驱魔先生🕊️

AI时代核心赛道股票合集：算力+光学+应用一图打尽 一：A股和台股市场 1、算力基础设施 浪潮信息 (000977.SZ) 中科曙光 (603019.SH) 海光信息 (688041.SH) 寒武纪 (688256.SH) 通富微电 (002156.SZ) 台积电 $TSM 工业富联（601138.SH) 2、散热与电力 曙光数创 (872808.BJ) 台达电 (2308.TW) 3、AI应用与智能体 金山办公 (688111.SH) 同花顺 (300033.SZ) 昆仑万维 (300418.SZ) 博泰车联 (688238.SH) 二：美股市场 1、算力基础设施 英伟达 $NVDA 台积电 $TSM 美光科技 $MU 西部数据 $WDC 闪迪 $SNDK Broadcom $AVGO Arista Networks $ANET 2、散热与电力 伊顿 $ETN 维谛技术 $VRT 新纪元能源 $NEE 布鲁姆能源 $BE Modine Manufacturing $MOD nVent $NVT Constellation Energy $CEG 3、模型与技术层 微软 $MSFT 谷歌 $GOOGL Meta $META Amazon $AMZN Broadcom $AVGO 4、AI应用与智能体 Palantir $PLTR C3.ai $AI Salesforce $CRM 三、光学（最热趋势） 美股 Corning $GLW Lumentum $LITE Coherent $COHR Marvell $MRVL Broadcom $AVGO （光学DSP+ASIC跨领域优势） Applied Optoelectronics $AAOI Fabrinet $FN Ciena $CIEN A股、台股 中际旭创（300308.SZ） 新易盛（300502.SZ） 四、潜力股票与新兴赛道 1、边缘计算（Edge AI）与工业电脑（IPC） 研华 (2395.TW) 网宿科技（300017.SZ） Celestica $CLS 2、算力租赁与调度 利通电子 (603629.SH) 中贝通信 (603220.SH) 3、AI智能体垂直应用 青木科技 (301190.SZ) 豆神教育 (300010.SZ) 4、算力设备 华丰科技 (688629.SH) Astera Labs $ALAB 5、AI基础设施 戴尔科技 $DELL 安森美 $ON Super Micro $SMCI 以上为个人资料整理，可能有遗失股票，请谅解。 #美股 #A股 #台股

讲个扎心的事实： 很多人的币被盗，未必是助记词泄露，而是几年前随手点下的「无限授权」，到今天都没撤销。断开连接≠撤销授权！ 现在做3件事： 1️⃣ 用 revoke.cash 或 Etherscan Token Approval Checker 查历史授权 2️⃣ 撤销不用的无限额度授权，尤其是陌生合约 3️⃣ 新 dApp 用独立小额热钱包 建议收藏 / 不构成投资建议

今天 GitHub 日榜又燃爆了！🔥 帮你省下刷榜时间，直接拿 5 个能用的工具👇 1️⃣ NVIDIA/auto-ontology ⭐ 3,675 Stars｜今日 +2,053｜Python 是什么：语义图推理层，让 LLM / Agent 的查询生成更确定、过程更可解释。 适合：做 RAG、企业知识库的开发者。 为什么重要：AI 不只要答得快，更要结果可验证。 2️⃣ vercel-labs/agent-desktop ⭐ 14,016 Stars｜今日 +2,463｜Rust 是什么：给 AI Agent 用的 Computer Use 命令行。 适合：Agent 开发者、想自动化重复电脑操作的人。 为什么重要：AI 正从“告诉你怎么做”走向“替你执行”。 3️⃣ mattpocock/skills ⭐ 312,210 Stars｜今日 +1,376｜Shell 是什么：作者 .agents 目录里的工程师 Skills 合集。 适合：常用 AI 编程工具的工程师。 为什么重要：拉开差距的往往是工作方法，而不是换更强的模型。 4️⃣ github/spec-kit ⭐ 146,924 Stars｜今日 +810｜Python 是什么：规格驱动开发（SDD）工具包，先定需求和计划再写代码。 适合：独立开发者、用 AI 做完整应用的团队。 为什么重要：AI 写代码越来越快，把需求讲清楚才稀缺。 5️⃣ harry0703/MoneyPrinterTurbo ⭐ 138,551 Stars｜今日 +615｜Python 是什么：输入主题或关键词，一键生成高清短视频。 适合：自媒体、内容运营、短视频团队。 为什么重要：把文案、素材、配音、字幕串成流程，省掉大量重复剪辑。 趋势很明显：AI 工具正在从单点能力走向完整工作流竞争。 （数据为 GitHub 日榜页面快照，非实时。） 先收藏！有空逐个研究。关注 @panExorcist，持续分享 GitHub 开源神器和 AI Agent 效率工具。 #GitHub #AIAgent

讲个暴论：普通人用 AI，最该戒掉的就是「工具收藏癖」。 天天刷 GitHub，看到新项目就 Star，看到新模型就注册，结果工具装了一堆，真正解决的问题没几个。 开源不等于好用，付费也不等于智商税。 真正的高手不是懂多少 AI 工具，而是能把几个工具串起来，持续解决实际问题。

5 个真正能用的免费 AI/开源效率工具，建议收藏！ 1. Ollama：本地运行 AI 大模型，不用上传敏感资料 2. Dify：可视化搭建 AI 助手和自动化工作流 3. Open WebUI：给本地模型配上聊天界面，上手简单 4. n8n：连接不同应用，自动处理信息和通知 5. Whisper：开源语音转文字，会议录音、字幕都能搞定 你们用过哪个？

