目方以及對這塊有興趣的朋友交流，也會把實際使用上的回饋帶回去給團隊。
Proxima 把多鏈部署、錢包配置、即時觀察到後續執行都收進同一套基礎設施裡，讓上線後的運營與維護不用再切換多個平台。
如果你正在做代幣部署後的管理、做市、錢包批量操作，或是想了解上線後怎麼更集中地維護，都歡迎直接私訊我，有問題也可以一起討論。
中文社群的 TG 群已經在運作，後續更新會優先放在群裡。
想加入的朋友私訊我即可，我會把邀請連結傳給你。
產品體驗連結：proxima.tools/@proxima_cn
有任何想法或問題都可以 DM 或留言，我會盡快回復。
也麻煩有空的夥伴幫我們點一下關注 @JoinProxima 和 @ProximaZH，我愛你們🥺🙏
最近很多人在轉一張圖：S&P 500 前 15 大權值股已經占了 46.7%，比 2000 年網路泡沫時還高，言下之意就是「太集中了，要小心」
這句話聽起來很有道理，我就拿 SPY 對 RSP（等權重 S&P 500）的比值當代理指標，回測 2003 年到現在，看集中度衝到歷史前 10% 之後，市場接下來怎麼走
結果跟直覺相反，訊號出現後一年，SPY 平均還是漲，而且比平常任一天進場漲得多
更讓人意外的是，換成等權重也沒有比較好，兩者的差距在統計上分不出來
反例最有說服力：2023 年 5 月和 2024 年 9 月都出現過「集中度過高」的訊號，結果接下來一年大型股繼續領先等權重 9 個百分點以上
說集中度要反轉的人，在那兩年都被打臉
但這不代表可以放心，2008 年 10 月的訊號雖然一年後是賺的，中間卻先跌了三成
網路泡沫那一段（要用更早的價格指數才看得到）也確實是等權重大勝
集中度從來不是一個好的進出場時點，它只告訴你，風險集中在哪裡
現在的比值在歷史第 98.5 百分位，非常高；但過去一年大型股其實沒有再拉開差距
集中度高本身不是賣出的理由，但如果你的持股也一樣集中，那就是你該想清楚的事
延伸思考的一個點，如果知道目前指數的股票集中度很高，你也相信信用風險對股價的影響
找到目前擁擠交易的產業，關注其信用利差，或許有機會閃掉不少回撤
BREAKING: The 15 largest S&P 500 stocks now account for a record 46.7% of the index’s market value.
By comparison, during the 2000 Dot-Com Bubble, the 15 largest stocks accounted for 27.2% of the S&P 500.
The remaining 485 stocks represent just 53.3% of the S&P 500’s market cap.
This comes as Nvidia, $NVDA, Apple, $AAPL, Alphabet, $GOOGL, and Microsoft, $MSFT, account for 7.5%, 7.1%, 5.9%, and 5.6%, respectively, or 26.1% combined.
This means just 4 stocks account for more than the next 11 combined.
Furthermore, the combined market cap of the 5 largest stocks now equals that of the bottom 434 stocks in the index, the largest gap on record.
Market concentration is at historic extremes.
