Borsellino 还坦言，自己更适合交易自己的资金。 他曾经尝试管理外部资金，规模大约 300 万美元，其中还包括知名交易商 Mark Rich 相关的资金。 但他很快发现，交易自己的资金和管理别人的资金，心理压力完全不同。 自己的账户可以承受较大的波动，只要风险在自己掌控范围内即可，外部资金涉及信任，解释，回撤和责任，亏损时的精神压力会明显放大。 他也谈到 AI 对交易行业的影响。 他有一位仍在交易行业的前合伙人，过去每年需要花约 20 万美元收集信息和生成交易信号，现在借助 AI 和自动化，成本可能降到约 5000 美元。 AI 会显著降低信息处理和信号生成成本，使过去只有大机构负担得起的工具被更多人使用。 但是企业和金融机构使用 AI 时，也需要注意内部数据，交易模型，盈利预测和客户信息被输入公开模型后的合规风险，AI 会提高交易研究效率，也会带来新的数据安全和风控问题。 Borsellino 强调，交易员想长期盈利，不能只靠复杂模型或单次判断，更重要的是纪律，情绪控制，以及对自身风险承受能力的清醒认识。 他认为，交易员需要像运动员一样训练反应能力和心理素质，在机会出现时快速执行，在判断错误时迅速接受亏损，并且始终把交易放回规则和流程之中，而不是被盈亏数字牵着走。

Hermes AI Agent 注入超级能力的 Top 13 集成神器！ 想让你的 Agent 从会聊天直接进化成能干活的超级助手？这些集成直接给它开挂！非技术人员也能一键变身AI赚钱机器，我亲自测过，效果爆棚🚀 1. Firecrawl 
专为Agent打造的网页搜索神器！
比Hermes原生搜索强太多：干净数据、响应超快、token消耗暴减。
我默认永远开着它，强烈推荐！ 2. Browserbase 
给 Hermes 真实浏览器访问权限！
登录、点按钮、填表单、预约任何事，都能干。
Hermes会根据任务自动切换Firecrawl还是Browserbase，插上即用！ 3. Google Workspace 
Gmail、日历、Drive、Docs、Sheets全打通！
Agent读不了你的邮箱、看不到日历、写不了文档？那就白瞎了。
第一优先级插这个！ 4. Reddit 
想知道真实用户对任何产品、赛道、问题的吐槽？这里是金矿！
市场调研天花板，全是真人干货。 5. YouTube转录 
随便拉任何视频的字幕（长播客、教程、访谈全行）。
几秒变可搜索笔记，研究效率直接起飞！
可能是最高杠杆却最少人用的隐藏神器！ 6. Discord 
我把整个生意都放在Discord上，这个对我来说是刚需。
插不同频道跑专属工作流：比如客服频道每天早上自动扫邮箱支持票据，整理好直接丢进来，效率拉满！ 7. GitHub 
代码、Issue、PR全接入。
Hermes直接变你的工程队友！
写代码的人，必备！ 8. Stripe 
支付、客户、失败扣款、退款一目了然。直接问“这个客户为什么流失”就能拿到真实答案。马上要出Agentic支付功能，以后Hermes还能直接用你的卡下单，期待ing！ 9. Bland（或Twilio） 
给Hermes配上真实语音，能打电话预约、客服啥的。 我超爱听那些通话录音，笑死😂 10. Apify 
X、LinkedIn、Instagram、Google Maps等现成爬虫。 
不用花5000刀买官方API，就能轻松拿数据，太香了！ 11. Readwise 
你以前从书、文章、推文、播客保存的所有高亮，全都能搜索查询。
彻底解决“死知识”问题，知识复用起飞！ 12. Granola（或Fathom） 
所有会议录音转录都能搜索。
Hermes秒答：“上个月那个客户对定价说了啥？” 太实用了！ 13. Obsidian 
Karpathy式LLM第二大脑狂人必备。
Hermes直接变你的个人知识库管家。 // 如果只能选5个，我直接上：Firecrawl + Browserbase + Google Workspace + GitHub + Obsidian 覆盖80%日常需求，够大多数人起飞了！ 我全是用 Composio 一键添加的，零技术门槛，5分钟搞定，不用自己折腾代码。

