预测市场开发工具全栈对比：6 个 Polymarket Skill + 3 大平台 API 实测整理 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📦 一、Polymarket Skill 生态（ClawHub） ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ grimoire-polymarket │ franalgaba │ 11.1K⭐ │ │ CLI 工具，安全沙箱设计，阻塞敏感操作 │ │ grimoire venue polymarket search-markets │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ polymarket-api │ agentmc15 │ 613⭐ │ │ Python 开发首选，py-clob-client 完整示例 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ polymarket │ 2025emma │ 327⭐ │ │ WebSocket 实时数据：trades/comments/rfq/crypto_prices │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ polymarket-prediction-market │ axwelbrand-byte │ 222⭐ │ │ 跨平台套利专用，Polymarket vs Kalshi 策略 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ polymarket │ machina-sports │ 219⭐ │ │ 体育专用，代码标准化，今日赛事查询 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ web3-polymarket │ Polymarket 官方 │ 138⭐ │ │ 权威完整，CLOB+CTF+跨链桥+无 Gas 交易+Builder 程序 │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ 我推荐的组合：官方打底 + arbibot 学套利 + 2025emma 监控 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔗 二、三大预测市场 API 对比 【Polymarket｜Polygon】 Base URL: / 认证: EIP-712 签名 + CLOB API Key（L2 HMAC-SHA256） 特色: CLOB 限价订单簿，$2M March Madness 做市激励 费用: ~2% taker，maker ~0% 端点: /events /markets /orderbook /trades 【PredictIt｜传统金融】 Base URL: 认证: 无需 API Key（需处理反爬/会话） 特色: 合规政治事件预测市场 费用: 10% 盈利抽成 限制: $850 单市场持仓上限，$5,000 账户充值上限 端点: /Browse/FilteredMarkets /Market/{id}/Contracts 【Limitless｜Base 链】 Base URL: API Explorer: WebSocket: wss://ws.limitless.exchange 认证: X-API-Key: lmts_xxx（公开端点无需） 特色: 每小时/每日市场，USDC 结算（6 位小数），Base L2 低 Gas 费用: Maker 返佣，流动性挖矿 限速: 并发 2，调用间隔 300ms 端点: /markets/active /markets/{slug} /orderbook ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 三、场景组合建议 快速原型 → agentmc15/polymarket-api + Python 生产交易 → 官方 web3-polymarket + 自建风控 跨平台套利 → arbibot 策略 + Kalshi/PredictIt 双接 实时监控 → 2025emma WebSocket + 事件驱动 体育专用 → machina-sports + 今日赛事 API ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📚 四、参考链接 Polymarket 官方文档: Limitless API Explorer: ClawHub Skills: ccjing 做市商脚本: ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 有在用其他预测市场工具的朋友？欢迎评论区补充 👇 #Polymarket# #预测市场# #DeFi# #量化交易# #API开发# #Base链#

Seedance 2.0 API 正式发布了，企业和个人用户现在都能从火山引擎调用。海外市场 BytePlus 同步上线，海外用户终于也可以使用了。 定价 46 元每百万 token，纯视频生成大概 1 元 1 秒，按量付费，注册账号就能调用。海外 BytePlus 的具体定价以官网公布为准。 API 真正的价值在于能融入自己的工作流，大幅提升创作效率。 过去做一支 AI 视频得串起好几个模型：图生图、图生动画、对口型，每个环节都要抽卡。Seedance 2.0 支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，配合火山方舟上一键完成的人脸验证、肖像授权和 1 万多个预置虚拟人像，整条流程可以用代码或者 Agent Skills 自动化串起来，大幅提升创作效率。 官方公告中提到了一些实际数据。技术服务商巨日禄接入后，精品 AI 剧综合制作效率提升近 10 倍；九州文化、麦芽传媒这批内容制作方从剧本到剪辑全流程提效 80%-90%，对比传统工艺降本 70%-90%。在广告营销侧，筷子科技用它给头部品牌做多版本营销素材，与光同尘给 OPPO K15 Pro 做的宣发视频 60 小时内播放量破 2000 万。 有一点让我意外的是视频生成现在开始应用在具身智能和自动驾驶的数据生成。 数十家机器人企业正在用 Seedance 2.0 生成符合物理规律的交互数据，用于机器人作业、室内行走等场景的跨环境泛化训练。自动驾驶公司则用它生成暴雨、大雾、降雪这类极限工况，以及复杂碰撞风险的 corner case 数据，补充实拍难以采集的训练集。 宇树科技王兴兴此前在亚布力论坛上表达过类似思路：如果视频生成质量足够好，让模型生成一段机器人在家干活的视频，某种意义上把这个视频对齐到真实机器人上，机器人就能照着干。视频生成模型正在被当作“世界模型”的雏形来用。 Seedance 2.0 API 全面开放，对个人开发者和创业团队来说也是机会，可以借助 API 高效创作 AI 视频，也可以基于 API 开发配套工具，这块未来市场很大，机会还蛮多。 API 调用官方文档可以在火山引擎方舟平台上获取。 完整可以看：《Seedance 2.0全面开放API服务》 BytePlus： 火山引擎方舟平台：

