周一上午痛苦摸鱼的时候可以看看

说下李笑来的新书《The Half Second》 终于看完了！ 我觉得这对于每一个希望进步，希望做好投资，学好英语，处理好家庭关系的人来讲，都是可以参考的，一个至关重要的操作系统。 英文好的可以直接看原本，英文不好可以给你们的 AI 辅助阅读，一定会有很大收获！ 实际上人真正的自我，不是你想清楚以后说自己是谁，而是事情发生后半秒钟内，你身体自动做出的第一反应是什么。 比如伴侣语气不好，你第一反应是反击还是看着对方？孩子打翻牛奶，你第一反应是皱眉还是放松？投资的标的突然下跌，你第一反应是理性分析是否应该止损，还是逃避撞死？ 这就是“理性完全启动前，身体已经开始反应的窗口”。 笑来老师给了我们一个很恐怖的结论：这个窗口，半秒钟，就是人的真实操作系统。 大部分时候，我们以为自己活在理性里，其实大部分时候活在预装反应里。我们被我们的预装反应，给劫持了，但是却不自知。 所以我们为什么靠意志力很难对抗自己的缺点，因为意志力来得晚了半秒，神经已经指导身体把事情给做了。 意志力属于清醒意识，清醒意识要思考、评估、判断；但坏习惯的第一反应已经先动了。 等你意识到我不该这样时，手已经摸向手机、嘴已经准备反击、交易按钮已经快按下去了。 所以这本书讲的就是追根溯源的告诉我们：这些第一反应是怎么被安装进去的， 当然，只给事实不给解决方案就是刷流氓，所以笑来老师，给了一个方法，让我们可以去重新编辑它们，更好的服务于我们。 也就是最核心的再聊一个技能叫：self talk 1️⃣ self talk 有一整套操作系统的， 书里提出一个工作模型，叫 frequency counter，可以理解成“大脑的熟悉度计数器”。 它的逻辑很简单：大脑的快速系统不总是判断真假，它经常只判断熟不熟。 所以笑来老师提到，既然大脑可以这样玩，那么可以通过自己的声音重新安装反应，也就是他一直提到的，可以劫持自己的大脑！ 这就是 self talk 的真正位置。去把一个本来一直被外界使用的机制，夺回来自己用。 2️⃣改变是改身份枢纽； 改变不是改行为，而是改身份枢纽，这也是书的核心，告诉你为什么，再告诉你怎么做。 self talk 并不是让你不停对自己说积极的话，但是身体不知道如何行动，搞所谓的精神胜利法那一套， 他是告诉我们第一反应有结构。一个第一反应通常包括三个东西：身份、情境、动作。 比如笑来老师提到的他抽烟这件事： 身份：我是抽烟的人。 情境：饭后、写作间隙、焦虑时、朋友递烟时。 动作：点一根。 如果你只改动作，就会很累。因为你要在无数个情境里分别抵抗：饭后不能抽、写作不能抽、压力大不能抽、朋友递烟不能抽。情境太多，你挡不住。 但如果你改身份，比如你告诉自己：Iam a preson who never smokes，这个身份一旦装进去，它会影响很多情境下的动作。书里称 identity 是 hub，也就是枢纽。编辑身份，比一个一个对抗行为更有效。 3️⃣有效咒语的核心是 Action，不是 Mood 所以你需要给自己设置脚本，笑来老师提到ARISE。 它包括五个维度： A：Action，动作。 R：Reason，理由。 I：Identity，身份。 S：Situation，情境。 E：Emotion，情绪/感受内容。 所以脚本的核心是 Action：必须是身体能执行、外人能观察、半秒内能启动的动作； 这就是为什么： 我很冷静不如我深呼吸三次再回答。 我不焦虑不如账单来了，我 60 秒内打开它。 我不冲动交易不如价格波动时，我完整一天不操作。 我要更爱孩子不如孩子说话时，我看着他的眼睛再回答。 所以你看，核心是不要给大脑下达状态命令，要给身体下达明确动作命令。 基于此 “我不焦虑”“我保持冷静”这种是愿望，不是动作，我们要给自己设置动作，而不是愿望。 比如学英语，真正关键不是每天 talk to myself “多背单词”，而是让英语进入你的自我对话系统，告诉大脑你是帅哥什么样的人，给自己安装一个能骗过自己神经的小系统。 可以和自己对话： I am a person who thinks in English because it is essential to my life, and I would be very happy to learn English well! When I talk to myself, I say the next sentence in English. My own voice makes English familiar. 4️⃣大声说出来！ 最关键是笑来老师的意思，是你必须说出来，而不是在心里想，你需要调动你的肌肉，大声说出这些话，是把“我要改变”从观念层，降落到身体层。 这本书的核心机制叫 frequency counter，可以理解为“大脑的熟悉度计数器”。 它不总是判断真假，而是判断熟不熟。重复越多，越熟悉；越熟悉，越容易在半秒钟里自动冒出来。 大声说的作用，就是让每一次重复更“重”。 心里想一次，可能只是轻轻划过。 说出来一次，是语义、动作、声音、听觉、身份一起叠加。 它更像一次高质量计数。 就像你刷短视频，为什么画面、声音、音乐、字幕一起上更容易洗脑？因为它不是单通道刺激，而是多通道刺激。 self talk 大声说出来，就是你主动用多通道刺激，反过来洗自己。

