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马斯克的 Grokbot 夯爆了!!
不会还在傻傻的各个AI单打独斗吧?高手已经在用 Grokbot 同时指挥 Codex、Claude、Gemini 干活了!
不要浪费 AI 的闲置额度,让Grokbot用起来,24小时为你打工,视频教学👇
油管大神 Dan Koe 的「3-2-1」方法,让你成为任何领域的 1%
Dan Koe 认为,现代人之所以平庸,不是因为不努力,而是因为努力的姿势极其丑陋且低效。
我们在用战术上的勤奋,掩盖战略上的懒惰。在用低维度的忙碌,逃避高维度的思考。
想要跳出这个平庸的重力井,想在任何一个领域——写作、编程、设计还是搞钱——杀进前 1%,你不需要拼命,不需要内卷。你只需要掌握一套极简但极狠的「3-2-1」方法。
这套方法,是 Dan Koe 从神经科学、进化心理学和极简主义商业哲学里提炼出来的武器。它能把你从一个被算法控制的「数字人」,变成一个拥有绝对掌控权的「神级玩家」。
第一,那个「3」,是每天雷打不动的神圣时间
很多人看到数字 3,第一反应是:要我学三门外语?还是每天读三本书?
错。大错特错。
Dan Koe 口中的「3」,指的是:每天 3 小时的深度创造。
你可能会说,就这?我现在每天 996,工作时长 12 小时起步,我都这么拼了还是个穷光蛋,你让我每天只干 3 小时,是想让我饿死吗?
这就是你平庸的根源。你把「时长」当成了「产出」。
在 Dan Koe 的逻辑里,人类的大脑根本不是为像工业机器那样连续运转而设计的。我们的大脑是高能耗的生物计算机。神经科学家早就证明,人类每天能维持的「高强度、高认知、创造性」专注时间,上限就是 4 小时左右。超过这个时间,大脑就进入垃圾时间。
回想一下你在公司的下午三点。你盯着屏幕,手指在动,PPT 在翻,但脑子其实已经停转。你在摸鱼,在回毫无意义的消息,在开除了浪费生命毫无作用的会。你以为你在工作,其实你在表演工作。这叫「伪勤奋」。
Dan Koe 的「3 小时原则」,是让你像狮子一样工作,而不是像牛一样工作。
牛整天低头吃草,吃一天也只是一头牛。狮子大部分时间在睡觉、晒太阳、磨爪子,但只要它出击的那一瞬间,就是致命的。
这每天的 3 小时,必须是神圣的、不可侵犯的、真空的。
在这 3 小时里,你不能回微信,不能看邮件,不能刷新闻。你必须切断一切与外界的联系,把自己关在一个精神的小黑屋里。
你要做的事,必须是那个领域里最难、最核心、杠杆率最高的事情。
如果你是作家,这 3 小时只用来写正文,不许查资料,不许排版。
如果你是程序员,这 3 小时只用来攻克核心算法,不许修琐碎的 Bug。
如果你是创业者,这 3 小时只用来思考战略和产品,不许回客户消息。
Dan Koe 说,如果你能坚持一年,每天只做 3 小时深度工作,你的产出将超过 99% 每天坐在办公室混日子的人。因为那 99% 的人,注意力被撕碎了,每 5 分钟就被打断一次,精神熵高得吓人,大脑是一团混乱的浆糊。
而你,在这 3 小时里,是心流状态,是人剑合一。这 3 小时产出的东西,是带有「灵魂」和「穿透力」的。
在这个 AI 已经能生成无数垃圾内容的时代,只有这种深度思考的产物,才是稀缺的,才值钱。
所以,想成为 1%,第一步就是学会「偷时间」。早起 3 小时,或者晚睡 3 小时(如果你身体扛得住)。哪怕你还要上班,也必须在老板榨干你之前,先把这最宝贵的 3 小时留给自己。
这是你为自己赎身的资本。
第二,那个「2」,是必须缝合在一起的两项对立技能
搞定了时间,接下来聊聊「2」。
这个「2」指的是:掌握两项看起来完全对立、甚至毫不相干的技能,并把它们缝合在一起。
我们从小受的教育是「专业化」。要专精,要深耕,要成为一颗标准的、无可替代的螺丝钉。
但在 Dan Koe 看来,专业化是给昆虫准备的。
