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给大家推荐一个我这两天用着很好的工具，叫做 PicGo。 它解决的痛点是我目前把所有的工作流都放到了 Markdown，然后使用 Cursor 进行编辑。 但 Markdown 有个核心的问题，就是图片的预览显示问题：如果保存在本地再引入路径，整个仓库会很大，最好是保存在云端。 PicGo 的功能非常实用： 1. 你可以配置对应云存储的 bucket。 2. 截图或复制图片后，它会直接上传到你的 bucket。 3. 自动生成 Markdown 语法到你剪贴板，你直接粘贴进去就行了。 真的非常好用！

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一个中国 crypto trader，在 TikTok 上发了一段 neural network visualization 结果疑似不小心把系统正在 Polymarket 实时交易的画面露出来了 画面里全是蓝色连接线 hidden layers 纵向堆叠 neurons 在屏幕上不断触发 大多数人第一次看时，都忽略了中间一个很小的标签： “Bitcoin XVIII” 他把这条视频包装成一个普通 AI experiment 虚拟水族馆模拟 reinforcement learning “教神经网络学习生存行为。” 这是视频标题 但暂停在 0:16，细节就不对了 Profile： 模型似乎并不是在学习鱼的行为 hidden layer 里的标签，几乎和实时 Bitcoin prediction markets 对上了： price windows directional probabilities volatility ranges 这些信息被直接映射到 neural network 的 nodes 上，而所谓“模拟”还在后台继续运行 然后大家找到了这个 wallet 30 天 profit：$367,385 1,988 predictions 最大单笔 win：$183,000 几乎所有 active positions，都和 Bitcoin range markets 有关 entry price 集中在 94-98¢ 这正是自动化系统最喜欢 farm 的那类低波动 spreads： 赔率很高 空间很小 但可以持续重复 而且不需要人工一直盯着 1 小时内，评论区直接变成 detective board 有人把 TikTok 调到 0.25x 逐帧拼接 neural network 画面 然后把 hidden layer labels 和这个 Polymarket wallet 的 active positions 一一对比 时间点匹配得太精准 观众以为自己在看 AI visualization 但后台看起来更像是一个模型正在实时分类 market conditions，并根据 BTC 短线波动，把交易自动分配到不同 probability buckets 原 TikTok 只有 11,000 views。 但那条曝光 wallet 的 repost，一夜之间超过 600,000 views。 第二天早上，已经有人开始 clone 这个 interface，重建 network layout，并试图弄清楚： 为什么这个账户几乎所有 positions 都集中在 96-99¢，而且投入金额异常高。 最有意思的是： 原作者没有删除任何内容。 Wallet 也仍然 active。 问题是： 这类 Polymarket bot 的 edge，来自预测 BTC，还是来自把实时市场状态映射成可自动执行的概率分组？

姜伟嘉@weijia你好。首先，我为之前强烈怀疑你父亲 Huade Jiang（姜华德） 完全没有在WVU入学表示道歉。 今天我拿到了West Virginia University官方记录，确认你父亲的就读记录真实存在： 就读时间：1985年1月 至 1990年5月（整整5年4个月） 学位：Master of Arts in Engineering 但看完这份记录，我反而更加疑惑了，想请你和大家一起讨论，也请@weijia来回复： 你在CBS采访中说： “my dad was applying to graduate schools in the U.S. And he got a scholarship at WVU. So he brought our family there...” 然而以下几点与这个“全奖研究生带全家来美”的励志故事存在明显矛盾： 1，5年4个月才毕业。 正常全日制工程硕士通常只需1.5–2.5年，他却读了这么久，极大可能是part-time（兼读）。而1980年代F1的全额奖学金（TA/RA）几乎只给full-time优秀学生（尤其是博士生），且不会覆盖家属生活费。 2，地理位置完全对不上。 你在CBS采访中提到父母“很快”就在Buckhannon开了当地唯一的中餐馆，每天工作15-18小时。 但Buckhannon距离Morgantown的WVU开车单程1.5小时（约60英里），往返近3小时。 一个part-time研究生，如何同时维持这样的通勤和高强度工作？ 3，$40落地与餐馆启动资金。 你2019年推文说父亲只带40美元来美国。 1985-1986年启动一家小餐馆至少需要2-3万美元，这笔钱从哪里来？厦门工薪家庭当时很难拿出相当于今天几十万人民币的资金。 4，中国背景一片空白。 所有公开信息只说你们家是“厦门本地工薪阶层”，查不到你父亲任何具体工作单位、职业或教育背景。如果是正规J1公派/交换学者，通常需要单位Sponsor，且当时多要求政治可靠背景（中共党员概率较高）。 5，绿卡路径。 无正式工作单位 → 难以走就业类绿卡； 小镇家庭式小餐馆 → 规模太小，不符合EB-5投资移民条件。 最合理的解释仍是：J1交换学者/公派路径，项目到期后不想回国，直接“黑”下来，一边part-time读书，一边开餐馆维持生计，最后靠1992年六四绿卡（CSPA）合法化。 6，关于六四。 你2020年6月4日发推附坦克人照片，提到“leaving China not that long before”。但你们家1985年就已离开中国，并未亲身经历1989年的迫害。你把这段经历与六四联系起来，是否有些刻意带节奏？ @weijia ，你反复把这段经历包装成“父亲靠奖学金带全家实现美国梦”的励志故事，能把签证类型（F1还是J1）、奖学金具体情况、中国工作单位背景、餐馆启动资金来源等关键细节说清楚吗？ 我愿意继续听你完整的版本。作为白宫记者，诚信和透明是基本职业素养。如果你对公众隐瞒或包装关键事实，确实值得反思。 @CBSNews @CBSEveningNews @FaceTheNation

整个行情都没什么好玩的，除了BSC链的“踏马来了”，市场整体的流动性还是很差。那么又回到了关于“钱怎么放”的问题，这个话题一直很贫乏。 稳定币解决的是结算和流动性问题，但大多数时候更像支票账户——好用、顺滑，但资金本身是静止的。往前看，像 DAI 这种老派模型，核心关注点一直是系统安全、清算机制和超额抵押率。它解决的是「能不能稳住」的问题，而不是「钱放着会发生什么」。 对用户来说， DAI 更像一种工具型资产，很难被当作储蓄形态来理解。 另一条路径是以 @ethena 为代表的模式： 通过对冲、再质押、结构化收益， 虽然稳定币“动了起来”，但代价是更高的系统复杂度，以及对市场环境的持续依赖，10.11黑天鹅就导致了usde的脱锚。 其次是 RWA 类稳定币，比如 @OndoFinance ，它们底层是国债、现金等传统低风险资产 逻辑清晰、合规路径明确。从体验上看， 像是把 TradFi 的产品结构搬到链上， 收益、流动性、使用场景之间往往需要做取舍。也正是在这些路径之外， 才会看到一些新的尝试。 比如 @BuckToken 通过 DAO 的方式，引入链下的确定性资产： Buck DAO 集体持有微策略的优先股，相关分配先进入 DAO， 再按照规则， 发放给BUCK 持有者。创始人是实名出来创业，之前是uber（海外最大的打车软件）的高管， 官网也有视频。从用户侧看，不需要锁仓质押， 资产始终保持可用状态。 需要注意的是存在持有期要求，不能立刻拿到奖励。 不一定是它， 在当前这种低流动性、低风险偏好的环境里， “钱怎么放”这个问题，需要跳出原有的几种范式， 被重新认真讨论一次。