你的 AI agent 其實正在悄悄吃掉你的電腦。 Claude Code、Codex 不是只跑一個 process，很常時候會自己長出子 agent、子 shell、MCP server、headless　browser。 有在用多個Agent人就會知道，有時候用到後面 RAM 就滿了，硬碟也莫名一直漲(全是你沒看到的 node_modules 跟快取) 關掉 session，還有一堆孤兒程序留著佔幾 GB。 關鍵是 spawn 出這一切的 harness 不會自己清乾淨，也沒有任何東西在管你的 RAM / 磁碟。 我覺得未來「管理 agent 的資源」會變得非常重要，而且這件事不該你自己來，應該讓 AI 來做。 所以我做了 Agentinel，幫我盯著每個 agent，在 RAM 磁碟上標記洩漏 / 殭屍 / 失控快取，並讓AI來擬一份清理計畫，只要核可AI幫你處理就好，不用自己一個個找、一個個清。 支援Menubar隨時瞄一眼 · 完整儀表板 · 零開銷 CLI · 也可以安裝 skill 讓 Claude/Codex 自己檢查你的機器。 Local-first，開源。 用Agentinel看看你的 agent 今天偷吃了多少 RAM吧?

装完 Codex 不知道干什么？ 当然是做视频搞钱！ 给 Codex 装上这 6 个 GitHub Skills，直接让它参与整条视频制作流程。 先收藏，按自己的视频类型安装👇 1️⃣ HyperFrames：一句话生成动效视频 告诉 Codex 视频主题，它可以使用 HTML、CSS 和动画制作产品介绍、动态海报、知识视频和 PPT 风格视频，最后渲染为 MP4。 很适合把文章、推文、产品介绍快速改成视频。 GitHub： github.com/heygen-com/hyperf… 2️⃣ video-use：让 Codex 帮你剪视频 把拍摄素材交给 Agent，它可以协助删除停顿、错误片段和口头禅，继续处理字幕、音频、调色与画面动效。 经常制作口播、教程和采访视频的人，可以重点看它。 GitHub： github.com/browser-use/video… 3️⃣ Remotion Skills：用代码批量制作视频 Remotion 官方提供的 Agent Skills。 可以让 Codex 使用 React 编写视频，统一控制画面、字幕、动画和时间轴。 特别适合批量制作排行榜、数据周报、产品更新和固定栏目视频。 GitHub： github.com/remotion-dev/skil… 4️⃣ Generative Media Skills：AI 视频生成工具箱 覆盖图片、视频和音频生成，可以调用 AI 模型制作产品广告、UGC 视频、音乐视频和社交媒体短片。 想尝试大量 AI 生视频玩法，可以从这个仓库开始。 部分功能需要配置 MuAPI，并会产生生成费用。 GitHub： github.com/SamurAIGPT/Genera… 5️⃣ videocut-skills：中文视频剪辑 Agent 面向中文创作者的视频剪辑 Skills，可以让 Agent 理解剪辑需求，并协助处理素材、字幕和短视频制作流程。 中文用户想用 Claude Code 或其他 Agent 剪视频，可以重点研究。 GitHub： github.com/Ceeon/videocut-sk… 6️⃣ seedance2-skill：帮即梦写专业视频提示词 告诉 Codex 一个视频创意，它会帮你设计逐秒分镜、人物动作、运镜、对白、音效，以及 @图片、@视频 的素材引用方式。 生成的提示词可以直接交给即梦 Seedance 2.0 制作核心镜头。它负责提示词和分镜，生成视频仍需进入即梦操作。 GitHub： github.com/dexhunter/seedanc… 不知道怎么搭配，可以直接抄这几套： 文章、推文转视频： HyperFrames 真人口播、采访剪辑： video-use HyperFrames 批量制作固定栏目： Remotion Skills HyperFrames AI 短剧、广告视频： seedance2-skill 即梦 video-use 大量测试 AI 视频玩法： Generative Media Skills Codex 真正有意思的地方，是你可以把这些 Skills 串成自己的视频工作流。 以后只需要告诉它： 把这篇推文做成一条45秒竖版视频，前三秒抓住注意力，添加中文配音和动态字幕，完成后检查画面与音量。 剩下的脚本、分镜、提示词、剪辑和包装，都可以交给 Codex 一步步完成。 #codex #skill #seedance

