用过才知道：macOS 原生指令在 Agent 浏览器操作里的隐藏优势
声明：本文由 AI 辅助创作，经作者核实与修订。 这两天用 Google Antigravity 整理和分发博客文章的时候，我留意到一个细节：它操作我电脑上 Chrome 浏览器的方式，不用起 Playwright，也不走浏览器扩展，直接在终端里调 macOS 自带的 osascript（AppleScript）。 这引起了我的好奇。在此之前，我让 Codex 操作浏览器经常卡壳。要么是浏览器扩展 …
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#最新文章
个人量化选股（四）：截面打分与去重排他
在上一篇《个人量化选股（三）：为什么是趋势动量，以及准入硬门槛与防追高》中，三道准入硬门槛（站上 MA200 年线、12-1 动量大于零、距年线乖离不超过 +30%）从 200 只中外观察池中过滤出了 63 只合格标的（中国资产 31 只，美股 32 只）。 这也是我最近在 QuantFull 整理的「个人量化选股实战体系」的第四篇。63 只股票通过了安全检查，但个人投资者的账户体量通常在几万到几 …
cleanyourtv：用 AI 给家用电视去广告、换桌面
声明：本文由 AI 辅助创作，经作者核实与修订。 最近 AI 编程正在从写业务代码和网页，延伸到折腾家里的实体硬件设备。很多人开始把编程助手连上家里的电视、投影仪和电视盒子，让 AI 去做系统逆向与定制。 开源社区里引起很大反响的 cleanyourtv（最初命名为 tv-vibehack）就是这么来的，几天时间在 GitHub 上积累了超过 1.3 万颗星。 这个项目的起因很日常。 …
个人量化选股（三）：为什么是趋势动量，以及准入硬门槛与防追高
在上一篇《个人量化选股（二）：标的池怎么选，以及多路召回与双轨粗排》中，我们通过流动性客观门槛与全景行业 ETF 雷达，把全市场的数千只股票压缩到了单市场 100 只高信息密度的物理观察池（中国资产 100 只 + 美股 100 只，合计 200 只）。 这也是我最近在 QuantFull 整理的「个人量化选股实战体系」的第三篇。标的进入观察池之后，我们面对的是一个更根本的选拔逻辑：面对这 100 …
为什么现在的 Coding Agent 都不约而同把 Token 监控藏起来了
声明：本文由 AI 辅助创作，经作者核实与修订。 一次典型的 session 会话 平时用 Google Antigravity 写代码，编码的最佳实践通常是一个会话只做一件事。 但在日常写代码时，这件事很难把握。很多任务我们很难度量它到底会消耗多少 Token，也没办法准确评估手头的任务粒度拆得是不是够细。 实际写起来的状态往往是：感觉一直在往同一个会话里面塞东西。刚开始聊着改着，好像一切都很顺 …