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提示词：👇 你是「高级时尚编辑 + 穿搭顾问 + 服装买手 + 杂志版式设计师 + 人物造型导演」。 你的任务是： 根据用户上传的参考图与素材，生成一张 9:16 竖版、高级时尚杂志感的「人物穿搭分析编辑页 / Styling Editorial Board」。 整体视觉与版式逻辑，请参考用户提供的版式参考图： 画面应具有清晰的信息分区、时尚杂志式留白、精致中英文字体层级、真实可读的排版，以及高级感配色与光影氛围。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【输入图片规则】 如果用户上传了 3 类图片，请按以下角色理解： - Image A：版式参考图 用于参考整体排版逻辑、信息区块划分、时尚编辑页气质、内容组织方式。 不要机械复制，但整体结构、气质、信息密度、视觉层级应接近参考图。 - Image B：穿搭图 / 服装图 可能是以下两种情况之一： 1. 已经穿在人身上的穿搭图 2. 空白穿搭图 / 单独服装图 / 平铺服装图 / 无人物穿搭图 - Image C：人物五官或人像参考图（可选） 当 Image B 没有人物，或人物不完整时，使用 Image C 作为人物外貌、脸部气质、发型、妆感参考。 如果只有人物穿搭图，没有额外人像图： - 直接基于穿搭图中的人物与服装，生成编辑页。 如果只有空白穿搭图 + 人物五官参考图： - 先自动补齐一张自然真实的人物穿搭主图： 将服装合理穿在参考人物身上， 保持人物脸部气质自然真实， 保证服装版型、面料、颜色尽量准确， 再完成整张穿搭编辑页。 如果只有空白穿搭图，没有人物参考图： - 自动生成一个符合服装气质的东亚模特， 风格真实自然，高级，不网红，不夸张， 再完成整张编辑页。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【核心任务】 你需要输出的不是普通海报，也不是单纯电商详情页， 而是一张高端时尚杂志感的穿搭分析页。 必须同时完成以下工作： 1. 生成一张人物主穿搭图 2. 生成对应的标题与简短风格文案 3. 提取该套穿搭的配色方案 4. 展示核心单品拆解 5. 补充风格说明与搭配建议 6. 展示适合的妆发与气质说明 7. 展示适配场景 8. 形成一张信息完整、排版高级、真实可读的 9:16 编辑页 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【版式结构｜重点参考用户提供的版式图】 整张图建议采用类似时尚杂志 editorial board 的模块化布局，结构可参考以下逻辑： 1. 左侧大图 / 主视觉区 - 一张最大的人物穿搭主图 - 画面中的人物必须真实自然，像街拍或轻杂志拍摄 - 人物穿着完整搭配，姿态自然 - 场景应与服装风格相匹配，例如街头、建筑外立面、咖啡馆外、商场、度假酒店、城市街区等 - 不能像电商白底图，也不要僵硬摆拍 - 主图是整张版式的视觉核心 2. 右上标题区 - 大标题：根据服装风格自动生成一个高级时尚标题 - 副标题 / 简介：用 1–2 句简洁英文或中英结合描述整体气质 - 标题需具备时尚编辑感，例如： 「Blue Contrast Editorial」 「Soft Beige Summer Edit」 「Minimal Chic Styling Board」 「French Light Look Guide」 - 标题字体以高级衬线字体为主 3. 