AI Agent 圈又杀疯了！🔥 这 5 个开源 MCP 插件，正在让 AI 从「只会聊天」进化成「真正能干活的数字员工」！ 读完你能拿到：5 个最狠的插件 + 专业拆解，不用从零开发 Agent，直接装上就能提效——自动查资料、读财报、操作 GitHub、调试网页、管理数据。 以前大家拼的是模型有多聪明，现在真正拉开差距的，是 AI 能连接多少工具、完成多少实际任务。这 5 个项目，刚好补齐 Agent 最关键的能力：联网搜索、文档解析、代码协作、浏览器调试、数据记忆。 1️⃣ Firecrawl MCP｜给 AI 装上实时互联网情报系统 🌐 GitHub：github.com/firecrawl/firecra… 模型回答得头头是道，但数据可能早就过时了。Firecrawl MCP 能让 Agent 搜索网页、抓取内容、提取结构化数据，还能按规则批量爬取网站，把杂乱网页整理成 AI 更好理解的内容。 比如研究某个 Web3 项目：让 Agent 搜官网、读技术文档、整理产品更新，直接生成研究报告。适合投研、内容创作者、市场研究。 注意：部分高级功能需要 API Key 或额度。 2️⃣ Microsoft MarkItDown MCP｜让 AI 真正读懂你的文件 📄 GitHub：github.com/microsoft/markitd… MCP 组件：github.com/microsoft/markitd… 微软开源的文档转换工具，能把 PDF、Word、Excel、PPT 转成 Markdown，方便大模型读取分析。 ✅ 提取财报核心内容 ✅ 整理会议纪要与技术文档 ✅ 多文件统一格式 ✅ 为本地知识库准备资料 它不是帮 AI 变聪明，而是让 AI 更容易读懂你手里的资料。复杂表格仍需人工核对。 3️⃣ GitHub MCP Server｜让 AI 从写代码进化到管理项目 🧑‍💻 GitHub：github.com/github/github-mcp… GitHub 官方 MCP Server。接入后，Agent 能搜索仓库和代码、阅读 Issue、管理 PR、查看 Actions 运行结果、协助排查构建失败。 你说「帮我检查这个项目有哪些未解决的 Bug，找出优先级」，它就能基于授权范围内的真实数据分析，而不是瞎猜。 AI 写代码只是起点，参与整个开发协作流程才是真正的效率升级。涉及写入操作，记得最小权限并保留人工确认。 4️⃣ Chrome DevTools MCP｜让 AI 学会自己检查网页 🔍 GitHub：github.com/ChromeDevTools/ch… 适合用 Claude Code、Cursor 开发网站的人。它把浏览器开发者工具开放给 Agent：查看控制台、分析网络请求、执行浏览器交互、截图、收集性能数据。 页面打开很慢？让 Agent 检查加载性能、分析瓶颈、给出优化建议——用真实运行信息，而不是只看代码猜原因。它能提供调试依据，但不代表每个问题都能自动修复。 5️⃣ Redis MCP Server｜给 Agent 增加可管理的数据存储能力 🧠 GitHub：github.com/redis/mcp-redis 让兼容 MCP 的 Agent 通过工具与 Redis 交互：读写数据、管理缓存、操作列表，以及搜索和向量检索相关能力。 比如搭一个持续跟踪加密项目的 AI 助手：保存处理过的项目、缓存查询结果、后续任务读取记录。 注意：它不是装上就自动有长期记忆，而是构建持久化状态和检索的基础工具，适合有一定技术基础的人。 🔥 总结：真正厉害的 Agent，不是装最多插件，而是把正确的工具组合起来。 想做投研？Firecrawl + MarkItDown。 想搞 AI 编程？GitHub MCP + Chrome DevTools。 想搭长期运行的自动化系统？再加 Redis MCP。 核心逻辑：获取信息 → 理解内容 → 执行任务 → 检查结果 → 保存状态。 MCP 不是魔法，客户端兼容性、部署成本、API 额度和数据权限都要提前确认。涉及敏感文件、浏览器登录状态或写入操作时，不要随意开放权限。 📌 建议先收藏这 5 个开源项目，别等需要时才到处找。 关注 @panExorcist，持续拆解 GitHub 上真正值得用的 AI 开源神器。

AI 投研真的杀疯了！🔥 普通人不用写代码，也能借助这 5 个开源 AI 项目，把看财报、选股、量化回测、盘前研究的大量重复工作交给 AI，研究效率直接提升一个档次！ 今天专业拆解 GitHub 上 5 个最值得收藏的 AI 投研开源项目，帮你搞清楚每个工具能干什么、适合谁，建议先收藏！ 从 AI 分析师团队、模拟对冲基金，到量化回测、金融大模型、AI Agent，这 5 个项目几乎串起了完整的投研流程👇 1️⃣ TradingAgents｜让一群 AI 帮你研究股票 ⭐ GitHub 约 12 万 Stars 🔗 github.com/TauricResearch/Tr… 这个项目最有意思的地方，就是让多个 AI 智能体组成一支研究团队。 不同角色分别分析市场、寻找机会、评估风险，最后综合研究结果。 以前研究一家公司，可能只有你自己在思考；现在可以借助多个 AI 角色，从不同角度审视同一个投资机会。 适合：美股投资者、基本面研究爱好者。 我觉得它最大的价值不是预测涨跌，而是减少单一视角带来的判断偏差。 2️⃣ ai-hedge-fund｜普通人的 AI 对冲基金团队 ⭐ GitHub 约 6.4 万 Stars 🔗 github.com/virattt/ai-hedge-… 如果说 TradingAgents 是 AI 研究团队，那这个项目更像模拟一家对冲基金。 它让一组不同风格的 AI 分析师参与投资研究与决策。 有人关注公司价值，有人关注市场机会，再综合不同观点。 适合：价值投资者、喜欢研究机构投资逻辑的人。 投资最怕的不是信息少，而是只相信自己想相信的东西。多角色分析至少能帮你发现被忽略的问题。 3️⃣ Qlib｜微软开源的 AI 量化投研平台 ⭐ GitHub 约 5 万 Stars 🔗 github.com/microsoft/qlib 这个项目比较硬核，但非常值得研究。 Qlib 覆盖从寻找因子、模型研究到策略回测的一整套量化投研流程。 比如你发现某种选股规律，想知道它在历史市场中是否有效，就可以借助这类平台进行验证。 适合：量化交易爱好者、策略研究者、有 Python 基础的人。 真正的交易策略，不能只靠感觉，更需要数据检验。当然，历史表现好不代表未来一定赚钱。 4️⃣ FinGPT｜开源金融 AI 大脑 ⭐ GitHub 约 2.1 万 Stars 🔗 github.com/AI4Finance-Founda… 普通大模型虽然什么都能聊，但金融研究需要更专业的信息理解能力。 FinGPT 就是面向金融领域打造的开源大模型项目。 它可以作为金融新闻分析、财报文本研究、市场情绪分析等应用的技术基础。 适合：金融研究人员、AI 开发者、想搭建个人金融 AI 工具的人。 我比较看好这个方向。未来拼的不只是获取信息的速度，更是谁能更快理解和消化信息。 5️⃣ FinRobot｜让 AI 真正参与金融研究工作流 ⭐ GitHub 约 8 千 Stars 🔗 github.com/AI4Finance-Founda… 这个项目走的是金融 AI Agent 路线。 传统 AI 更像一个问答助手，而 FinRobot 的方向，是让 AI 围绕具体金融任务参与研究流程。 从金融信息整理到分析任务，都可以探索自动化实现。 适合：AI Agent 爱好者、金融工具开发者、想搭建自动化投研助手的人。 不过要提醒一句，开源不代表打开就能用，部分项目需要部署、配置或编程基础。 💡 最后总结 TradingAgents 负责多角色研究，ai-hedge-fund 模拟基金决策，Qlib 做量化回测，FinGPT 提供金融大模型能力，FinRobot 探索金融 Agent 工作流。 普通人没必要全部学会，先找到自己最耗时间的研究环节，再选择对应工具。 AI 不一定帮你赚更多钱，但能帮助你更高效、更系统地研究市场。 觉得有用就收藏，关注我，后续继续拆解真正值得用的 GitHub 开源项目！ 评论区告诉我，你最想看哪个项目的零基础上手教程？ ⚠️ 风险提示：开源工具仅供研究学习，不构成投资建议，回测不代表实盘收益。

