runesleo

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Grok Bot 这台 8 核机器,接到你自己的 AI 上。走 SSH。
8 核,15G,Debian。普通 22 端口进不去。我没手搓,让 AI 用 Tailscale SSH 打通了。合上笔记本它还在跑。杀掉网络,大约 20 秒又在。
页面只是送机入口。SSH 通了,你平时用的 Cursor、Claude,才能把这台高性能机器当真电脑使。
你这种用法,把这段丢给你的 AI 就行:
把 Grok Bot 这台云机接到我电脑,让我自己的 AI 用 SSH 操作它,不要靠页面点。普通 22 端口进不去。用 Tailscale SSH,userspace。用 tag:grokbot,不要用我自己电脑的身份。没有 systemd,daemon 死了要自己拉起来。Reset 会把磁盘抹掉,那时再 join,key 走安全输入,不要贴进聊天。不要当 exit node。不要当交易机,不要当科学上网,不要登钱包。
有 SSH,这台机才进你的工作流。
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你快不快乐,跟你在做什么关系不大。
跟你做这件事的时候人在不在场,关系很大。
这是哈佛 2010 年发在 Science 上的一个研究,用 iPhone 随机弹窗,采样了两千多人在真实生活里的实时状态。
—— 三个数字 ——
 人有 46.9% 的清醒时间在走神
 「做什么」只能解释 4.6% 的快乐差异
 「有没有走神」能解释 10.8%
也就是说,你在想什么对此刻快不快乐的影响,是你在做什么的两倍多。
而且走神在每一种活动里都占到至少 30%。唯一的例外是做爱。
—— 最反直觉的一条 ——
你可能会想:那我走神去想点开心的事,不就行了。
数据说不行。
走神到愉快的话题时,人并不比专注当下更快乐——这个差异在统计上不显著。
而走神到中性或不愉快的话题,明显更不快乐。
所以走神本身就是有成本的,跟你走神到哪儿关系不大。想好事也救不回来。
—— 是因还是果 ——
这是我第一个怀疑的地方:会不会是心情不好导致走神,而不是走神导致心情不好?
研究做了时间滞后分析:走神在前,情绪下降在后。
方向是走神 → 不快乐,不是反过来。
—— 对一个人做事的人意味着什么 ——
我们习惯的解法是换事情做:这个项目让我烦,那就换个更有意思的。
按这个研究,换事情的收益上限只有 4.6%。
真正的杠杆不在做什么,在做的时候人在不在。
同一件枯燥的活,人在场做,可能比一件有趣的活心不在焉地做状态更好。
——
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你写了清理代码,和这段清理代码从来没执行过,可以同时为真。
而且全程不报错。
—— 怎么发现的 ——
一个常驻的后台进程,每次该清理的临时文件都还留着。越积越多。
翻代码,清理逻辑写得好好的,注册在 atexit 里。
看起来完全正确。
—— 真相 ——
atexit 只在进程「正常退出」时执行。
而常驻进程几乎从不正常退出。它的结局通常是:
 被 kill 掉(默认发 SIGTERM)
 被进程管理器重启
 系统关机时被终止
 内存不够被 OOM killer 干掉(SIGKILL)
这些情况下,atexit 一次都不会跑。
SIGKILL 更彻底——它连信号处理器都不给你机会执行。
所以「我写了清理」这句话,在常驻进程这个场景里,默认是假的。
—— 为什么特别难发现 ——
因为它不抛异常。
代码是对的,注册是成功的。你本地测试时手动 Ctrl+C 或者跑完退出,它还真的执行了。
只有在真实的生产结局里,它才安静地不执行。
一个不报错、测试还能通过、只在生产环境失效的缺陷,可以躺几个月没人发现。
—— 正确做法是两层 ——
第一层:显式注册信号处理器,接住 SIGTERM 和 SIGINT。
这层覆盖绝大多数被终止的情况。
第二层:进程启动时,主动扫一遍上次留下的残骸并清掉。
这层才是关键——因为 SIGKILL 谁也接不住,唯一能兜底的时机是下次启动。
只做第一层看起来很完整,
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我把一个文件复制了一份当备份。
结果两份一起废了。
原因是:那个文件里装的不是数据,是身份。
复制一份数据,你就有了两份数据。
复制一份身份,你不是有了两个身份 —— 是同一个身份,同时出现在两个地方。
任何平台看到这个,第一反应都是「号被盗了」。于是整个凭证作废,副本和原件一起死。
这类东西比大多数人以为的多:
· 账号登录态
· API key、授权文件、证书
· 浏览器 cookie
· 各种「记住我」的凭据
你以为在做备份,其实在造分身。而系统只认一个。
最阴的是它不当场报错 —— 废掉的那一刻一切照常,等你真要用的时候才发现。
所以复制任何东西之前,先问一句:
这里面装的是数据,还是身份?
