彭博终端动辄一年几万美元，现在被开源社区直接给“平替”了。 OpenBB 这个开源项目直接把高管、量化交易员和 AI Agent 用的金融数据层给统一了。简单说，你现在用一行代码就能把美联储 FRED 数据、美股财报、甚至各大机构的私有数据全抓过来，直接塞给 AI Agent 帮你做分析。 📊 OpenBB（开放数据平台） • 来源：OpenBB-finance 官方开源 • 数据：71k+ Star | AGPLv3 协议 | 纯 Python / REST API 驱动 💡 为什么值得关注： 统一数据接口： pip install openbb 一键拉取股票、宏观经济、加密货币等百种数据源，告别反复对接不同 API。 完美契合 AI Agent： 原生支持 MCP 服务器（Model Context Protocol），直接对接 Claude 或自定义 Agent 跑全自动量化和研究。 数据隐私安全： 支持纯本地部署，API Key 和内部模型全在本地跑，敏感数据不上云。 全套终端生态： 除了 Python SDK，还配套了类似彭博终端的 Workspace 界面和 Excel 插件。 🔗 项目地址：

10个免费GitHub库，只需100美元和笔记本电脑就能像对冲基金一样交易。 这些是300多家对冲基金在用的工具。收藏这个。 1. OpenBB 免费的彭博终端。股票、期权、期货、加密、外汇。彭博终端年费25000美元，这个免费。 → 2. Lean (QuantConnect) 300多家对冲基金在用的算法交易引擎。用25年数据回测，部署到Interactive Brokers或Alpaca。 → 3. qlib (微软) 微软完整的量化投资平台。 最专业的开源量化基础设施。 → 4. Backtrader 每个量化交易员必学的Python回测框架。全球金融研究生项目都在用。 → 5. TradingAgents UCLA和MIT的多智能体LLM交易框架。AI代理充当分析师、技术员和风险经理。 → 6. Riskfolio-Lib 量化交易员用来配置资本的投资组合优化库。涵盖均值方差、Black-Litterman、CVaR。 → 7. yfinance 每个Python金融课程都从它开始。实时和历史数据覆盖100000+股票。 → 8. FinanceToolkit 150+财务比率、指标和估值模型在一个库里。 → 9. vectorbt Python最快的回测引擎。几秒内测试数千个策略。 → 10. TradingView轻量级图表 为实时金融应用提供图表库。 你的交易仪表板专业的原因。 → 最疯狂的部分： 彭博终端年费25000美元。初级分析师25万美元。高盛研究数百万。 这10个库让一个有100美元和笔记本的小孩获得华尔街付费内容的大部分。 2010年交易台成本5万美元。2026年整个技术栈免费。 散户和华尔街的差距从未这么小。 保存这个吧别忘了。 100%免费。100%开源。

做美股研究，数据这关最难过。行情、财报、宏观指标分散在几十个网站，手动拼凑既费时又容易出错。 GitHub 上狂揽 65.1k Star、6.4k Fork 的顶级开源项目 OpenBB，最近支持了 MCP 协议，可以直接接入 Claude 等众多大模型——相当于给 AI 装上了一套实时金融数据库，让它帮你干数据收集这件脏活。 一句话概括：它给开发者和分析师提供了一套工业级的全球金融数据与资讯基础设施。 它绝不仅仅是一个看新闻的网页，而是一个把全球金融市场数据打通的超级枢纽。通过 MCP 协议，你的 AI Agent 能瞬间调取核心信息，直连华尔街日报、Seeking Alpha、Benzinga、美联储（FRED）、IMF、SEC、Cboe 等 30多 家数据源： 全球资讯：实时抓取公司新闻和市场情绪，例如来自华尔街日报、Seeking Alpha、Benzinga、Biztoc 等众多资讯源。 全品类行情：美股、A股、港股、期权（Cboe、Tradier）、外汇、加密货币（Deribit）等市场的历史与实时数据一网打尽。 深度基本面：秒拉 SEC 财报、FMP 估值指标、Intrinio 深度数据等专业平台的海量基本面信息。 宏观经济：无缝对接美联储（FRED）、IMF、OECD、欧洲央行（ECB）、美国劳工局（BLS）、美国政府数据等权威机构的宏观指标。 这意味着，无论是 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude，还是 Google 的 Gemini，都能通过 OpenBB 获得实时、准确、全面的金融数据支持，成为你专属的金融分析师。 以前做投研，是自己当"人肉爬虫"和"网页切换员"，在几十个财经网站里苦哈哈地拼凑数据；现在，有了 OpenBB，可以把收集行情、清洗数据、提取财报的脏活累活全交给 AI，把精力全部压在市场逻辑和交易决策上。 如果你想搭一套自己的金融数据基础设施，或者让 AI 帮你做投研的数据层，这是目前开源里最成熟的选择～有需要的可以看看。#美股# #AI投研# #OpenBB# 🔗 项目地址：