今天 GitHub 被「超级爬虫 + 本地语音 + AI Agent 工作流 + AWS 模拟 + 闲鱼监控」联手屠榜了！🔥 一天狂揽上千 Star 的项目，到底有什么值得普通人关注的？我从 11 月 3 日 GitHub Trending 日榜里挑出 5 个最值得收藏的开源项目：有的帮你省掉重复操作，有的提升效率，有的减少开发成本。 直接上干货👇 1️⃣ Scrapling｜今天最猛的爬虫框架 🕷️ ⭐ 今日 +1,658｜累计约 93.7K 从单次网页请求到大规模爬取都能覆盖，不用从零搭抓取流程。适合做数据采集、市场研究、公开信息整理的人，AI Agent 开发者尤其值得看：AI 要分析外部信息，先得解决数据从哪来。 🔗 github.com/D4Vinci/Scrapling 官方 @Scrapling_dev 2️⃣ Hex｜让语音输入成为日常生产力 🎙️ ⭐ 今日 +1,134｜累计约 4.2K 本地语音听写工具，支持 Mac / Windows / Linux。脑子想好了手跟不上？你负责说，它负责变成文字。适合内容创作者和经常记录想法的人，识别体验建议自己实测。 🔗 github.com/anomalyco/hex 3️⃣ Worktrunk｜为并行 AI Agent 工作流设计 ⚡ ⭐ 今日 +437｜累计约 10.3K Git Worktree 管理 CLI。多个 Agent 同时推进任务时，工作目录会变乱，它专管这块。不是替你写代码的 AI，而是帮你管好并行开发环境。AI 编程重度用户重点看。 🔗 github.com/max-sixty/worktru… 4️⃣ Floci｜不想总依赖云端 AWS？☁️ ⭐ 今日 +219｜累计约 28.2K 轻量、永久免费的本地 AWS 模拟器替代方案。想测云服务又不想每次连远程环境，个人开发者、小团队、学 AWS 的人都可以研究。具体支持哪些服务以项目文档为准。 🔗 github.com/floci-io/floci 5️⃣ AI Goofish Monitor｜闲鱼玩家的监控神器 🐟 ⭐ 今日 +204｜累计约 16.1K 基于 Playwright + AI 的闲鱼监控与智能分析系统：多任务、实时/定时监控、AI 分析、后台管理 UI。天天蹲二手好货、看价格的人能省不少时间。 ⚠️ 使用时务必遵守平台规则和相关法律法规，不要违规抓取或滥用自动化。 🔗 github.com/Usagi-org/ai-goof… 🔥 最后说两句 这 5 个项目能看出一个趋势：开源工具正从「展示技术」转向「解决具体工作问题」。Star 代表关注度，不等于适合所有人，先找到自己的需求，再挑工具。 📌 建议收藏这份清单。你最想试哪一个？评论区告诉我，想看更多 GitHub 日榜和 AI 工具拆解，关注我 🚀

