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koala73/worldmonitor
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GitHub
GitHub - koala73/worldmonitor: Real-time global intelligence dashboard. AI-powered news aggregation, geopolitical monitoring, and…
Real-time global intelligence dashboard. AI-powered news aggregation, geopolitical monitoring, and infrastructure tracking in a unified situational awareness interface - koala73/worldmonitor
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World Monitor
World Monitor - Real-Time Global Intelligence Dashboard
Real-time global intelligence dashboard with live news, markets, military tracking, infrastructure monitoring, and geopolitical data. OSINT in one view.
前段時間和朋友聊了一下，他每天交易至少賺錢一萬刀以上，他也不是什麼有錢人或富二代，也算是蠻白手起家的，撐了三五年才有了這樣的成績
他待的交易 Firm 的老闆問他說，最近 AI 很紅，應該要多搞點 AI
我們光這件事情就可以拉出來聊很多了
第一個，他本身就可以賺錢了，Manual Trader 在 AI 不 AI 的情況，本質就是主觀交易，那這就是他賺錢的邏輯
第二個，AI 很強，然後呢？跟你有什麼關係，主觀交易員至少在我認識的散戶朋友中，他們都是憑著強大的直覺，為什麼是直覺，因為講很多但是主要的決策都不是一個可以拆分出來的決策，例如突破 A 就買入的策略，然後到 B 就要減倉一半。通常買跟賣判斷的機制還是自己的經驗和直覺，這種東西不能量化，那跟你 AI 不 AI 就沒關係。
第三個，AI 影響你賺錢嗎？你連你自己的賺錢策略都沒辦法講的清楚，包含你看的資料素材的歸因都沒想清楚，你都沒辦法好好談，那幹嘛呢？
第四個，如果你真的覺得 AI 會影響你，你早就已經開始用了，不是看什麼抖音，在腦中瘋狂高潮，別傻了好嗎？
最後，你的職業是交易員，那麼再一套策略還沒失效前，你應該就是貫徹始終就好了，直到賺錢的策略不能用或者是優化，那你把一件事情搞這麼複雜幹嘛？
他待的交易 Firm 的老闆問他說，最近 AI 很紅，應該要多搞點 AI
我們光這件事情就可以拉出來聊很多了
第一個，他本身就可以賺錢了，Manual Trader 在 AI 不 AI 的情況，本質就是主觀交易，那這就是他賺錢的邏輯
第二個，AI 很強，然後呢？跟你有什麼關係，主觀交易員至少在我認識的散戶朋友中，他們都是憑著強大的直覺，為什麼是直覺，因為講很多但是主要的決策都不是一個可以拆分出來的決策，例如突破 A 就買入的策略，然後到 B 就要減倉一半。通常買跟賣判斷的機制還是自己的經驗和直覺，這種東西不能量化，那跟你 AI 不 AI 就沒關係。
第三個，AI 影響你賺錢嗎？你連你自己的賺錢策略都沒辦法講的清楚，包含你看的資料素材的歸因都沒想清楚，你都沒辦法好好談，那幹嘛呢？
第四個，如果你真的覺得 AI 會影響你，你早就已經開始用了，不是看什麼抖音，在腦中瘋狂高潮，別傻了好嗎？
最後，你的職業是交易員，那麼再一套策略還沒失效前，你應該就是貫徹始終就好了，直到賺錢的策略不能用或者是優化，那你把一件事情搞這麼複雜幹嘛？
▶️ AIE Europe Day 1: Keynotes & OpenClaw/Personal Agents ft OpenAI, Vercel, Google Deepmind & more #youtube
https://www.youtube.com/watch?v=O_IMsEg91g8
https://www.youtube.com/watch?v=O_IMsEg91g8
https://github.com/alchaincyf/sun-yuchen-perspective
GitHub
GitHub - alchaincyf/sun-yuchen-perspective: 孙宇晨.skill — 注意力收割操作系统 | Justin Sun Perspective Skill for Claude Code | 由女娲.skill蒸馏
孙宇晨.skill — 注意力收割操作系统 | Justin Sun Perspective Skill for Claude Code | 由女娲.skill蒸馏 - alchaincyf/sun-yuchen-perspective
精准，实在是太精准了，绝对是比 harness 更好的概念。以这个定义来看，agent = LLM loop + context compiler
ContextChef (1)：为什么要"编译上下文"
不过读到后面发现作者想要在这个 agent context 解决方案中塞入的模块和概念太多了，总感觉还不是最好的出路，但整个项目的宏观定位和对问题的思考仍然非常具有启发性。而且可以和 tape 相辅相成，一个定义行为模式，一个定义数据模型。
ContextChef 的定位是 context compiler，不是 Agent 框架。
它不接管控制流，不决定何时调用模型、何时执行工具、出错了怎么重试。它只在一个时间点介入：你准备好了所有的原始状态（历史、工具列表、任务状态），准备发出 LLM 调用的那一刻。在这个时间点，它把你的状态编译成目标供应商的最优 payload。
ContextChef (1)：为什么要"编译上下文"
不过读到后面发现作者想要在这个 agent context 解决方案中塞入的模块和概念太多了，总感觉还不是最好的出路，但整个项目的宏观定位和对问题的思考仍然非常具有启发性。而且可以和 tape 相辅相成，一个定义行为模式，一个定义数据模型。
▶️ Vibe coding to production: AI agents, testing & CI/CD with Gemini CLI #youtube
https://www.youtube.com/watch?v=qCBreTfjFHQ
https://www.youtube.com/watch?v=qCBreTfjFHQ
看完這篇應該是最打中我的 https://x.com/yanhua1010/status/2039966047378583815