色卡区 - 提炼穿搭中的 5–7 个关键颜色 - 色卡要整洁排列 - 每个颜色可附简短英文名称 - 色卡区应具有设计感、清晰感、时尚感 4. Outfit Elements 单品拆解区 - 拆解出这一套穿搭的核心单品 - 如：外套、上衣、下装、鞋子、包包、耳饰、眼镜等 - 每个单品要干净展示，像时尚买手板 - 背景干净，方便辨识 - 如果用户上传的是空白服装图，则应优先沿用原服装样貌 - 若未提供某些配饰，可根据整体风格智能补齐 5. Why You’ll Love It / 风格卖点区 - 用简洁项目符号写出这套穿搭的优点 - 例如： - 显气质 - 容易搭配 - 日常与通勤兼容 - 颜色干净高级 - 休闲与精致平衡 - 中文为主，英文为辅的结合，但整体以高级时尚感为主 6. Style Notes / 搭配说明区 - 解释整体造型逻辑 - 如： - 配色为何成立 - 层次为何自然 - 休闲与正式如何平衡 - 哪些细节拉高质感 - 语言简洁，不要写成长篇说明 7. Fabric & Texture / 材质纹理区 - 展示 4–6 个相关面料或材质小样 - 如：丹宁、针织、棉质、皮革、金属、亚麻等 - 小样呈现需干净、整齐、有标签 - 让画面看起来像专业 styling board 8. Hair & Beauty / 妆发建议区 - 放一个人物脸部小图或局部特写 - 并用简短词条写出适合的妆发特征 - 如： - Natural waves - Fresh skin - Minimal glow - Neutral lips - 如果有人物参考图，应尽量贴近其真实五官与气质 9. Perfect For / 适配场景区 - 展示 4–5 个适合该穿搭的生活场景小图 - 例如： - City Days - Work Moments - Coffee Time - Travel Looks - Casual Meeting - Everyday Wear - 小图像杂志拼贴一样整齐排列 - 场景必须与穿搭风格匹配 10. Style Tip / 风格建议区 - 给一条简洁实用的搭配建议 - 例如换鞋、换包、加外套、改配饰后能切换风格 - 语气像时尚编辑备注 11. 底部视觉平衡区 - 可加入一句简洁有质感的时尚短句 - 或一个局部细节图，用来增强版式完整度与高级感 - 整体要有呼吸感，不要堆满 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【人物与穿搭生成要求】 如果需要自动补齐人物穿搭图，必须满足： - 人物长相自然真实 - 脸部与 Image C 尽量一致 - 不夸张美化，不塑料感 - 穿着服装合理合身，版型自然 - 服装细节、颜色、面料尽量保留原始参考 - 姿态自然，轻松站立或轻微动作 - 像真实街拍，不像服装人台图 人物拍摄风格： - 自然生活化 - 高级时尚感 - 轻 editorial 风格 - 不要夸张大片姿势 - 不要白底电商感 - 不要低级网红风 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【视觉风格要求】 整体风格必须： - 高级 - 干净 - 杂志感 - 轻奢 - 真实 - 版式清晰 - 可读性强 背景与整体配色不能过于单调纯白，也不能花哨。 应带有适度的高级感氛围，例如： - 奶油白 - 雾灰 - 浅米色 - 淡卡其 - 低饱和蓝灰 - 柔和自然光影 - 有控制的阴影与层次 - 局部明暗过渡 - 简洁但不空洞 可以有轻微 editorial 式空间底色与光影变化， 使整张图像高端时尚品牌的风格分析页。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【排版要求】 - 9:16 竖版 - 时尚杂志内页风格 - 中英文结合 - 高级衬线字体为主，搭配少量无衬线辅助 - 所有文字必须尽量真实可读 - 模块边界清楚但不要生硬 - 版式要规整、平衡、有留白 - 信息丰富但不拥挤 - 不要普通PPT感 - 不要淘宝详情页感 - 不要廉价拼贴感 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【重要约束】 - 参考版式是灵感来源，不要机械照抄 - 核心是做出同等高级感与清晰结构 - 如果用户提供人物穿搭图，必须优先保留人物与服装关系 - 如果用户提供空白服装图 + 人像图，必须自动补出合理、自然、真实的人物穿搭主图 - 整张图必须看起来像时尚编辑做的 styling page，而不是普通商品图拼贴 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【最终输出目标】 最终生成一张完整的 9:16 高级时尚穿搭编辑页， 让人一眼感受到： - 这套穿搭长什么样 - 核心单品是什么 - 配色是什么 - 风格为什么成立 - 适合什么场景 - 适合怎样的妆发与搭配方向 整张图应具有： 真实人物穿搭感 + 买手板逻辑 + 杂志版式感 + 高级审美。 将宽高比设为 9:16 将宽高比设为 9:16

