问 AI「贵金属跳水对 A 股有什么影响」，它只会泛泛讲几句道理，手上没有实时行情也没有新闻。 Awesome Finance Skills 是一套金融分析的 Agent Skill，装上之后手头的 Agent 就能拉新闻、查行情、算情绪、画传导链路。 一共 8 个 Skill。新闻聚合财联社、华尔街见闻、微博、Polymarket 等 10 多个信源，行情覆盖 A 股、港股、美股，带基本面。 GitHub： 情绪分析用 FinBERT 打分，从 -1 到 +1。时序预测用 Kronos 模型，再按新闻情绪调整，还能追踪一个投资信号后来是强化还是被证伪。 市场传导链路能直接画成 图，最后按规划、撰写、编辑、配图四步出一份研报。 Claude Code、Codex、OpenCode、OpenClaw 都能装，一条命令装单个 Skill。拿它当个会查资料的研究助理挺合适，真金白银的决定还是自己下。

围绕X生态打造的各类应用以后估计慢慢扩充了，现在有AI和聊天软件了，以后短视频，移动支付，招聘，新闻聚合等等都得刨出来......

如何利用ai简单实操提高自己的工作效率？ 用AI搭建你的个人“加密信息中枢”——告别刷推刷群刷不过来的焦虑 加密圈最大的时间杀手不是交易——是信息摄入。X、TG、Discord、新闻聚合、链上数据平台——你每天刷的信息可能超过99%的行业。但真正帮你赚到钱的信息——可能不到1%。 AI不能替代你的判断。但它可以替代你的刷。 我的实战方案——用Claude或ChatGPT搭建一个个人情报简报系统： 第一步：确定你真正关心的问题。 不要告诉我加密圈发生了什么——太宽泛。精确到：BTC突破62000或跌破59000，ETH/BTC汇率突破0.03，某巨鲸地址转账超过1000 BTC，Binance上线新代币，SEC发布加密相关公告。最多5个监控方向。如果超过5个——等于没监控。 第二步：把每个方向写成一条监控规则+一段分析和行动建议。 比如：如果BTC跌破59000——请分析原因并列出三个可能的支撑位。如果是消息面驱动的（如SEC诉讼、交易所事故），标注消息来源。如果是资金面驱动的（如ETF大额流出），标注资金数据。 第三步：每天早上9点——让AI根据你的规则跑一遍。 你的提示词：今天是2026年7月X日。请根据以下监控规则，汇总今天凌晨到现在的所有相关信息。每条规则单独汇报——①触发情况（是/否）②相关信息摘要 ③分析判断 ④建议。如果某条规则没有触发——直接跳过。不要填充无关信息。 为什么这个方案有效： 你之前每天花2小时刷信息——大部分时间是被动接收——刷到什么看什么。AI监控方案是主动拉取——你只看到你需要看到的。而且AI在执行监控任务时比人类强——它不会因为刷到一条搞笑段子就忘了自己在找什么。 这个系统跑起来之后——每天早晨30分钟——你知道的比刷了2小时的人多。不是AI比你聪明。是主动筛选比被动刷屏效率高10倍 #AI#

别再一个个切App追热点了，那不是勤奋，是低效。🔥 你以为多看几个平台就能掌握全局，其实是把同一段时间拆成了十几次碎片。真正该做的，是把信息收进一页，一眼扫完。 现在开源项目 NewsNow ，22k star，一个页面装下全网热榜，免费，还能自己部署。👇 ✅ 46个信息源塞进一页：微博、知乎、36氪、财联社、V2EX、GitHub Trending ✅ 每源独立抓取频率，防止被封IP ✅ 支持登录同步、30分钟缓存、PWA 🔗 不推送、不投喂、不猜你喜欢。你主动去看，和被算法圈养，是两回事。 用不用随你，反正我是不想再这样下去了！🐹 #开源工具# #新闻聚合#

