SuperMiraclesTreasure

Platform pusat saya akhirnya selesai memantau telegram, mendeteksi alpha dalam hitungan milidetik

Mengapa bot Telegram tidak memiliki fitur untuk memantau bot Telegram lain?

Menulis sebuah skrip agar opencode dapat mengirim konten melalui claudecode, jika akun Ban disebabkan oleh kebiasaan pengguna, maka setidaknya Anda dapat menggunakan stasiun perantara ini selama penggunaan.

Belakangan ini, saat saya menonton beberapa video terbaru Elon Musk dan mengarsipkan beberapa jawaban unggulan di Zhihu, saya menjadi penasaran tentang elitisme. Elitisme menekankan pengalihan sumber daya kepada orang-orang yang memiliki potensi, yang mungkin merupakan strategi yang efisien. Misalnya, saat kita melatih pendatang baru, kita cenderung memilih individu yang menunjukkan potensi tinggi, karena ini dapat memaksimalkan pengembalian, seperti sebuah arbitrase investasi, daripada membagi waktu ke setiap orang.

Saya telah menonton ulang video terbaru Elon Musk dan mengarsipkan semua jawaban di Zhihu. Hal yang perlu saya koreksi mungkin adalah pentingnya elitisme, atau dengan kata lain, pilihan kita untuk melatih pendatang baru juga untuk menemukan pendatang baru yang memiliki potensi besar di dalamnya, juga merupakan bentuk arbitrase. Bukan untuk membuang waktu di kalangan orang biasa.

mendapatkan beberapa KOL AI yang tidak menghasilkan uang lagi. Para Dev di kalangan web2KOLAI yang benar-benar tidak menghasilkan meme sebanyak itu. Mengapa harus iri dengan lalu lintas orang lain, data yang bagus tidak ada gunanya, bro.

Meskipun saya mempekerjakan lulusan baru untuk berkolaborasi dengan saya. Alur kerja untuk kolaborasi adalah sesuatu yang harus dipelajari sendiri oleh pengembang vibe coding, karena mereka tidak tahu apa-apa, bahkan cara menggunakan GitHub. Akhirnya mengerti untuk siapa layanan berbayar tersebut.

Di era AI, ide menjadi semakin tidak berharga. Bahkan implementasi juga menjadi tidak berharga, inti perubahannya adalah lebih dekat dengan esensi bisnis yaitu mendapatkan pengguna, mengumpulkan umpan balik, menemukan kebutuhan, dan melakukan iterasi secara berkelanjutan.

Perdagangan AI yang sebenarnya, perbedaannya tidak terletak pada model,
dan dalam "menggunakan atau tidak menggunakan sejarah".
Jenis Pertama: AI dengan Penilaian Instan
Tidak melatih sejarah,
Tidak melakukan backtesting jangka panjang.
Semua data berjalan secara real-time melalui API.
Melihat adalah:
Apa yang terjadi saat ini.
Kecepatan adalah segalanya.
Jenis kedua: AI tipe bentuk jangka pendek
Akan melihat sejarah,
Tapi hanya melihat bagian yang sangat pendek.
Tiga menit, lima menit, lima belas menit.
yang dinilai bukanlah masa depan,
Tetapi apakah tren tersebut telah terbentuk.
Kelas ketig

「VibeCoding 实战001」Saya telah mulai vibecoding beberapa hal kecil sejak awal tahun, tetapi semuanya kurang dalam pemeliharaan. Dengan kesempatan ini, saya juga akan membuat sebuah posting Vibecoding tentang aliran informasi praktis saya sendiri, berharap melalui pembaruan terus-menerus dapat dilihat semua orang proses realisasi produk aliran informasi saya.

Saya sangat marah terhadap tim @SurfAI, kami membeli keanggotaan Max dan Pro tanpa ragu-ragu, mengapa mereka tidak membiarkan kami menyetorkan uang, mengapa kami hanya pantas mendapatkan NFT yang dikirimkan, mengapa kami hanya mendapatkan airdrop!

Tentang punahnya VC adalah hal yang sangat sederhana, kamu harus terjun sendiri untuk menghasilkan uang, baru kamu akan tahu produk mana yang benar-benar berguna. Seperti halnya UNISWAP, PUMPFUN. Terlalu banyak mendengarkan narasi saja tidak cukup.

Saya sedang mencoba membuat kerangka analisis untuk sebuah artikel. Saat ini yang terpikir adalah dua putaran percakapan AI: putaran pertama untuk menilai apakah artikel tersebut bernilai dan menentukan model analisis, putaran kedua menggunakan model tersebut untuk mendapatkan lebih banyak data dan melakukan analisis. Dengan cara ini, langganan Surf Kaito saya bisa dimanfaatkan.

Sejak DeepSeek diluncurkan, saya telah bereksperimen membangun produk saya sendiri.
Pada awalnya, saya tidak tahu apa-apa—jadi saya menggunakan "aliran kerja yang terpisah": menulis file .md untuk setiap langkah kecil, membacanya, mengonfirmasi logika, lalu melanjutkan ke langkah berikutnya.
Kemudian saya belajar menulis JSON, mencoba memasukkan data ke dalam LiteSQL, dan mencari cara untuk memeriksa database. Tapi setelah data menjadi lebih besar, IO LiteSQL tidak dapat mengimbangi.
Jadi rekan tim saya dan saya pindah ke Redis untuk percepatan, kemudian ke streaming Kafka terdistribusi. Saya

Setelah sebulan bekerja, akhirnya saya berhasil memindahkan kerangka sistem informasi saya dari Redis satu mesin ke Kafka. Langsung menjalankan kluster di 6 mesin, saya perkirakan dalam sebulan lagi kami bisa go live.