TheSmartApe🔥

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以下是创建一个随着时间自我改进并帮助你生成更精致网页应用的提示文件的方法。
1. 使用Playwright MCP服务器将Claude连接到你的应用
2. 将你的组件生成规则存储在一个文件中
例如:src/lib/prompts/generation.tsx
3. 让Claude执行以下操作:
• 打开localhost
• 生成一个组件
• 审查实际的视觉输出
• 更新提示文件
• 重新生成并进行对比
示例提示:
“导航到localhost[:]3000,生成一个基础组件,审查样式,并更新src/lib/prompts/generation.tsx,以便今后生成更好的组件”
这样就可以避免反复使用类似的通用模式,比如:
• 紫蓝色渐变
• 居中的英雄区块
• 默认的Tailwind对称布局
它可以引导提示朝着:
• 更温暖的色彩体系
• 更具原创性的间距
• 非对称布局
• 更好的视觉层次
• 更少“AI风格”的组件
如果你想将AI组件生成变成一个真正的设计流程,这个模式非常实用。
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以下是构建任何 @Polymarket 机器人所需的完整技术栈:
> Gamma API 用于市场发现
在每一轮之前找到合适的事件/标识/市场
> CLOB WebSocket 实时订单簿数据 (275 事件/秒)
最佳买入/卖出价、实时价格,足够快以进行正确交易
> REST 价格备用方案 (10 事件/秒)
如果你的 WebSocket 流中断
> Polymarket 历史结果 API 用于目标价格提取
当前轮的目标价格是上一轮的收盘价 / 当前开盘价,历史结果 API 能立即提供准确数值
> py-clob-client 用于订单下单
签名、认证、订单创建、取消、成交
> Polygon 钱包认证
根据你使用的是普通钱包还是代理钱包,采用不同的签名流程
> EIP-712 签名
因为如果这部分出错,什么都无法正常工作
> 成交监控
可以通过轮询或用户通道 WebSocket 实现,确保你准确知道何时成交
> VPN / 地理封锁绕过(如有需要)
根据你的基础设施所在位置,Polymarket 访问可能会受阻
只需将此方案提供给你的代理,并配合你的逻辑使用。
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如何在不向你的代理提供1000条设计指令的情况下获得专业的网站设计?
你只需要一个GitHub仓库:awesome-design-md。
不用每次都试图用提示描述整个视觉风格,你只需给代理一个DESIGN[.]md。
就像AGENTS[.]md告诉代理如何构建一样,DESIGN[.]md告诉它产品应该长什么样。
这个仓库基本上是从真实面向开发者的网站中提取的DESIGN[.]md文件的精选库。
具体使用方法:
1. 进入仓库
2. 选择你喜欢的风格
3. 将该网站的DESIGN[.]md复制到你的项目根目录
4. 让你的编码代理使用该文件进行构建
5. 如有需要,可以调整DESIGN[.]md,而不用重写大量提示
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我见过的更实用的Claude代码项目之一。
它将Claude变成一个完整的求职操作系统:
> 评分职位
> 为每个岗位定制简历
> 扫描招聘门户
> 批量处理申请
> 在一个流程中跟踪所有内容
具体使用方法:
1. 克隆仓库 + 安装依赖
2. 添加你的个人资料配置
3. 将你的简历放入cv[.]md
4. 在仓库中打开Claude Code
5. 粘贴职位链接或职位描述
6. 运行完整流程:评估、定制简历、更新跟踪器
很好的提醒,目前一些最好的AI产品其实只是:
围绕高摩擦决策构建的结构化工作流程。
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目前Dispatch + Cowork的主要问题:你不能为不同的项目同时进行多场对话。
Cowork可以处理后台会话,但作为用户,你被限制在一个会话中。
如果我在处理内容流程的同时,想要同时迭代一个交易机器人,我需要与不同的会话进行不同的上下文交流。
不能所有内容都通过一个Dispatch线程路由。
Anthropic应该添加每个项目的专属线程。每个项目文件夹都应拥有自己的会话、自己的记忆和上下文。
这不应该很难,基础架构已经存在,项目和文件夹选择已经实现。只需要一个合适的多线程用户体验。
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我已将整个 openclaw 架构迁移到 cowork + dispatch。
以下是用于将 dispatch 用于迁移每个 openclaw 文件夹的提示:
“我在 [path] 有一个项目目录。读取其中的所有文件,包括上下文、记忆、指令等。然后在 ~/Documents/[project-name]/ 中创建一条单一的 INSTRUCTIONS,用于把所有相关内容整合到一个干净的文件中,供我用 Cowork 使用。只保留与项目目标直接相关的内容,跳过任何无关的部分。”
1 个文件夹 = 1 条 INSTRUCTIONS。当你用该文件夹在 cowork 中打开时,它就会包含所有上下文。
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Youngichowvip:
LFG 🔥
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如你所知,我是@Tok_Edge的聪明资金,你的评分是多少?
