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Replying to @ika_xbt
the meta of this cycle is memefi, memecoins have completely captured the zeitgeist of retail’s obsession with trading, their low mcap starting points are incomparable for those searching for 1000xs & memes are relatable to anyone, on top of this you add speculative money games which creatively add demand sinks for the token, which will then attract institutional capital to bid these things because they’ll become more durable, pump is currently the best example of this bc it very directly represents the degenerate trading culture of on-chain but it also is a very successful business making 2M/day currently, in 2020/21 we had a lot of DeFi experiments which were pvp games with cool mechanism design that traders loved to participate in & could make money on like the high apr yield farms & other games like ohm, in 2023/24 we did not have as many of these DeFi games but memecoins went absolutely parabolic, in 2026 we will combine both of these things in a way that makes the coins attractive to both retail and institutional capital alike, it is also what I plan on doing with Ansem / The Black Bull
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📣 The moment is here. 📣
TypeScript 7 is officially released! 7️⃣
devblogs.microsoft.com/types…
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人需要决策能力和品味,“做什么”和“什么好”;AI来完成“怎么做”和具体执行。
我个人感受:每天刷推和看视频,不是在学习知识,而是在获取灵感和insight,具体知识和做事情部分,后续跟ai一起完成就好。
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投 ai 的某些思路,本质,跟 crypto 没什么区别。
近期大家热议的“找产业瓶颈点”的方式,很类似 crypto 的山寨板块切换。
crypto 是判断叙事/情绪/热点,从而在资金流向前建仓。
ai 是基于下游需求爆发,不断往上游找哪个环节接下来会是瓶颈,出现供不应求。
关键还是识别“模式”。
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我们正式推出我们的新闻实时模型 newsliquid-flash-1.0
传统信息流交给LLM处理分析总是存在滞后性,无法满足针对实时新闻的情绪交易,我们已经发布一个可以满足100ms延迟的新闻小模型。
现在已经集成到了 newsliquid 和 opennews skills
未来已来
newsliquid.
Introducing newsliquid-flash-1.0
Our new specialist model built for real-time market news triage.
It ranks #1 on the News Impact Benchmark v1, delivering an industry-leading 13.290 bits/s information rate with just 140.1 ms mean latency.
今天我把近6年BTC历史交易数据,开源到Github了:
github.com/bwjoke/BTC-Tradin…
2020年5月1日至今4万多条订单,17万多条成交明细,
两轮完整牛熊2000多天日夜博弈,全在这套数据里。
AI时代,最宝贵的就是上下文。
你在整个互联网,可能都很难找到这种等级的
真金白银二级市场交易上下文数据,任你下载使用。
去年11月,我把Bitmex只读Api Key公开一两周时,
还没龙虾,就少数网友vibe了一些数据分析、产品。
比如:
@WeWill_Rocky 做的 wsnb.online
我自己做的交易时光机:xitter.cf/coolish/status/1997546…
当时其他一些相关内容:xitter.cf/coolish/status/1993190…
现在更多人有了龙虾、爱马仕,
把个人二级交易真金白银数据喂给AI Agent这件事,
门槛大大降低,更多人能做了,也有了更高的含金量。
所以秉承Open Intelligence理念,
我想向这个混沌的世界贡献自己的减熵Legacy,
在Hermes-Agent的帮助下,
开源了这个数据仓库,
后续可能尝试自动化定期更新。
只要把这个Github网址
github.com/bwjoke/BTC-Tradin…
发给你的龙虾爱马仕,就能指挥它做任何角度的分析,
很好奇,大家对这样一份数据,
能炼化出些什么奇趣的角度?
希望能在后续看到一些有趣的回响。
Happy vibing & Happy birthday to myself
我应该是第一个,把自己Cex实盘只读Api,
直接公布于众的人?
