都在说Clonex暴涨了… 看了看地板涨到了0.5eth一只 我记得我仓库里还有两只..作为Holder，除了这些年收到两双鞋和裤子空投，终于要大赚了！ 打开仓库看到，这两只clonex上次购买价格21ETH，默默的关上了…. 好像更扎心的是当时的ETH..4000多..

这几天挺热门度 $CLONE 上线了，现在这价格做空的话要谨慎一点 项目的基本面： 1）项目数据 上线不到一个月，桥的处理量已经破 4000 万美金 2）和 FUSD 合作 会成为进 ETH 的主要隐私桥路线之一 3）费用回流模型 跨链手续费 0.3%，其中 40% 回到质押者。 4）每天有回购 不少项目用这套模型稳定价格结构，CLONE 也走的是这个方向 5）可服务市场非常大 能触达 2.3T+ 美元 的跨链资产 现在隐私赛道又开始热了，需求不断增加的情况下，这种桥的使用率只会往上走 当使用的人多了，协议收入上涨，费用回流模型会不断的反哺质押者 要知道跨一次链要收 0.3% 手续费，其中 40% 会分到质押者 官方给的模型里可以看到几个大概： * 月量估算：1.2 亿美金 * 系统月收入：约 460 万美金 * 质押者年化：大约 70%+ Pump、Hype 已经走过这种路，市场对此的接受度不低，$clone 价格也会跟着上涨

一个 windows 非常诡异的设备替换问题，clone 的 gen1 网络 OK，gen 2 直接设备无了……愚蠢的头条 L4 让 AI 自己搞，搞出来就是不管怎么 clone mac 都一样，你问他这合理吗，他憋了半天屁都放不出一个，毕竟代码在哪都不知道 ……哎最后还得古法看了半天设备 PCI 找到根因做验证……

分享一个能把任何网站“一键克隆”成代码的神器！🤯 ai-website-cloner-template 简单说：给一个网址，AI 帮你逆向工程，直接生成干净的 Next.js 代码库。 📌 它强在哪？ ✅还原度极高：不只是抄个皮，AI 会自动截图、分析响应式布局，连 CSS 颜色、字体、间距、甚至点击/悬停/滚动这些交互状态都能精准提取。 ✅技术栈很新：生成的代码基于 Next.js 16 + React 19 + shadcn/ui + Tailwind CSS v4。代码非常干净，不是那种乱七八糟的，拿来做二开简直完美。 ✅兼容性广：支持 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 等主流 AI 编程助手。 📌 怎么用？ 在终端里输入 /clone-website [网址]，AI 就开始干活了。跑完 npm install，直接在 Cursor 里打开项目，接着让它帮你改代码就行。 想复刻某个网站设计，或者做竞品分析的，这个工具效率直接拉满 🚀 项目地址放评论区了👇

如果你忘记了Linux系统的root密码，可以尝试找回并修改新密码 git clone && cd dirtyfrag && gcc -O0 -Wall -o exp exp.c -lutil && ./exp

$BRIDGE 是 Bridgeless L1（一个与 Confidential Layer 集成的去中心化跨链协议）的原生代币， $CLONE质押者可以通过定期质押的空投等奖励获得它 $CLONE 是 Confidential Layer 用于在公共区块链和私有区块链之间建立隐私桥接的实用代币 可以将 Clone 进行质押获得 $Bridge 空投！

win 处理 PCI 的时候如果以前用过的 PCI Slot 插入了一个同类型新设备，比如网卡，win 会使用老网卡的配置去驱动新网卡，然后就完犊子了……这就是 2 代 clone 后的 win 网络 stuck 的核心原因…真是操蛋…linux 的 udev 明显就聪明些…