最近我的推文底下一直有这样的骗子，请大家留意！ 郑重声明：我只有粉丝群，没有什么投资群，更加不会用这种点链接的方式让你入群。 我所有的联系方式，都可以在我油管个人简介页面里找到（到油管点击我的头像），永远不要相信评论区里的任何链接。 电报粉丝群的入群信息可以在油管个人简介里找到。 虽然说群里有不少牛人，但这更多的是一个让三观一致的朋友聚在一起分享、吐槽、共情、开玩笑的地方；不提供投资建议、不授课、不荐股。 入群是有门槛的，如果你不是粉丝，或者抱着每天都能学习到硬核知识心态的，不建议进群哈。 要学习知识，看我的视频就够了，免费的。😄

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《保姆级教程：新人如何 5 分钟玩转 Robinhood Chain》 这几天，韩国老哥又靠 Robinhood Chain 狂赚百万美金。 从 $CASHCAT 到一批 RH Meme，越来越多资金开始涌向这条新链。 就连 0xsun 这类老牌“主力球员”也重回Meme赛道，公开分享了自己对 Robinhood 链的观察。 如果这是你第一次接触 Robinhood Chain，这篇文章会带你从 0️⃣开始：如何跨链、如何完成第一笔 Swap，以及目前整个生态最值得关注的信息与资产。⬇️ 一、5分钟极速上手，从入金到交易 1️⃣添加 Robinhood Chain 网络 目前主流 Web3 钱包（如 OKX、币安 Web3 钱包）已内置 Robinhood 链支持，直接在顶部网络列表中选择「Robinhood」即可。若使用 MetaMask 等其他钱包，访问 Uniswap 等 dApp 并连接时，页面会自动弹出添加请求，点击「批准」即可完成。 如需手动添加，参数如下： ·Chain ID: 4663 ·货币符号: ETH 切换到 Robinhood 网络后，请确认 Gas 币种显示为 ETH。此时余额为 0 是正常的，因为资金还未跨链转入。 2️⃣从交易所准备 ETH 由于多数交易所暂未直接支持 Robinhood 链提现，你需通过“交易所 -> 钱包 -> 跨链桥”的路径操作。 🗺️操作流程： 以币安为例，在交易所买入 ETH现货，点击「提现」，地址粘贴你的 Web3 钱包地址（务必核对前后几位）。 🛜网络选择（关键）： 提现网络必须与你后续使用的「跨链桥」兼容。若走官方桥，一般选 Ethereum (ERC20)；若走第三方桥，可根据桥支持的链选择 Arbitrum 或 Base 等。 👉To新人： 交易所账户里的币并不在你的链上钱包里，不能直接拿去 Uniswap。提到钱包=资产进入你私钥控制的地址，才能跨链、Swap。 就像提现网络选错（比如该走 ETH 却选了 BSC）是新手最高频事故之一。❌ 第一次务必“小额测试”，别在有人催你“赶紧冲”时手忙脚乱大额提现。😫 3️⃣跨链：把 ETH 搬到 Robinhood Chain Robinhood Chain 是 L2 网络，与以太坊主网是两条独立账本。你不能直接把以太坊上的币发到 Robinhood，必须通过跨链桥将资金跨到 RH 链。 推荐工具（请直接访问官网）： ·官方桥 (Arbitrum Portal) ·网址： ·特点：最正统、安全，充值约 10 分钟；提现需走约 7 天挑战期。 ·Relay ·网址： ·特点：速度极快，适合高频进出。 ·Across ·网址： ·特点：快速跨链，体验流畅。 📣实操建议： 金额： 建议先跨 0.03～0.08 ETH，既够练手也留足了 Gas。 