数据可以复制。身份只能挪,不能分。
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刚收到一笔 599 美金。
不是接广告,不是接私活。是有人看完我写的东西,自己找过来买的。
顺便说一件我从来没公开讲过的事——
我的付费内容到现在卖了三十多笔。49 美金的付费长文、X 上的订阅区,加上这一单。
没有一笔是从落地页来的。
一笔都没有。全是 + USDC。
我一度以为付费内容的正确做法是:把落地页做好,把转化率优化上去。
数据告诉我不是。
真正促成付费的,是那个人已经读过你写的东西,已经在某个具体问题上被你帮到过,
然后他自己来问一句「这个怎么买」。
落地页只是收银台,不是销售员。
销售员是你之前写的每一篇。
所以我做的事看起来很笨:
把预测市场的链上数据一个个拉下来重算,
把踩过的坑一条条写清楚,
把跑通的方法整理成别人能复现的东西。
没有增长黑客,没有爆款公式。
一个人 + AI,慢慢做。
然后真的有人愿意付钱。
这个感觉挺好的。
USDC0.00%
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今天回老家,这么多年来第一次没随身带电脑。
以前这是不可能的。旅游探亲甚至日常出门,要么背着电脑随时准备处理事情,要么就默认这一天什么都推进不了。
现在一个手机就够了。
出门前在手机上跟 AI 说了句「确认电脑处于工作状态」,它把该查的都查了一遍,回了我一张清单。然后我就走了。
真正在跑的那些东西本来就在服务器上,跟我人在哪没关系。剩下需要动电脑的活,手机上说一句它就去做了。
人可以四处逛,生产力在家里没怎么减少,这也是一种分身术吧!
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我一直以为 Codex 最近慢得离谱,是 Skill 装太多了。
结果一查日志,完全不是。
其中一步跑了 138.6 分钟,经历 206 次模型/工具往返,光等子 Agent 就花了 54.9 分钟——但这一步一次 Skill 都没加载。
真正拖慢 Agent 的,往往不是模型,也不是 Skill,而是过度编排:
- Ultra 主控下面再堆 full-history 子 Agent
- 多轮「审查 → 修复 → 复审」
- 高频轮询
- 每个小改动都跑全仓测试
我刚把默认工作流改了:
保留 Ultra 主控,但只留一个实现者;非平凡任务最多一次终审;开发期只跑 focused tests;全仓测试放到里程碑末;长任务用事件等待,不再反复轮询。
先用日志找到时间究竟花在哪一层,再砍编排。
别一慢就先删 Skill,也别把「更多 Agent、更多审查」误当成更准确。
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一个人干活,最难的不是没事做,是早上打开电脑不知道从哪下手。
我后来发现症结在于:把两件完全不同的事挤在同一个时间点做了。
一件是**看世界**——外面发生了什么、有没有跟我相关的变化、哪条值得跟。这件事的性质是筛选,输入来自外部,做完应该是一份「值得看的 0-3 条」。
另一件是**管自己**——我手上有什么在跑、卡在哪、今天推哪一个。这件事的性质是排序,输入全是自己的存量。
混在一起做,结果就是一边刷信息一边焦虑该干活,两件都做不好。
拆开之后顺序也是固定的:**先看世界,再管自己**。反过来会出问题——你按昨天的判断排好了今天,然后才发现外面变了,排的东西已经不该做了。
值得抄的是这个分工,不是任何人的具体流程。你的两件事可能各花五分钟,但它们必须是两件事。
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你让 AI 帮你处理事情的时候,密码这一关是怎么过的?
