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包含 KARPAK 的推特
Karpathy 的这17分钟视频一定要看，比其他教程强太多了，AI Agent 构建的知识非常实用。
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用 @karpathy 的自进化框架，开始跑策略，ai自己每天研究交易策略，不断测试，自我演进/留存/淘汰。
核心思想：
1️⃣evolutionary search（进化搜索）
2️⃣trajectory improvement（记录历史尝试）
3️⃣context engineering
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15个值得关注的AI账号：
1. @karpathy
他的推文创造的LLM叙事，你两个月后会在LinkedIn上看到。
2. @fchollet
发布关于智能、基准和AI局限的深思熟虑研究。Keras创始人+ARC-AGI。
3. @ylecun
深度学习先驱、Meta首席AI科学家；大局观研究和评论（还有drama）。
4. @AndrewYNg
AI教育传奇；实用ML建议、课程和真实应用。
5. @rasbt
发布实用ML/LLM实现、'从零开始构建'教程和书籍。
6. @dair_ai
每周ML/AI论文线程和易懂的研究解读（高质量信息流）。
7. @lilianweng
前OpenAI员工，Lil'Log风格线程优质。深度LLM研究分解。
8. @jeremyphoward
发布有趣的AI/加密新闻观点，致力于民主化实用深度学习教育。
9. @simonw
实用LLM工具、观点、实验、提示词和工程分解。Django联合创始人。
10. @_akhaliq
精选最新arXiv论文、模型发布和开源AI项目。
11. @ID_AA_Carmack
AGI/低级优化观点，让你重新思考问题。
12. @gwern
高质量长篇AI研究笔记和论文。
13. @goodside
LLM评估、提示词研究和真实能力测试。
14. @drfeifei
计算机视觉先驱；以人为中心的AI和空间智能研究。
15. @demishassabis
跟踪他的工作9年了。Demis是我对抗谷歌用AI滥用权力的希望。DeepMind CEO。
告诉我遗漏了谁，保存以备未来参考
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为什么中文 AI 圈讨论的，都是别人玩剩下的

去年底，Karpathy 在推特上发了篇长推，提到程序员的角色正在重构：不再是古法编程代码，而是指挥 AI。
当时国内几乎没什么人讨论。我有个做 AI 应用的朋友，他看完那篇推文后，立刻把团队的技术招聘重心，从“精通某个语言及框架”转到了“理解 Agent 编排和工作流设计”。
这事让我挺受触动的。
作为创业者，我太清楚这种时间差的价值了。
但现实是，真正硬核前沿的信息，绝大多数都在英文世界里：推特上的大佬争论、YouTube 上的深度访谈、arXiv 上的最新论文。
语言确实是个门槛。
为了能高效直接的看懂这些一手资料，而不是看别的二手版，我开始用沉浸式翻译。它不是那种复制粘贴的翻译框，更像是一个直接嵌在网页里的双语插件。

