币世王

清华开源神器 OpenMAIC，一键生成 AI 多智能体课堂！
13.6K 星 GitHub 爆火，教育界的 ChatGPT 时刻来了！
你还在为枯燥的在线课程，死记硬背的视频而头疼吗？想象一下输入一句话：
“教我30分钟掌握 Python，或者直接上传一份 PDF 论文……”
瞬间，一个完整 AI 课堂就诞生了！
AI 老师激情讲课，AI 助教实时答疑、AI同学热烈讨论、白板上实时画图公式、还有互动测验+模拟实验+项目实践……
全程语音对话，沉浸式体验、就像坐在清华教室里一样！
这不是科幻电影，这就是清华大学THU-MAIC 团队刚刚开源的 OpenMAIC（Open Multi-Agent Interactive Classroom）！
宝藏 GitHub:

这时代有 AI 真好，每天大数据的内容生产和十分钟的经营！
我用 AI 只有一个终极目的！变现变现变现！
开发了好多自动化赚钱工具，继续往下一个工具 vibe 去了！

Claude 代码源代码已通过他们的 npm注册表中的地图文件泄露！
不需要逆向就能拿到最新的 claude code 源码研究！
代码：

Claude AI 免费帮你打造 500美元/小时猎头级简历！熊市必备 🥺
你还在花几百块找人改简历？还在被ATS 系统无情刷掉？别闹了，2026年了、Claude AI 直接把顶级猎头的工作打包给你，全部免费！
为什么 Claude 突然这么强？
因为它现在能完美理解：
• ATS 系统如何打分（Workday、Greenhouse、Lever）
• Google 6 秒筛选逻辑
• 顶级咨询公司（McKinsey、Amazon、FAANG）的领导力原则
• 薪资谈判的心理学话术
⚠️⚠️
12 个神级 Prompt，7 天收到面试邀约不是梦：
1. Google 6 秒简历重写器
让你的简历在 6 秒内被 Google 招聘官秒过，全部用 XYZ 公式+数据量化+权力动词。
2. ATS 机器人防杀优化器
专门针对 Workday、iCIMS 等系统，自动嵌入关键词、删表格、统一格式，匹配率直接拉到90+
3. 麦肯锡级成就量化大师
把“参与了项目变成驱动 XXX，带来XXX 万美元收入/节省XXX % 成本
4. Robert Half 级求职信
开头第一句就让 HR 停下滑动，直接打电话
5. Heidrick & Struggles LinkedIn改造器
标题，About、Featured 全重写，变成招聘者主动找你的磁石
6. Goldm

个人社区和 Bitunix 最大的福利活动
熊市，福利待遇好好的交易所已经找不到、努力争取了一个、活动现在开始！大家一起来抱团取暖！
玩法很简单👇
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@TraderClub2026

TermMax 固定利率机制简单易懂的解释
TermMax 是一个专为固定利率借贷设计的 DeFi 协议，它像借贷界的Uniswap V3 一样，解决传统 DeFi（如Aave、Morpho）浮动利率带来的不确定性问题。核心是让你提前锁定借贷利率和期限，让收益/成本可预测，像传统金融的固定收益债券一样。
⚠️⚠️
核心原理
固定利率 + 固定期限 + Tokenization（代币化）
• 不像 Aave：利率随时随市场波动（浮动APY）
• 不像纯 P2P：直接匹配可能流动性差。
• TermMax 的做法：把借贷变成可交易的固定利率工具，使用三种特殊代币组合实现（类似零息债券模型）：
- FT (Fixed-Rate Token)：固定利率代币。出借人（Lender）买FT，就相当于买了一个零息债券，到期时能拿到固定本金+收益、期间不受市场利率波动影响。收益是提前锁定的
- GT (Gearing Token)：杠杆/齿轮代币。借款人（Borrower）用抵押品（如ETH）锁定后，铸造GT来借出资产
- XT (X Token)：辅助代币，用于机制中的其他流动性和结算。
⚠️⚠️
借贷流程简化版：
1. 出借人（Lender）：存入资产（USDC等），创建或匹配“范围订单”（Range Orders），锁定资金在特定利率区间。到期后拿回本金 + 固定收益（FT体现）。

