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Post #51444 437
兄弟们，搞量化的别再自己吭哧吭哧手写指标了。
有个Go开源库叫Indicator，v2直接塞了80多种技术指标，MACD、RSI、布林带、KDJ这些常用的全都有，还自带回测框架，能跑实时策略。
我觉得最香的是三点：
1️⃣ 全部指标可配置，没有写死的预设值，想怎么调怎么调
2️⃣ 基于Go channel做数据流，习惯用切片也有helper转换，不折腾
3️⃣ 接了MCP，能直接跟各种AI工具联动，这波是真赶上趟了
嫌Go麻烦的，作者还整了个TypeScript版。想上手的自己扒代码。
🔗 https://github.com/cinar/indicator
丑说前头：这就是个工具，回测好看不代表实盘能赚，亏了别赖它。

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Post #51440 437
X 将“为你推荐（For You）”页面的推荐算法开源了
还直接推出了一个让你查看：
“自己有没有被“限流”的工具”
你可以直接查看上个月你的账号或单条帖子是否被系统打上了“限制可见性（Limiting Labels）”的标签
同时还能把这些数据下载下来自己分析
试点测试：该功能目前先随机抽取一部分符合条件的账号进行小范围测试（Pilot），后续会根据反馈逐步扩大范围。
使用条件：账号注册需满 1 年，且上个月发帖量不少于 10 次。

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Post #51439 456
用过 Clash 的老玩家应该都懂，配置和规则玩得贼熟，就是苹果全家桶上一直缺个顺手的原生客户端。
现在这个坑填上了。Clash 带着原生客户端回归了，底层还是 mihomo 内核，这次代码完全开源。代理工具能碰到你的配置、DNS 和每一条连接，闭源的东西确实不太敢放心用。
最爽的是一套配置全平台通吃：
1️⃣ iPhone、iPad 触控界面——App Store 搜 Clash Mi 或 FlClash 就能找到
2️⃣ Mac 原生桌面——有 SwiftUI 写的 LiquidClash，也有轻量的 ClashBar，都挺利索
3️⃣ Apple TV 大屏操作——躺沙发上也能随时调整
想换设备不想换习惯的，直接冲就完事了。
🔗 官网：https://clash.md/zh/

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Post #51435 447
李笑来的新书《专注的真相》传达了一个基本认知：能够长期持续专注的人，无论做什么，都从根基上具备更强的竞争力。
有证据表明，注意力不足源自大脑的器质性损伤。看一眼四周，你一定不难得出“手机对大脑的劫持将愈演愈烈”这一结论。
阅读链接：https://pan.quark.cn/s/420f67a0f83e

@meiriyishu
Post #51432 450
有个开源工具，可以查查你的手机号是不是早就在网上裸奔了。
我刚试了下，输入手机号，能把你绑过的各种平台账号全扒出来，连哪年注册的都清清楚楚。我十年前的贴吧号都被翻出来了，当场懵了。
它狠就狠在三点：
1️⃣ 不记录你的查询记录
2️⃣ 不给你推销别的信息
3️⃣ 代码全开源，丢在GitHub上随便看，谁都能审
说实这年头哪还有什么隐私，但自己先扒一遍，总比哪天被坏人扒了强。
🔗 https://leak-check.garinasset.com/
🔗 https://github.com/garinasset/leak-check
查完别慌，反正我是有点睡不着了。

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Post #51430 443
腾讯这波是把3D生成的门槛彻底踩平了，Hunyuan3D-2直接开源，一张图就能生成高分辨率带纹理的3D模型。
我自己试了下，几个点确实很顶：
1️⃣ 形状细节扎实，不是那种一看就塌的糊弄货
2️⃣ 贴图质量在线，颜色纹理都很能打
3️⃣ 代码加模型权重全部放出，本地就能跑，Gradio、API、Blender插件全支持
后面还接连甩出Turbo加速版、mini轻量版，2.1连训练代码都开源了。说白了，这东西已经能跟一堆闭源产品正面掰手腕，有些地方甚至还更狠。白嫖党狂喜。
🔗 https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-2

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Post #51429 414
看到最后，我的天呐。
唐贞观十五年（公元641年）唐太宗李世民接见吐蕃使臣禄东赞的场景，禄东赞奉吐蕃赞普松赞干布之命，前来长安求婚，迎娶文成公主。唐代画家阎立本描绘这一历史场景 《步辇图》

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Post #51428 407
DeepSeek 官方出的 Rust 轮子，另打包了一层 Python 绑定 deepseek_recipe，管请求转 Conversation、拼 prompt、解析模型输出这三段。
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-recipe
把 Messages、Chat Completions、Responses 三种格式的 API 请求统一转换为 Conversation 中间表示，编码为 DeepSeek V4 与 V4.1 模型的 prompt，并将模型输出解析回对应格式的完整或流式响应。

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Post #51427 417
中国和美国同时来到了一个交点，这个交点就是LLM inference公司有自己的隐私和安全问，普通人如果想用顶级头部模型并且最大化保护自己的隐私，就是无解的。
在前LLM时代，保护隐私的方式就是tor+duckduckgo浏览器+禁用cookie+禁用各种云全部本地保存，代价是互联网使用体验全方位麻烦了起来。
我预计很多人要开始把privacy和security纳入LLM的成本里来，并且在权衡再三后，选择以很高的成本买入nvidia或者apple的产品进行本地推理，
但是这个成本是非常高的，不仅要真金白银消费顶配的GPU和apple silicon设备，还要接受飞快的折旧速度。
不知道LLM时代的网民和企业用户中间，有多少人愿意用脚投票这种隐私。

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Post #51426 366

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