一两天的工夫,已经有好几个推友公开分享,
把我2020年5月~2025年11月,
长达5年半、每天不间断的交易数据,扒了底朝天:
@Mstone_crypto :
xitter.cf/Mstone_crypto/status/1…
独到的2020年~2025年“实际杠杆率”可视化(图1~2)
@fuckboi999911 :
xitter.cf/fuckboi999911/status/1…
导出60多mb原始数据csv,还先问过我之后放到网盘分享给推友(图3)
@HyperTrenders :xitter.cf/HyperTrenders/status/1…
好家伙,直接把20多mb的csv公开下载链接了(图4)
跟这些推友都素不相识,事先也没有私聊过,
但对公开事物真相的认真研究求索、分享精神不谋而合。
最近其他基于我实盘的推友分析
@wendy_2026 :
xitter.cf/wendy_2026/status/1992…
已经是第7篇分析,相对前面几篇的洞察深度、角度有明显的迭代进步
@bitares:
xitter.cf/Bit_ares/status/199284…
用我的 HyperLiquid 实盘练习 Vibe coding 可视化需求,甚至可视化到TradingView上
这是一种我眼中 "Open Intelligence" 的魅力。
也关联呼应我之前的一些推文:
xitter.cf/coolish/status/1988864…
关于公开实盘的想法
xitter.cf/coolish/status/1984117…
对新一代+ai、 community-driven实盘平台的期待
希望以此抛砖引玉,
引起更多人在实盘这件事上挖掘、创造价值的兴趣。
你们现在千万别选计算机专业,现在程序员都在大量失业,AI一出来,程序员全裁员饿死了。
现在AI太厉害了,不仅SaaS死了,传统软件更是被AI打得满地找牙。
我一个朋友的startup里,一堆员工抱怨windows太耗电,他们公司全员AI native原住民,CTO直接带着三个曲阜师范中文系硕士熬夜vibe coding,半个月写了个新的操作系统。
后来他们公司用AI写了自己的微信、飞书、office, 直接替代了公司采购的所有软件,一分钱都没花,还往外卖了好几千万,导致腾讯、金山、字节一堆VP排着队上门求他们别写了。
字节飞书总裁亲自上门,说我们养了6000员工用五六年写的飞书,被你们用AI三个月vibe coding彻底颠覆替代掉了,求求你们赶紧停止,高抬贵手,给字节留口饭吃,别让字节饿死了。
现在AI对软件行业颠覆真的太恐怖了,半年前都不敢想象的事情,现在居然成真了。
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在币圈踩坑9年,只有三种情况能赚大钱
玩现货
在比特币熊市震荡的阶段定投,牛市顶部区域分批卖,不碰山寨
玩合约
只在单边极端行情下加杠杆开单,其他情况下躺平
玩MEME
只在流动性充裕的阶段冲热点,对准龙头标
咱们普通散户,想通过币圈交易赚大钱,确实只有这三种。
最近看到很多对比AI和Crypto行业的讨论,大部分是拉AI踩Crypto,而且往往来自币圈业内人士,作为勉强算两个领域都涉足过的人,也分享一下我的主观看法吧。
无可质疑,AI确实是现在最炙手可热,也很可能是智力密度最高的行业,互联网和科技巨头都在拼命卷,传统行业也争先恐后想踏上这条船,生怕被AI取代,面对AI这个全世界奋勇争先的行业,Crypto相形见绌,也是情理之中,但比不过第一名不代表就是垃圾,同样还有很多行业,相比Crypto机会更少、前景更惨淡。
能理解大家对Crypto的失望,因为很多曾经被寄予厚望的赛道,不但没有获得Mass Adoption,还逐渐式微甚至消亡了,例如NFT、元宇宙、GameFi等等,都引起过圈内震动甚至破圈,最终还是偃旗息鼓。走到如今,是点错了科技树发展歪了也好,是行业领袖没有起到应尽责任也罢,归根结底,Crypto只是一个不到20年的行业,很多产物本身就带有实验性质,如今也还远没有到判死刑的地步。
而且,Crypto也贡献了一些经过被真实验证过的应用和方向,例如稳定币在跨境支付与转移、B2B结算等场景的使用,规模日益增大的RWA,以及作为数字黄金的全球市值前20资产BTC等等,所以也不用过于悲观。