看项目/看代币/看赛道——信息分散在Twitter、新闻站、链上数据——你翻得过来吗？ Hermes的多源搜索能力是这个场景的核心武器。我一条指令让Agent同时搜Twitter（用opentwitter MCP）、新闻（用opennews MCP）、链上数据（用 API），然后汇总成一个"项目速览"——团队背景、融资情况、社区活跃度、链上数据指标、市场情绪。整个过程30秒，比自己翻了2小时还全。 关键参数：用has_coin=true过滤只有币相关的新闻，用min_likes过滤低质量推文。 对比：Claude Code完全做不了这个——它没有多源数据接入能力，只能靠你手动喂信息。OpenClaw理论上能接，但每个源都要单独配MCP，文档还缺。Hermes是唯一把多源搜索做成"一句话搞定"的Agent。 信息搜集能力是衡量Agent实用性的黄金标准。一个Agent能同时搜Twitter+新闻+链上数据，跟只能搜一个源比，完全是两个物种。 如果你靠信息差赚钱（投资/创业/研究），Hermes是当前唯一能同时覆盖多源的Agent。opennews覆盖84个新闻源，opentwitter有完整搜索API，再加自定义API接入——三源合一，30秒出结论。OpenClaw的MCP支持面窄，Claude Code压根不走这个方向。我不是说Hermes完美，但在"信息搜集"这个场景下，它目前没有对手。 🔗 #HermesAgent# #信息搜集# #链上分析# #研究效率#

