Vibe Coding Day 3 Skill 是分布式的，分散在各个 GitHub repo 里面。但是除了 clawhub，其他聚合平台都没有开源全部的 skill 目录。 今天，我爬取了 skillsmp, skills sh, clawhub 三个平台的 skill，去重后有 18万+ skill，放在 skill archive: vibeshit page:

在 w3 我一直很羡慕有技术底子的人，无论创业、看项目，还是把协议交互执行端，都有常人难以复制的优势。 Pantera领投1000 万种子轮的@Gradient_HQ，发布介绍了他们的分布式强化学习系统 Echo-2，仔细看了下除开技术层面不理解外，大概意思是一套分布式强化学习的创新框架，解决 AI 研究中核心成本与效率瓶颈。 Echo-2 把训练成本从几千美元降到几百美元，同样的钱可以多跑 10 次实验，让 AI 研发从赌一次变成“反复优化”。也就是说通过允许多次失败和迭代来实现AI研究的突破。 我一直相信降低成本，才有可能大规模采用。 之前跟他们核心团队交流过，技术人员占了团队的大多数，如果我是投资人我会认为未来潜力很大，值得持续跟踪。

SpaceX 要上市了，估值 1.5万亿美元，准备融资 300亿。 马斯克讲的故事：在太空部署分布式的数据中心。 其实就是为了加码 AI 竞赛，把 OpenAI 干下去，哈哈！ 等上市了，大家都来抬一手 @elonmusk

这几年很少听到“Crypto无用/TPS不行/效率低”的声音了。人们意识到，Crypto的效率其实远远高于传统行业。 区块链分布式账本支付、清算、结算三位一体，会倒逼金融体系进行改革。他们只有一个选择：加入区块链。 早几年的争论，如今有了结果，可惜当时和我热火朝天讨论Crypto的人，都已经离开了圈子。

今天这条新闻让我多想了5秒钟： 现在有人开始推销"在家hosting mini数据中心"了🏠 💻 AI算力需求爆炸式增长，大厂已经等不及建传统数据中心。方案很简单——居民提供空间，企业安装微型GPU机柜，双方分润。听着像是把云计算搬进了你家客厅。 分布式算力的未来真的来了吗？还是又一个泡沫故事？ 👇来源:

这两天其实挺枯的，今天起床看了下群，今天必须狠狠夸一下 @CryptoDinduz 和 @rtk17025 与@iruletrenches。 牛call，真的服了。 今天喊的 $WARD 和 $AORA，至少都是 2x 起步，准得有点离谱了。 简单聊聊为啥能拉这么猛👇 $WARD 核心逻辑就是：AI × Crypto 基础设施的顶级叙事。 创始人是前 Binance 大佬，AI + 区块链双背景直接拉满，项目已经融了 5000 万刀，现在 MCAP 还只有几百万，安全边际非常夸张。 Warden Halo 本质上就是“AI 版 BitTorrent”，搞的是 P2P 分布式推理计算，专门解决链上 Agent 自主交易时“计算如何验证”的核心痛点。 再加上和 Venice AI 深度合作，基本面 + 叙事 + 资金三重共振，直接从 4M 干到 7.9M+，量能也是一路爆。 这种票一旦市场开始理解逻辑，空间真的很大。 $AORA Base 链 Aerodrome 生态的强势标。 流动性激励玩得非常猛，再叠加 real-world commerce settlement 这个叙事，短时间直接从 5.9M 冲到 14.5M+，中间单次最高拉了 5000%+。 最关键的是筹码结构特别干净。 持仓基本都是老钱，平均 holding 17-22 个月，没有那种到处乱砸的大户，一旦情绪点燃，量能上来以后就属于“启动了根本停不下来”的类型。 如果有我漏了的内容，欢迎大家补充。 另外我这边准备清 15 个位置出来。 欢迎真正有早期挖 Alpha 能力、愿意一起交流分享的兄弟进来一起玩。 要求就两条： 自己能挖 Alpha 愿意积极交流（纯潜水不行） 连续潜水 3 天自动踢。 想进的直接评论区回复： 「你擅长什么 + 最近在玩什么」 我看到就拉你进群。 一起冲下一个大单～ （DYOR，希望大家都有仓位管理能力）