我也看到有拿Hyperliquid举例,说明这个周期在Crypto创业艰难的,这同样有些过于严苛了。Hyperliquid作为全世界人均营收最高的公司,在创立短短几年内,达到了38B的估值,2025全年营收844M。作为对比,Cursor作为有史以来成长速度最快的初创公司,在2025年11月融资的估值是29.3B,最新披露的年化收入是2B,正在寻求50B估值的融资。如果达到Hyperliquid的高度才能被定义为成功,那即使在AI界能取得这样成就的团队也是凤毛麟角。
最重要的是,对于大部分普通人而言,AI行业是否蓬勃发展,跟你是否能享受到行业红利,其实关系不大,而这恰好是Crypto最大的优势。拿Jeff的话来说,“如果你是一名ChatGPT的早期使用者,OpenAI不会让你变富,而在加密,你只需要早期使用Hyperliquid,就能拿到巨额空投”。
举两个自身的例子。第一个,很多朋友知道我本硕都是985计算机专业,也在大厂做过算法实习生,可以说我的智力和学历胜过90%的同龄人,但是在AI行业,我面对的是1%甚至0.1%的顶尖人才,毫无优势可言。而且我已经算是拿到了步入AI行业的敲门砖,而大部分人可能因为数理能力、教育、成长经历等原因,压根无法真正进入AI行业,那么即使他们知道AI会蓬勃发展,又有什么意义呢?恐怕最后最直接的方式依然是卖课或是上门代装小龙虾,但这本质是营销和把握风口的能力,换个行业一样跑的通,与AI没有太大关系。
第二个,我从2月中旬开始了解Pre-IPO或者说私募股权的投资机会,也是希望在AI赛道配置一些资产敞口,但结果是到现在都没有完成一个合适的Deal。相比大部分人,我在这件事上已经算有优势了,手握自有资金,也有一定行业知名度,能有相对多的渠道了解信息,接触deal,但结果是,即使单个项目我愿意投1~3M,在传统金融这个金额完全排不上桌,没有主动权,只能被动等待合适的机会,并且现在各大机构也都对AI行业非常Fomo,排着队打款投资,普通人只能看着估值一轮轮水涨船高。更不用说这其中还涉及到各种费用对比、渠道是否靠谱、法律文件和投资身份是否符合对方需求等一系列问题。
这就回到上面所说的,Crypto行业在价值分配结构上存在的巨大优势,让普通人有机会仅仅作为参与者,也能享受到行业红利。
在传统科技行业,用户要么为产品付费,要么成为产品本身,也就是所谓的“If you're not paying for the product, you are the product”,但最终享受到经济回报的并非用户,而是股东。而在币圈,因为空投的存在,使得用户在贡献数据的同时,也获得了潜在享受价值的可能。
同样,Crypto行业的时间轴相比其他行业是极端压缩的,在传统路径,一家公司从种子轮到IPO可能需要5~10年,普通人要到IPO后才有机会购买股票,很难享受到早期的成长回报。而在Crypto,这个时间被压缩到了1~3年,并且用户有机会通过早期参与项目,获得奖励。
此外,Crypto拥有Permissionless的特性,以及对全球流动性的聚集效应,使它成为了没有任何一家赌场可以比拟的最佳投机场所,而币圈特有的信息传播路径,又让散户有了靠信息差获利的机会。最典型的例子就是$Trump,现任美国总统亲自发行的Meme币,给了所有人在$0.2公平购买的机会,在两天内涨幅超过300倍,其中任何一点,放在传统金融都是压根不可能的。
值得注意的是,这些特性很多时候是一把双刃剑,让币圈充斥着骗局、空气币和没有价值的项目。天下没有免费的午餐,币圈就是一个给普通人提供极大方差的场所,有人在这里一夜暴富,也有人在这里倾家荡产。
回过头来,当初放弃AI行业,在币圈摸爬滚打了4年的我,会如何面对这波AI浪潮呢?我的选择是,一方面继续保持对币圈的关注,因为这依然是目前最可能出现奇迹的行业,另一方面将部分精力从币圈抽出来,去探索AI、美股、科技相关的投资机会,因为目前币圈整体的流动性和关注度确实处于熊市周期,没有必要投入大量时间,而股市,依然是我认为作为普通人最有机会吃到AI红利的地方。
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早晨被胀气痛苦折磨了一上午,估计是昨晚粗纤维吃多了导致的,吃了些药慢慢缓解了。
想到一个我反复思考过的一个问题,幸福其实不是个绝对概念,是个相对概念。
年轻时,特别害怕平庸和无聊,不止追求成就,甚至有时故意在追求某种危险和刺激。
记得有次跟一个二代朋友聊,他们家公司出大问题,老爷子被弄进去,他被迫在北京随时接受组织传唤和调查。
他跟我讲,处理完这个破事,会觉得生活每天有点事做,下午悠闲喝杯咖啡,就挺好。
我跟他同感。
幸福其实就是,能吃好,睡好,拉好;自己和家人平安,不愁温饱,就挺好。
如果有点小爱好,小事业做做,每天能心流一阵,就更好了。
拿什么去换这个?暴富,但是每天担惊受怕,睡不好吃不好,甚至冒着风险?
