群里討論開源 bot，多數人共識就一句話：賺錢的 bot 沒人會開源。

聽著像廢話，但這個常識在 AI 時代變得尖銳——
以前護城河是"代碼會寫"。現在 github 丟給 AI，幾秒鐘讀完整個架構。重寫成本從兩個月變成兩小時。
護城河從"代碼會寫"變成"策略會想"。
這件事我自己也在分層做——
polymarket-toolkit 我開源（倉庫 調用這類工具層的事。復用價值大，門檻低，開源等於做品牌。
H 系列做市/taker 策略我不開源。裡面是 sigmaD1 校準、做市 reprice 阈值、adverse selection 的實證參數。這些東西公開出來，相當於把研究路徑直接送給同行——edge 一旦商品化就沒了，不管原來有沒有 edge。
中間還有一檔：方法論可以寫，具體參數不能寫。pm-quant 付費原始碼包（ 一個策略 + 加密 zip + 1on1 部署支持。付費門檻 = 過濾同行競爭。
群裡有人點 gabagool 這個高手地址：5min / 15min / 小時各級別都跑贏，"不管行情都飛起"。他的代碼不在 github。市場已經用腳投票了。
所以"開源 bot 都虧錢"是幸存者偏差決定的——能賺錢的人沒有開源動機。你看到 ⭐ 幾千、全是好評、作者還在持續更新的量化倉庫，多半是個披著量化外殼的內容產品：開源是吸引訂閱/付費的入口，不是核心收入。
工具層開源、策略層閉源、方法論可分享、參數不可分享——這條線在 PM 量化圈裡其實很清晰。
護城河沒消失，只是從"代碼會寫"換成"策略會想"，從"工具"換成"判斷"。
PM 上扒數據 / 研究地址：