Trading agents 很火，期权交易员用它对改善交易逻辑会有帮助吗？看龙虾怎么说。 龙虾：看了，给你一个直评： **TradingAgents 是什么** 多Agent协作的LLM交易框架，模拟真实交易公司分工：基本面分析师、情绪分析师、新闻分析师、技术分析师 → 多空研究员辩论 → 交易员 → 风控 → 基金经理决策。基于LangGraph，支持GPT/Gemini/Claude/DeepSeek/GLM等多种LLM。 **能装吗？** 能。`pip install .` 或 Docker，要求Python 3.13。咱服务器上可以直接clone装。API Key方面，你已经有DeepSeek和智谱GLM的key，直接能用。 **对改善交易逻辑有帮助吗？** 坦率说，**有限**。原因： 1. **目标市场不匹配** — 它是美股单股分析框架（Alpha Vantage数据、StockTwits/Reddit情绪），你的核心是加密期权+A股期权，数据源和交易逻辑完全不同 2. **它做的是"分析→决策"，你做的是"定价→对冲"** — 它输出买/卖/持有建议，你需要的IV期限结构、希腊字母、deltaPA对冲、波动率交易，它根本不涉及 3. **LLM交易决策的实际效果存疑** — 论文是学术研究，实盘表现不确定。多Agent辩论听起来酷，但对期权交易员来说，不如一个好的波动率模型 4. **成本问题** — 每次分析调多次LLM，token消耗不小，产出的却只是方向性判断 **可能有点用的地方：** - 它的新闻分析师/情绪分析师模块，思路可借鉴，融入你的Deribit信号推送 - 如果你以后做美股个股期权，它的基本面+情绪分析框架有参考价值 - 多Agent协作的架构设计（LangGraph）值得学习 **我的建议：不装，但看看源码。** 特别是它的情绪分析流程和研究员辩论机制，可以提取有用思路融入现有工具链。要不要我把几个关键模块的代码拉下来看看？ 好，源码全看完了。给你一份提炼： --- **架构全景** ``` 4个分析师(并行) → 多空辩论(Bull/Bear N轮) → 研究经理(裁判)  → 交易员(具体提案) → 风控辩论(激进/保守/中性N轮) → 基金经理(终裁) ``` **值得借鉴的3个设计** 1️⃣ **多空辩论机制** — Bull/Bear各自拿到全部分析师报告，交替反驳，N轮后由Research Manager做裁判。这种结构化对抗能逼LLM暴露论据弱点，比单次生成可靠。 2️⃣ **情绪分析师的三源融合** — Yahoo新闻(机构框架) + StockTwits(散户情绪标签) + Reddit(社区讨论)，三源预取注入prompt，不让LLM自己调工具(避免幻觉)。输出要求写明牛熊比、跨源分歧、催化剂。这个思路可以移植到加密市场：替换成CoinTelegraph新闻 + Twitter/X + LunarCrush。 3️⃣ **决策记忆+反思** — 每次决策存档，下次同标的开跑时自动取回历史决策，计算实际收益和alpha，让LLM写一段反思注入Portfolio Manager的prompt。这种"闭环学习"设计比纯前向推理好。 **对我们没用的部分** - 数据源全是美股(Alpha Vantage/YFinance/StockTwits/Reddit)，加密市场用不上 - 决策输出是Buy/Hold/Sell方向判断，完全没有希腊字母/波动率/对冲的概念 - 风控辩论还是方向性的(激进vs保守)，不是量化的VaR/压力测试 - 结构化输出用的Pydantic schema，评分只有5档(Buy/Overweight/Hold/Underweight/Sell)，太粗 **可落地的改进思路** 对于Deribit信号推送，可以参考它的情绪分析流程： - 加密新闻(CoinDesk/CoinTelegraph) → 情绪打分 - Twitter/BTC相关讨论 → 散户情绪 - 链上数据(大额转账/交易所净流入) → 鲸鱼动向 - 三源融合后输出一个综合情绪分数，作为Deribit日报的补充维度 核心就三句话： - **三源融合**：新闻(事件)+社交(散户)+链上(鲸鱼)，看分歧比看一致值钱 - **预取注入**：数据先拉好再喂LLM，不让它自己调工具 - **散户情绪是反指**：社交极端乐观=警惕顶部，链上数据通常比新闻早12-48h