壹屋鱼

Claude 这波封号，疑似是针对江浙沪，尤其是杭州 IP 的集中封禁。
所以是阿里的问题？

买在高点有多痛？纳指最长用了 15 年才回本。
整理了一张「纳斯达克历史回撤图鉴」。
从 1971 年至今，纳斯达克一路从 100 点附近涨超 30000 点，创历史新高。
但每一次向上，都伴随着惨烈洗盘。
历史上，纳斯达克多次出现 30% 以上回撤。
最严重的一次，是 2000 年互联网泡沫破裂，最大回撤约 -78%。
最长的一次修复，花了接近 15 年才重新收复前高。
从整个历史周期来看，有几点很重要：
▰ 暴跌是周期的一部分
▰ 下跌可能很快，但修复往往需要更长时间
▰ 对普通人来说，定投比猜底更现实
▰ 长期持有的前提，是选对真正优质的资产
真正的投资能力，不是预测明天涨跌，而是在周期里控制风险、保持纪律，并且不被市场淘汰。

最近都在聊交易所的 VIP 体验，你们怎么都这么有实力？
真是让人羡慕，我先研究下怎么混个 VIP1
顺便汇总了一下几个交易所基础 VIP1 的达成途径和条件。
给自己定个小目标，先努力成为各交易所的 VIP1

为什么不让他改行？

Arcium 的 S1、S2 空投资格开放查询
有做过交互的兄弟去查一下资格，终于要 TGE 了。
查询入口：
@Arcium 在去年 Q1 通过 CoinList 进行社区轮销售，价格为 $0.20，融资约 400 万美元，对应社区轮 FDV 约 2 亿美元。
这部分社区轮代币在 TGE 时 100% 解锁。
TGE 阶段，任何解锁结构都要结合市场情绪、流动性和承接能力一起看。
和很多低流通、高 FDV、长期锁仓为主的项目相比，Arcium 的社区轮结构提供了一个值得观察的差异：市场可以更早对它的真实流通和定价进行博弈。
//
Arcium 不是一个普通 AI 应用项目，也不是单纯的匿名交易或隐私币，而是面向 Solana 及多链应用的机密计算基础设施。
简单来说，Arcium 不是再做一个 AI Agent，而是让应用可以在输入数据保密、计算过程可信、输出结果可验证的环境下运行。
这就意味着 $ARX 不能只是一个治理代币。
还需要在 Arcium 网络中承担费用、质押、节点安全、计算调度等多重功能。
具体来说：
网络使用会产生费用；
节点和委托需要质押来参与网络安全；
计算任务的调度与节点选择，也会和质押权重、网络机制相关；
治理则决定协议未来的升级和演进方向。
所以，ARX 在 TGE 前真正值得理解的，不只是 AI 概念，而是：
如果 Arcium 未来有更多应用接入机密

比特币历史回撤图鉴。
如果只看结果，BTC 是过去十多年表现最强资产之一。
但如果看过程，BTC 也是波动最残酷的资产之一。
94、312、519、LUNA、FTX……
这些名字对新人来说，可能只是几个历史事件。
但经历过的老韭菜都知道，当时的市场有多惨烈：
瞬间砸盘、交易所宕机、链上拥堵、杠杆连环清算...
历史上，BTC 多次出现 50% 以上回撤。
几轮典型熊市里，最大回撤甚至经常达到 -75% 到 -85% 区间。
所以，对普通人来说，真正重要的不是精准预测每一个顶部和底部，而是：
控制仓位，远离高杠杆，理解周期，熬过熊市。
因为在币圈，能长期留下来，本身就是一种本事。

收东西翻出来当年 iPhone 11 的包装盒。
没记错的话，iPhone 11 系列是最后一代附赠耳机和充电头的机型。

汇总了一些我最近接触到并在使用的美股工具。
工具不在多，可以从里面挑选最适合自己的。
兄弟们若有其他好工具，请补充！学习一下。
▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰
投资教育：Investopedia｜Coursera
股票筛选：Finviz｜Koyfin
AI投研：Fiscal AI｜Quartr AI
重要资讯：Reuters｜Bloomberg
个股分析：Seeking Alpha｜Stock Rover
图表分析：TradingView｜StockCharts
宏观数据：FRED｜YCharts
ETF筛选：ETF com｜JustETF
投资研报：J.P. Morgan｜BlackRock Insights
券商平台：Interactive Brokers｜Fidelity
大佬持仓：WhaleWisdom｜Dataroma

最近参加了几次线下 Crypto 聚会，和几位老师聊天时发现，大家都在主动学习 AI 能力。
原因也很简单：不想在下一轮效率工具升级里被淘汰。
但大家应该都知道，AI 并不是打开就好用。
就拿我最开始折腾 OpenClaw 来说，当时看到 X 上有人推荐 Skill，我基本全装了一遍。结果后来发现，很多 Skill 看起来很强，但并不适合自己的工作场景，反而让小龙虾越用越笨。
后面只能反复删、反复调、反复测试。
这也是现在很多人用 AI 的真实状态：
模型越来越强，工具越来越多，但用户要学的东西也越来越多，使用 AI 的门槛越来越高。
这就是 xBubble 想解决的问题。
@xBubble_ai 是 @dappOS_com 团队推出的 AI Agent 产品，核心定位是 Low-prompt AI。简单理解，就是尽量减少用户对复杂提示词、工具选择和工作流配置的依赖。
它不是要求用户变成 AI 专家，而是反过来，让 AI 替用户使用 AI。
//
xBubble 背后主要有两层系统。
第一层是 Bubble Pilot，可以理解成任务调度中枢。
用户提出简单需求后，Pilot 会先判断任务类型，再匹配合适的 SOP。有成熟流程就走优化路径，没有对应 SOP，就回退到通用 Agent 完成。
这里的 SOP，可以理解成一套已经验证过的做事方法。
比如做项目研究，背后可能涉及资料收集、

这真能骗到人吗？
为什么不去 SOUL、陌陌、探探、Tinder 上发？
不应该定位精准人群吗？

兄弟们，好好学，猛猛学。
找了 10 套免费的金融课程，来源包括 MIT、耶鲁、沃顿等全球顶级名校。
重点是：这些课程都是免费学习，不需要你花几十万读商学院，也能系统接触全球一流的金融知识框架。
不管你是做 Crypto、研究项目、看宏观、做投资，还是单纯想提升自己的金融认知，这些内容都值得慢慢研究。
我已经把所有课程整理到谷歌表格里了，可以结合AI辅助学习。
入口：

奥特莱斯的东西是真的假的啊？
原价2299的裤子砍到脚底卖400
是有什么说法吗？

刚查了 Billions 空投，只有13万个
关键是强制锁仓到10月31日？
以前的项目至少还装一下，给你一个是否质押的选项。
现在呢？我TM用你给我做决定啊？
到手的时候能值几个钱？
打算解锁之前找点位做空了。

这个开源工具 NewsNow 很好用。
可以快速浏览多个主流平台的当前热点，比如、、华尔街、金十数据等。
也能根据自己的兴趣定制热点类别。
不懂代码的，就直接用现成网站，快速抓热点，页面简洁。
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懂代码的话，还能集成自定义数据源、扩展功能、优化部署和爬虫等。
Github：

我看上管这叫达利园效应？
大理，著名的 __ __ 之都。
怎么操作？