Claude Skills 生态又燃爆了！🔥 AI Agent 正在从「陪你聊天」进化到「替你干活」，而真正拉开效率差距的，可能不是模型本身，而是你给它装了什么工具。 今天帮大家筛出 5 个值得收藏的 Agent Skills、Claude Code 插件和 MCP 工具，覆盖长期记忆、自动写代码、浏览器操作、实时文档查询、前端优化。 看完你就知道哪些工具值得装、能替你省掉什么麻烦，以及适合什么使用场景。 最关键的是：这 5 个项目都有真实 GitHub 仓库，不是什么只会吹概念的 AI 项目！ 建议先收藏，周末有空挨个折腾。👇 1️⃣ Superpowers｜给 AI 程序员装上一套完整的软件开发工作流 🧠 🔗 github.com/obra/superpowers 你让 Claude Code 开发一个功能，它上来就写，写完才发现需求理解错了、测试没覆盖、架构也乱了。Superpowers 就是专门改善这个问题的：给 AI Agent 配上一套开发方法论，包括 Brainstorming 先梳理需求、Planning 拆任务、TDD 先考虑测试、Debugging 系统化排错、Subagent 工作流分工协作。 💡 人话点评：以前你请了个只会埋头写代码的实习生，现在相当于给他配了一套团队开发规范。适合独立开发者、Vibe Coding 玩家，以及想让 Claude Code 更稳定完成复杂任务的人。 2️⃣ Claude-Mem｜终于不用每次都让 Claude 重新认识你的项目了 💾 🔗 github.com/thedotmack/claude… 昨天和 Claude Code 折腾了几个小时，今天开个新会话，它又开始问你项目是干什么的。Claude-Mem 是持久化记忆插件：自动记录工作过程中的关键信息，压缩成摘要，在之后的会话中提供相关上下文，还能通过 MCP 工具搜索过去的项目记录。 💡 人话点评：相当于给 AI 配了一个项目工作笔记本。长期维护项目、经常切换会话的开发者特别有用。它会保存工作过程中的信息，涉及公司代码和敏感数据，记得先检查隐私配置。 3️⃣ Context7｜专治 AI 写代码时一本正经地胡说八道 📚 🔗 github.com/upstash/context7 AI 对某些框架的认知可能已经过时，你让它调用新版 API，它却给你一份老版本示例，复制过去直接报错。Context7 给 AI Agent 接入更新、更贴近指定版本的技术文档和代码示例，提示词里加一句 use context7 就行，支持 MCP 模式，也支持 CLI + Skills。 💡 人话点评：相当于给 AI 配了一位随时翻官方文档的技术助理。适合用更新频繁的框架、SDK 和 API 的开发者。关键功能仍然需要测试。 4️⃣ Playwright MCP｜让 AI 真正打开浏览器，自己操作网页 🌐 🔗 github.com/microsoft/playwri… 它把浏览器操作能力交给 Agent：打开你刚开发的网站、定位输入框和按钮、填写测试表单、模拟点击、检查页面流程是否正常。 💡 人话点评：相当于给 AI 配了一双能操作浏览器的手。前端开发、网页测试、重复性浏览器操作都用得上。涉及登录、支付、删除数据的操作，最好用测试环境并保留人工确认。 5️⃣ Vercel Agent Skills｜让 AI 写的前端不只是能跑，还要更专业 🎨 🔗 github.com/vercel-labs/agent… 页面能跑，不代表性能好；界面漂亮，不代表交互合理。这套 Skills 把前端工程经验交给 AI，比如 react-best-practices 做 React/Next.js 性能优化、web-design-guidelines 检查 UI、可访问性与体验。 💡 人话点评：普通 AI 是会写网页的程序员，这套 Skills 像给它补上了前端工程规范。适合独立开发者、AI 建站和 React 项目维护。 🔥 最后说几句： ✅ 想提升 AI 编程质量：Superpowers ✅ 想解决跨会话遗忘：Claude-Mem ✅ 想减少过时 API 问题：Context7 ✅ 想让 AI 操作和测试网页：Playwright MCP ✅ 想提升前端代码质量：Vercel Agent Skills 未来 AI Agent 的竞争，不只是模型谁更聪明，而是谁能更可靠地调用工具、保留上下文，并真正完成任务。工具不需要全部安装，找到适合自己工作流的，才是真正的效率提升。 📌 建议收藏这 5 个 GitHub 项目，用到的时候直接翻出来。关注我，持续分享 GitHub 上值得 Star 的 AI 开源项目、Agent Skills 和真正能提升效率的工具！