我在调查这个项目背后的人。我们说的是牛津经济学家、$10bn 基金的管理合伙人,拥有8年的加密货币经验。
这些都不是随机的散户,他们通过推介材料筹集了种子轮资金。他们实际上管理过真实的资金。我让你自己去了解剩下的部分。顺便说一句,他们100%知道谁是真正的聪明资金。
我还用它测试了很多钱包,评分不在乎你的持仓有多大。关键在于你的交易方式,而不是你持有多少。没有鲸鱼优势。一个四位数的钱包如果操作得当,可以比七位数的钱包更优。这很少见。你知道一些你想检查的钱包吗?
检查几乎不花钱。扫描你的钱包,看看你的排名,上传你的分享卡。最坏的情况,你会了解一些关于自己交易习惯的事情。
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🚨关于Claude API的情况怎么样了?它已经宕机超过8个小时了!
他们可能是出货最多的团队,但也是故障最多的团队!
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Ruflo 在 GitHub 上刚刚获得了 26,000 个星标,但大多数人仍然不理解它的实际作用。
它是一个开源的多智能体编排平台。不是让一个 Claude 代码实例做所有事情,而是运行 100 多个专业智能体同时协作。
一个智能体负责规划架构,一个写代码,一个进行测试,一个检查安全,一个进行审查,全部并行进行。所有智能体共享内存,由一个编排者协调,跟踪进度并解决冲突。
不再由一个开发者依次完成所有任务,而是由整个工程团队同时工作。
自学习循环:每次智能体成功完成任务,Ruflo 都会存储这个模式。下次遇到类似情况时,它会将任务路由到表现最好的智能体 + 模型组合。系统随着使用次数的增加变得越来越智能。
共享内存结合向量搜索:智能体不再孤立工作。它们写入由 SQLite + HNSW 向量搜索支持的共享内存层。智能体 3 可以立即访问智能体 1 发现的内容。
你可以通过 MCP 将其集成到 Claude 代码中。无需改变工作方式,Ruflo 会自动拦截你的任务并进行分发。
比如你想构建一个全栈应用。一个智能体会依次编写后端、前端和测试。过程中它会丢失上下文,忘记后端的边界情况。
有了 Ruflo:一个规划智能体将项目拆分成多个组件。后端智能体和前端智能体同时开始编码。数据库智能体并行设置架构。测试智能体监控全部内容,并在代码生成的同时编写测试。安全智能体实时审查所有内容。
它们共
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我刚刚通过@claudeai节省了一个品牌每年3万美元的摄影预算,减少了99.99%。
方法如下:
> 你给Claude Code提供两个工具:一个浏览器MCP和一个图像生成API (GPT-4o、Nano Banana、无论是什么)。
> 首先,你输入你品牌的URL。代理会爬取每个页面,构建一个品牌DNA文档 (色彩、字体、照片风格、产品目录等...)。
> 然后你上传参考图片。Pinterest板块、编辑图片、你喜欢的广告活动。代理会拆解它们,分析光线、色彩分级、构图,并将其转化为可用的提示。
> 从那里,它结合品牌DNA和参考资料开始生成。与你的风格完全一致的产品拍摄。符合你的情绪板的生活方式图片。一切保持一致。
> 不用Photoshop。不用工作室。不用47封邮件与创意总监反复沟通。
不喜欢光线?告诉它。想要不同的氛围?换掉参考资料。需要50张更多的照片?一句提示搞定。
旧方式:摄影师每小时100-300美元,工作室每日报价500美元,后期编辑每张50美元,反复沟通数周。
新方式:Claude Code每月20美元,图像API每张大约0.10美元,几分钟搞定。
而且真正厉害的是,代理在拍摄之间不会忘记你的品牌。它阅读了你网站的每一页,分析了每个参考资料的色彩分级。比大多数你雇佣的人都更具一致性。
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我在社交媒体增长策略方面为很多人管理过,从未看到过这样大的机会能够完全自动化整个A到Z的流程。
