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讀完 Matt Shumer 1.2w 字的長文《一場巨變正在上演》，體感非常強烈。
很多人還在糾結 AI 會不會寫詩，Matt 揭示了一個更殘酷的臨界點：2026 年 2 月 5 日。
這一天，OpenAI 和 Anthropic 同日發布新模型。最重要的不是性能提升，而是 AI 已經開始深度參與自身的構建（遞歸進化）。構建 AI 需要程式碼，而 AI 現在最擅長編碼，這個正向回饋迴路已經閉環。
當 AI 進化速度從“年”縮短到“月”甚至“周”，普通人的認知槓桿在哪裡？
這也是為什麼我一直在肝 x-reader 這個“全平台內容中樞”。面對即將到來的“AI 生成垃圾內容海”，我們需要更強的數字免疫系統。
- 調度中心 (Dispatcher)：不再依賴單一爬蟲。根據 URL 自動識別邏輯，將任務分派給專門的抓取器。
- 多管線融合：連結用 Puppeteer 模擬，聊天記錄用 AppleScript UI 抓取，播客/影片走 Whisper 轉錄管線。
- 輸出標準化：1.2w 字的長文進，一套乾淨、結構化的深度洞察報告出。
剛才實測抓取這篇長文，秒級完成。在這個時代，優勢不在於誰閱讀量大，而在於誰的“資訊攝取/轉化比”更高。
給 Builder 的一點思考：別只把 AI 當成搜尋引擎，要把它當成你的“編排對象”。如果一個任務需要你反覆操作，那

7 個並行策略 × AI 加速 = ？
答案不一定是"效率爆棚"，有可能是"認知負債"。
Simon Willison 最新一篇提到：AI 加速開發的陰暗面是認知負債——你產出的項目越多，你真正理解的比例越低。
這個在量化領域更致命。我現在同時跑 H22/H28/H29/H30/H31 五個策略，加上 paper trading 的還有兩個。每個策略的 edge 假設、fee 結構、數據依賴都不一樣。
今天做體檢才發現 H30 的 paper trading 壓根沒算手續費，也就是說過去兩周的 edge 數據全是高估的。
AI 幫你寫代碼很快，但幫不了你理解系統。維護 7 個你只寫了沒讀過的策略，比維護 3 個你烂熟於心的策略更危險。

昨晚發現我的 Polymarket 自動交易程式偷偷買了 37 筆訂單，花掉 $110。
程式日誌顯示"持倉數: 0"。但打開 Polymarket 一看，六個天氣市場全是我的倉位。
怎麼回事？
下單後 API 告訴程式"沒買到"，於是程式不記錄。但實際上錢已經花出去了。
然後程式因為別的 bug 崩潰，進程管理器自動重啟。重啟後程式一看——"咦，沒有持倉，再買一次"。
崩潰 → 重啟 → 再買 → 再崩潰。循環了 34 次。
最諷刺的是，我另一個策略裡早就寫了正確的成交確認邏輯。寫這個的時候沒回頭看自己的程式碼。
三個教訓：
• 不要相信任何 API 的即時回覆當最終結果，必須二次確認
• 自動重啟機制沒有去重保護 = 把一個小 bug 變成連環爆炸
• 自己程式碼庫裡已有的正確方案，比重新踩坑便宜得多
幸好查了天氣預報，大部分倉位應該能贏回來。但這是運氣，不是能力。

罵 AI 罵急了，它也開始說髒話了

3 小時的播客/影片，15 分鐘出精華。
給 Claude Code 寫了個 skill，丟個連結進去就行 — 小宇宙、YouTube、B站都支持，中英文通吃。
三個 AI 模型各干各的：
• Claude 負責調度整個流程
• Whisper 把音頻轉成文字
• Gemini 吃下 5 萬字長文本，輸出結構化摘要
最有意思的是三個平台的音頻獲取方式完全不一樣。小宇宙最簡單，頁面原始碼裡直接藏著音頻連結。YouTube 有反爬機制，需要繞一下。B站最折騰 — 常規方法全被封了，最後是直接調它的底層接口才拿到音頻。
實測三個影片（見圖），117min + 181min + 114min，全跑通。最長那條 181 分鐘，轉錄 5 萬多字。
以前 3 小時播客只能聽或不聽，現在多了第三個選項：先看精華，值得再回去聽原片。

用嘴 vibe coding，比打字快 3 倍現在每天要跟 AI 描述大量需求。一個功能的上下文、約束條件、期望行為，打字寫完要 5 分鐘。昨天試了 Typeless，直接對著電腦說需求，說完它自動整理成結構清晰的文字 — 不是原始語音轉錄，是真的幫你理好了邏輯，去掉了口頭語，該分段的分段。實際體驗：一段 200 字的需求描述，說話 30 秒搞定輸出幾乎不用改，直接在 Claude / ChatGPT 對話框中顯示中英文混著說也能識別資料全部本地處理，支持離線。最意外的是準確度。完全沒有那種"語音轉文字然後你再改半天"的體驗，說完就能用。適合：每天跟 AI 大量對話、寫長 prompt 的開發者。不適合：公共場合工作 / 需求本身很短的場景。新用戶 30 天免費 Pro 全功能不限量，到期後 Free 版每週 4000 字，日常夠用。沒用過語音 vibe coding 的朋友一定要試試 👉