AI 来了。AI 最擅长什么?专业化。AI 下围棋比你专业,写代码比你快,翻译比你准。如果你只在一个狭窄领域里卷,会被 AI 降维打击得连渣都不剩。
在 2026 年,真正的护城河,叫「技能堆栈」。你要做个「缝合怪」。
Dan Koe 提出,最强大的技能组合,往往是「一文一武」,或者说「一内一外」。
比如:
编程(极度理性的逻辑) + 写作(极度感性的表达)。
设计(视觉审美) + 营销(人性洞察)。
心理学(理解人类) + 数据分析(理解机器)。
当你拥有两项对立技能,神奇的化学反应就发生了。
你不再和程序员比写代码,因为你比他们会写文章,能把枯燥的技术讲成动人的故事,你成了技术布道师。
你不再和作家比文采,因为你懂编程,能把故事做成互动游戏,你成了独立开发者。
这叫「交集竞争」。
在 A 领域,你是前 20%;在 B 领域,你也是前 20%。这听起来不难。但在「A+B」这个交集领域,你就是前 1%,甚至是唯一。
Dan Koe 自己就是最好的例子。他懂设计(早期是设计师),懂写作(后来苦练文案),懂哲学(喜欢思考人生)。他把三者结合,创造出一种独特的视频风格:黑白极简动画 + 哲学旁白 + 硬核干货。市场上没有他的竞品。因为比他会设计的没他有思想,比他有思想的没他会设计。
这就是「2」的奥义:不要在一个赛道上卷死,要去创造一个属于自己的新赛道。
第三,那个「1」,是只解决一个核心终极的问题
这个神秘的「1」,不是某个风口行业,也不是某个赚大钱的项目。
它指的是:只解决「一个核心」的问题。
这个问题是什么?是你曾经遇到的最大问题,踩过最大的坑。
Dan Koe 的整个商业帝国,看似庞大复杂,核心逻辑其实简单到令人发指:他所有的产品、文章、视频,都在试图拯救两年前那个迷茫、焦虑、没钱的 Dan Koe。
这不仅是营销策略,更是一种深刻的人生哲学。
我们总是习惯向外看。去调研市场,分析用户画像,猜现在的年轻人喜欢什么,猜大妈们喜欢什么。把自己搞得像个投机倒把的贩子,整天揣摩别人的心思。
结果呢?你猜不透。人心善变,市场诡谲。你今天跟风做短剧,明天短剧凉了;你后天跟风做 AI,大模型把你淘汰了。
Dan Koe 告诉你:别猜了。
这个世界上,你唯一能百分之百了解、百分之百共情、百分之百知道痛点在哪的人,只有你自己。
那个曾经的你,深夜焦虑得睡不着,是因为什么?那个曾经的你,在职场受了委屈却不敢辞职,是缺了什么能力?那个曾经的你,想减肥却总管不住嘴,是心理哪里出了问题?
你的痛,就是千万人共同的痛。人与人的悲欢虽不相通,但人与人的焦虑高度同构。
你走过的弯路,就是他们的「地图」。你爬出来的坑,就是他们的「阶梯」。
所以,成为某个领域 1% 的终极秘密,是把自己变成一个「活体样本」。
你不需要成为世界级的专家,不需要拿诺贝尔奖。你只需要比你的受众领先两步。领先一百步是神,神太远,凡人够不着。领先两步是学长,学长的话最听得进去。
当你把那个「1」(过去的自己)作为所有输出的靶心,神奇的事情发生了。
第一,你再也不会没灵感。你只需回想,当初我是怎么解决这个问题的?我当时最想听到什么建议?你的生活本身,就是最大的素材库。
第二,你的内容会变得极度真诚。你写东西时,心里想的是如何拉曾经的自己一把。
第三,你会构建出最坚固的护城河。你的痛苦独一无二,你的顿悟独一无二。
所以,这个「1」,就是你「独一无二的利基市场」。不要去寻找细分市场,你自己解决问题的过程和体验,就是那个细分市场。
最后
Dan Koe 说过一句话:「大多数人之所以失败,是因为他们在黎明前最黑暗的那一刻放弃了。」
坚持那个「3」,打磨那个「2」,瞄准那个「1」。
时间是你的朋友。只要你在这个方向上持续用力,复利效应会在某个临界点突然爆发。
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我去!TradingView 的整套行情界面,居然有人直接做成了 React 组件!