没必要。
留好安全垫,不管是投资还是投机,不要影响自己和家人最平凡的幸福,这是最重要的。
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意识不是开关,是两个旋钮
一个管外部输入——你多相信眼睛
一个管内部约束——大脑多坚持自己的剧本
两个旋钮的配比,就是你此刻的意识状态
清醒:两个都高,预测和感官咬合,世界"真实"
做梦:外部断了,内部空转出故事
致幻剂:感官全开,评判悬置,世界未经过滤涌入
深度冥想:两个都低,系统接近重置
所以冥想到底在干什么?对大脑默认模式网络的手动调参
初学者闭眼杂念爆发,不是你不够静——外部输入降了,内部预测机器还在空转。
进阶冥想是把第二个旋钮也拧下去,从空转,走向寂灭
就在腾讯前脚推出Qclaw没多久, @perplexity_ai 就搞出个跑在 Mac Mini 上的Personal Computer,直接又在圈子里炸开锅了,聊这事儿的人几乎都压抑不住兴奋:一个基于本地硬件+特定AI OS系统、24小时永远在线的“桌面端小主机”时代要来了?
之前的Rabbit R1,或者Humane AI Pin尝试的是另一套解法,它们试图打造一个极其轻量的、随身携带的智能小终端,把所有的计算指令抛给云端,要靠云端强大的计算处理能力来服务各个边缘化的终端接收器。
但结果呢?这种“云端飞地”一旦离开了深度绑定的本地应用生态和私有数据,根本不work,显然,随着 @openclaw 的出现和生态演化,兜兜转转又逆转回来了。
想想看,在OpenClaw刚出来时,多少云端服务厂商拼命推销自家的云端租用服务,试图让你把“AI 数字员工”养在远端的机房里。
但用着用着大家会发现一堆问题,云端的AI模型再聪明,网速再快,你也不敢把本地环境完全放权给它,因此大部分人云端租赁养龙虾的方式注定是短暂且临时的。
而 Perplexity 这次力推基于 Mac Mini 的 Personal Computer我感觉逻辑变了,它完全没有要给硬件服务方或云端服务器方带货的意思,
而只是单纯的为了推行一种新的OpenClaw龙虾养育“正统”范式:云端大脑+本地肉身。
Mac Mini 体积小、功耗低,天生适合 7x24 小时开机,绝对可以作为一个跑着专属AI OS的长效物理节点,而云端接口负责连接 GPT、Claude 这种极其消耗算力的超级大脑作推理。
这样一来,Mac Mini本地主机会最大限度调度底层Root权限,毫无阻碍地穿透进你的文件系统、调动你的本地应用乃至浏览器会话,彻底接管你那些极其私密但繁杂的多步工作流。
它在本地处理你的核心资产和文件,只把无法处理的复杂逻辑交由云端大脑推理,完美避开了“把底裤暴露给公有云”的信任威胁。
如此带来的深远影响在于,一个全新的更能服务好用户的AI OS落地路径也就清晰了:
从一开始,用户和网页里的AI大模型对话框交流,AI充当是用户的云端客服,你问一句,它答一句,关掉网页它就失去记忆;
到后来,用户外包系统工作给一个云端独立的AI Agent,它拥有一定的执行力,但处理的只是一些无关紧要的边缘需求;
直到现在,有了OpenClaw、Mac Mini、Personal Computer的加持,这台跑着专属 AI OS 且永远在线的本地主机,会成为长着云端最强大脑的你的个人“全职大管家”。
我想,这才是真正业界兴奋的点,不属于某家硬件厂商,也不属于某个包装的软件系统(替国内大厂们捏一把汗😢),而真的是只是一种“云端大脑+本地肉身”的开放AI OS范式。
AI 时代,最不该焦虑的是程序员,支棱起来!🫡
AI 本质上是「能力放大器」。普通人用AI,大多是聊天查资料。但程序员用AI,那就是降维打击。比如我司要做个自动处理退款的工具,非技术同事毫无头绪,而我只花 1 小时让AI写了个插件,直接省掉大量人工操作。没有工程化思维和项目经验,光靠跟AI对话很难撑起一个完整的企业级项目,出个 Bug 也只能交给 AI。
AI 替代的是「重复工作」。程序员本来就不该是复制粘贴、天天写 CRUD 的码农。现在 AI 帮你把这些初级工作优化了,反而让你有更多时间去打磨架构设计、去学习新技术、去做更有价值的事情。
“产品经理都能用 AI 做应用了,会跟程序员抢活干?”
