runesleo

vip
Antigüedad 8.5 años
Nivel máximo 6
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Después de que la Mac lleva mucho tiempo en uso, hay muchas apps desordenadas en el escritorio que no se han organizado. Luego, como no tenía nada que hacer, hizo que Cursor se encargara de ordenarlas, y quedó demasiado fluido: con un solo comando ya estuvo. Figura 1 antes de ordenar, Figura 2 después de ordenar.
Ojalá el móvil también tuviera algún agent así que pudiera ponerse a trabajar.
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哦, tampoco es del todo así. Porque cuando quieres abrir un nuevo chat mediante la app del móvil, para controlar de forma remota Cursor en tu Mac, todavía necesitas un repo privado correspondiente, así que este tutorial sigue siendo válido.
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学 @levelsio.
Su sitio personal parece especialmente “duro” porque automatiza y va acumulando en su propio dominio todo ese contenido de X.
Yo también quiero hacer algo así. ¿El trabajo público no debería basarse solo en la línea de tiempo? ¿Lo que publicas en X no debería volver por defecto a tu propio sitio, con actualizaciones automáticas continuas, sin tener que moverlo a mano cada vez?
Ya está funcionando:
El VPS hace sync cada 30 minutos y, después de publicarlo, en aproximadamente media hora ya queda en el archivo. Los artículos públicos también incluyen título y portada; ahora ya hay 11
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Experiencia inmersiva GPT 5.6 Sol Ultra
SOL-2,03%
UOS1,45%
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¡OMG! ¡La app Codex es súper práctica!
Si conectas tu correo de Gmail u otro, cuando recibas un nuevo mensaje, te dice directamente qué correos tienes que procesar. Cuando haces clic en una de esas tareas, te genera automáticamente un prompt y ejecuta la acción.
¡Increíble!
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Me tomé el tiempo para estudiar el sistema de facturación de Cursor Ultra: dos grupos de cuotas, Composer Standard / Fast, Auto, MAX Mode, Remote Control, Cloud Agent, todo verificado con la documentación oficial y el uso del dashboard. Este es el resumen de conclusiones, para quienes también están confundidos con la factura.
【Primero las conclusiones】
1. Auto parece cómodo, pero a menudo resulta más caro que bloquear directamente Composer 2.5 Standard.
2. Fast y Standard usan el mismo modelo, mismo nivel de inteligencia, Fast cuesta aproximadamente 6 veces más, no lo uses por defecto.
3. Ultr
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Cada vez más siento que lo más difícil de la colaboración entre múltiples IAs no es el prompt.
Lo realmente difícil es:
¿Cómo lograr que Claude, Cursor y Codex se conecten y se devuelvan la información en diferentes conversaciones, sin que tomen el historial del chat como un hecho?
Ahora básicamente lo divido en cinco capas:
1. Diálogo de línea de negocio: solo se encarga de coordinar, evaluar y aceptar, no actúa como almacén de estado.
2. Tarjeta de tarea: registra en qué punto está una tarea concreta y cuál es el siguiente paso.
3. Modelo ejecutor: quién está impulsando específicamente el av
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¿Cuál es la entrada de la aplicación más utilizada en la parte inferior del teléfono ahora? Esta ya es mi rutina diaria más reciente👇
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Un amigo recomendó un video sobre market making:
"Un Veterano de 20 Años Revela el Mundo del Market Making de Opciones"
Un veterano con 20 años en creación de mercado de opciones habla con mucha solidez:
Hacer mercado no es adivinar la dirección.
El núcleo es:
- Estimar el valor justo
- Cotizar en ambos lados
- Gestionar el inventario
- Identificar flujos informados
- Actualizar cotizaciones rápidamente
- No dejar que un error te quite las ganancias de todo un día
Creo que también es muy útil para entender los mercados de predicción.
Muchas veces no nos preguntamos "quién ganará este partido",
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CodeX 5.5 está volviéndose locamente tonto, ¿van a lanzar un nuevo modelo?