兄弟们，今天聊个经典——Scrapy， 做过爬虫的都用过它——62000个Star，Python爬虫框架里的老大哥 不是新项目，是 2008 年就出来的老家伙，到现在还是 Python 爬虫的第一选择。 一句话：一套完整的爬虫框架，从抓取到数据清洗到存储，流水线全给你搭好了。 为什么 15 年了还没被取代？ （1）Spider 架构——每个爬虫是一个独立的 Spider 类，定义好起始 URL 和解析逻辑，Scrapy 自动调度、并发跑，写完可以直接复用 （2）CSS 和 XPath 双选择器——精准提取页面数据，嵌套结构、动态列表都能处理，写过几次就形成肌肉记忆 （3）Item Pipeline 流水线——数据抓回来之后，清洗、去重、写数据库、存文件，每一步都是独立模块，插拔自由，不用自己手写 ETL （4）中间件系统——自动限速、代理轮换、Cookie 管理、重试逻辑，全都有内置支持，反爬场景下加几行配置就解决 （5）Scrapy Shell 交互调试——不用跑完整爬虫，直接开一个 Shell，对着真实页面测选择器，调好了再写进代码 （6）内置导出——JSON、CSV、XML，一行命令出文件，不用另接数据处理库 装一行： pip install scrapy 新建项目： scrapy startproject myproject scrapy genspider example  scrapy crawl example -o output.json 什么场景适合用 Scrapy： 电商价格监控、新闻聚合、竞品数据采集、AI 训练数据集构建——只要是需要批量、定期、稳定地抓取网页数据，Scrapy 都是最省心的选择。 它不适合的场景：需要处理大量 JS 渲染的动态页面（这种场景配 Playwright 或用 Crawl4AI）。 62000 个 Star，活跃维护了 15 年，背后是 Zyte 公司在撑着。 爬虫这件事，选老的就是选稳的。 好东西转给需要的兄弟。🚀 #Python# #爬虫# #老杨啊分享#

如果用十年百倍的心态来投资，估计很难在十年后有百倍的受益。 感谢 @chessxyz 的介绍，有幸认识了 SIG 的小伙伴，可能很多小伙伴不知道 SIG 是谁，2012年3月，今日头条获得数百万元人民币天使轮融资，SIG 是唯一机构投资者。 当时 SIG 能知道投出的今日头条会变成今天的字节吗？SIG 的小伙伴在复盘的时候和我们说，完全没有想过，只是认为聚合新闻引擎有成长空间，那一次 SIG 投资了 8万美元。 之后 SIG 在 2012 年底又投了 100 万美元 A+ 轮，并提供 100 万美元过桥贷款。满打满算也就是 208 万美元。 现在这笔钱值多少呢？ 按照 FT 2024 年的说法，SIG 持有字节跳动大约 15% 的股份，当时这部分股份估值大约 400 亿美元。也就是说，208 万美元变成 400 亿美元，回报接近 2 万倍。如果按照 2026 年二级市场交易中传出的 5,500 亿美元估值粗算，15% 对应的账面价值就是 825 亿美元。 如果当时用十年百倍的心态去看，可能反而投不进去。 现在也一样，我始终觉得，百倍受益给的是有准备的人，但更多是要看运气，一个人在人生当中能有一次重资产赚十倍就已经不错了。 我说的并不是泄气话，如果 SIG 当初没有100万美元，就是在看好头条也没有用，如果我们想要博弈一个一百倍甚至更高的受益，要么就是靠运气，要么就是足够的知识和资金储备。 我一直记得我前老板和我说过，投资100个产品，能中一个就能回收其它 99 个的亏损，但可惜的是，不但这100个没一个跑出来的，就是接下来的100个，也没有跑出来的。 运气，资金储备，知识储备都是相辅相成的，先努力让自己赚十倍，再去考虑在十倍的基础上再赚十倍。

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森林砍伐不是新闻里的一句话。当我们看到“亚马逊雨林面积缩减”或“某地发生大面积山火”的报道时，除了转发和担忧，我们其实可以走向更客观的原始数据。 Global Forest Watch（世界森林观测，简称 GFW）就是一个能够让你直接验证环境议题的全球平台。 作为一个完全公开的在线监测工具，GFW 聚合了卫星遥感、GIS 空间数据和机器学习算法。通过它交互式的全球地图，你可以直观查看从2001年至今全球任意区域的森林覆盖率变化、实时火灾预警、温室气体排放以及土地利用类型。 这意味着，当你在外网看到一篇关于某地区生态危机的报道时，可以立刻打开 GFW，定位到具体经纬度，调用“森林损耗（Tree cover loss）” 或 “树冠覆盖率”等数据层进行交叉对比，用严谨的原始地图去验证报道的准确性。 1️⃣ 森林覆盖变化（Forest Change）： 用户可以查看从2000年至今，全球任意国家或地区的森林损耗（Loss）与增益（Gain）情况，精确到年份。 2️⃣ 实时火灾监测（Fire Alerts）： 整合卫星热异常数据，实时追踪全球各地的火灾警报、过火面积和历史频次。 3️⃣ 土地利用与保护区（Land Use）： 叠加了全球的保护区边界、原住民土地所有权、特许经营区（如棕榈油、木材开采区）以及森林碳储量等关键数据层。 4️⃣ 定制化数据分析： 用户可以直接在地图上框选特定区域（例如亚马逊雨林某片区），系统会自动生成该区域的森林变化趋势图表，并支持下载原始数据。 该网站的英文数据说明和科学方法论非常扎实，配合沉浸式即可无障碍使用。 森林的每一次喘息都有迹可循。现在就点开链接，在搜索框里输入你关心的一片森林或自然保护区。去亲眼看一看，过去这20年里，那里到底发生了什么。 🔗：

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