#数字游民和自由职业# #从产品经理到基金经理# #聊聊这些年的职业选择# 晚上搜索微信聊天记录，发现离上一个命运小齿轮转动正好三年了，不困我就码码字。 在上班之前，确实有点天真，认为靠自己的劳动，创造价值挣钱才是社会的主流。 在不上班之后，闲下来真正去面对面了解其他行业的赚钱方式。才发现在国内能年入百万的工作里，称得上“干净”的极少极少，互联网大厂的精英们才是少数幸运儿。 撒谎蒙骗，推卸责任是很多工种的常态。 以权谋私，利益勾兑是富人的主流。 比如一个运营商的普通工作人员，他可能是好父亲、好丈夫、好邻居。但当他给你推销靓号套餐，但又对你隐瞒违约金的时候，他就是一个职业骗子。这既是他工作的需要，也是刻意培训的结果。 再比如你在小县城里把生意做到一定规模，就无可避免需要找到分管的领导，需要建立关系，求人办事。这对生意人来说是常识，没有任何例外。 没有这么具体又确定的认识之前，我知道自己厌恶这些潜规则，能做到的也只有努力逃避，逃避这些我称之为“傻逼事情”的事情。 按这个标准，我没法适应体制内，肯定有傻逼领导。没法适应大厂，躲不开派系之争。没法适应所有传统行业，那里不得不忍受甲方刁难。 那也许剩下只有扁平化的初创公司 + 互联网行业？ 比较幸运，正式工作的第一家公司感受不错，一待就待了六年。 我也不想当咸鱼，但确实没什么方向。期间除了打工收入，靠运气赚到过一些小钱，但在上海房价面前仍旧过于渺小。 更有点不服气，自认为一直没有丧失好奇心，在保持学习这件事情上，做得比大部分人都努力。我看各种经验分享，研究效率工具，了解认知心理学，尝试提高自己的方法都试了。 为什么在挣钱一途上还是毫无进展？ 当然跳脱出来，客观上说开局一团糟，农村家庭、垃圾本科、没有专业能力壁垒。哈哈哈你还敢不服气，那加上心高气傲。 在无数个日夜焦虑，明知自己要做点改变，但又不知道作何改变的时候。还是运气好，直属领导让我看看区块链的东西，了解一下 DeFi，那我就去了。 20 年 9 月，开始做调研，当时市面上的中文资料没这么多，从旁白君的科普视频看起。基本上把市面上的主流白皮书都啃了一遍，然后跟着操作了解逻辑。 花了一两个月时间做完这一切的时候，我意识到这是一个新行业，大家都不懂，所有人都在同一起跑线。 以及，这里面，有钱！ 我迫不及待地和周围的朋友分享这个新行业，用我的话告诉他们这里面的玩法和逻辑，虽然听和讲都很开心，但是有所行动的人少之又少。（那段时间我对行业的理解，基本浓缩在 《白话：区块链“稳定币挖矿”是什么》 这篇入门文章里） 不止是朋友，我发现同在公司的、一起接触新行业的其他人，似乎也认为这是机会，但好像没有实际的行动。 正巧，那阵子推友 Maple 带我玩港股打新。我把这两个新事物放在一起想时，找到了我真正的“天份”（如果我确实有的话😂）。 那就是 —— 在回报不明朗的情况下，先努力的天份。 港股打新，我手动注册了 50 个券商账户，觉得不够，又拿太太的身份注册了 50 个，尤不满足，再拿家人的身份注册了 50 个。 注册的过程枯燥、乏味、无聊、会遇到看不懂的意外，但我对“没钱”的不服气，足以支撑我一遍一遍一遍地做下去。 学习 DeFi 的知识也是一样，重仓的第一个币是 BUSD，我会愿意在买之前真正搞懂它到底是什么、注册人生中第一个海外信托、花几周时间跑通整个流程、学习怎么看资产信息披露。 搞不定，就抓抓为数不多的头发，再来一次。 意外地顺利，之前折腾过的所有“没用”的东西，在这里好像忽然都对了。魔兽世界地精、科学上网、折腾数码、研究软件、小 PM 要懂的程序实现逻辑和业务逻辑，每件事情都有用，没有一件浪费了。 DeFi 项目对我来说像是一个个新游戏，只要和所有人一起从新手村出发，阅读游戏规则，琢磨把游戏打好，就能爆金币。 就连性格里无法变更的“风险偏好保守”，在这里好像也变成了优势，让我躲过一次次 RUG，一条血槽玩下去。 趁着半轮牛市，缓慢地把打工积蓄攒成了第一桶金。当有远程工作的机会时，我选择了人生中的第一次跳槽。 先转个行，去一家 Crypto 硬件钱包公司做 PM。 这家公司的 PM 都非常强，产品负责需求、文档、原型、UI，甚至有好几位产品经理直接上手开发，都有独立开发者水平。 我意识到自己对做产品没有这么高的热忱，也几乎永远达不到他们的水平。做产品时，调研业务，了解一个事物的逻辑和技术实现是我喜欢的，但是扣原型和交互则完全不想碰。 那时我的副业是做 DeFi 和 Crypto 套利，收入已经稳定半年两倍于工资了，并且要做的事情就是学习、研究、找最佳策略、预想意外情况做风控。一次次不断的正反馈，做交易比做产品更开心。 很幸运地，大约半年之后，行业大裁员我顺势免费了，拿到人生中第一个 N+1 😂 之后开始全力投入副业，试图把交易变成我的主业。果然上班耽误挣钱，时间自由带来更多的尝试机会，我越发想知道专业人士是怎么做的。 虽然从推特上认识了不少行业内的人，但 I 人从未线下社交，也就无从进展。还是一个老同学拉我认识了一些 Crypto 圈内人，见面聊了几次 DeFi 相关的业务。一来二去，用懂 DeFi 的 PM 这个交叉技能，转职成为一家 Prime Broker 的基金经理。 先转行，再转职，看来是可行的。 一边是帮机构管几百个 BTC 做 DeFi 和 Crypto 套利，一边组队是从无到有搭建一套 MEV 基础设施。 管很多钱心慌吗，竟然还行？因为我管自己的小钱的时候就是这样做，知道自己在做什么，知道风险是什么，知道了解能了解的一切，知道风险永远发生在我不了解的地方。踏实地尽人事，已经不易。 更多的是收益率降低时的极度焦虑。熊市收益下降、DeFi 机会减少、小机会撑不起资金容量、更多时候无法灵活试错，看起来管理机构的钱看起来有点无聊了。 另一边的工作，也花了半年时间，和小伙伴一起验证了 MEV 赛道在熊市难以盈利，我也不愿意花更多时间在这上面。于是交上一份详细的测试结论，辞职了。 这次恢复无业之后，已经不再想上班了。我喜欢做灵活、自由、属于自己的小事。 用自己的钱做套利，焦虑缓解很多。更重要的是，即使市场这么熊，依旧在持续涌现一些机会。这对我来说就像是游戏里的一个个新任务，我得第一个领取它再说。 即使大部分时候任务奖励降低了，但经验值奖励还在，暂且还能提供不错的现金流。这样我可以佛系一点，把重心回归生活做一些更重要的事情。 故事就讲到这里，回归开头，我认为这个 Crypto 行业是什么样的。 矛盾的一头，极少数真正相信“去中心化”的人在这里，“去中心化”是一件我认为正确的事情。又好、又正确。 矛盾的另一头，我悲观地认为它不会成功，这里绝大部分人是骗子和赌徒。骗子获得了巨大的收益，赌徒贡献了全部的利润。在我刚了解这个行业时，我的 BTCÐ 仓位是 10%，或者说我有 10% 的信心认为它会成功，现在我的仓位是 1%。 我在这个赌场里，自处的方式只有：我不撒谎，也不骗人，谁要来赌，我陪他玩。和所有其他赌徒一样，我公平地参与这个游戏。 --- 很遗憾经过这么多好运，还没有暴富故事。 希望你的运气也好一点，遇到“忽然都对了”的那件事。