不慌,AI拓宽的是「每个人」的能力边界。程序员不是一样可以借助 AI 快速搞定产品需求文档、设计素材、自动测试吗?现在很多公司招的 AI Agent 工程师,要的恰恰就是有工程背景的程序员。市场认可的是 “懂技术 + 会用 AI” 的复合型人才,而你已经占了一半的先天优势。
很多朋友焦虑的来源是:每天都有新模型、新工具、新概念冒出来,感觉永远学不完。但换个角度想想,正是因为你在关注这些,你已经比绝大多数人走在前面了。根据微软的报告,全球用 AI 编程的人不到 0.5%!你既是程序员、又在主动了解AI,已经领先了大多数人,焦虑啥呢?
不如好好思考两件事:
1. 怎么用AI放大你的强项,拓宽能力边界
2. 怎么用AI优化重复工作流程,让工作更高效
其实可以把 AI 当成一门新技术来学,虽然新玩意儿层出不穷,但真正值得学的没几个,你只需要做这么几件事:
1. 学会用好一个 AI 编程工具,出了新模型点一下就能切换
2. 每月花 20 分钟了解下新的 AI 概念,看我的《AI 编程概念大全》就好
3. 每月用 AI 梭哈一个小项目,从自己的实际需求出发,既提高效率,又锻炼 AI 编程能力
4. 至少学习 2 套 AI 应用开发课程,把你的技术栈从传统开发升级为 AI 应用开发。现在大量老业务都在用 AI 重塑升级,这个方向的岗位需求会越来越大
其他和你主业无关的东西,没必要折腾。尤其别被 “一人公司” 这些概念搞得心浮气躁,专注自己的主线任务就好。
IT 行业本就是更新最快的行业,既然选了这条路,持续学习就是基本功。利用好AI,也会让你的学习更轻松。
如果你不知道从哪儿开始,可以先看我开源的《AI 编程零基础教程》。这是我练习AI编程两年半的心血总结,无论你是不是程序员,都能快速上手AI编程、学会快速开发出企业级项目。
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送君千里,终有一别。这几天朋友来找奶子哥玩,刚把朋友送走。朋友说他是ADHD注意力缺陷症状,和他聊了聊。
1.ADHD大概症状有:嗜睡;对自己感兴趣的事情立刻进入心流忘记时间,对自己不感兴趣的事情耐受度极低,像是被折磨一样;从小就有这种症状,是发育,基因带来的问题;脑子容易多线程思考问题,没办法一次只想一件事情;等等。
2.人要自己爱自己。
世界上没有所谓的100%感同身受;朋友在网上给我讲说他有ADHD症状,注意力没办法集中时候,奶子哥甚至产生了他在骗奶子哥的念头,因为完全不理解他说的这种病状。以及在奶子哥认知里,如果没办法集中注意力做事情,那跟弱智有啥区别呢?(朋友说ADHD有个很大特征在于,对自己感兴趣事情立刻进入心流,不感兴趣的事情耐受度极低)
夏虫不可语冰,如果不是看到朋友生活中的状态,真的觉得太难理解了。
我们不能指望一个不理解你的人去帮助你,爱你。也不能指望别人真正理解你。人首先要自己爱自己。
3.热爱自己的每一天。
你不需要一夜暴富,也可以很好的去热爱生活。
早上起来去跑步,健身,在草地上吹着微风,晒着太阳,享受每天大自然,身体健康激素分泌带来的快乐。
奶子哥发现多数男生很容易把去ktv,喝酒,抽烟,暴饮暴食,当成是一种生活享受,这些娱乐方式本质是在透支自己。
健身,早睡早起,晒太阳,学习新的语言,跟喜欢的人呆在一起,这种生活方式才是真正的在投资自己。
生活是自己一点点去创造出来的,热爱自己的生活。
4.要自信。
要相信天生我材必有用。不要自卑,不要自负。
朋友说他在币圈待久了,长期非常焦虑,怕自己离开币圈变成没用的人。
举个例子,朋友带我买健身的衣服时候说,买不同颜色的,出汗后衣服会变色,所以应该买这种颜色。我说我从来没有这么思考过,绝多数人都不会思考的这么细致,所以说安慰他说,一定要找到自己感兴趣的。如果暂时找不到,那就慢慢找,反正别一有问题,就不断否定自己,这非常不好。