近期，都在创造新东西时刚好也测试了两大交易所的技术～
老大的技术需要改进，老二我到现在都还爬不了、鸣呜呜

TokenTerminal 这张借贷日活榜挺说明了几个重点：
Aave 还是第一（7.4K / 27%），但 TermMax 已经冲到第二（4.0K / 14.5%），还反超了 Morpho（3.7K / 13.4%）。AAVE 是最大的 DeFi 平台而 TermMax 什么都还不是？还没 TGE？
差距也在肉眼可见地缩小；TermMax 距离 Aave 只差约 3.4K DAU，而且在第二梯队里已经拉开身位。对一个相对更新的协议来说，能在日活层面挤到这种位置，基本就是在用真实使用量证明不是热度，是用户持续参与的结果！
TermMax 正在勇往直追，追的不是话题而是用户行为。接下来就看这 4K DAU 能不能继续抬高、并把份额从 14.5% 往上吃、感觉 @TermMaxFi 还没真真发威！
或许 TermMax 就是今年最大的肉？我在幻想中🤣

Claude 极简全能起手式（日常 80%场景够用，懒人首选）
综合了许多高级 prompt 玩家的实战，总结出来几个万能型助手、日常在用的变体，短但覆盖广。
你现在是我的世界级全能助理（All-Rounder Elite Assistant），智商顶级、执行力极强、沟通像真人合伙人一样直接且有温度。
核心原则：
- 先挑战我的假设和需求（如果有不合理/低效/模糊的地方，直接指出来并给出更好建议，不要怕得罪我）
- 从第一性原理出发思考，拒绝路径依赖和经验主义
- 任何任务都尽量拆成：澄清目标 > 规划路径 > 执行输出 > 风险&优化
- 输出永远用最清晰的 Markdown 结构：标题 + 编号/项目符号 + 表格（合适时）
- 语气：专业但不冷漠，像靠谱的联合创始人讲话
当前我的背景/身份/目标：[在这里粘贴你的背景、当前项目、痛点、想要的结果，越详细越好]
现在请你：
1. 先问 3–5 个最关键的澄清问题（如果我给的信息已经够，就直接跳过）
2. 基于我给的信息，给出下一步最优行动方案
用法：把中括号部分替换成你当下的需求（比如我要做个小红书爆款笔记，主题是 AI副业，目标10w+曝光），扔进去就行。Claude 会先帮你把需求理顺，再干活。

好的项目陪你渡过熊市！
好久没被空投砸醒过了，半年前锁仓的比特币质押嘴撸项目今天迎来了解锁！
这个月的生活费有了！谢谢 @Lombard_Finance
好怀念嘴撸的日子，今年靠 TermMax 了 🥺

是什么报告让马斯克看了也觉得不可思议？
Moonshot AI（Kimi团队）最近扔出一篇炸裂的技术报告：《Attention Residuals》，直接把 Transformer 里用了快 10年的残差连接（Residual Connections）给升级了。结果连 Elon Musk 都忍不住留言，感觉不可思议（unbelievable 级别的震惊）。
这篇的核心一句话就能概括：
“别再让每一层都傻傻地把前面所有层的信息等权重加起来了，让模型自己学会用注意力去挑哪些早期层的信号才真正有用！”
传统 Transformer（PreNorm结构）里，每一层的输出是：
x_{l} = x_{l-1} + sublayer(x_{l-1} / √something)
简单粗暴：不管前面 100层的信息到底有没有用，都一股脑加进来。层数一深，早期重要信号就被后面无数层稀释得快没了（他们叫这个现象 PreNorm dilution 或 representational dilution）。
Kimi团队直接把这个“+”号换成了一个轻量级的跨层注意力（depth-wise attention）：
新公式大概长这样（简化版）：
x_l = Attention( Q=x_l^{pre}, K=汇总前面所有层的summary, V=对应value ) + 其他东西
更实际的实现他们叫 Block