重要：存储硅光主线与存算一体革命 存储与硅光是当前市场最热主线，核心动因均为内存墙——芯片间数据搬运成本远超计算成本，已成AI算力核心瓶颈。 HBM通过堆叠内存缩短搬运距离，硅光以高速光互连拓宽传输通道，二者均为缓解内存墙的过渡方案。而存算一体是终极解法，直接消除数据搬运，实现“数据不动计算动”。 本周IPO的Cerebras（ $CBRS）是存算一体标杆，其WSE-3将整片300mm晶圆做成单芯片，集成90万核心与44GB片上SRAM，带宽达21PB/s，是H100 HBM带宽近万倍。 与GPU/TPU的分布式架构不同，Cerebras以晶圆级集成规避跨芯片通信，构建起物理边界、微架构与生态的三重护城河。长期看，存储与硅光只是过渡，存算一体才是算力演进的终局，当前市场对其估值仍处低位。

真他妈干脆！硅谷顶级风投A16z创始人 Marc Andreessen 直接给出了未来20年的硬核职业破局公式。 他明确指出，如果你22岁，千万别急着盲目创业。立刻去硅谷找增长最快、文化最硬核的公司扎根。用三年时间拼命干活积累绝对优势的背调口碑，同时疯狂筛选未来能一起成事的人脉网。 如果你18岁刚进大学，闭眼选计算机科学。他直接划定了三大能够重塑世界的绝对主线赛道：加密货币与分布式系统、人工智能与深度学习、合成生物学。死磕其中一个。这不仅是年轻人的发展建议，更是顶级资本正在疯狂下注的未来财富蓝图。

AI 的「神经网络」：解码光模块赛道 光模块赛道不是单一投资标的，而是三种截然不同风险回报框架的集合；如何在三层间分配仓位，比「买不买光模块」更重要 - 而 HBM（SK Hynix 4.6x PE，71.8% 营业利润率，LTA 全锁定）始终是最清晰的 AI 基础设施对照基准：更低估值、更高利润率、更强合同结构。 光模块不是单一投资标的，而是利润分散在三层的分布式赛道——上游素材（稀缺性最高）→ 中游模块（AI 含量最高）→ 下游系统（稳健性最高）。选错层，即使大方向正确，也可能跑输基准。 光模块与 HBM 不是竞争关系，而是 AI 超级周期的两条互补赛道。HBM 是 AI 的「血液」- 在 GPU 内部高速循环价值，以寡头垄断的形式独吞全链利润，以 4.6x PE 提供极高安全边际；光模块是 AI 的「神经系统」- 让分散的 GPU 彼此交流，以三层分布式结构提供差异化的投资机会。

大多数人浪费大量时间寻找优质AI资源。 这个GitHub仓库悄悄放出13本免费AI书籍。全是干货，无废话。 🔗 这里面有啥 👇 LLM基础 → 分词到安全 → 训练简单解释 → 对新手友好的深入研究 强化学习 → 基于价值的方法 → 策略梯度方法 → 实践实施小贴士 深度学习面试 → 400+精选问答 → 从CNN到Transformer → 临时复习perfect 机器学习数学 → 线性代数要点 → 微积分与概率 → 包含实际案例 OpenAI Agent指南 → 验证过的设计模式 → Agent编排技巧 → 真实世界的防护 纸笔机器学习 → 理论优先问题 → 逐步解决方案 → 不需要键盘 微调大语言模型 → 从基础到突破 → 最佳实践解析 → 应用研究挑战 多Agent强化学习 → 博弈论×学习 → 基础概念 → 前沿研究 ML系统工程 → 哈佛最新指南 → 分布式训练 → AGI规模系统 保存备用 📌