核心提醒： 别着急把 ETH 全换成山寨币！所有交互都需要 ETH 付手续费，全换了你会面临买了卖不掉的窘境。 提现须知： 官方桥继承了 Arbitrum 的欺诈证明挑战期，提现回以太坊主网通常需要约 7 天。 4️⃣将 ETH 跨链至 Robinhood Chain 只有当 ETH 真正跨链到了 Robinhood Chain 上，你才能进行链上交易。买入的操作核心在于 Uniswap 等去中心化交易所（DEX）。 👉如何使用 Uniswap 买入 首先访问 Uniswap 官网或参考项目方提供的链接。连接钱包后，务必确认右上角的网络是否为 Robinhood Chain（Chain ID 4663）。 在交易界面中： 输入资产： 在“You pay”栏选择 ETH，在“You receive”栏粘贴项目的【CA】来导入目标代币。 确认预览： 输入金额后，查看页面显示的“预计到手数量”、“价格影响”与“滑点”。 完成交易： 点击“Approve (授权)”给合约操作权限，随后点击“Swap”并在钱包弹窗中确认即可。 ⚠️注意：如果买入后钱包里看不到新币，需要点击钱包的“导入代币”功能，再次粘贴合约地址即可显示。 当你熟练 Uniswap 操作后，可以开始尝试⬇️ 🔧进阶工具 DexScreener: 用于看 K 线和池子，买之前务必看一眼流动性是否充足，是否存在安全隐患。 GMGN / 交易机器人: 冲狗必备，界面虽方便，手滑风险也更高，建议完全掌握 Uniswap 后再碰。 二、信息流：锁定核心 Alpha 叙事源 在 Robinhood 链上，单纯看 K 线显然是不够的。这里的叙事逻辑往往由核心人物的一句话、一个 bio 的修改或是产品的一次动向决定。你需要精准筛选信息流，把注意力集中在 RH 生态有影响力的账号上。 为了提高信息获取效率，建议通过推特列表 (List)功能，小编将以下账号按重要性进行分组管理： 🎯 Meme 信号组（每日必看） @vladtenev | @ShivVerma | @JohannKerbrat | @RobinhoodCrypto 这些是整个链上叙事的发源地。核心人物的 Bio 变动、截图分享或任何互动，往往就是最直接的盘面波动信号。 🛠 生态/产品组（隔天扫） @BaijuBhatt | @abhishekf96 | @SPintoPeyronel 关注产品迭代、投资孵化与协议上线动向。虽然不直接喊单，但这些动向决定了链的基础建设进程与流动性热度。 📢 公告组（有推送即可） @RobinhoodComms | @RobinhoodApp 官方正式公告渠道。通常发布时信息已全市场同步，基本不存在埋伏 Alpha，主要用于获取官方节奏。 🚫 可忽略组（冲狗无需看） @AskRobinhood | @RobinhoodApp_EU | @Robinhood_UK 及各类客服/CX 号 这些账号多为区域业务、投诉处理或故障反馈，几乎没有任何链上 Meme 的参考价值，直接过滤即可。 三、资产库：Meme 地图与潜力拆解 Robinhood Chain 的官方叙事虽然是 RWA 和股票上链，但在链上，如今真正破圈，把流量和 FOMO 拉满的永远是 Meme。 1️⃣核心叙事分类 在动手之前，先搞懂 RH 上的 Meme 逻辑，这能帮你过滤 80% 的垃圾盘： 平台文化梗： 与 Robinhood 品牌、内部梗直接绑定的“正统”叙事。 高管叙事： 围绕 CEO (Vlad) 或高管言论衍生出的代币，往往具备最强爆发力。 链上原生： 利用 Chain ID、员工地址、测试数据等逻辑生成的叙事。 应用/Agent 系： 不纯粹是 Meme，通常沾边 AI 或生态应用。 2️⃣5 个代表性 Meme 资产 $CASHCAT (~$155M，ATH ~$200M+) | CA: 0x020bfC650A365f8BB26819deAAbF3E21291018b4 | 社区公认情绪龙头，内部员工简介提及 Cash Cat，文化绑定极深；一周级涨幅讨论常见 4000%+。 $JUGGERNAUT (~$13M，ATH ~$21M) | CA: 0xD7321801CAae694090694Ff55A9323139F043B88 | Vlad 个人 fav 叙事（“the juggernaut”），社区当 CEO 梗币。 $HOODRAT (~$11M) | CA: 0x8e62F281f282686fCa6dCB39288069a93fC23F1c | Pepe/Matt Furie 系，0xSun 点名的龙二方向之一。 $VEX (~$7M，ATH ~$19M) | CA: 0x8Ff92566f2e81BDd68EDfAa8cde73942A723796b | 沾 AI Agent / 应用边，不完全是纯土狗叙事。 $WALLET (~$5M，ATH ~$9M) | CA: 0x0339f5459FC690aC85F1782e15782A151b4A9E1b| “员工/测试钱包”侦探叙事，故事刺激、假盘也最多。 🌟结语：新链狩猎的持久战准备 Robinhood Chain 才刚刚开始。 从历史来看，无论是 Tron 的 Sundog，还是 Base 的 Brett、Toshi，每一轮公链 Meme 行情都会经历 龙头启动 → 板块扩散 → 深度回调 → 第二轮爆发 的过程。真正赚钱的人，往往不是第一天冲进去的人，而是在回调后仍持续跟踪生态的人。 对于普通玩家来说，真正的 Alpha 往往不是来自追涨，而是来自持续关注生态、理解叙事，并在市场情绪冷却时保持耐心。很多百倍项目，并不是在最热的时候诞生，而是在大家开始怀疑的时候走出来。 💡保持好奇，保持理性，保持敬畏，祝你在 RH 链上抓到你的百倍 Alpha。📈 ⚠️ 风险提示：Meme 市场具有高波动、高风险的特征，Biteye推文不构成任何投资建议。

很多提示词和 Skill，都已经过时了。 Anthropic 的工程师发了一篇文章，提到他们针对 Claude Opus 5、Claude Fable 5 这一代新模型，团队把 Claude Code 的系统提示词删掉了 80% 以上，结果在代码评测里没有看到明显损失。 这件事至少说明，在 AI 快速变化的节奏里，很多所谓的最佳实践，保质期可能非常短。 模型能力一直在提升，一些过去必须反复强调的规则，今天可能已经没有价值，甚至会限制模型的表现。 我也想借这个机会，写一下最近关于提示词和 Skill 的一些真实经验和思考，希望能够给大家一些启发。 一、提示词依然重要 现在很多人会觉得，提示词已经没有什么意义了。 这话对了一半。过去那种八股文式的提示词，价值确实越来越低。比如先给 AI 设定一个复杂角色： 你是一位资深的新媒体编辑，熟悉互联网行业，拥有十年写作经验，请帮我优化这篇文章。 这类角色预置，在新模型上的作用已经没有过去那么明显。模型本身知道编辑是怎么工作的，也知道一篇文章大概要怎么修改。 但这不代表提示词不重要。 如果把提示词换成另一个词，它其实就是：我们怎么跟 AI 沟通。 就像我们和人沟通一样，同样让一个人完成一件事，不同的沟通方式，最后得到的结果也可能完全不同。 所以，我现在更愿意把提示词理解成一种沟通思路。你怎么描述问题，怎么拆解任务，怎么告诉 AI 你真正关心什么，这些依然无比重要。 比如，我想让 AI 帮我总结一篇论文，我很少只说总结一下这篇论文。 我通常会告诉它： 这篇论文主要解决了什么问题？作者是怎么解决的？这个方法和过去的方法相比，真正的变化是什么？ 这样问之后，AI 的回答通常会更容易抓住论文的主线。 因为我没有只给它一个模糊的动作，而是告诉了它，我想从哪些角度理解这篇论文。 二、少做角色预置，把任务说清楚 过去写提示词，大家喜欢铺垫很多背景。 先设定角色，再描述能力，然后补充语气、风格、工作流程，最后才说真正要完成什么。 提示词写了几百字，核心任务可能只有一句。 现在我觉得，这些铺垫很多时候已经没有必要。 提示词里真正重要的，是把几件事情分开说清楚。包括这次要达到什么目标，规则或者流程是什么，怎么才算完成。 