使用起来非常简单无缝，安装好谷歌插件之后，后点击网页右上角按钮即可将网页变为双语对照。

以下是三个具体的应用案例
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之前比较冷门的项目Almanak明天空投
查询：
目前上线Karak、Bybit、Gate第交易所
感觉总市值应该有个1-2亿美金左右
希望能有一个不错的表现吃顿海底捞啊
支棱起来上供给币安吧 @almanak
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最近行情一般还是只能可以继续撸毛的
今天来撸Honeypot Finance这个项目活动👇
传送门：
Honeypot 的 TGE 前积分活动，为期数周，奖励积极参与 DeFi、NFT 和社交生态系统的社区成员，就是获取积分获得未来代币奖励等
主要有交易、社交、推荐、添加池子等活动获取积分
Honeypot Finance 正在打造一个社区运营的 DeFi Hub，它设计了一个飞轮模型，可以产生双重激励。目前的主要产品是perp等衍生品，为机构级 DeFi 流动性提供全新的基础设施支撑
步骤和其他项目是一样的这个很简单了
项目融资还算不错，投资的机构还挺多的👇
最新一轮以 3,500 万美元估值完成新一轮融资，本轮融资参投方包括 Mask Network、CatcherVC 与 Credit Scend 等，具体融资金额暂未披露
上一轮的话融资也有130 万美元，还有前面两轮种子轮，融资总共下来有四轮
Honeypot产品线还算丰富的，目前的产品里面perp是比较抗打的，其他的同类型项目已经很卷了，我认为不如撸一个不那么卷的项目，大家也可以去试试干这个项目
链接：
项目详细信息大家可以在Roodat了解👇
详情：
更多更新大家关注官推并且加入社区👇
官推 @honeypotfinance
社区：
perp赛道是肯定还有项目会出来
与其找卷得不能再卷的不如去找冷门试试
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Claude 写代码有三种失败模式：
无声的错误假设
过度复杂化
横向损害不该碰的代码
Karpathy 4条 CLAUDE.md规则：
做任何修改前先解释你的推理
不要添加没有明确要求的功能
修改前先问，不要假设
完成后列出你改了什么、没改什么
补充的关键几条：
发现 bug 时先报告，不要自作主张修复
不要删除注释或测试，即使看起来多余
不确定时宁可少做，不要多做
一个文件，错误率从 41% 到 3% 以下。
你的 CLAUDE.md 有几条？
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如何快速获取AI最新资讯？
X（Twitter）必关注：
@karpathy
@jimmyapples
@arankomatsuzaki
@dotey
@kaifulee
@jiqizhixin
@WaytoAGI
公众号：机器之心、量子位、新智元、AIGC开放社区
订阅Newsletter：The Batch、Ben's Bites
直达：Grok 问“过去24h AI新闻”
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💡 继续分享我目前的全局 Prompt，它现在多了两个 Skill 的调用：superpower 和 karpathy-guidelines，让代码质量变高了非常多。可以极大的避免 AI “随手修” 和 “我猜测” 的风险情况。（Skill 直接让 AI 自己安装即可）
👇
中文回复，言简意赅，巧用Emoji。
减少 Xcode Build，节省时间。
按需使用 Plan Mode 或 Subagent。
若提交Git，要写中文Log包括：问题或需求描述 或 修复或实现思路 或 复现路径(可选)。
若编码Coding，按需使用skill：superpower 和 karpathy-guidelines
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💡 好久没分享 AI Coding 的全局 Prompt 了，最近它演变成了这样，欢迎大家一起交流迭代！👇
如无必要，勿增实体。中文回复，言简意赅，巧用Emoji，按需使用 Plan Mode。
若提交Git，要写 Log 包含：问题描述 或 复现路径 或 修复思路。
减少无必要的 Xcode Build，节省时间。
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想建立高质量的AI信息流，从这15个账号开始！
这 15 个账号基本覆盖了：
研究 工程 教育 开源 产品 AGI 思考 AI 真实能力评测
@karpathy
他的推文经常提前定义 LLM 叙事。很多你两个月后在 LinkedIn 上看到的 AI 话题，可能他早就讲过了。
@fchollet
Keras 作者，ARC-AGI 提出者。经常分享关于智能、本质能力、Benchmark 和 AI 局限性的深度思考。
@ylecun
深度学习先驱，Meta 首席 AI 科学家。观点很宏观，也经常有对 AI 研究路线的批判和讨论。
@AndrewYNg
AI 教育领域的传奇人物。内容非常实用，覆盖机器学习建议、课程、产品落地和真实世界应用。
@rasbt
Sebastian Raschka，经常分享实用 ML / LLM 实现、“从零构建”教程，以及相关书籍内容。
@dair_ai
高频更新 ML / AI 论文线程，用通俗方式拆解前沿研究，适合快速跟进 AI 进展。
@lilianweng
前 OpenAI 成员。她的 Lil’Log 风格内容非常值得看，擅长深入拆解 LLM 研究和技术细节。
@jeremyphoward
经常分享 AI / Crypto 相关观点，也长期推动实用深度学习的普及和大众教育。
@simonw
Django 联合创始人。聚焦实用 LLM 工具、实验、提示词、Agent 和工程实践拆解。
@_akhaliq
持续整理最新 arXiv 论文、模型发布、开源 AI 项目和研究动态，信息流非常快。
@ID_AA_Carmack
关注 AGI 和底层优化问题，很多观点能让你重新思考“智能”和“工程”的本质。
@gwern
高质量长文作者，擅长 AI 研究笔记、深度 essays 和长期主义视角的技术观察。
@goodside
专注 LLM 评测、提示词研究和真实能力测试，经常能看到非常细的模型行为观察。
@drfeifei
计算机视觉先驱，关注以人为中心的 AI、空间智能和未来 AI 研究方向。
@demishassabis
Google DeepMind CEO。长期关注通用 AI 的未来方向，也是理解 DeepMind 路线的重要窗口。
大家还有要补的吗？评论区👇👇👇👇
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