K 线、技术指标、股票筛选器、经济日历,19 种金融组件直接调用,做股票量化终端的有福了。
项目叫 react-ts-tradingview-widgets,GitHub 223 Stars、62 Forks,MIT 协议。
它基于 React + TypeScript,把 TradingView 的嵌入式 Widgets 封装成组件,不用自己开发复杂的金融图表,几行代码就能搭建专业行情看板。
以前做股票量化平台,光是 K 线、技术分析和市场数据展示,就得折腾不少时间。
现在直接组合现成组件就行。
几个挺实用的核心亮点:
1️⃣ 专业 K 线图:支持 TradingView 高级图表、周期切换、技术指标和主题配置。
2️⃣ 技术分析与选股:集成 Technical Analysis 和 Screener,直接展示技术评级与选股界面。
3️⃣ 市场行情看板:支持 Market Overview、Ticker Tape、Mini Chart,多资产行情一屏展示。
4️⃣ 财报与宏观数据:集成公司基本面、财务数据和经济日历,辅助股票研究。
5️⃣ 多市场覆盖:支持股票、外汇、加密货币等行情组件,适合搭建综合金融终端。
我觉得它最有意思的地方,是能把 TradingView 的成熟界面直接搬进自己的 Web 项目。
比如用 React 搭建股票量化平台,左边放 K 线,右边接选股器,底部展示经济日历和市场行情。
原本需要自己开发的大量金融可视化模块,现在直接组合组件就能实现。
如果你正在开发股票量化平台、AI Trading Dashboard,或者想做自己的看盘终端,这个项目值得收藏。
github.com/JorrinKievit/reac…
做股票投研,真没必要什么都自己从零开始。
我挖到 6 个很硬核的开源项目。
从 SEC 财报、AI 研究到组合优化、风险管理和绩效分析,基本覆盖一套股票 AI 投研系统的核心环节。
以前研究一家美股公司,光是翻财报、整理数据、分析投资组合和评估风险,就够折腾了。
现在这些工作,已经有不少成熟的开源工具可以辅助完成。
分享 6 个值得研究的项目:
1️⃣ EdgarTools|SEC 财报数据|2.8K Stars
github.com/dgunning/edgartoo…
读取 10-K、10-Q、8-K、13F,提取公司财报、机构持仓和内部人交易数据。
2️⃣ StockAgent|AI 股票研究|711 Stars
github.com/MingyuJ666/Stocka…
通过大语言模型模拟股票交易智能体,研究市场信息与投资决策行为。
3️⃣ skfolio|投资组合优化|2.5K Stars
github.com/skfolio/skfolio
基于 scikit-learn,支持资产配置、风险优化、交叉验证和参数搜索。
4️⃣ cvxportfolio|动态资产配置|1.3K Stars
github.com/cvxgrp/cvxportfol…
支持多周期组合优化,考虑交易成本、市场冲击和持仓约束。
5️⃣ FinQuant|投资组合研究|1.8K Stars
github.com/fmilthaler/FinQua…
提供有效前沿、蒙特卡洛模拟和收益风险分析,支持组合可视化。
6️⃣ empyrical-reloaded|绩效分析|124 Stars
github.com/stefan-jansen/emp…
计算 Sharpe、Sortino、Alpha、Beta 和最大回撤等指标,评估投资表现。
我觉得这 6 个项目真正有价值的,是它们可以按研究流程组合使用:
企业财报 → AI 辅助研究 → 组合构建 → 动态优化 → 风险评估 → 绩效分析。
比如先用 EdgarTools 获取苹果、微软、英伟达的财务数据,再进行 AI 辅助研究,通过 skfolio 优化持仓,最后用 empyrical-reloaded 分析收益和风险。
当然,不是下载安装后就能直接运行,各项目之间的数据和接口仍需要自己打通。
但对于个人投资者和量化开发者来说,不少基础模块已经有现成的开源实现。
做股票量化、AI 投研或者投资组合管理的,这 6 个项目值得一起收藏。
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REA 作者把逆向提示词公开了
这踏马有点猛
复制提示词粘贴给 Claude Code、Codex、Cursor、Muse Code,直接让 AI 帮你干逆向。
安卓 APK、iPhone App、Windows EXE,固件、闭源软件也没问题
提示词和用法在下面,拿走不谢!
