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。 …
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#最新文章
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 …
个人量化选股（二）：标的池怎么选，以及多路召回与双轨粗排
在上一篇《个人量化选股（一）：大类资产配置与量化选股分层》中，我们对比了夏普率优先与几何复利优先两种目标函数，通过资产穿透、代理映射、参数求解与跨周期回测检验，推导出了美股（47.5%）、日股（14.5%）、中国资产（9.5%）等各大市场之间的目标配比，并在股票预算内部切分了核心宽基底仓（约 70%）与卫星轮动个股（约 30%）（早期组合诊断也可参考《用 AI 优化我的投资组合》）。 这也是我最近 …
个人量化选股（一）：大类资产配置与量化选股分层
讨论量化交易时，人们往往容易直接聚焦在微观的选股指标上：均线组合、动量斜率、波动率通道、突破信号。 在实际构建量化交易体系时，单独一个选股引擎无法独立运转。选股系统处于整个交易框架的执行层。在决定买入哪些个股之前，系统必须先知道前置的宏观输入：总资金在哪些市场之间分布、哪些资金负责承担长期的 Beta 收益、哪些资金才划拨给量化引擎做战术选股。 全球不同股票市场有各自独立的运行周期。美股经历过长时 …