🔥 今天 GitHub 日榜被 AI Agent 彻底刷屏了！有人让 AI 直接操控电脑，有人把 Claude Code 变成一整家游戏工作室，还有项目想让普通电脑也能跑前沿大模型！ 我帮大家筛出了今天最值得 Star 的 5 个开源项目，顺便讲清楚每个项目能帮你省什么事、适合什么人用。不想每天花时间刷 GitHub 的，建议先收藏这篇！ 今天这 5 个项目，分别代表了 AI 的 5 个方向： 电脑自动化、AI 编程、游戏开发、金融大模型、本地模型推理。 有意思的是，AI 正在从过去的「你问一句，它答一句」，慢慢变成真正能参与实际工作的工具。 下面直接上干货！👇 1️⃣ agent-desktop｜让 AI 真正学会操作电脑 ⭐ 今日新增：+2,243 Stars ⭐ 总星标：7,873 🔗 github.com/vercel-labs/agent… 这个项目我觉得非常值得关注。 以前我们说 AI 操控电脑，最容易想到的就是截图、识别按钮、移动鼠标、模拟点击。 但问题来了： 界面稍微一变化，按钮位置一调整，AI 就可能操作失败。 agent-desktop 的思路不一样。 它由 Rust 编写，通过系统无障碍树读取真实的 UI 结构，而不是只靠截图去猜像素位置。 而且操作支持安全重试。 说人话就是：让 AI Agent 更稳定地理解电脑界面，并执行桌面操作。 如果你平时研究 AI Agent、桌面自动化，或者想做能够直接操作电脑的软件，这个值得重点研究。 我认为它解决的不是 AI 会不会点击，而是 AI 能不能更可靠地完成操作。 2️⃣ t3code｜今天涨星最猛的 AI 编程项目 ⭐ 今日新增：+3,216 Stars 🏆 ⭐ 总星标：39,812 🔗 github.com/pingdotgg/t3code 今天 GitHub 日榜最猛的项目之一，就是它！ 来自 ping.gg 的 Theo / t3 团队。 定位非常直接： 一个开源 AI 编程客户端。 现在 AI 编程工具越来越多，但开源项目依然非常值得关注。 为什么？ 因为对开发者来说，除了使用 AI 写代码，更重要的是理解这些工具是怎么设计出来的。 而 t3code 最吸引我的，就是它今天新增了 3,216 个 Star，在这 5 个项目里涨幅绝对数量最高。 这说明至少从今天的社区关注度来看，AI 编程依旧非常火。 如果你是程序员，或者每天都在研究 AI Coding 工具，建议把这个项目加入观察清单。 具体实现和使用方式，直接看仓库文档，不要光看网上的二手介绍。 3️⃣ Claude-Code-Game-Studios｜49 个 AI Agent 组成一家游戏工作室？ ⭐ 今日新增：+1,380 Stars ⭐ 总星标：32,993 🔗 github.com/Donchitos/Claude-… 这个项目的想法，我觉得相当疯狂！ 别人还在研究怎么让一个 AI Agent 干活，它已经开始研究怎么组织一群 Agent 协作了。 项目把 Claude Code 变成一个完整游戏工作室的协作框架。 里面有什么？ 🎮 49 个 AI Agent 🛠️ 72 个工作流 Skills 🏢 模拟真实游戏工作室的层级协作 注意，这里最值得关注的不是 Agent 数量，而是组织方式。 过去我们使用 AI，往往是一个模型处理一项任务。 而这个项目尝试把不同 Agent 放进工作室式的分工体系里。 对游戏开发者来说，值得研究它的工作流组织方式。 对普通 AI 爱好者来说，它也是一个理解多 Agent 协作思路的好案例。 未来 AI 的竞争，可能不只是模型有多聪明，还在于怎么让一群 Agent 有组织地干活。 当然，Agent 多不代表实际效果一定更好，具体还得看实践。 4️⃣ Kronos｜让 AI 学习金融市场 K 线的语言 ⭐ 今日新增：+855 Stars ⭐ 总星标：45,745 🔗 github.com/shiyu-coder/Krono… 玩币圈、美股的朋友，这个项目可以特别留意。 Kronos 的定位很有意思： 面向金融市场 K 线「语言」的基础模型。 大家都知道，K 线是交易市场最常见的数据表达方式之一。 价格变化、行情走势，都可以通过 K 线数据进行描述。 Kronos 则从基础模型的方向切入，研究金融市场 K 线所包含的信息。 我觉得它值得关注的原因，不是因为它能告诉你明天 BTC 涨还是跌。 而是金融领域的 AI 模型，正在出现更专门的研究方向。 如果你对量化研究、金融 AI、市场数据建模感兴趣，可以看看它的技术路线。 但千万别把开源模型直接等同于稳赚的交易策略。 模型值得研究，不代表预测一定准确。 5️⃣ colibri｜你的老电脑，也可能有机会跑前沿 MoE 模型 ⭐ 今日新增：+655 Stars ⭐ 总星标：46,159 🔗 github.com/JustVugg/colibri 最后这个项目，可能是普通 AI 玩家最感兴趣的。 很多人想在本地运行大模型，但一看硬件要求就劝退了。 显卡不够、显存有限，升级设备又是一笔钱。 colibri 的技术路线很直接： 纯 C 编写、零依赖，通过从硬盘流式加载专家权重，在现有电脑上运行前沿 MoE 大模型。 简单理解，就是尝试降低运行这类模型对一次性装载权重的要求。 这不是说任何老电脑都能流畅运行，也不代表完全没有性能代价。 但它提供了一个很值得关注的方向： 不一定非得先换昂贵硬件，才能探索更大的模型。 如果你喜欢本地部署 AI，或者正在研究 MoE 模型的运行方式，这个项目值得 Star。 🔥 最后总结一下： 今天这 5 个项目，我最关注的是三个趋势： ① AI Agent 正在从聊天窗口走向真实电脑操作。 ② AI 开发正在从单个助手，走向更复杂的多 Agent 分工协作。 ③ AI 模型的使用场景正在细分，金融研究和本地推理都在出现新的开源尝试。 今天如果只能选一个项目 Star，我会优先关注 agent-desktop，因为让 Agent 更可靠地操作真实电脑，是 AI 从回答问题走向实际执行的重要一步。 如果你是程序员，可以重点研究 t3code；如果你关注金融 AI，可以看看 Kronos。 这 5 个项目，你最想先试哪个？ 💬 评论区告诉我！如果大家喜欢这种 GitHub 日榜拆解，我继续每天帮大家筛选值得收藏的开源项目。 觉得有用，记得收藏、转发，也欢迎关注我，少刷无效信息，多发现真正值得研究的 AI 工具。 ⚠️ 仅供学习研究，不构成投资建议。