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He pasado estos días sumergido en Fable 5, renovando por completo el flujo de trabajo de agentes acumulado durante medio año: 7 agentes realizan auditorías en paralelo, descubriendo 24 problemas — tres configuraciones que se contradicen entre sí, un servicio de memoria que lleva dos meses muerto y aún es referenciado por reglas, y un guardia de seguridad que nunca detuvo nada realmente. Luego lo reparé todo de principio a fin, reduciendo las reglas en un 62% y unificando todas las bifurcaciones de habilidades dispersas en cuatro herramientas.
Antes, este tipo de trabajo me llevaba una semana h
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Esta noche la red se cayó dos veces.
Chrome se puso todo rojo, y Claude Code y Codex también se cayeron.
Fue entonces cuando descubrí la ventaja de Cursor: podía responder sin necesidad de un proxy, y también podía ejecutar comandos en la shell local. Le pedí que ejecutara network-doctor: comprobar el ping de la puerta de enlace, ver si Clash tenía el TUN medio muerto, si reiniciar mihomo o simplemente desactivar el TUN.
Reparar la red suele requerir solo unas pocas rondas de «detectar → ejecutar → verificar el estado». Si no tienes la suscripción de pago de Cursor, el límite gratuito suele se
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Fable 5 ha llegado al límite, ¿qué se puede hacer? Siento que he perdido el rumbo de repente.
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Felicitaciones, todos tenemos un nuevo puesto de trabajo: auditor de agentes.
Lo más interesante del artículo AgentFlow no es que invente otro framework de flujo de trabajo, sino que representa los programas de agentes como una nueva cadena de suministro de software.
Antes, al revisar código, principalmente se veía si la función A llamaba a la función B.
Ahora los caminos que hay que revisar son más complejos:
qué prompt recibe la entrada del usuario;
qué agente afecta ese prompt;
a quién puede delegar el agente;
si la memoria compartida puede arrastrar contexto sucio;
y finalmente qué herrami
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Recientemente, al usar herramientas de activos de BTC L1, siento cada vez más que la billetera aún tiene un problema no resuelto:
No es simplemente "si el saldo mostrado es preciso o no".
Lo realmente problemático es que un UTXO puede contener múltiples semánticas de activos.
Por ejemplo, el propio BTC, inscriptions, Runes, Bitmap, Alkanes, e incluso las interpretaciones de estado de ciertas aplicaciones, pueden estar relacionadas con la misma salida.
Bitcoin Core solo conoce UTXOs.
Pero el usuario ve "cuántos activos tengo".
Aquí hay una ilusión muy peligrosa:
Los activos identificados por la
BTC-0,71%
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这篇讲 forecasting RL 预测强化学习的文章挺有意思。
它做的事情可以这样理解:
拿一批已经有结果的历史预测题,让 AI 回到当时的时间点。
但不能让它直接上今天的互联网,否则会偷看到答案。
所以作者搭了一个「时间遮罩」环境:
搜索只能搜当时以前的资料;
网页通过历史快照读取;
金融和趋势数据也只给当时可见的部分。
然后让模型自己查资料、判断证据、输出概率。
等真实结果揭晓后,用 proper scoring rule 给它打分,再用 RL 去强化更好的预测过程。
这点最有意思:
训练的不是一句答案,而是整套预测动作:
查什么、读什么、什么时候停、怎么处理冲突证据、最后给多少概率。
放到预测市场里,我觉得第一步还不是让 AI 自动交易。
更应该先让它保留 forecast diary:
1. 当时概率
2. 使用证据
3. 市场价格
4. 是否会交易
5. 后续结果
6. 错因归类
如果一个系统说 60% 的时候,长期并不像 60%,那它还不是策略,只是会写理由。
如果你也想练习“记录预测 → 等结果 → 校准自己”,可以从小额/模拟开始,把它当预测日记,而不是交易建议。
我自己用的链接:
原文在这里:
我觉得最值得看的不是结论本身,而是它把“预测”拆成了一个可以训练和复盘的过程。
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