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这段时间重新翻看了自己的推文，把其中我觉得比较精华的内容和一些高光操作整理了出来，虽然市场状况一直在变化，具体的方法未必适用了，但是如何寻找alpha、怎么将认知与实践相结合，这些思维依然是有共性的，希望能对大家有所帮助。 以下按时间顺序列出： 2022.04.22 NFT图狗Mint指南 2022.05.02 猴地逃顶获利200ETH 2022.07.21 NFT抢购Bot指南 2022.09.21 DogeClub单个图狗获利70ETH 2023.04.19 Memecoin基础科普（当时市场热点正从NFT转移到土狗币） 2023.05.09 重心换到土狗币后单周浮盈100ETH 2023.07.29 Pauly的Pond开盘3分钟1ETH变成44.5ETH 2023.09.12 香蕉枪Banana Gun发币复盘，白名单+开盘限购获利50ETH 2024.01.05 节点猴NodeMonkes复盘，参与荷兰拍，0.03BTC成本最高地板价0.8BTC，获利3BTC 2024.01.29 从1万~1000万资金量级，各个阶段的思考与经历 2024.02.26 通过链上交易一个月赚$1M的复盘（发射台Moby的预售、Shib官方的404项目Sheb、DN404项目ASTX、公售随便打开盘上币安的Portal、Merlin链的$Huhu等） 2024.06.19 反思自己在擅长的链上赛道过于谨慎，在不熟的山寨操作上仓位过重 2024.07.08 各种原因导致一天踏空数个金狗后的思考 2024.07.17 特朗普枪击事件，相关热点土狗$Fight获利13万u复盘 2024.07.24 关于“聪明钱”和“跟单”的看法 2024.07.31 麻吉图币项目“BAYC”开盘发现套利方法，1分钟收获15万u 2024.08.23 Simon Cat预售复盘，一次堪称完美的打新机会 2024.10.11 2M市值开始转推Goat相关内容，获利10万u 2024.11.03 马斯克置顶松鼠第一时间发推，获利19万u 2024.11.11 复盘SOL单链单月1M收益 2024.11.16 DeSci生态起飞前梳理线索，RIF+URO获利30万u 2024.12.14 复盘为什么会卖飞自己早期发掘的项目，做多Goat和Pnut获利$2M 2025.01.05 AI赛道相关代币一周获利$1M复盘 2025.01.18 特朗普推特发布代币合约后“人只活一次” 2025.01.19 $Trump单币浮盈$20M+ 2025.01.25 特朗普老婆发币$Melania，对后市看法由乐观变为不确定 2025.02.03 认为不存在全面普涨，开始低倍做空山寨币 2025.03.30 对自己三年来币圈笔记的整理与分享 2025.04.07 做空山寨币的黄金期已经过去 2025.04.19 不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰 2025.05.01 $Gork获利18万u 2025.05.31 认为大部分山寨已经重新进入下跌趋势 2025.07.08 PumpFun公售是机会 2025.07.23 链上Meme两大方法论，叙事交易和地址挖掘 2025.08.01 做多ETH，做空山寨币对冲 2025.09.02 复盘做空WLFI获利$1M 持续分享观点，一是因为我一直都是一个表达欲较强，乐于总结归纳的人，二是这种公开发表的看法，假如后续能被市场所印证，其中收获的快乐甚至已经超越了交易盈利的数字本身。

多空双吃后，行情终于给老哥上难度了😌 「先定 10 个大目标」老哥 @Jason60704294 昨天下午再次多转空，于 $80837.9 开启 501.65 枚 $BTC 空单，价值 4055 万美元，按发推时间 17:41 估算本次预计亏损 61 万美元 BTW：社区猜测币安于相近时间在 $80835 成交的 2355.56 BTC 空单归属于老哥，价值 1.9 亿美元，若属实将亏损 286.7 万美元