GitHub今天被AI+Web3基础设施彻底屠榜！这6个项目让开发直接开挂 兄弟们，彻底炸裂了！快点进来感受下！ 昨晚 GitHub 被这 6 个项目直接血洗： 1️⃣ addyosmani/agent-skills — 生产级AI编程技能库 32.9k stars，Google工程师出品，代码审查/重构/测试用例全封装，Agent不再是什么都会但什么都不精。 🔗 2️⃣ InsForge — Postgres全能后端神框 8.8k stars，认证+存储+计算+托管+AI网关一体化，专为Coding Agent设计的后端基础设施。 🔗 3️⃣ LearningCircuit/local-deep-research — 本地深度研究 6.2k stars，Qwen3.6-27B跑SimpleQA达95%准确率，支持10+搜索引擎，100%本地加密。 🔗 4️⃣ ccxt — 加密货币交易API 42.3k stars，支持100+交易所，JavaScript/TypeScript/Python/Go/C#多语言，套利#/量化神器。 🔗 5️⃣ SunWeb3Sec/DeFiHackLabs — DeFi安全审计 6.5k stars，用Foundry复现真实攻击案例，项目上线前必跑的安全检测链。 🔗 6️⃣ OpenBB — 金融数据分析平台 67.2k stars，加密+股票+期权+固定收益，一个平台搞定所有数据，分析师必备。 🔗 全栈基础设施一次性补齐，AI开发+Web3套利+安全审计一个都不落下。

每月被 Datadog 和 Elasticsearch 的账单背刺？告别这种昂贵烦恼的工具来了。 GitHub 上这个叫 OpenObserve 的项目直接火爆圈子。它是一个基于 Rust 开发的下一代全栈可观测平台，专门用来干掉昂贵的商业日志运维软件。目前在 GitHub 已经狂揽 2.0 万颗 Star，采用 AGPL-3.0 开源协议，支持单文件直接部署，几分钟就能跑起来。 存储成本暴降 140 倍：底层搞定 Parquet+S3 架构，存储占用小到夸张。 一套搞定所有监控：日志、指标、链路追踪、前端 RUM 外加大模型 LLM 监控全打包。 极其丝滑的查询：写 SQL 或 PromQL 就能查数据，完全不用重新学奇奇怪怪的自研语法。 零门槛极速部署：单个二进制文件就能扛起 TB 级数据，告别庞大笨重的集群维护。 🔗 项目链接：

企业级数字员工平台来了！把专家经验变成 24/7 工作的 AI 员工！ AI 从个人聊天助手进化到组织数字员工的时刻，来了。StaffDeck（OpenBMB 出品）是一个专为企业打造的数字员工平台，帮助把个人经验、业务流程（SOP）、决策逻辑，封装成可复用、可治理、可持续进化的 AI 员工。 // 核心能力： • 状态机驱动的 SOP 技能：把自然语言流程变成可执行、可分支、可版本控制的状态机工作流 • 文档结构感知的知识检索：支持按章节、页面、摘要逐步定位原文，实现精准、可追溯的知识调用 • 自治执行 + 人机协同：通过 HTTP/MCP 工具、定时任务自主运行，支持长期记忆、执行轨迹记录和人工接管 • 企业级治理：权限隔离、员工档案、能力成长、发布复用、完整审计追溯 • 开箱即用：支持 OpenAI 兼容模型（无需本地 GPU）、桌面 App（Win/Mac/Linux）+ Web UI、模板市场 // 简单来说：把人走茶凉的专家知识，变成永不离职、持续学习的数字员工。 项目由 ModelBest、NEU-ModelBest 联合实验室、THUNLP、OpenBMB 和 AI9Stars 联合打造，目前已获 519 stars，仍在高速迭代中。 GitHub： 官网： 对正在做企业 AI 落地、知识管理、流程自动化、或者想构建内部 Agent 团队的组织和开发者来说，这是一个极具前瞻性和实用价值的开源平台。

CryptoMaid 祝福 @TokenPocket_TP 五周年快乐。 币圈企业最怕时间的考验，宝剑锋从磨砺出。 华人做的产品才是最屌在的 只上线五个月的@openblockwallet 也跟大家相约下个五年。

Monad Blitz 中国巡回，一站接一站开跑💜 一天时间，从一个想法到一个能跑的 AI 链上产品 builder們一起 hack、一起发布专案 武汉打头阵，接下来三站已开放报名 北京 · 8 月 15 日 惠州 · 9 月 5 日 上海 · 9 月 19 日 @BoxMrChen @Monad_APAC @OpenBuildxyz

还是亲历者来说说历史吧。中国最早的大模型研究基本上与智源研究院有关。第一个正式发布的大模型是智源研究院支持清华刘知远团队的清源CPM（2020年11月，26亿参数） ，后来演变为OpenBMB，现在还是最好的端侧模型之一。然后就是智源研究院牵头，唐杰老师挂帅的悟道1.0模型系列（2021年3月），其中就包括GLM的最早期版本（GLM论文通信作者是唐杰和杨植麟）。 其他比较早期的工作，百度是Ernie 3.0（2021年7月）；阿里M6（2021年3月）是与唐杰团队合作的（林俊旸是第一作者，唐和当时在阿里的杨红霞是通信作者），后来演变为Qwen。华为盘古有两个版本，一个是华为云田奇与杨植麟团队合作，一个出自诺亚方舟实验室，但都没有持续。 可能有遗漏的，大家可以补充。