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老韭菜南亥
@daweifs
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参加 September 2021
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别再让 AI 给你手搓 Java 工具类了。 Google 有个 5 万+ Star 的老牌开源库,很多你让 AI 现写的东西,它十几年前就给你造好了:名字叫 Guava。 写 Java 的建议认识一下。尤其现在天天让 Claude / Codex 写代码,更有必要。简单讲讲怎么用👇 Guava 是什么?你可以把它理解成:java 官方标准库的“加强包”。Google 自己大量 Java 项目都在用。 里面已经给你封好了很多常见东西: 集合 字符串处理 缓存 Hash I/O 并发工具 Graph 基础类型工具 很多东西,你根本没必要让 AI 再造一遍。 先装。 Maven: Gradle: implementation("") Android 用: 33.6.0-android 就这么简单。 第一个我很喜欢的东西:ImmutableList 普通 List 谁都能改。但有些数据你压根不希望后面的人碰。比如:var coins = ImmutableList.of("BTC", "ETH", "SOL");创建完就是不可变集合。 这个思路其实很重要: 能不让代码改,就别给它改的机会。 AI 写大型项目时尤其有用。 少一点“谁把这个 List 改了”的灵异事件。 第二个:Multimap 这个很舒服,普通 Java 里,如果一个 Key 对多个 Value: Map> 然后你就开始: 判断有没有 Key 创建 List 再 add 再处理空值 Guava 直接: Multimap sectors = ArrayListMultimap.create(); 然后: sectors.put("AI", "NVDA"); sectors.put("AI", "GOOGL"); sectors.put("Crypto", "COIN"); 一看就懂,这种才叫少写垃圾代码。 还有一个很实用: Preconditions 以前经常看到: if (user == null) { ... } if (amount <= 0) { ... } 一层套一层。 Guava 可以直接: checkNotNull(user); checkArgument(amount > 0); 代码一下干净很多,不是为了炫技。而是让真正重要的业务逻辑露出来。 Guava 里还有一堆这种小东西。Joiner、拼字符串Splitter、拆字符串、Sets、集合操作、Hashing 、Hash、Graph、图结构、以及各种 Collection 工具。 单独拿出来都不惊艳。但写一个真实项目的时候,你会发现:每天浪费时间的,恰恰就是这些小破事。 这也是我现在用 AI 写代码越来越明显的一个感受:不要什么都让模型生成。 比如:“帮我写一个集合去重工具。”、“帮我写一个字符串拼接工具。”、“帮我实现一个 Multimap。”,能写。 但没必要,成熟轮子已经存在的时候,最好的 Prompt 往往不是:帮我写。而是:这个东西有没有成熟库? 所以 Guava 真正值得学的,不是背 API。而是建立一个意识:别重复造轮子,尤其 AI 时代。模型写 300 行代码只需要几十秒,并不代表那 300 行代码应该存在。能用成熟、经过大量项目验证的库解决,很多时候比让 AI 再生成一套更靠谱。 仓库: 写 Java 的可以直接收。 下一篇我准备拆一个更狠的:“我平时让 AI 写代码,最常用的 10 个 GitHub 仓库。”不是收藏夹吃灰那种。是真的能少写很多代码。
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还在收藏 Prompt 的,可以停了 我最近翻到一个 20 万+ Star 的 GitHub 仓库: 
 它让我重新想了一遍 AI 到底该怎么玩。不是每次重新教 AI 做事,
而是直接给它装一套 Skills。我拿美股、Crypto、预测市场举例,3 分钟讲明白。 1、先说 Skills 是什么。 以前我研究一只股票,要反复跟 AI 说:
查资料、找反方观点、别顺着我、检查逻辑、给证伪条件、最后再下结论。 Skills 的思路很简单:
把这些做事方法直接固化下来。 以后 AI 不只是回答问题,
它知道该怎么干活。 2、安装也很简单。 Claude Code:
claude plugins install mattpocock-skills Codex 或其他 Agent:
npx skills@latest add mattpocock/skills 装完之后,挑自己需要的 Skill 就行。 3、我第一个会用的是:
/grill-me 名字就很直白:拷打我。比如我说:
“我认为 ETH 接下来半年会跑赢 BTC。”普通 AI 很容易开始帮你证明。Grill-me 不一样。
它会一直追问:
凭什么?
最关键的变量是什么?
什么情况出现你会认错?
有没有反方证据?
你是不是只挑了自己想看的数据? 4、这东西拿来做投资,其实非常爽。 因为投资最危险的状态,从来不是“我不知道”,
而是:“我太确定了。”美股 Thesis、Crypto Thesis、预测市场下注之前,
都可以先让 AI 把自己的逻辑狠狠干一遍。很多烂交易,可能在下单之前就被你自己否掉了。 5、第二个我觉得有意思的是 research。 这个不是让你每次手动敲命令。
Agent 遇到适合的问题时,可以调用它去查高可信的一手资料,并把结论和引用整理下来。 比如你想研究:
“稳定币增长到底利好谁?” 别先问“ETH 会不会涨?” 先把问题拆掉:
稳定币供应涨了多少?
钱在哪条链?
手续费被谁赚走?
Circle、Coinbase、Ethereum、Solana,谁是真正受益者?最后再谈价格。 6、
还有 /teach。 这个很适合投资人临时补课。突然不懂:
Gamma Exposure、日元 Carry Trade、Treasury Basis Trade、Stablecoin Velocity、预测市场定价…… 不用收藏 30 篇文章。
直接让它教。
不懂就继续问,
一直问到你能拿自己的话讲出来。 7、所以我现在更喜欢这套工作流: 看到一个新叙事
→ Research
→ 建立 Thesis
→ Grill 自己
→ 找证伪条件
→ 最后才考虑下钱 AI 最大的价值,不是替你预测涨跌,
而是让你少做一些蠢决定。 8、这个仓库本来主要是给工程师做 Agent 工作流的。
但里面这套思路,我觉得做投资的人反而更应该学。 下一篇我准备直接自己做一个:
美股研究 Skill 丢进去一个 $NVDA、$TSLA、$PLTR,
自动按:
业务 → 财报 → 估值 → 催化剂 → 空头逻辑 → 证伪条件 → Thesis
跑一遍。 这个我觉得比万能炒股 Prompt有意思多了。
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