我见过三种,风险差得很远:
一、直接把密码贴进对话——最省事,也最糟。那句话会进上下文、进日志、可能进训练数据,而且你撤不回来。
二、让 Agent 去读你的密码管理器——听起来专业,但它拿到的是明文,之后这段上下文去了哪你不知道。
三、Agent 只发起请求,你在密码管理器自己的界面点确认,值直接填进页面。Agent 全程只看到「已授权 / 未授权」,看不到值。
第三种才是能长期用的。判据很简单:**这个方案里,明文有没有经过 AI 的上下文**。经过了就不安全,不管中间包了几层。
还有一条更基础的:需要密码的操作,尽量别让 Agent 代劳,让它把你送到那一步就够了。省下的那点时间,不值得拿账号去换。⚠️
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超级方便的Ai agent 客户端置顶对话自动替换!现在Ai app 的对话芯片太好用了
对话聊太久聊满了,不用硬撑也不用手动切换
直接让AI 自动开同角色新窗口续聊,
或把新窗口替换成侧栏置顶入口。
一套自动化,三个用法:
1. 在这个对话里指挥它,接替另一个对话当置顶
2. 新开一个窗口继续干分叉/临时任务
3. 派发子任务,但用新窗口去续跑
以 Cursor 为例:
弹窗确认 → 侧栏一点进新入口。
剪贴板已预填 /remote-control,
粘贴一次就能挂手机 Remote Control。
AI 来了,人越来越懒了,能自动化的绝不手动一丁点儿🤏
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先把 Cloudflare Wallet 的品牌名拿下了:
☁️
目前一个 Cloudflare 账号只能认领一个 handle。想保留品牌名的,可以先去看看:
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给自己的 AI 试试这个 prompt:
【来跟我讨论一下,十年后我想成为怎样的人。
别只聊抽象愿景,帮我把财富、工作、健康和关系都聊清楚。
以后每周带我复盘:这周做的事,有没有让我离那个方向更近?如果偏了,告诉我下周最该调整的一件事。】
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很多人把这次改动理解反了:
Polymarket 改的不是起跑线,而是终点判定。
起跑线仍是本轮 Price to Beat;终点则从最后一个瞬时价格,变成最后 30/60 秒的平均价格。
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一个主战场约 96% 胜率的 Polymarket 玩家:我把 BipBop 的 1632 笔仓位拆开了
排行榜上这个账号:BipBop
1632 笔已结算仓位,主战场胜率约 96%,连续多个月月月为正。
大多数人第一反应是:抄他。
我们真去抄了「看起来像他」的那一层——把「买 0.85–0.95 高概率盘、拿到结算」做成机械策略,回测 5378 个市场(高概率盘对照组):胜率 88.9%,净收益 −2.5%。
胜率是幻觉。高胜率可以是亏钱策略。他赚的,不是你以为的那笔钱。
——
我拆了什么
拉全史公开成交 2414 笔,把 1632 个已结算仓位对上官方结算,再按事件类型 × 入场价格带切矩阵。
已结算合计:成本约 $30.0 万,利润约 +$5.8 万,ROI 约 +19%。
不给可跟单路径。只讲聚合结果,和一套以后也能用来看别人的读法。
——
主结论:利润不在 0.85+
主战场是 mention / say 类事件。
(图 1:胜率幻觉对照)
(图 2:主战场四价格带)
读法只有三句:
1. 别被最高胜率骗。0.85+ 最好看,但不是钱袋。
2. 别被最高 ROI 骗。<0.4 很猛,样本太少,当不了主引擎。
3. 先找绝对利润落点,再解释它为什么成立。
主战场里,0.6–0.85 绝对利润约 +$28.6K;0.85+ 只有约 +$10.9K。笔数更少的中段,反而搬走了大
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Codex 挂了,恭喜大家马上迎来一波新的额度重置!
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自动交易现在很热,大家都在教 Claude 直接下单。
但权限不该这么捆在一起。
可拿走的一条规则是:研究权限可以给 Agent,交易权限(钱包、签名、下单)不能一起交。
正确拆法是:只开公共只读研究面,执行面永远单独、人工放行。
polymarket-toolkit 就是这么做的。
GitHub runesleo/polymarket-toolkit 开源后,MCP 提供了 10 个只读工具。
能查 profile、活动、市场扫描、赎回状态这些研究工作。
工具不带 key、不连钱包,也完全不能下单。
npm 上的 polymarket-toolkit-mcp 最新版 0.7.2,规则一致。
先把研究面开放出来,钱包签名和订单执行走另一道人工门。
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当你不在家里老人身边,而他们又有很具体的需求时,现在有了 AI,真的可以很方便地做出高度定制的小工具。
比如我家里有老人需要做一段时间的肌肉康复训练。我把已经确认过的动作和强度做成了一个专门给他使用的网页:打开就能看到今天练什么,一屏一项直接跟着做。后续计划有调整时,我也能直接帮他们更新页面。
以前这种需求太小、太私人,很难专门做一个软件。现在借助 AI,可以很快把需求变成真正能使用的东西。
AI 在这里不是替代康复师,而是把已经确认过的计划,变成老人和家人真正能够执行的工具。
接下来先实际用一段时间,再看能不能抽象成一个可复用、甚至开源的家庭训练跟练工具。
AI 时代,未来的一切都会是高度定制化的。
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