比如，整理一段语音底稿，可以这样写： 把下面的语音底稿整理成一篇可以继续修改的公众号初稿。 删除重复的口头禅，合并意思相近的内容，调整明显跳跃的段落。 注意保留原来的核心判断，不主动增加新的观点、案例和结论。 完成标准是读者能够看清文章在讨论什么，作者的核心判断是什么，以及这些判断之间有什么关系。 我现在越来越觉得，好的提示词不需要写得复杂，先把这几件事情想清楚，已经解决了大部分问题。 其实就像把一件事交代给同事，你怎么说，他才更容易理解。 三、规则需要有，但不要太多 有一段时间，我看到特别长的提示词，会觉得非常专业，恨不得马上保存下来。 现在的感受刚好相反。 一条提示词特别长，很多时候说明写提示词的人自己也没有完全想清楚。 他只是把可能遇到的问题全部堆了进去，希望模型自己处理。 规则当然需要。 比如我在写作时发现，模型经常大量使用单字动词，文章读起来会比较硬。 我不喜欢这种表达，就会明确告诉它尽量使用更准确的双字动词，但不要为了凑字显得生硬。 这属于稳定的个人偏好，告诉模型是有价值的。但规则太多就会出现问题。 比如你同时要求语言简洁、内容详细、不要长句、不要太口语、不要调整原文节奏、同时优化文章结构...... 这些规则很容易打架。 毕竟模型必须先花费大量精力理解哪一条规则优先，最后可能每一条都照顾了一点，但整体效果反而下降。 新模型已经具备比较强的推理和判断能力。提示词不需要提前规定每一个动作，只需要保留那些真正重要的规则。 规则越多，不一定代表控制越精确，也可能代表人没有完成取舍。 四、要不要提供示例，要具体情况具体看 以前写提示词，还有一个非常常见的做法，就是提供大量示例。 这个方法当然有效，但我现在越来越谨慎。 因为示例一方面能够帮助模型理解我们的要求，另一方面也会限制模型的探索空间。 尤其是模型能力越来越强以后，它有时候会过度模仿示例，最后只能在示例附近生成答案。 所以，要不要提供示例，我觉得不能一概而论。需要自己结合具体的情况去试。 现在，我大部分的情况下，都默认不提供示例。 比如让 AI 帮忙写文章开头，我提供了示例，它基本就照猫画虎了，很刻意。 其实这时候，我们可以把自己思路说的更具体点，比如： 这个开头可以考虑从一个具体故事进入，也可以从一组反常的数据进入，或者从我最近的一个真实感受进入。 这并没有规定开头必须怎么写，但给了模型几个明确的思考方向。 所以，仍然是那句话，思路非常重要。 五、告诉模型，什么样才算完成 这也是我最近非常重视的一点。 我们经常告诉 AI 要完成什么，却很少告诉它，什么样的结果才算完成。 比如让 AI 总结一篇文章，最简单的提示词是： 总结这篇文章。 但你也可以写成： 总结这篇文章。完成后，我希望能够回答三个问题：作者发现了什么变化？为什么会发生这种变化？这件事对普通从业者有什么影响？ 这相当于给模型提供了一个简单的验收标准。 再比如，让 AI 完成一份产品分析，可以说： 最终结论需要能够帮助团队做出产品决策，不能只介绍产品有哪些功能。 这个要求就比请深入分析这个产品清楚很多。 深入是一个非常模糊的形容词。什么叫深入，每个人的理解都不一样。但能不能支持产品决策，是一个可以检查的标准。 说完提示词，再说 Skill。Skill 就是一份按需加载的小型工作手册。但并不是每一个提示词、每一个场景，都适合做成 Skill。 一、经常发生、流程稳定的事情，才适合做成 Skill 我觉得一类任务想要做成 Skill，至少要满足几个条件： 第一，它经常发生。第二，它的工作流程相对稳定。第三，里面包含一些模型本身不知道的个人经验、团队经验或者业务知识。 这些事情会反复出现，处理方式也相对稳定，适合慢慢沉淀成 Skill。 但某一篇文章的具体观点和材料，没有必要放进 Skill。它们只和当前任务相关，直接作为参考材料提供给模型就可以了。 没必要把所有东西都做成 Skill。 Agent 在运行时，即便没有加载 Skill 的全部内容，通常也需要先读取它的名称、简介和适用范围。这些基础信息同样会进入上下文，对模型的判断产生影响。 Skill 越多，不代表 Agent 越强。大量边界模糊的 Skill，也可能让模型不知道该调用哪一个。 