值得参与了，冲了！

今天 GitHub 被「AI记忆 + 设计品味 + AI私教」联手屠榜了！🔥 帮你挑出今天最狠的 5 个开源项目，逐个拆解它们到底能干什么、适合谁用。看完就知道哪些值得马上上手，哪些可能改变你使用 AI 的方式，建议先收藏！ 今天这 5 个项目有点意思：有的让 AI 拥有长期记忆，有的让 AI 写出更有审美的设计，有的直接把 AI 变成私人导师，还有传统文化与工程师技能库的意外出圈。 1️⃣ thedotmack/claude-mem：终于给 AI 编程助手装上长期记忆了 ⭐ 今日 +1,145 星｜累计约 10.5 万星 🔗 github.com/thedotmack/claude… 用过 AI 编程工具的人应该都遇到过一个问题：今天聊过的项目背景，明天可能又得重新解释一遍。 claude-mem 就是来解决这个问题的。 它可以自动记录 AI Agent 每次会话做了什么，再通过 AI 压缩关键信息，在下一次会话中注入相关上下文。 而且不只支持 Claude Code，还覆盖 Codex、Gemini、Copilot 等工具。 简单理解：让 AI 不再每次都从零开始认识你的项目。 适合长期使用 AI 写代码、维护复杂项目，以及希望减少重复沟通成本的开发者。 2️⃣ pbakaus/impeccable：让 AI 写代码，也要有设计品味！ ⭐ 今日 +2,299 星｜累计约 9.6 万星 🔗 github.com/pbakaus/impeccabl… AI 生成网页的速度越来越快，但有一个问题始终存在：能用，不代表好看。 很多 AI 做出来的页面，布局千篇一律，配色普通，细节缺乏质感，一眼就是 AI 味。 Impeccable 的思路很有意思：给编程 Agent 一套设计词汇表。 比如用 polish 优化细节，用 bolder 强化视觉表现，用 critique、audit 对设计进行审查。 它不是简单帮你生成页面，而是通过更明确的设计指令，引导 AI 不断改善视觉效果，在上线前揪出那些看起来不够专业的设计。 适合独立开发者、前端工程师、产品经理，以及经常用 AI 搭建网站和 SaaS 产品的人。 3️⃣ HKUDS/DeepTutor：AI 私教，不只是回答问题 ⭐ 今日 +2,282 星｜累计约 5.1 万星 🔗 github.com/HKUDS/DeepTutor 如果说普通 AI 是一个随时可以提问的聊天助手，那么 DeepTutor 更值得关注的方向，是终身个性化 AI 私教。 它瞄准的是长期学习这件事。 我们平时学习新知识，经常遇到一个尴尬的问题：今天学会了，过几天忘了；换一个领域，又不知道从哪里开始。 个性化 AI 私教的价值，就是让学习不再只是一次性的问答，而是围绕个人持续展开。 对于学生、自学者、需要长期学习新技术的人来说，这个方向值得关注。 4️⃣ Renhuai123/ziwei-doushu：紫微斗数也开始开源了！ ⭐ 今日 +1,146 星｜累计约 1.1 万星 🔗 github.com/Renhuai123/ziwei-… 这个项目是今天榜单里最有反差感的一个。 前面三个都是 AI 和开发工具，突然出现一个紫微斗数开源排盘引擎。 它基于倪海厦《天纪》体系，包含排盘算法、四化系统、格局知识库，以及古籍原文数据。 这意味着传统命理知识也可以通过开源工程进行结构化整理，让开发者有机会基于这些数据和算法继续开发应用。 适合对传统文化、紫微斗数感兴趣的开发者，以及想研究知识库、算法实现的人。 当然，命理内容属于传统文化研究，不应当当作科学预测依据。 5️⃣ mattpocock/skills：大神把自己的 AI Agent 技能库公开了 ⭐ 今日 +882 星｜累计约 30.7 万星 🔗 github.com/mattpocock/skills 这个项目来自 Matt Pocock，名称很直接：Skills for Real Engineers。 核心看点就是公开自己的 AI Agent Skills 合集。 现在大家都在研究怎么给 AI 写提示词、配置 Agent、提升编程效率。 但很多时候，真正拉开差距的不是模型本身，而是你有没有一套成熟、可复用的工作方法。 这类 Skills 的价值，就是把经验沉淀下来，让 AI 在具体工程任务中更好地发挥作用。 适合已经在使用 AI 编程工具，希望进一步优化 Agent 工作流的开发者。 最后总结一下： 今天这 5 个项目，实际上对应了 AI 应用的五个方向： claude-mem：让 AI 拥有记忆。 Impeccable：让 AI 拥有设计品味。 DeepTutor：让 AI 成为长期学习伙伴。 ziwei-doushu：传统知识的工程化。 skills：让 AI 掌握更成熟的工作方法。 我一直觉得，真正值得关注的开源项目，不一定是技术最复杂的，而是能不能解决一个真实问题。 GitHub 日榜值得看的不只是星标数字，更是这些项目背后正在发生的技术趋势。 📌 建议收藏，周末挑几个亲自部署体验一下。 关注我 @panExorcist，每天一起挖掘值得关注的 AI、开源工具和科技趋势。 评论区告诉我：下一期你更想看 AI Agent、AI 编程工具，还是普通人也能上手的实用 AI 项目？

看完这篇，你就能直接复制5个AI提示词，立刻让AI帮你筛选信息、分析股票、研究币种、找交易机会、控风险——普通人做币圈/美股投研，不必再每天花几小时刷新闻盯K线。 以前别人花3小时整理的信息，你可能20分钟就能形成初步判断。建议先收藏，再复制实操。 关注 @panExorcist，持续拿可直接用的投研工具与清单。 1、提示词一：每天10分钟，看懂全球市场发生了什么 适用场景：早上起床、晚上美股开盘前，快速了解今天有哪些值得关注的机会。 直接复制： 「你现在是一名拥有10年经验的全球宏观研究员。 请联网整理过去24小时影响美股和加密货币市场的重要事件。 重点关注： ① 美联储利率政策、降息预期及官员讲话。 ② 美国CPI、PCE、非农就业等经济数据。 ③ 美债收益率、美元指数、黄金、原油走势。 ④ BTC、ETH、SOL及美股科技七巨头的重要消息。 ⑤ 可能影响未来24—72小时市场波动的事件。 请按照重要程度排序，每条说明发生了什么、为什么重要、可能利好或利空什么资产。 最后给出3个值得持续关注的交易主题。 要求注明信息来源和时间，不确定的信息单独标注，不要编造实时数据。」 这套提示词最大的价值，不是让AI预测涨跌，而是帮你减少无效信息摄入。 2、提示词二：判断一只美股值不值得研究 适用场景：看到NVDA、TSLA、PLTR等股票突然上涨，想知道背后有没有基本面支撑。 直接复制： 「请以专业美股分析师的视角，分析股票【填写代码】。 请从以下维度展开： ① 公司核心业务及收入来源。 ② 最近4个季度营收、利润、毛利率变化。 ③ 当前市盈率、市销率与历史估值比较。 ④ 与主要竞争对手相比有哪些优势和劣势。 ⑤ 未来6—12个月的潜在增长催化剂。 ⑥ 当前最大的3个风险。 ⑦ 分别构建乐观、中性、悲观三种情景，说明各自成立需要什么条件。 请用表格总结，引用最新可核实财报与公开数据，不要直接给出买入结论。」 很多人买股票，只因为看到别人说它要翻倍。 但真正值得研究的，是公司未来能不能持续赚钱，以及现在的价格是否已经提前反映增长。 3、提示词三：快速判断一个加密项目是不是纯炒作 适用场景：看到某个新币突然暴涨，或者KOL都在讨论某个项目，想判断是否值得进一步研究。 直接复制： 「你是一名独立加密行业研究员，请分析项目【项目名称/代币代码】。 重点研究： ① 项目解决什么实际问题。 ② 产品是否真实上线，有没有用户需求。 ③ 团队背景、融资情况及公开投资方。 ④ 代币总量、流通量、FDV及解锁计划。 ⑤ 链上活跃用户、交易量、协议收入及TVL。 ⑥ 同赛道竞品和估值差异。 ⑦ 是否存在高持仓集中度、流动性不足、大额解锁等风险。 最后将项目分为基本面、代币经济、市场热度三个部分分别评价。 所有数据必须注明来源、统计日期，无法验证的项目明确写未知。」 尤其是新币，价格上涨不等于项目有价值，融资金额高也不代表代币值得买。 4、提示词四：让AI帮你制定交易计划，而不是猜涨跌 适用场景：准备交易BTC、ETH、SOL、SPY或QQQ，但不确定哪里进场、哪里止损。 直接复制： 「你是一名严格执行风险管理的交易策略分析师。 请根据我提供的交易品种【填写】、当前价格【填写】、时间周期【15分钟/4小时/日线】及K线数据，制定交易计划。 具体要求： ① 分析当前趋势与市场结构。 ② 找出重要支撑位和压力位，并解释依据。 ③ 分别设计突破做多、回踩做多、跌破转弱三种情景。 ④ 每种情景说明触发条件、参考进场位置、止损逻辑及目标位置。 ⑤ 计算盈亏比，低于1:2的方案说明是否值得放弃。 ⑥ 明确什么情况下应该空仓等待。 不要假设我提供的数据之外存在实时行情，不要保证任何策略一定盈利。」 记住，高手并不是每次都能判断对方向。 真正重要的是：进场前，就知道判断错误时应该怎么办。 5、提示词五：交易前计算仓位，避免一次亏光 适用场景：准备开合约、使用杠杆，或者美股短线交易之前。 直接复制： 「请担任我的交易风险管理助手。 我的账户总资金为【填写】美元。 单笔最大可承受亏损为账户资金的【填写】%。 准备交易的资产为【填写】。 计划进场价格【填写】。 止损价格【填写】。 杠杆倍数【填写】。 请帮我计算： ① 本次交易最多可以亏损多少美元。 ② 根据止损距离，理论上允许的最大仓位。 ③ 对应名义仓位和初始保证金需求。 ④ 如果触发止损，预计亏损多少。 ⑤ 交易手续费、滑点及强制平仓可能产生哪些额外风险。 ⑥ 如果连续亏损5次，账户会受到多大影响。 如果缺少合约规则、维持保证金或手续费数据，请明确说明计算限制。 最后给出降低风险的建议，不要为了提高收益主动建议加杠杆。」 这个提示词，我认为比预测明天BTC涨跌更重要。 因为交易市场从来不缺机会，真正难的是长期留在牌桌上。 最后分享一个我的使用习惯： AI负责搜集信息、整理数据、拆解逻辑；我负责核实来源、独立判断、承担决策后果。 不要把AI当成稳赚的交易大师，更不要拿它编造的数据直接下注。 尤其是实时行情、代币解锁、财报数据、重大政策消息，一定要交叉验证。 这5个提示词建议收藏起来，每次只需要替换括号里的内容，就能建立自己的基础投研流程。 未来真正拉开普通投资者差距的，可能不是谁知道的消息更多，而是谁能更高效地处理信息、识别风险。 如果你也关注AI、美股、加密市场，以及普通人如何利用工具提升投资研究效率，可以关注一下 @panExorcist。 后续继续分享更多能直接复制、真正用得上的AI投研方法。 风险提示：AI可能产生错误信息或遗漏重要风险，任何分析都不能保证收益。以上内容仅供学习交流，不构成投资建议，DYOR。