别怕自己没用,要去不断的了解自己,提升自己,没有谁生下来就什么都会的。
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🦞OpenClaw 极简安全实践指南 (Security Practice Guide) 是面向 OpenClaw 的黑手册。
我尝试了其他一些方式来试图加固 OpenClaw,包括 Skill 方式,但是发现还不如给 OpenClaw 植入一个安全“思想钢印”来的有意思,这个“思想钢印”形成一个 md 文档,包含安全事前、事中、事后需要做的策略,但这里有个前提:
尽量不影响 OpenClaw 的日常使用,安全不要干扰用户体验,需要给这只🦞足够的自由。但是吧,江湖险恶,一只有 Root 权限且诞生才一个多月的🦞,安全不让人放心…
于是,这份面向 OpenClaw 的极简安全实践指南诞生了,目前是 v2.7 版本,此前我们内测了许多版本,也踩了不少坑。现在公布出来,大家玩之前务必仔细看这份指南的 README⚠️:
github.com/slowmist/openclaw…
注意里面的说法。我相信你会很有收获。里面还推荐了我们实测在 OpenClaw 场景下聪明的模型,如果你有自己的感受,一定要和我们反馈。
一切都很新,一定有不完善的地方,请大家多指正!
⚠️最后,务必认真阅读 README,也务必肉眼扫描下你将喂给你🦞的“OpenClaw极简安全实践指南.md”,相信我,会非常有意思。
OpenClaw 极简安全实践指南
由@evilcos 及@SlowMist_Team 慢雾安全团队为应对破坏性操作、提示词注入、供应链投毒和高危业务逻辑执行等智能体专属风险而写。
注意:
1.不要全信AI或脚本
2.指南仅做参考使用
3.因模型或HIDS规则不同,可能会有误报。
github.com/slowmist/openclaw…
又要复读我近一年反复讲的事情:
vibe coding时代,SWE Agent时代,full self agent时代,openclaw时代,
人们最需要的硬件设备,应该是这种全键盘随身手持电脑,上面跑一个极简的xubuntu,用舒服的、类似黑莓的人体工程学键盘(图中的clockwork远远没做到)的terminal机器,
躺在床上,随时用。
另一个选择是国产GPD,硬件性能非常好,在美国一些游戏亚文化圈子里已经卖疯了,但不是给developer用的,而是给游戏玩家用来打游戏的。
我的观点是,人类永永远远需要一款躺在床上用的全键盘设备,去drive你的claude code或者openclaw或者其他。
Evan retweeted
宣布一件大事,我们把 6551 的X + 全网新闻源MCP + SKILL 开源了!
很多人说,6551 的新闻源、推特面板很好用就是消息太多看不完。
还有很多朋友跟我说 X API 太难接,Skill 学不会,折腾半天龙虾就是跑不起来。
今天直接解决,我们把我们积累了1年的数据基础架构全部打包成 MCP + SKILL,任何人都可以几分钟部署,24h帮你看新闻。
🦞 你的龙虾现在可以:
• 直接连上 X 数据 + 全网50+实时新闻+链上数据,不用配 API 密钥。
• 24h 监控、分析、触发tg提醒。
照着 GitHub README 部署,几分钟就能装好。
欢迎大家安装试用和分享体验,有问题及时反馈及时迭代。
也欢迎👏🏻有热情的 dev 参加我们的生态
MCP
github.com/6551Team/opennews…
github.com/6551Team/opentwit…
SKILL
clawhub.ai/infra403/opennews…
clawhub.ai/infra403/opentwit…