【你的KPI，是另一个年轻人的深渊】转自微博@Scalers 一个00后大学生，一年背上16万网贷。不是被骗的，不是赌博输的，是被一群名校毕业的产品经理，用心理学一步一步“喂”进去的。 而这些产品经理，跟他同龄。 凤凰网采访了8个网贷产品设计者，6个来自大厂，2个来自网贷头部公司。他们的日常工作是什么？调按钮颜色，改文案措辞，测弹窗时机，发优惠券。 每一步都体面，每一步都合规，每一步单独拿出来都像是“正常的产品优化”。 但这些步骤拼起来，就是一台精密的收割机。 你可能觉得这事离你很远。别急，往下看。 一个产品经理，半个月测了上百种按钮文案，二三十个版本同时推给几千个用户做A/B测试。最后胜出的四个字是“查看额度”。用它替掉“登录”，点击率涨了7%。 7%是什么概念？百万级用户的页面上，多出来几万人点进来。每人平均贷一万，按3%利润率算，多赚30万。这个产品经理的原话：“够老板请全团队喝奶茶了。” 他还测了按钮的背景色。红、白、蓝三版，蓝色胜出。颜色微调带来的转化提升最多0.1%，但百万级用户面前，0.1%就意味着多出1000个李明。 李明是谁？ 大四那年，同学约他去音乐节，门票400块。“我没钱”这三个字卡在喉咙里，他说不出口。 宿舍空了，只剩他一个人，手机屏幕上写着“查看额度”。 不到一分钟，1000块到账。年化利率超过20%，他完全不懂这意味着什么。他只会算最简单的账：分12期，每月还一百来块，少吃几顿外卖的事。 然后就停不下来了。 借贷频率从两个月一次，变成半个月一次，变成两三天一次。平台弹窗隔两周跳一次：“还有42500元额度未使用。”广告精准地戳他：该给女朋友换台iPhone了，申请一笔梦想备用金。字字扎在“兜里没钱却想撑面子”的软肋上。 四个月，负债两万。考研落榜，滚到九万。他翻遍短信里每一条网贷广告链接想再借，全被拒了。晚上睡不着觉，翻到临近还款的短信提醒，想到了轻生。 后来他告诉了父母。全家人一起扛，白天兼职晚上二战考研，每月还 6000，2025年3月上岸，还清所有欠款，卸载所有网贷App。 他以为结束了。 6个月后，负债重新滚到16万。 因为他的网络世界没有变。打车App弹窗：“您有最高20万额度待提取。”刷小红书有贷款帖子，玩微信小程序有网贷广告，角色复活都得先看一条借钱的贴片。他说轰炸他的广告平均每天三条，一个多月截图下来拼成一张上百张的长图。 但你知道最狠的是什么吗？ 不是广告多。是在这8个设计者的后台里，李明根本不是一个“人”。 他是一组标签。年龄、职业、城市、借贷轨迹、逾期率、复借率、生命周期价值。一个产品经理负责按钮让他点进来，一个人负责发券让他心动，一个人负责写文案戳他的焦虑，一个人负责放宽审核让他顺利拿到钱，一个人负责用算法给他贴标签决定推什么广告。 五个人，五个环节，五块屏幕。 没有任何一个人觉得自己在“坑人”。 这就是这件事真正可怕的地方。不是有人在密室里策划怎么害人。是一个精密的系统，把一件可能毁掉别人人生的事，拆成了一百个看起来都没问题的小步骤，分配给一百个聪明人。每个人只看自己的屏幕，只管自己的指标，只对自己的KPI负责。 做风控的那位说得更直接：他只要稍微“放点水”，把审核通过率从30%提到35%，对公司就是实打实的放款规模增长。他不需要想这多出来的5%是谁，只需要知道数字涨了。 被问到有没有道德压力，那个做产品的张洋想了想，说了一句让我深思的话： “没有的，我又不是做的色情网站。” 他不是坏人。他考了心理咨询师证，爱琢磨文学。但在那套系统里，他的全部价值就是让更多人点击那个蓝色按钮。系统不需要他是坏人，只需要他是一个合格的执行者。 他自己也熬夜到心脏隐隐作痛，说自己腻了。 你看到了吗？曲线两端的年轻人，活法不一样，处境却像得很：一端在加班到心脏疼，一端在还债到睡不着。而中间的大公司，度小满一天净赚235万，蚂蚁消费金融日赚852万，数字漂漂亮亮地躺在财报里。 你可能不做网贷产品。但你也在某个系统里拧螺丝。 你优化的那个转化率，背后是什么人？你写的那句营销文案，推的是什么东西？你搭的那个推荐算法，喂养的是什么欲望？ 大多数时候你不会想。因为你的屏幕上只有数字，没有人脸。 但螺丝拧多了，偶尔该抬头看一眼： 你拧的这些螺丝，拼起来是什么？ 这台机器，在碾谁？ 不用急着回答。但这个问题，你得自己问过自己至少一次。 因为没想过这个问题的人，和那个说“我又不是做的色情网站”的人，其实没有区别。

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python -m venv markitdown-env 4markitdown-env\Scripts\activate # Windows 5# source markitdown-env/bin/activate # Mac/Linux 第2步：安装神器（一行命令） pip install 'markitdown[all]' （[all] 会自动装 PDF、Office 文件所有依赖，懒人首选） 第3步：一键转换文件（最常用方式） 把文件拖到桌面或记下来路径，然后在终端输入： # 示例1：把 PDF 转成 Markdown（输出到文件） markitdown "我的报告.pdf" -o 报告总结.md # 示例2：Word 文档 markitdown "合同.docx" -o 合同.md # 示例3：Excel 表格（表格会自动转成超级干净的 Markdown 表格！） markitdown "数据.xlsx" -o 数据.md # 示例4：PPT 演示文稿 markitdown "演示.pptx" -o 幻灯片.md 转换完直接打开 .md 文件，用记事本、Typora、VS Code 都能看，内容干净到可以直接丢给 AI！ 第4步：更懒的用法（不用输出文件） markitdown "报告.pdf" # 直接在终端显示内容，复制粘贴给 AI 就行 第5步：进阶玩法（想让 AI 帮你描述图片/幻灯片） 安装完后可以用 Python 简单脚本（复制下面代码保存为 运行）： from markitdown import MarkItDown md = MarkItDown() # 想让 AI 看图就加 LLM 参数 result = md.convert("带图片的报告.pdf") print(result.text_content) # 复制这个结果给 AI 立即冲 GitHub： #AI工具# #效率神器# #打工人# #Office# #生产力# #Markdown# #微软开源# #AI教程#