有人問我說這樣的一人公司每個月的AI成本是多少 目前沒使用任何中轉站都是用官方訂閱。 (以下之後會轉換成Business Plan) Claude 20x: 200$ ChatGPT Pro 20x: 200$ Figma Pro: 20$ Google workspace: 10$ 其實我不知道那些喊token不夠用的人是怎麼燒的，公司目前有5個大專案還有5個公司產品專案在同時進行，這樣的訂閱每周的token用量完全都是夠的。 80% Agent 使用Claude Code，20% Agent用Codex，都是使用最新Model，Reasoning也都是用最高的。 我覺得重點不是無腦燒 token，而是把 context 管理好，固定規則轉成Markdown、專案Project memory、任務拆小、agent 分工明確，減少讓 AI 每次都從零理解專案。 或許真正貴的不是 token，而是混亂的工作流。

本周 GitHub 增长最快的 10 个仓库： 1. CloakBrowser（ 9.1K stars） 可通过所有机器人检测测试的隐身 Chromium 浏览器。可直接替代 Playwright，并带有源码级指纹补丁。30/30 项测试全部通过。 github.com/CloakHQ/CloakBrow… 2. AiToEarn（ 4.8K stars） 让我们用 AI 来赚钱！ github.com/yikart/AiToEarn 3. agentmemory（ 6.9K stars） 基于真实世界基准测试的 AI 编码智能体第一持久化记忆方案。 github.com/rohitg00/agentmem… 4. UI-TARS-desktop（ 3.5K stars） 开源多模态 AI 智能体技术栈：连接前沿 AI 模型与智能体基础设施。 github.com/bytedance/UI-TARS… 5. 9router（ 5.4K stars） 无限免费 AI 编程。将 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、Antigravity 连接到来自 40 多个提供商的免费 Claude/GPT/Gemini。支持自动故障切换，RTK 可减少 40% token，永不触及限制。 github.com/decolua/9router 6. DeepSeek-TUI（ 8.7K stars） 在终端中运行的 DeepSeek 模型编码智能体。 github.com/Hmbown/DeepSeek-T… 7. AI-Trader（ 3.0K stars） “AI-Trader：100% 全自动、原生智能体交易系统” github.com/HKUDS/AI-Trader 8. skills（ 18.3K stars） 真正工程师使用的技能。直接来自我的 .claude 目录。 github.com/mattpocock/skills 9. supersplat（ 2.6K stars） 3D 高斯泼溅编辑器。 github.com/playcanvas/supers… 10. hysteria（ 952 stars） Hysteria 是一个强大、极速且抗审查的代理工具。 github.com/apernet/hysteria 本周主题：免费 AI 路由技巧和持久化智能体记忆，正是当下真正让大家着迷的方向。 收藏这份清单吧。下周的榜单可能会完全不同

开源了一套“链上雷达” 大概能在 18万美金fdv抓到 $scam 最高也有百倍 适合于两年前还能熬夜盯链的自己 但是现在的我已经盯链不了了 开源给大家吧 代码依然在我的仓库：connectfarm1.com

教你一眼看出什么叫“没有任何CS背景纯vibe coding”的人： 1.环境变量乱七八糟 2.拉三条链的数据，完全没有任何并发，等着吃别人尾气 3.没有缓存，同一个币推三次，他每次都把数据重新查一遍 现在很多“社区项目”的代码水平，大概就这样。 我顺手给它修了一版： gist.github.com/hunter-0-nul… PS.这个策略本身还是很顶的，第一个把IO策略写好后开源的项目，我是程序员老毛病犯了()()，随时随地开始优化

🚀 香港大学刚开源了一个宝藏项目—— CLI-Anything，star 数直接飙到 3 w 它可以扫描任意软件的源代码，自动生成 AI agent 可以直接调用的 CLI 接口。 像GIMP、Blender、Audacity 这类没有 API 的桌面软件，Agent 现在可以直接操控了。 软件以前是给人用的，现在是给 Agent 用的

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了 数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

再给大家分享一个好东西：聪明钱捕手 985monitor.xyz/smartmoney/ 网站会持续抓取pump和four发射出来的所有到达过1m以上的币，收集他们各个阶段的top3，根据一系列指标给这些钱包分类，最后全部统计在网站里 我自己的用法是，把盈利的钱包全部导出之后导入到xxyy里，再配合我的聚合监控，基本不会漏掉任何热点或者阴毛 github.com/0xuezhang985/wall…