昨天刷到一个动漫迷神站： 《动画巡礼》 直接把我看懵了。 网站把大量日本动画里的真实取景地，精准标在地图上。 打开之后，你能直接看到： • 动画作品 • 对应现实地点 • 地图坐标 • 场景信息 • 圣地巡礼路线 地图地址： 如果去日本旅行，这个网站非常实用。 你可以直接按图索骥， 找到动画里的真实场景， 现场拍同款对比图。 对于喜欢日漫的人来说， 这比普通旅游攻略有意思太多。 而且项目还开放 API， 开发者也可以基于它做更多玩法。 开源仓库： 如果你知道新的动画圣地坐标， 也可以提交 PR， 一起把这张地图补得更完整。 一句话总结： 以前看动漫是在屏幕里旅行。 现在可以跟着地图， 真的走进动画里的世界。

白嫖党最爱， 这个github项目整理了全球最优质的、完全免费的软件和应用程序， 他帮助用户省去在海量网络信息中筛选安全、好用软件的时间。 这个项目的分类极为详尽，几乎覆盖了我们使用电脑的方方面面。 1. 开发者工具 ： 包括 API 开发与测试、数据库管理、网络抓包分析、虚拟机，以及知名的游戏引擎。 2. 文档与办公： 强大的免费办公套件。 PDF 阅读与编辑神器。 电子书阅读器以及各类顶级的笔记和代码编辑器。 3. 系统定制与实用工具： Windows 和 macOS 的系统优化、美化工具、剪贴板管理、下载加速器。 各类高效的文件解压缩工具。 多媒体影音 ： 音频：高品质音乐播放器、专业级录音与混音软件。 视频：免费的视频剪辑、播放器和格式转换工具。 图像：3D 建模、动画制作和图片浏览器。 浏览器与通讯： 收录了主打隐私和速度的各类浏览器，以及优秀的第三方电子邮件客户端和通讯软件。 安全与隐私： 密码管理器、防病毒软件以及广告和跟踪拦截工具。

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这个项目适合： 想做语音助手、机器人、车载交互，或者研究 Realtime API 的开发者。 它不太适合： 只想下载一个软件，马上获得成品体验的人。 项目还在快速迭代，依赖和显卡环境可能需要折腾，但架构非常值得看。 #VoiceAI# #OpenSource# #AIagent#

🎉 Claude Code 迎来重要更新！(v2.1.226) 多会话协作的“孤岛”困境终于被打破了！ 以往开多个 Session 处理同一个项目，改动了共用模块极易发生代码冲突。现在，AI 会话之间支持直接通信了！ 怎么玩？看个典型场景： - 会话 A 在重构数据库，会话 B 在并行开发 API - 以前需要你手动复制粘贴上下文 - 现在你可以直接让 Claude 跨会话传递关键变更摘要 - 甚至可以直接在当前会话向另一个会话提问 官方演示👇🏻

