veyhon
@veyhon
📌企业服务出身｜分享AI工具、实践与实用教程
🌊出海项目、美股（探索中）
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Claude 是真的好用，
所以大家才对它的每次偷偷调参数格外敏感。
模型好用是一回事，规则会不会突然改是另一回事。
以后用 AI也得看它怎么收费、怎么限额。
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AI 工作流不是装满插件就高级。
上下文乱、验证弱、护栏缺，再强的模型也会把项目写成能跑但不敢碰。
好 Agent 背后，其实还是好工程习惯。
“上下文像牛奶”这个比喻很准。
聊太久之后，AI 和人一样，都会开始变慢、重复、记不住前面说了啥。
看来以后不光人要休息，对话也得及时换新。
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集合了当下最适合商业用途的图片提示词，
建议点赞收藏以备需要。
心理上永远长不大的方式：
永远找一个外部权威替你相信、替你判断、替你负责。
以前叫大师。
现在可能叫 AI 顾问。
本质都是：你把人生主权外包了。
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又学习了！
三分钟零代码给AI装爬虫，轻松抓谷歌、X、亚马逊数据
这就去试试XCrawl
Matt Pocock @mattpocockuk 做了一个很好的 AI Coding 词典项目：
Matt Pocock 是 TypeScript 圈里很有影响力的开发者，也是 Total TypeScript 的创作者。
这个项目系统整理了 AI Coding 里最常见的一批概念：
Context Window
MCP
Tool Call
Hallucination
Attention Degradation
Handoff
Agent
Vibe Coding
很多平时被反复提到、但很少有人真正讲清楚的词，里面都用非常直白的语言解释了一遍。
尤其适合在用 Claude Code、Codex 或各种Agent 工具的人。
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封面图+标题+正文前两句
是打开流量之门的入口
不要删除聊天记录
不要删除聊天记录
不要删除聊天记录
试用了 Anthropic 开源的 financial-services skills，并把它装进了 Codex。
它更像是一组金融工作流模板：DCF、LBO、三表模型、comps、earnings review、pitch deck、KYC、GL recon、portfolio monitoring 等。
我的理解是，它的价值不在于“替代分析师”，而在于把常见金融分析任务拆成更标准化的流程，让 AI 更容易按专业语境工作。
适合拿来做：
- 投研/投行/PE/财富管理场景的原型验证
- 财务模型和报告流程的自动化探索
- 自定义 firm-specific workflow 的参考模板
项目地址：
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Git 常用命令速查：
1.git add：添加到暂存区（相当于先把文件放进“待提交清单”）
2.git commit：提交更改（给当前代码存一个快照）
3.git push：推送到远程仓库（把本地代码上传到 GitHub）
4.git fetch：拉取远程更新（只下载，不改本地代码）
5.git merge：合并分支（把另一条分支的代码合进来）
6.git pull：拉取并合并代码（同步远程最新内容）
7.git diff：查看未提交改动（看看哪些代码被改了）
8.git diff HEAD：对比当前与最新提交（查看改动差异）
9.git status：查看当前状态（哪些文件改了、哪些待提交）
10.git branch：查看分支（当前有哪些开发分支）
11.git checkout：切换/创建分支（进入另一个开发环境）
12.git log：查看提交历史（查看之前提交记录）
13.git stash：临时保存修改（先把当前工作藏起来）
14.git rebase：变基提交（整理提交顺序，让记录更干净）
15.git reset：回退版本（撤销到之前某次提交）
16.git revert：创建新提交撤销修改（安全撤回某次改动）
17.git cherry-pick：选择性应用提交（只拿某一次提交过来）
18.git bisect：快速定位 bug（自动帮你找出问题提交）
19.git init：初始化仓库（创建一个新的 Git 项目）
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