Anthropic 今日出台新规，把脚本自动跑任务踢出了订阅套餐的常规池，强制套上每月 20 到 200 美元不等的额度上限。但同时规定，人在终端里「交互式打字聊天」依然不限量。 新规刚发，开发者社区就拿出了反制手段。一个名为 claude-p 的开源项目直接把脚本调用伪装成了真人打字，成功绕过了这道计费墙。 它的做法是先在后台静默拉起一个虚拟终端（PTY），打开正规的 Claude Code 界面；接着用代码模仿人类，在键盘上敲出提示词并按下回车。等 Claude 吐完答案，它再把结果抓取出来传给外部程序。 经过这层伪装，在 Anthropic 的服务器看来，所有高频的机器请求都变成了一个真人在屏幕前打字聊天。第三方工具因此能继续走原来的「无限畅吃」账单，不受 20 到 200 美元的限制。 作者的神吐槽：「想靠客户端管住别人怎么用你的产品，根本就是白费力气。」

Claude 做股票研究，是真的离谱。 它能帮你拆投资组合、揪出风险、 30 秒给你一份完整的交易计划。免费。 而财务顾问每小时收 700 美元。 收藏下面 7 个 prompt：

3:17 am 你已经睡了 你的 agent 还在努力工作 和其他 agent 讨论策略和交易信号 欢迎进入属于 agent 的交易时代 官网：susurration.xyz 代码：github.com/sghy1717/susurrat…（MIT 完全开源） CLI安装：npm install -g susurration tele群：t.me/susuhelpgroup

上周Github涨星最快的金融相关项目： 1. TradingAgents：涨星7.9k，UCLA、MIT搞的多智能体交易框架。里面有基本面分析师、情绪分析师、技术面分析师、风控师，还支持Deepseek V4的思维模式。 github.com/TauricResearch/Tr… 2. FinceptTerminal：涨星4.3k，用C 20和Qt6写的开源版Bloomberg。内置37个AI智能体，风格分别是巴菲特、芒格、林奇、格林厄姆那一套，支持16家券商实时交易，还自带MCP和AI量化标签项。 github.com/Fincept-Corporati… 3. Daily_Stock_analysis：涨星2.3k，覆盖美股、A股、港股的LLM股票分析器，自动生成包含入场点、出场点的每日决策仪表盘，通过github actions推送到微信、TG、Discord、邮箱。 github.com/ZhuLinsen/daily_s… 4. Vibe-Trading：涨星1.9k，个人交易智能体，自然语言写策略、回测、导出到Trading View或MT5，一条pip install 命令就能搭起你自己的AI交易台。 github.com/HKUDS/Vibe-Tradin… 5. QuantDinger：涨星837个，自托管的AI量化操作系统，能研究市场、生成python策略、回测想法、跑实盘。支持加密货币、股票（通过IBKR)、外汇（通过MT5）。一个Docker Compose搞定，基础设施和数据都属于你自己。 github.com/brokermr810/Quant… 6. TradingAgents-CN：涨星641：TradingAgents的中文版，针对A股市场、中文数据源和国产大模型做了完全本地化。 github.com/hsliuping/Trading…

这篇文章里，我认为最有价值的部分其实是这一段： 非技术同学想用好 AI Coding，不能只会描述需求，最好补一点技术和产品的基本逻辑。 技术上至少知道 React、Vue、Next.js 在解决什么，终端、Git、VS Code、Chrome DevTools 怎么用，函数、变量、状态、拆文件是什么意思。 产品上推荐三本入门书：《启示录》看产品判断，《Linux/Unix 设计思想》看工程哲学，《左耳听风》看我一直怀念的左耳朵耗子的程序员专家视野。 不用学到自己会写代码，知道这些东西长什么样，跟 AI 协作会舒服很多。

别再把几百页 PDF 直接扔给 Claude 烧钱了！💸 看到实践哥分享的这套工作流，有种“拨云见日”的感觉。核心逻辑只有一句话：让 NotebookLM 当老师（检索），让 Claude 当助手（推理）。 ✅ 立省 80% Token： 原始语料留在 NotebookLM 侧，不进 Claude 的上下文，成本直接从线性增长变常数。 ✅ 引用不胡编： 利用 NotebookLM 极强的原文溯源能力，确保 AI 每一个观点都有据可查。 ✅ 效率翻倍： 配合 notebooklm-client 插件，Claude 能自动去问“老师”，省去了反复切 Tab 的痛苦。 实测 47 篇论文深度调研，成本从 $9.59 降到 $0.55。如果你也在心疼 Claude Max 的额度，这篇长文必看！

握草牛逼，太硬核了，notebooklm，还可以继续挖，这简直就是白嫖Google的token。