从 Token 到 Outcome：AI 能力增长为什么可能带来超线性的经济价值 市场天天在讨论大模型公司的价格战，Token 价格还能降多少。但更重要的市场忽略了问题可能是：AI 每增加一单位能力，能够创造多少新增经济价值？ 这更可能影响接下来的token价格，而答案很可能不是线性的。 现实任务存在能力门槛。AI 从 60 分提高到 70 分，可能只是邮件写得更好；从 90 分提高到 100 分，却可能第一次独立完成软件开发、投资研究甚至科研任务。两者都是增加 10 分，但后者打开了此前不存在的任务市场。 用人类 IQ 类比也一样。IQ 130 并不只是比 IQ 100 的人生产率高 30%，而是可能具备处理另一类复杂问题的能力。 但现在各种测试ai能力的指标已经越来越饱和，很难再量化的判断ai的iq提升了多少。 因此更可测量的指标也许是可靠完成的任务长度。 如果 AI 单步正确率是 99%，连续执行 100 步的成功率只有约 37%；如果单步可靠性提高到 99.9%、99.99%，Benchmark 看起来可能只进步了一点，能够稳定完成的任务长度却可能提高一个甚至多个数量级。AI 的角色因此可能发生跳跃： Copilot → Agent → Autonomous Worker → Autonomous Team → Autonomous R&D。 这会直接改变 AI 公司的商业模式。 今天 Foundation Model 公司主要卖 Token： Revenue=Tokens\times Price/Token 但假设 AI 消耗 10 美元推理成本，完成了一项价值 1000 美元的专业工作。如果只卖 Token，模型公司只能拿走很小一部分经济剩余。 模型越强，这个问题反而越突出。下一代模型即使推理成本增加 3 倍，如果能够完成的任务价值提高 30 倍，那么 Value/Compute 实际提高了 10 倍。 因此商业模式很可能逐渐迁移： Token → Task → Outcome → Value Share。 最初卖智能原材料；然后按完成一次 Coding Task、一个客服工单收费；进一步直接卖“解决问题”的结果；最终甚至按照帮助客户创造的收入或节约的成本分成。 这意味着 AI 的 TAM 也在改变。传统 SaaS 攻击的是 Software Spending；Agent 攻击的是 Labor Spending；Outcome AI 最终瞄准的则可能是更广泛的 Economic Value Creation。 算力越稀缺，这种动力越强。拥有有限 GPU 的公司真正需要优化的不是 Token 数量，而是： \max \frac{Gross\ Profit}{Compute} 如果卖 Token 每 GPU-hour 赚 1 美元，而自己的 Agent 可以赚 10 美元，继续无限量批发 Token 就是在把稀缺智能低价出售给下游。 但这并不意味着 Token 会消失。更可能形成三层市场：底层继续卖 API，让开发者探索应用；中层卖通用 Agent；上层选择性进入高 Value/Compute 的垂直行业。 这种模式并非没有限制，模型公司并不能随心所欲的把业务模式从卖token切换为卖结果。 最重要的限制大约有八个：专家劳动、私有数据、Workflow Integration、结果验证、法律责任与监管、物理执行、客户渠道以及信任与 Accountability。 例如 Coding 很适合 Outcome 模式，因为从 Think → Code → Test 几乎完全数字化，而且结果容易验证。药物研发却需要 Design → Synthesis → Experiment → Clinical Trial → Manufacturing。AI 可以极快提高“Think”的速度，却无法立即消除实验、临床和制造的物理时间。 因此最先被 Outcome Economy 吞噬的，不一定是 AI 最聪明的行业，而是： 高任务价值 × 高 AI 可完成度 × 低 Human Minutes × 低验证成本 × 低责任 × 低物理摩擦。 这也是为什么 Coding、客服、数据分析和部分 Back Office 很可能领先，而医疗、药物研发、建筑和复杂制造会慢得多。 由此，AI 时代真正重要的经济指标也可能发生变化。 今天市场关注 GPU 数量、GW 和 Token Price；未来可能越来越关注： Revenue/Compute Gross\ Profit/Compute 最终则是： Economic\ Value/Compute 对于数据中心甚至可以直接理解为 Revenue/MW、Gross Profit/MW、Economic Value/MW。 最终整个逻辑可以浓缩成一条链： AI Capability ↑ → Reliability ↑ → Autonomous Task Length ↑↑ → Addressable Task Space ↑↑ → Value/Task ↑↑ → Token → Outcome → Revenue/Compute ↑↑。 所以未来 AI 投资最重要的问题可能不再是“下一代模型需要多少算力”，而是： 下一美元 AI CapEx，最终能够控制和创造多少美元的经济活动？ 真正最有价值的公司，也未必只是拥有最多 GPU 的公司，而可能是那些能够同时控制 Compute + Intelligence + Data + Workflow + Verification + Distribution，最终把智能封装成可交付结果的公司。 Token 是智能的计量单位，Outcome 才可能是智能最终的定价单位。