給 Claude Code 的記憶系統打個補丁上周讓它幫我修了個記憶體洩漏的 bug，這周遇到類似問題，它又從頭猜。 能存偏好和項目資訊，但不適合存踩坑記錄——越來越長，而且只能全文搜索，搜“腳本一直漲”找不到“記憶體溢出怎麼修”。 我想要的效果是：遇到問題時，它能說“我們之前解決過類似的.” 我的解法：單獨維護經驗庫 + 語義搜索 + 自動更新• 記錄踩坑：場景、問題、解決方案、教訓 • 建個本地搜索庫，支援語義匹配——“腳本記憶體一直漲”能找到“記憶體溢出怎麼修” • 寫規則：遇到問題先查庫再動手 • 自動更新：寫完經驗自動入庫，不用手動維護目前 20多條，說實話還沒真正派上用場——大部分是最近才沉澱的。 但這是種樹，現在種下以後乘涼。 技術棧：ChromaDB 做向量存儲，Claude Code hooks 做即時觸發，launchd 做定時兜底。

AI 寫程式有 5 個等級，你在哪一層？這個框架來自 Glowforge CEO Dan Shapiro，靈感是自動駕駛分級（見圖）。最近爆火的 Clawdbot（現已改名 Moltbot）作者說自己在 L5。10 天 GitHub 6 萬星，他的做法：• 同時開 4 個 Claude 視窗，並行開發不同功能 • "我不為自己設計程式碼結構，我為 AI 設計" • 出問題從不回滾，讓 AI 改方向核心變化：從「審程式碼」變成「審需求 + 看測試結果」。我目前在 L3 到 L4 之間：AI 寫絕大部分程式碼，我做架構決策和審核。幾個實際在用的習慣：1. 出問題讓 AI 改，不要自己動手。你一改，它就丟失上下文，下次還會犯同樣的錯2. 同時開多個視窗。一個改 bug，一個寫新功能，互不干擾3. 把自己當產品經理。描述清楚「要什麼」比「怎麼寫」重要你在哪一層？👀

自建預測市場跟單策略，$200 → $52 的教訓
做了一個跟蹤 Polymarket 鯨魚交易的機器人。Paper Trading 模擬了 5000+ 筆，勝率 58%，盈利 +$770。信心滿滿上真钱 $200。
結果：25 筆真實交易，勝率 28%，剩 $52。
踩過的坑：
1. 幻影決策 - 代碼記錄了"我要買"，但 API 報錯沒成交。資料庫裡一堆決策記錄，帳戶餘額絲毫不動。自欺欺人的數據 = 錯誤的信心。
2. 重複下單 - 鯨魚連買 5 次同一市場，機器人跟著買 5 次。單一市場敞口 40%，一輸就爆。
3. 倉位限制形同虛設 - 配置寫著 5% 上限，實際單筆 $80 佔了 40%。風控代碼被繞過但沒發現（因為沒測試）。
4. Paper Trading 的幻覺 - 模擬無滑點無延遲，信號價=成交價。真實環境信號到執行要幾秒，價格早就動了。
5. 體育市場鯨魚是賭徒 - NHL 單筆虧 $80，NBA 5 筆全虧。不是所有大戶都是聰明錢，體育博彩的鯨魚可能就是有錢的賭徒。
值得借鑑的：平均入場價控制在 0.5-0.6 區間（不追高賠率），5000 筆分散風險。但這個 edge 太薄，真實環境的摩擦成本直接吃光。
教訓：模擬盈利 ≠ 真實盈利。$200 學費。

Vibe Coding 安全防御實錄
給自己做了次安全審計，發現項目裡 10+ 個腳本硬編碼了錢包私鑰——差點把資金暴露在 GitHub 上。
起因是 @evilcos 預警的 IDE 漏洞，加上之前分享 Polymarket 數據抓取時 X 友們的提醒。
🚨 最危險的場景
GitHub clone 一個項目，用 Cursor 打開——私鑰就沒了。
項目裡藏個配置文件，IDE 打開時自動執行命令，你根本不知道。Cursor 官方說這個安全機制"太複雜"所以默認關了。
解決：Settings → 搜索 workspace trust → 打開
🛡️ 我的防護體系（圖1）
關鍵是讓防護自動化：
• IDE 惡意項目 → 自動彈窗確認
• AI 讀私鑰 → 自動攔截
• 代碼改 main → 自動攔截
手動的靠不住，自動的才兜底。
📋 克隆外部項目 SOP（圖2）
5 步檢查流程，養成習慣就不怕了。
你們 clone 外部項目前會檢查什麼？
cc @evilcos @SlowMist_Team 🙏