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好家伙!真有人做出了一个能让 Codex 自己盯盘的开源版 TradingView。
价格一旦突破你画的趋势线,AI 还能自动研究背后的涨跌原因!
这个开源项目叫 OpenChart。
它是一套 AI 原生金融看盘终端,支持 Codex、Claude、Gemini,集成 K 线、技术指标、智能预警和 AI 行情研究。
最吸引我的是,软件本身免费,图表、指标和警报都没有订阅数量限制。
几个挺硬核的能力:
1️⃣ AI Agent 看盘:接入 Codex、Claude、Gemini,让 AI 分析行情、开发指标和设置监控。
2️⃣ 自然语言监控:告诉 AI 想盯什么,它就能生成 Tea 脚本,持续检测市场异动。
3️⃣ 画线自动预警:画出趋势线或价格区域,突破后触发提醒,还能让 AI 调查原因。
4️⃣ 智能涨跌分析:选中一段 K 线,AI 研究异动原因,并把带有来源的分析标注到图表上。
5️⃣ 免费专业图表:支持 4×4 多图布局、Volume Profile,指标和警报没有软件数量配额。
6️⃣ Pine Script 迁移:让 AI 辅助把 TradingView 指标转换成 Tea,继续开发自定义交易信号。
我比较看重的是它把 AI Agent 和市场监控真正串起来了。
比如让 Codex 盯着 NVDA、TSLA、AAPL,一旦出现异常放量或突破关键阻力,就自动调查相关新闻和市场变化。
以前看盘软件只负责提醒你价格动了,现在 AI 还能接着研究为什么动。
做股票量化、AI Trading,或者经常用 Codex 研究美股行情的,这个项目值得关注。
卧槽!有人把 Finviz 的美股选股器,直接搬进 Python 了!
选股、查财报、追踪高管交易,连 ETF 数据都能批量获取。
项目叫 finvizfinance,GitHub 1.7K Stars,MIT 协议。
它把 Finviz 的金融数据封装成 Python 接口,支持多条件筛选,结果直接返回 Pandas DataFrame,做股票量化的有福了。
核心亮点:
1️⃣ 量化选股:支持市值、PE、RSI、行业等条件组合,批量筛选美股。
2️⃣ 基本面分析:获取财务指标、估值、分析师评级和相关新闻。
3️⃣ 内部人交易:追踪公司高管等内部人的买卖披露,研究资金动向。
4️⃣ ETF 持仓分析:查询持有某只股票的 ETF,以及同行公司信息。
5️⃣ 财报与宏观日历:获取财报日期、经济数据、市场预期和前值。
我觉得最实用的是,它把原本需要在 Finviz 网页上完成的研究工作,直接变成了 Python 代码。
比如筛选低估值、高盈利的美股,再结合高管交易、ETF 持仓和财务指标,构建自己的量化选股模型。
还能搭配 TA-Lib、Pandas 做技术分析和策略研究。
做美股量化、Python 选股或自动化金融研究的,这个项目值得收藏。
安装:pip install finvizfinance
github.com/lit26/finvizfinan…
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大文件怎么传给朋友最省事?微信有大小限制,网盘还得上传下载绕一大圈,想想就烦。
那有没有更直接的办法?Tailscale 团队最近出了个 tailcat,把两台电脑直连的看家本事单独拆出来,做成了文件传输工具。
具体怎么用?一台电脑当接收端,屏幕上给出一串短代码;另一台把代码输进去,两边就连上了,文件和代码直接发给对方。
GitHub:github.com/tailscale/tailcat
连接过程安全吗?先由官方服务器牵线,之后两台电脑直接对传,不绕任何第三方,全程加密。
万一网络连不通呢?那就退回服务器帮忙中转,保证怎么都能传得动。
门槛高不高?不用注册账号,不用管理员权限,也不改系统网络设置,装上就能用。
还有别的选择吗?有网页版,浏览器打开就能和对面互传文件和文字,Linux、Windows 也都有现成安装包。
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Claude Code tip: once Opus 5.5 is your main model, stop leaving Fable 5.1 sitting idle
put it on call with /advisor
run /advisor fable
Opus 5.5 keeps writing the code
Fable 5.1 reads the full session, every tool call included, and only speaks up at three points:
→ before a plan: is this the right approach?