今有个大事 以前币圈叫上币，现在开始上股票，而且上得比股市还快 @okxchinese 今天上了 2026 年全球三大 IPO 的盘前合约： Anthropic、OpenAI、SpaceX 其实能赚钱就行 至于是币，还是股票，不重要 我空了 ANTH ，多了 OPEN 也算是同赛道开了个对冲 聊聊这个盘前阶段我的投资逻辑： 价格有没有预期差 这个预期差主要看三层： 盘前隐含市值、真实融资估值、未来 IPO 承接力 按目前盘前价格算 Anthropic 隐含市值约 1.305 万亿美元，OpenAI 隐含市值约 1.197 万亿美元，SpaceX 隐含市值约 2.013 万亿美元 再看参考估值： Anthropic 官方最新估值约 3800 亿美元 OpenAI 官方最新估值约 8520 亿美元 SpaceX 公开报道里的内部交易估值约 8000 亿美元，IPO 预期多在 1 万亿到 1.5 万亿美元区间 1/ Anthropic 盘前隐含市值约 1.305 万亿美元，参考估值约 3800 亿美元，溢价约 3.4 倍 它的投资逻辑是 AI 第二极 OpenAI 之外，Anthropic 是最强模型公司之一，企业级 AI、代码、长上下文、安全合规，是它的主要定价点 它的交易逻辑是弹性最大，泡沫也最大 现在买 Anthropic，买的是它未来能不能成为第二个万亿级 AI 公司 当前盘前价格已经提前打满太多未来。IPO 如果低于 1 万亿美元，价格就有回归压力 适合短线情绪，不适合当便宜资产 涨得快，砸得也会快 2/ OpenAI 盘前隐含市值约 1.197 万亿美元，参考估值约 8520 亿美元，溢价约 40% 它的投资逻辑是 AI 主锚 ChatGPT 是用户入口，API 是开发者入口，企业版是商业化入口，OpenAI 是最容易被二级市场理解的 AI 资产 它的交易逻辑最顺。估值虽然不便宜，但有融资锚、有 IPO 预期、有市场共识。1.2 万亿美元这个位置已经不低，但如果 AI 主线继续强，OpenAI 最容易被资金接住 顺势交易，看 AI 主线强度 三者里估值逻辑最清楚 3/ SpaceX 盘前隐含市值约 2.013 万亿美元，公开硬估值锚约 8000 亿美元，IPO 预期约 1 万亿到 1.5 万亿美元 它的投资逻辑是全球最稀缺的硬科技资产 发射能力、Starlink、政府订单、轨道基础设施、商业航天垄断，这些东西短期很难复制 它的交易逻辑是资产最硬，价格最满 2 万亿美元以上，已经把 Starlink 增长、航天垄断、马斯克溢价、超级 IPO 全部提前算进去了 再往上，靠的已经不是估值便宜，而是全球资金继续接盘 长期最稀缺，短期最需要等回调 好公司，不等于好价格 短线最刺激：Anthropic 中期最顺手：OpenAI 长期最稀缺：SpaceX 按当前价格看，Anthropic 是高溢价情绪交易，OpenAI 是万亿美元 IPO 顺价交易，SpaceX 是高位信仰交易 重点是哪里有流动性，哪里有预期差，哪里就有钱赚 个人观点，不为投资建议

new-api从2023年4月至今，已经有3年有余，支撑了大大小小成百上千个中转站，市面上超过90%都是用这个系统 ，而new-api的核心开发者们 @Ion_Mio_ @Seefs_ 则深藏功与名，这篇文章尝试挖掘一下new-api和另一个模型路由器的核心算法。