研究了几天 Tailscale，用它组网实在是太方便了。它支持让任意两台设备，在复杂网络环境下，稳定、安全、低成本地互联，就像在同一个局域网一样使用，也支持将内网服务暴露到公网访问。 Cloudflare Tunnel 是把内网服务安全暴露到公网，在公网进行统一管理；Tailscale 的体验更像是，把所有设备拉进一个私有局域网，它会给所有的设备分配一个 100.x 的局域网 IP。设备跟设备之间互联，优先采用 P2P，通讯效率极高。 现在手机访问家里的 NAS，以及电脑 ssh 家里其他机器，都是局域网处理。这个产品简直就是在重新定义“内网”，😅

研究 AI 能赚钱吗？这个问题就问错了。 答案是：能，但前提是你已经有「业务」在跑。 有代码需要写、有数据需要处理、有内容需要生产、有客户需要跟进、有交易需要执行… 对这些人来说，AI 把效率翻倍、成本减半。用好 AI 不是额外投资，是运营优化。 反之，没有业务的人，AI 再强也是屠龙术，拿着锤子现找钉子。说「AI 时代，只要你学得够慢，你就不用学了」的人，应该也属于此类。 所以回到开头这个问题，AI 不会凭空帮你开展业务、发现需求并赚钱。但如果你已经有钱在赚，AI 可以帮你赚更多钱。

🚀 Perplexity：营销人的AI研究神器 ✅ 用途：市场调研、竞品分析 💡 技巧：用Focus功能限定搜索，学术选Scholarly，新闻选Writing 直接问"分析XX品牌定价策略"，3秒获得完整报告+来源链接。 #AI# #营销工具# #效率提升#