花10分钟看完这篇文章，你就能学会检查钱包授权、排查EIP-7702风险委托、清理潜在安全隐患。我整理了一份普通人也能直接照做的自查清单，关键时候可能帮你避免资产损失！ 关注 @panExorcist，不只是看行情和找机会，更重要的是学会保护自己的钱。以后我也会持续分享链上安全、实用工具和加密市场机会，帮大家少踩坑、少交学费。 最近，据公开报道，币安热钱包相关安全事件再次引发市场关注。具体攻击方式和影响仍需以官方调查结果为准。 但有件事值得所有人警惕： 你以为资产还在钱包里就安全，实际上某些危险授权可能早就埋下了隐患。 今天不制造恐慌，只教大家怎么检查。 1、第一步：检查钱包授权，清理不用的权限 很多人玩 DeFi、撸空投、交易 Meme，每天连接各种网站。 项目可能早就忘了，但授权却一直存在。 尤其是无限额度授权，一旦相关合约出现问题，就可能带来资产风险。 推荐两个实用工具： ① revoke.cash ② etherscan.io/tokenapprovalch… 连接钱包或输入公开地址，就可以查询相关代币授权。 重点排查： • 不认识的合约地址 • 长期不用的项目授权 • 无限额度授权 • 曾经连接过的可疑项目 不需要的权限，确认后及时撤销。 注意：撤销链上授权通常需要支付 Gas，操作前一定核对交易内容。 2、第二步：重点检查 EIP-7702 委托 这部分很多人可能还不了解。 EIP-7702 允许普通以太坊账户使用智能账户相关功能，例如批量交易、Gas 代付等。 技术本身不是漏洞，但如果用户签署恶意委托，账户可能面临严重安全风险。 普通 Token Approval 主要是允许合约操作特定代币。 而 EIP-7702 委托涉及账户执行逻辑，风险范围可能更广。 所以，不能只检查 USDT、USDC 等代币授权，还要检查账户有没有被委托给陌生合约。 3、第三步：如何检查和撤销 EIP-7702？ 大家可以按下面的方法操作： ① 打开 revoke.cash，查看是否有 Delegations（委托）栏目。 ② 在 Etherscan 输入自己的钱包地址，查看账户是否存在 EIP-7702 委托及其指向的合约。 ③ 如果发现陌生委托，先核实合约地址和来源，不要随便签署新交易。 ④ 需要撤销时，优先通过可信钱包或支持 EIP-7702 的安全工具操作。 根据协议规则，可以通过有效授权将委托目标设置为零地址，清除现有委托。 这里特别提醒： 撤销普通 Token Approval，不等于撤销 EIP-7702 委托。 操作完成后，一定重新查询链上状态，确认委托确实已经清除。 4、第四步：检查钱包内置安全功能 现在不少钱包自带授权管理功能。 建议打开钱包安全中心，重点检查： • 已连接的 DApp • Token 授权记录 • 可疑签名请求 • 智能账户委托设置 特别注意，断开网站连接，不代表链上授权自动失效。 另外，Permit、Permit2 等签名权限，也需要结合对应工具单独排查。 不要看到不认识的签名，就随手点击确认。 5、第五步：交易所账户也要做一次体检 很多人只担心链上钱包，却忽略了交易所账户安全。 建议检查以下内容： ① 是否开启通行密钥或双重验证。 ② 有没有陌生设备登录。 ③ 是否存在长期不用的 API Key。 ④ 是否开启提现地址白名单。 ⑤ 最近有没有异常登录、交易或提现记录。 尤其是 API 权限，不需要的及时删除。 如果收到所谓官方客服的安全验证链接，千万不要直接点击。 自己通过官方 App 或核实后的官网进入才更稳妥。 6、第六步：自托管钱包尽量分开管理 这是我非常建议大家养成的习惯。 最好把钱包分成三类： ① 日常交互钱包：专门撸空投、连接 DApp。 ② 交易钱包：用于日常链上交易。 ③ 长期储存钱包：存放不经常使用的资产。 大额长期资产可以考虑使用可信硬件钱包，尽量减少与陌生应用交互。 助记词不要截图、不要上传云盘，更不要输入任何所谓官方验证页面。 如果怀疑私钥或助记词已经泄露，单纯撤销授权并不能解决问题，应尽快安全迁移至全新钱包。 7、最后，也是最重要的一点 每次安全事件发生，总有人只关心黑客赚了多少、市场会跌多少。 但普通人真正应该关注的是： 自己的钱包有没有风险？ 有没有不认识的授权？ 有没有长期没清理的权限？ 有没有把主要资产放在经常交互的热钱包里？ 不要等资产出现异常才开始研究安全问题。 更要警惕事件发生后冒出来的假客服、假撤销工具和所谓资产追回服务。 安全不是等出事之后才补救，而是平时就把风险降下来。 建议大家今天就按这份清单检查一遍，也转给身边经常做链上交互的朋友。 以上不构成投资建议，DYOR。 我是 @panExorcist，持续分享加密市场分析、链上安全知识和真正能用得上的实操工具。 关注 @panExorcist，不仅要抓住下一次机会，更要守住已经赚到的钱！