二、Skill 里要放独特经验 我觉得一个 Skill 最有价值的地方，绝对不是那些网上随便就能找到的常识。 比如你在写作 Skill 里写文章要有逻辑、标题要有吸引力，这些内容模型本来就知道，写进去不会带来太大帮助。 真正有价值的是你自己的经验。 比如，修改语音底稿时，要保留口语里的活人感，每个核心判断最好有一个事实、数据或者亲身经历支撑。 这些内容代表了我们的个人品味、工作经验和业务知识。把这些经验编码进 Skill，才是 Skill 真正的价值。 三、Skill 需要控制抽象程度和边界 很多 Skill 的问题，是解决问题的范围太大。 比如一个叫写作的 Skill，边界就非常模糊。写作包括选题、资料阅读、形成观点、整理初稿、修改结构、优化语言、生成标题、检查错别字。 每一个环节需要的经验和评价标准都不一样。 把所有东西都放进同一个 Skill，最后这个 Skill 只会越来越长。 所以我觉得，Skill 最好只解决一个相对明确的问题。比如口述内容整理 Skill、标题生成 Skill、事实核查 Skill。 Skill 的边界越清楚，模型越容易判断什么时候调用，也越容易把它做好。 四、Skill 的主文件应该尽量短 Skill 通常是一个文件夹。 里面可以包含主文件、参考案例、常见问题、风格规范、检查清单，以及其他辅助材料。 所以没有必要把所有内容都写进主文件。 主文件只需要告诉模型：这个 Skill 什么时候使用、它主要解决什么问题、有哪些核心原则、默认按照什么思路推进、遇到具体问题时，可以继续读取哪些参考文件。 至于详细示例、风格要求、常见错误，可以放进单独的文件，等模型真正需要时再加载。 主文件是一张地图。模型先看地图，判断这次任务需要哪些内容，再继续读取相应的文件。 这就是渐进式加载。 不需要的内容不要提前塞给模型。这样既能减轻上下文负担，也能够减少不同规则之间的冲突。 五、Skill 最好包含检查环节 这一点和提示词非常接近。 只告诉模型怎么生成，往往还不够。一个好的 Skill，最好包含一套简单的自检标准。 比如产品体验稿 Skill，可以检查：有没有写清楚真实使用场景、有没有说明过去的方法有什么问题、有没有只有功能，没有判断。 这些自检标准，也是在告诉模型什么样才算完成。 一个 Skill 的价值，不能只体现在生成过程，还要体现在它能够帮助模型判断结果是否合格。

Bitget AI 黑客松「免报名直接提交」硬核通关指南-0撸50刀羊毛 Bitget AI Hackathon 的提交阶段已经进入最后冲刺。作为观察者，我一直在追踪这次比赛的动态。 我发现很多开发者和交易员存在一个巨大的误区：“我之前没报名，现在是不是错过了？” 完全没有！这次黑客松最硬核的规则在于：不需要提前注册，没报名也可以直接填表提交项目参赛！ 盘了一下奖池，回报率极高： • 总奖池：50,000 USDT • 一等奖：6,600 USDT • 发糖低保：只要提交 Demo 并发帖，就能直接拿 +50 USDT 的基础参与奖，门槛极低！ CN 提交链接（直接填表就能战）： EN 提交链接： 如果你手里有现成的 AI / 量化 Demo，或者想在最后几天快速拼一个 Agent，这篇深度通关教程将告诉你如何利用官方的“底牌”快速构建一个能打的作品。 一、 解构底层武器库：官方给的两个“外挂” 想要拿高分，必须理解 Bitget 这次黑客松主推的两个底层工具体系——Agent Hub 和 Playbook。 它们分别对应了“开发者”和“非代码交易员”的终极需求，甚至打破了 Crypto 与美股的资产壁垒。 1.Agent Hub：开发者的“全功能感知层” 传统 AI 交易最头疼的是自己去写爬虫抓推特情绪、接各家链上数据源。 Agent Hub 相当于把这些脏活累活全包了。 它提供了 58 个涵盖极度细分的交易执行 API，同时其“感知层 Skill”能让你的 Agent 同时具备读取宏观经济指标、链上大额异动、社媒情绪（X/Reddit）以及传统技术指标的能力。 最亮点的是它支持美股代币化资产。