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INFJ們集合！別再拿舊的那套MBTI測試來敷衍自己了。以前的結果總覺得差那麼一點？那是因為你沒測過進階版。 新增 「果斷A／糾結O」、「高冷C／溫暖H」 兩對維度，精準度高到讓你原地破防！這不是普通的測試，更是一場關於靈魂進化的血淚史。 你是0.2%的天選之人嗎？測測看你的靈魂進化到哪一階了。

總覺得16型人格描述不太貼切？試試MBTI-64型進階版，揭秘你的「大後期」人格形態。 新增「果斷A／糾結O」「高冷C／溫暖H」兩對維度，組合出64種人格，挖掘你沒發現的隱藏天賦，更貼近真實的自己。 這不只是測試，更是你的人格進化說明書，快來測測看你的「大後期」分身到底是誰！

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Jeff的这条回测其实很有意思。 很多 $BTC holder 想囤币生生息的时候都会觉得： “我反正长期持币，那我卖一点 OTM Call，收点权利金，不就能增币了吗？” 但回测结果显示： 第一种：每天卖一点 30 天后到期的 0.1 delta OTM Call。 结果：2019–2026 年，总收益只有 0.37 BTC，年化 1.8%，Sharpe 0.22，最大回撤 -0.63 BTC。 第二种：如果卖更近一点、更“肥”的 0.25 delta Call，结果更差。 总收益只有 0.02 BTC，年化几乎为零，Sharpe 0.0069，最大回撤反而达到 -1.38 BTC。 这种策略基本完全是个笑话，或者说不择时的做的话，完全是个笑话。 单纯的，不择时的，裸卖call，就是一种分不清主次，搞不明白你是来干毛的，抓不住重点的，又怕事儿的纯纯的懦夫策略。 原因也很简单： BTC 真正值钱的部分，恰恰是少数几次右尾暴涨。 无脑卖 Call，本质上就是长期把这部分凸性卖掉。 这也是为什么我非常不喜欢备兑，并且抵触卖call。 $BTC 持币生息这件事，真的不是一句“卖 Call 收息”能解决的。 那问题来了：卖方策略到底能不能赚钱？ 能。波动率风险溢价（VRP）是真实存在的，Leifu用1814天的数据验证过，三个市场周期VRP全部为正。卖方长期有edge，这个结论没问题。但edge存在不等于你能收割它，就像矿在地下，你没有工具就只能看着。 @JeffLia12309881 的波动率课程教的就是这套工具。不是“卖put还是卖call”这种入门问题，而是从底层往上搭建一整套风险管理框架： 第一层：曲面认知。 你不能只看一个IV数字就决定卖不卖。Jeff从SABR模型校准讲起，教你读懂整个波动率曲面，ATM水平是高还是低、Skew是陡还是平、曲率（Fly）是什么形态。同样IV 50%，Skew陡峭时卖put和Skew平坦时卖put，风险收益完全不同。 第二层：Greeks管理。 标准BSM的Greeks在曲面变形时会失真。Jeff讲的是SABR框架下的smile Greeks，VegaSkew和VegaFly，让你知道自己的仓位在Skew变化1个vol点时亏多少钱，在曲率压缩时赚多少钱。 有了这个你才能做精确的P&L归因，而不是每天看着不明盈亏抓瞎。 第三层：二阶波动率交易。 这是课程里门槛最高但最有价值的部分。Vanna、Volga不只是教科书上的定义，而是实际决定你在极端行情中是活着还是爆仓的关键变量。 Jeff讲Volga如何在尾部事件中非线性放大亏损、Vanna如何在spot-vol相关性翻转时让你的delta hedge失效，这些是回测里那些巨大回撤背后的真正原因。 第四层：期限结构和择时。 什么时候该卖近月，什么时候该卖远月，contango和backwardation下的策略选择完全不同。 @leifuchen 之前推文的数据显示VRP从+14.7压缩到+4.4，在这个趋势下你如果还用2021年的策略在2026年卖vol，安全垫已经薄到覆盖不了一次像样的尾部事件。 回测告诉你“裸卖不行”，但不会告诉你“怎么卖才行”。 Jeff的课程就是回答后面这个问题的——六节直播课，2000+小时蒸馏出来的体系，从曲面认知到Greeks管理到二阶波动率，是目前中文世界里最完整的期权波动率交易教育。想让卖方策略真正跑出来，工具得先到位。​​​​​​​​​​​​​​​​ @JeffLia12309881 的课程配合 @GreeksLive 的工具，是囤币人持币生息的不二之选。 欢迎对Crypto波动率交易策略感兴趣的朋友加入我们期权讨论社区：

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Open Design 是由 @tuturetom（ 聯合創辦人兼 CEO）在 2026 年 4 月正式開源的專案，被定位為 Anthropic Claude Design 的本地優先、高保真開源替代品。 它在短短 72 小時內 完成 18,700+ 行程式碼，達到 超過 95% 的還原度，完整逆向並濃縮了 Claude Design 最先進的設計工作流程、最精美的模板與體驗。 專案採用 Apache 2.0 完全開源，GitHub 地址： 🔗 主要功能亮點 • 支援 30+ 個可組合的頂級設計 Skills（包含 Twitter 上廣為流傳的精緻模板） • 內建 71+ 套品牌級設計系統（Linear、Stripe、Apple 等業界頂尖系統，可直接一鍵復刻） • 相容 16+ 個 Code Agent（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、OpenClaw、OpenCode 等） • 本地 Daemon 模式：自動偵測你電腦 PATH 上的所有 AI 程式碼 Agent，一鍵復用你已付費的大額會員額度 • 本地檔案系統映射 + 草圖轉原型：可直接讀取本地專案檔案、預覽任意檔案，還能把手繪草圖瞬間變成高保真原型 • 完整 Agent 引導機制：內建互動表單、視覺風格選擇器、TODO 自省系統，確保輸出的 Web/Mobile 原型、Slides 都能達到「可直接上線生產」的品質，並支援持續追問修改 • 一鍵匯出與預覽：支援 HTML、PDF、PPTX、MP4 等格式，內建沙盒即時預覽，可直接演示、分享

我做了个 talk-mbti。不需要做题，通过聊天就能测出自己 MBTI。 因为我发现动辄 90+ 题的 MBTI 测试，大部分人都没办法认真填完，很多人做到中间就开始机械点击了。 心理学里有个经典概念叫社会期许偏差，说的是人在填问卷时会无意识地美化自己，选那个更好的自己而不是真实的自己。选择题测的不是你是什么样的人，而是你希望自己是什么样的人。 把 AI 当成朋友闲聊，聊什么都行，工作、兴趣、最近的烦恼、上周做的一个决定。但 AI 在从你的措辞、你的第一反应、你做选择时的底层逻辑里提取真实的行为信号。 聊完直接出报告，四个维度的倾向百分比、认知功能栈、你的超能力和成长盲区，全都有。 同样是 10 分钟，聊天能暴露的东西比做题多得多。 👉体验链接

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