说实话，今天早上醒来刷到消息的那一刻，我手是凉的。 不是因为我在币安上放了多少钱，而是因为咱们这些在圈里摸爬滚打的人都明白：交易所热钱包出事，从来不只是“一家公司”的事，它砸在的是每一个把信任交出去的普通人心上。 先把事情按时间线说清楚，全部来自公开报道和链上监测，不加料。 一、凌晨4点，钱是怎么流出去的 北京时间10月30日凌晨4:24左右（UTC时间10月29日20:24），币安热钱包“Binance 14”出现大额流出。据 Etherscan 记录，先是 167,464 枚 ETH 从 Binance 14 转出，随后又有 28,005.6 枚 ETH 从 Binance 16 转入攻击者地址。大约15分钟后，195,460 枚 ETH（约4.42亿美元）被转到第二个地址。 Odaily 的监测更吓人：第一波约25亿美元；4:41，同一发起地址 0x7C86…5CA0 又从 Hot Wallet 34 转出 7.8 亿 USDC 到 0x5227…CB2f8c。两笔合计约33亿美元。接收方随后把约19.55万枚 ETH 转往 0x8532…43D4。 Arkham 已把相关地址标记为“binance-hacker-1029”，追踪到关联钱包持仓约57亿到58.4亿美元，里面有大量 USDT、BTC、ETH、USDC。但我要强调：这是外界估算的持仓规模，不是官方确认的最终被盗金额。如果最终坐实，它将超过2025年2月 Bybit 约15亿美元的纪录。 二、手法：EIP-7702，把钱包“交”了出去 据 CoinDesk 报道，攻击者利用的是 EIP-7702。简单讲，这个机制允许钱包把控制权委托给一段程序。Binance 14 的私钥签下了这个授权之后，这个钱包就变成了一台“扫币机”，进来的资产被自动扫走。 关于根因，目前只有分析观点：Blockaid CEO 初步认为，可能是签名基础设施被攻破或密钥被滥用，而不一定是私钥泄露；工程师 Justin Kalland 指出交易中疑似有 MetaMask Gas Station 的痕迹，推测存在操作失误。这些都还没被证实，大家别当定论传。 三、冻结与官方回应 这次让我稍微松口气的，是整个行业反应很快： - 币安表示正在调查，用户资金安全，已暂停提现（有报道称充值也暂停），并暂停 Binance Alpha；已核实冻结资产25.4亿美元，且可能继续增加。 - 何一表示用户资金安全，所有被盗损失由币安承担，安全检查期间暂停充提。 - CZ 表示看起来是一次黑客攻击，预计能全额覆盖；在回复 0xngmi 时他提到，扣除冻结后净损失可能略高于10亿美元左右——这是他的预期，不是审计数字。 - Tether 冻结超15.67亿 USDT，Circle 冻结约8–8.23亿 USDC，Ripple 约2亿美元，WLFI 约2700万 USD1（何一还提到了 WLFI 代币），Arbitrum 安全委员会冻结约3050万美元。 - 黑客在把 PEPE 等资产换成 ETH，还跑去 Aave 存入约6000万 USDT、借出约19,762枚 ETH；Aave 已预防性冻结 DAO 相关市场。 - Binance.US 表示未受影响。 四、咱们现在该做什么 1. 别慌着操作。充提暂停期间，任何“帮你提前提币”“解冻通道”都是骗局。 2. 警惕钓鱼和假客服！这种时候私信、群里、评论区一定会冒出一堆“币安客服”。只信币安官方渠道，别点陌生链接，别给任何人验证码和助记词。 3. 检查自己的钱包授权，尤其是那些不认识的委托和签名。这次的手法，对个人钱包也是一记警钟。 4. 大额资产，考虑放在自己掌控的冷钱包里，分散风险。 写在最后 这个圈子，牛熊来回，咱们早就学会了不轻易相信什么。可每一次这种事发生，我还是会难受：技术越来越强，攻击也越来越狠，最后承受恐慌的，永远是屏幕前的普通人。 这次币安和整个行业的冻结速度，至少说明大家还愿意一起守住底线。但我更想说的是：保护好自己，永远是第一位的。 后续进展我会持续跟，有新消息第一时间同步。转给你身边还在用交易所的朋友，提醒他们一句：别信私信，别慌，等官方。 #币安 #黑客攻击 #EIP7702 #加密安全