有了合适的自动化,任何人都能在自己的细分领域获得数百万次浏览,你只需要辛苦工作一次,设置好管道。
这是一个动画短视频的例子:
> 选择你的细分领域 + 定义内容角度
> 在该细分领域抓取trending hooks (Apify、Twitter API、TikTok)
> 用根据你的品牌声音训练的AI agent生成脚本
> AI用Gemini图像生成生成视觉内容 (风格一致、角色、场景)
> AI用Kling制作动画 (图像→视频、平滑运动)
> AI自动添加配音 + 字幕 + 音乐
> 跨平台排期和发布 (TikTok、Instagram、Youtube等)
> agent收集性能数据,反馈回管道
> agent根据有效的内容改进下一批。循环。
这是动画短视频的一个例子,但它适用于任何类型的内容,UGC广告、教育视频、无人页面,等等。
> 选择你的细分领域
> 识别需求
> 定义你的目标
> 然后构建自动化,这样人工干预做得尽可能少,可以专注于重要的事情。
内容机器会自动运行。
如果你想要帮助为你的细分领域设置这个,请DM我。
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残酷的真相。你的粉丝数量现在几乎无关紧要!
以前你的信息流是你关注的人。如今是算法认为你关心的内容。
我的信息流充满了我没关注的人,我大部分的互动来自不关注我的人。
一个0粉丝的人可以胜过一个10万粉丝的人。这是新游戏,有新规则。意味着你要么适应,要么死亡。
这是媒体历史上最大的平衡器。你不需要受众就能开始。你需要一条很棒的帖子。
对于建设者、创作者、小企业,这改变了关于策略的一切:
> 不要执着于粉丝数量
> 开始执着于每条帖子的内容质量
> 到处发帖:X、TikTok、YouTube、LinkedIn、Threads
> 数量很重要:更多帖子 = 算法选中你的机会更多
> 每条帖子都是一张彩票,但你可以提高成功概率
现在赢家不是粉丝最多的人。他们是那些持续在每个平台上发布最有价值内容的人。
注意力是免费的。分发是免费的。唯一的成本是制作值得观看的东西。
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你不能让你的AI代理为你写作,如果它不能复制你的写作风格。
所以我建立了
输入你的X账号 → AI分析你最后100条帖子(无回复) → 生成一个VOICE.md文件,可以插入任何AI代理。
花费30秒,成本$5。
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我一直对宗教很感兴奋。只是想理解它们实际上写了什么。AI使这种研究简单了100倍。
所以我做了一个实验:列出三大一神教主要圣经文中写得清清楚楚的每一条禁令——古兰经、圣经和托拉。没有学者的解释,没有传统,没有评论。只有文本本身实际说的内容。
然后对于每条禁令,我让AI检查今天大多数信徒是否实际遵守它。
177条禁令的结果:
> 伊斯兰教(古兰经):55条禁令 → 62%被遵守
> 犹太教(托拉):67条禁令 → 42%被遵守
> 基督教(圣经):55条禁令 → 25%被遵守
最让我惊讶的是,这些禁令在所有3个宗教中基本上是一样的。猪肉、酒精、高利贷、纹身、头巾覆盖、不发誓……几乎是复制粘贴的。
所以真正的区别不在文本中,而在应用中。穆斯林遵守62%的禁令,犹太人42%,基督教徒25%。
最让我个人震惊的:猪肉和酒精在圣经中也被禁止了。我一直以为这是伊斯兰教和犹太教特有的。结果发现它在利未记中逐字逐句写着,甚至在(新约)使徒行传中也有。
以下是我分步骤的做法,如果你想重现的话:
1. 从公共API下载完整文本:
• 古兰经:114章,沙希国际翻译版本通过quran(dot)com
• 圣经:66卷,世界英文圣经(公共领域)通过bible-api(dot)com
• 托拉:摩西五经,JPS翻译版本通过sefaria(dot)org
• 所有内容均保存为带有经文编号的纯文
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