Dabba 深度研究报告：现实驱动的 DePIN 模型，真正能跑的基础设施网络 在目前的DePIN赛道中，Dabba算是一个很具辨识度的项目了。专注于通过本地部署团队搭建 WiFi 网络，在网络需求最迫切的区域提供上网服务，并通过区块链机制实现收益分配。既具备 Web2 商业基础，又引入 Web3 激励模型，是链上逻辑 + 线下能力结合的典型代表。 一、从本地光纤到全球区块链：@DabbaNetwork 的故事架构 Dabba 并非从白纸起步的加密项目，而是从印度本地的 ISP 运营业务发展而来，扎根于真实的地面连接需求。它的商业模式是这样的： 借助 LCO（Local Cable Operator） 网络，在服务不到的地区部署基础设施； 通过用户购买的“Dabba 热点设备”，将这些物理节点接入区块链系统； 所有者基于设备在线情况和数据流量获得 $DBT 奖励； 所有数据使用都以加密货币进行价值结算。 简单而言，它是 Helium 模式的 2.0 迭代者——带着 Web2 成绩单入场的 Web3 架构师。 二、为什么 Dabba 值得关注？ 1. 现实世界落地，打破纸上 DePIN魔咒 其实目前的大多数 DePIN 项目仍处在“白皮书—预售—生态图”的早期阶段，而 Dabba 拥有超过 100 家合作的 LCO 和数千活跃连接。这意味着其 技术验证和商业路径已经跑通，进入了能扩张就能盈利的周期性增长阶段。 而在 DePIN 的竞争格局中，大多数项目无法越过“供应部署瓶颈”，即真实物理世界的设备安装与维护。Dabba 借助印度本地的既有线下力量，有效解决了这一点。它是少数“从上线前就赚钱”的 Web3 项目之一。 2. 经济模型设计合理，避免通胀陷阱 Dabba 的代币经济非常克制。创世阶段每个热点可获得 20,000 个 $DBT，线性释放 200 天。90% 的奖励用于 UBI，平均分配给所有热点所有者，10% 用于根据热点实际运营绩效的动态分配，鼓励性能良好的节点贡献更高价值。 更关键的是，Dabba 有明确的回购销毁机制 —— 来自最终用户的数据使用费用将用于在市场上回购 $DBT 并销毁，形成内循环式通缩模型。 3. 全球 DePIN 网络的“信号塔”角色 Dabba 不只是部署 Wi-Fi，它还为其他 DePIN 项目提供物理挂载基础，例如： 与 WeatherXM 合作部署气象设备； 为 AI/GPU 项目提供边缘节点接入； 未来可能承载 IoT、链下数据等更多服务。 可以将 Dabba 看作 去中心化基础设施的“物理公链”：谁需要靠近用户，谁就来“接 Dabba 的电塔”。 4. 关税博弈中的供应链逆袭者 随着美中贸易摩擦、AI 设备、5G 模块、IoT 网关等硬件的关税压力不断上升，许多项目在设备部署层面遭遇了“成本硬顶”。而 Dabba 的优势是： 本地化生产与部署，几乎完全基于印度市场已有资源； 减少对进口硬件的依赖，不受地缘政治与关税政策制约； 热点设备成本极低（约 $299 全包），扩张效率极高。 在这种背景下，Dabba 更像是一个抗全球化逆风的基础设施分发模型 —— 不求高精尖，但要够普惠、能下沉、可复制。 三、潜在挑战与观察点 当然，Dabba 也并非没有风险： 扩张能力是否足够强？ 从印度复制到非洲、拉美或东南亚，需要更强的运营团队和本地协作资源。 DePIN 的叙事是否能够持续吸引主流市场？ 当前热度高涨，但是否具备中长期吸引力仍需验证。 $DBT 的价格机制是否能长期维持激励？ 特别是在牛市过后，投资者对真实收益的要求会更高。 结语：总结：一个现实版的「网络经济引擎」 Dabba 不是一个你今天买入，明天翻倍的投机项目。它是一个： 靠真实服务盈利的商业系统 可组合性强的 DePIN 基础设施 能穿越市场周期的长期项目 在关税上升、市场情绪低迷的背景下，Dabba 有着它独有的韧性与稳健增长能力。如果说 2021 是空投狂欢，2025的关键词可能是：落地、可持续、能跑。而 Dabba，或许正是这个趋势中的先行者。

Claude Code 现已实现秒级对接金融数据集，还能直接联动 Polymarket 做实时预测市场分析，效率直接拉满。 专为金融研究、企业核心数据查询打造，支持覆盖 17000+ 支股票行情、加密资产走势，还能结合 Polymarket 赔率与事件预期做综合研判，功能全面升级。 只用 60 秒就能完成完整对接，具体步骤如下： 1. 打开 Claude Code，直接粘贴这条命令： "claude mcp add --transport http financial-datasets https:// mcp. financialdatasets. ai/" 2. 完成身份验证 在 Claude Code 内输入： "/mcp" 随后在浏览器中完成 OAuth 授权流程即可。 想随时确认服务器连接状态，输入指令： "claude mcp list" 3. 直接开始提问使用 常用参考指令示例： “苹果公司当前市盈率与总市值分别是多少？” “列出特斯拉最近四个季度的完整损益表。” “比特币过去一年价格走势与波动情况分析。” “结合 Polymarket 数据，分析某事件预期对对应资产价格的影响。” 遇到报错或使用问题时，直接让 Claude 查阅官方文档即可快速排查解决。

摘自王兵先生的观点 (括号内为我加的评论)，极为深刻，我没有看到世界上其他研究者有从这个角度的分析。 “半导体是最后的计算载体，由于半导体得到电子和失去电子一样容易，它们很适合用来做开关 (代表 0 和 1 ) 。而开关是计算的基础。但碳基智能和硅基智能组成开关的方式不同。碳基智能是通过生物化学反应实现计算，底层的开关机制是原子间电子轨道的变化，而这种电子轨道的变化对应了带质量的粒子的位移。而硅基智能是通过质量可以忽略的电子和光子的移动来实现计算，没有涉及到任何带大质量粒子的位移。” “由于碳基计算需要物质的移动和变化，它的计算速度和效率是相对有限的。而硅基智能由于仅仅需要电子和光子的移动，可以做到极高的计算速度和极大的存储容量”. (所以硅基智能以我们无法想象的方式，全面彻底碾压，替代碳基智能只是时间问题。让我们为这个伟大而激动的新时代的降临而欢呼雀跃吧! ：)