→ when the same error comes back: am I digging in the wrong place?
→ before "done": what did I miss?
Fable 5.1 reviews. Opus 5.5 ships
Jev engineering is the same move one layer down: the forks that need no thinker (which file, which tool, retry or stop) go to Jev in under half a second, and the big model only sees the ones that split
- the full tree
> Opus 5.5 on high runs the main session
> explorer reads the code
> worker edits and runs tests
> researcher pulls the docs
> all three on medium
> Fable 5.1 on call as the advisor
paste the tree and this prompt into Claude Code ↓
"Rebuild my Claude Code setup around this tree:
1. Check ~/.claude/agents and .claude/agents for subagents that already fit explorer, worker and researcher.
> Draft new ones only for missing roles
> Give each model: opus, effort: medium
> Skip any that pin a different model and list them
2. Set the main session to high via effortLevel in ~/.claude/settings.json, and set advisorModel to fable
3. Find anything that keeps the advisor off (CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL, DISABLE_TELEMETRY, any variable that stops feature-flag fetching) plus CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL, which overrides subagent effort. Report them, change nothing
4. Add one rule to ~/.claude/CLAUDE.md: consult the advisor before a large plan, when an error repeats, and before calling a long task done
Show me every change as a diff first. No edits until I say go."
↳ code.claude.com/docs/en/advi…
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以前我觉得Obsidian“第二大脑”这个概念噱头更大,直到我看到这个堪比“人生操作系统”的Vault,太太太强大了,几乎涵盖了你每天需要管理的方方面面:
今天做什么、每日的复盘、每年每月如何规划、项目的看板、还包括人际关系管理;作为内容创作者你写的文章、做的各种视频脚本都给你分门别类了。
还能记录你的各种习惯做成打分做成雷达图,最厉害的是把你大脑里的东西都具象化了!!(视频一定要看到最后!)
原版是英文的,我今天烧光Token给汉化了,下一步就是搬家,因为一个好用的模版真的可以管理我的人生!
原版传送门:github.com/AgriciDaniel/comp…
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你敢信吗?92%的中产家庭在三年之内就会踩中“破产七件套”的大坑!
不是危言耸听,而是血淋淋的现实:
1. 盲目创业:以为自己是高管就能力超群,把公司平台的光环当成自己的本事,结果3.7%的人能创业成功,20%的人还不如辞职前,最后把积蓄赔得精光。
2. 无底洞式消费:高额房贷、车贷、孩子的国际学校学费,还有各种超出能力的攀比消费,拆东墙补西墙,最后负债累累。
3. 夫妻一方全职带娃:看似为了家庭,实则把家庭抗风险能力降到最低,一旦出事,整个家庭瞬间陷入绝境。
4. 高价教育投入:从幼儿园到大学毕业,孩子的教育费用动辄几十万甚至上百万,把中产家庭掏空。
5. 投资踩坑:股市暴跌、P2P暴雷、各种投资骗局,把辛苦攒下的钱亏得只剩零头。
6. 忽视健康:长期熬夜、加班、不运动,一场大病就能把百万积蓄花光,甚至拖垮整个家庭。
7. 盲目攀比:别人换车你也换,别人出国旅游你也去,别人上国际学校你也跟风,结果收入跟不上消费,只能靠借贷维持。
更可怕的是,很多家庭同时踩中好几个坑,表面光鲜亮丽,实则早已站在悬崖边上。
其实避开这些坑一点都不难,只是真正做到的人太少了:
• 别高估自己的能力,尤其是离开平台之后;
• 量力而行,量入为出;
• 夫妻双方尽量都有收入,多一份收入就多一份保障;
• 给孩子的教育投入要理性务实,别跟风攀比;
• 远离高风险投机投资,守住普通人的财富比盲目追求暴富更重要;
• 把健康放在第一位,没有健康,财富、事业都是空谈;
• 过好自己的小日子,不用总活在别人的眼光里。
平平安安过好每一天,就已经胜过90%的人了。


