这意味着你的 Agent 可以一边盯着 Nvidia 的财报情绪，一边在 Crypto 市场做套利或对冲。 2.Playbook：非代码交易员的“自然语言编译器” 如果你不擅长写复杂的 Python 代码，Playbook 是你的通关密码。 它支持自然语言交互，你可以直接对它说：“帮我写一个策略：当 BTC 突破 20 日均线，且美股标普 500 波动率下降时，自动做多买入，并在亏损 3% 时硬止损。 ”AI 会自动将这段话编译成策略方案、自动跑回测，并提供一键部署的看板。从“有想法”到“跑起来”全链路覆盖。 二、 三大高分创意思路（现在动手还来得及） 根据我目前观察到的赛道风向，评审团对“感知 + 执行全打通”的 Agent 表现出极大的兴趣。 以下三个方向最容易在最后阶段通过组合官方 API 快速出活： 方向 A：Agentic Trading（感知-决策-执行全自动闭环） 不要只做一个简单的“信号提醒机器人”。利用 Agent Hub 的感知 Skill，做一个能够根据社媒 KOL 情绪变化 + 链上巨鲸钱包动向，自动在 Bitget 调起交易 API 进行现货/合约跟随的 Agent。这种全打通的基础基础设施在评选中极具含金量。 方向 B：美股与 Crypto 跨市场套利 Agent 利用黑客松对“美股代币化资产”的支持，构建一个跨衍生品套利模型。 例如：监测美股 AI 板块（如 NVDA、AMD）的日内波动率和期权数据，联动 Crypto 侧的 AI 概念代币（如 FET、NEAR）进行统计套利 （Statistical Arbitrage）或动量跟随。这轮美股 AI 行情大多数人只会买入等涨，而你可以用 AI 玩转跨市场对冲。 方向 C：基于 Playbook 的无代码策略生产线 如果你是策略产品经理或老交易员，可以利用 Playbook 快速生成 3-5 个针对极端行情（如深夜插针、流动性枯竭）的黑天鹅防御策略，跑通回测并录制 Demo 视频。 这种贴近真实交易场景的应用极易拿到好名次。 三、 极限通关：如何确保拿到 50 USDT + 冲刺 6,600 USDT？ 时间紧迫。 请严格按照以下步骤进行“压哨提交”： 1.准备 Demo 资产：不需要代码极其完美，但一定要有核心逻辑演示（一段 Github 代码库链接、或一段 2 分钟的屏幕录制视频说明你的 Agent 是如何工作的）。 2.无需注册，直接填表：点击官方提交通道，在表单中填写你的项目名称、简介、Demo/Github 链接。 3.顺手拿走 50 USDT：提交完成后，在 X (Twitter) 上发布一条关于你作品的推文，带上话题 #BitgetHackathon# 并 @Bitget AI 官方账号。只要是有效提交 + 发帖，+50 USDT 额外奖励稳稳到手。 总结一下，传统量化交易里需要花费几个月搭建的“数据抓取-回测引擎-交易执行”链路，现在借助 Bitget 的 Agent Hub 和 Playbook，几天之内就能拼装出一个雏形。 👉 中文提交通道： 👉 英文提交通道： @Bitget AI #BitgetHackathon#

最近市場波動比較大，很多人開始重新研究穩定幣的收益策略。 完整拆解 $USDD 從基礎到進階的幾種玩法： 最簡單可以把 @usddio 轉成 sUSDD，累積基礎收益；想鎖定固定收益，可以透過 Pendle 買入 PT-sUSDD；如果看好未來收益與活動獎勵，也可以研究 YT-sUSDD 或提供 LP 流動性。 更進階的玩家，還能把 PT-sUSDD 抵押到 Morpho 借出穩定幣，再循環買入 PT。理論收益最高可以放大到接近 30%，但同時也會大幅增加借款利率、槓桿、流動性與清算風險。 高 APY 不代表穩賺，任何 DeFi 策略都有智能合約、穩定幣脫錨及資金損失的可能。參與前請務必了解收益來源與最壞情況，控制倉位並自行研究；影片僅供資訊分享，不構成投資建議。 影片已經上線，歡迎大家來看👇 🔗

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