AI 工作流

1 个月时间，花了大约 5000 美金 AI 相关订阅和 API（Claude Pro + Claude API + OpenAI API + Copilot Pro+ + Codex + Paseo + 杂项），独立搭起了 18 大类系统，总代码量粗略估计 5 万行以上（不含 AI 生成的自动化脚本）。 作为对比：同样的功能如果招 2 个全栈工程师从零开发，保守估计 6-12 个月，成本至少 30-60 万人民币。 本文是清单，按类别梳理每个系统做什么、解决什么问题、如果人工开发需要多少时间。不讲具体技术细节（想看的点进每个链接的详细文档），只讲规模和效率。 一、量化交易系统（核心板块） 北极星策略家族（polaris 1/5/6 三个策略共存）： BTC 趋势跟踪 / 多币种组合 / 合约 + 现货套利 实盘双机热备（主备自动切换） 所有策略统一 Telegram 信号推送 北极星策略介绍 回测实验室（两代）： v1（Streamlit 8501）：Python 基础回测，单币种单参数 v2（Streamlit 8502，Numba JIT 加速）：多币种组合、Walk-Forward 验证、蒙特卡洛模拟、参数网格搜索 自动和 aws-sg 实盘机同步 K 线数据 策略运维工具链： ...

⚠️ 注册门槛：Pionex 不支持中国大陆身份证通过 KYC，需持有台湾 / 新加坡 / 马来西亚 / 美国等地有效证件。参考 Pionex 受限地区官方说明。 说明：下面展示的数据模式和分析结论基于典型的网格机器人日志样本（非某一个特定账户的真实数据），演示 AI 分析量化日志时会得出的发现类型，帮你了解：值得让 AI 分析什么、能得到哪种可操作结论。 实盘跑久了会积累海量数据——Pionex 一个机器人 4 个月通常 1000+ 笔成交。人看 Excel 抓不出规律，AI 看 CSV 却能很快找到你看不见的模式。这篇演示用 AI 分析网格机器人日志能得到的 3 类实盘优化机会。 把日志导出 Pionex App → 我 → 订单 → 历史订单 → 导出 CSV（最多 90 天） CSV 长这样： 时间,机器人ID,订单类型,方向,价格,数量,手续费,总额 2026-01-15 14:23:01,GRID-BTC-001,LIMIT,BUY,64850.00,0.00015,0.0486,9.73 2026-01-15 14:45:22,GRID-BTC-001,LIMIT,SELL,64950.00,0.00015,0.0487,9.74 ... 90 天数据大约 2-3 MB，7000 行左右。 给 AI 的 Prompt 直接上传 CSV 到 ChatGPT（带数据分析能力）或用 Claude Code 本地分析。核心 prompt： ...

💡 国内提示：Binance 官网在中国大陆无法直连，访问需自备网络工具；法币入金不支持银行卡，主要走 C2C（USDT↔CNY）通道完成。 加密圈有句话：“爆仓不是突然的事，是慢慢恶化的结果”。爆仓前 2-4 小时维持保证金率（MMR）通常已经很危险了，但很多人因为手机没通知，等看到时已经被强平。 这篇用 Claude Code 写了一个小脚本监控 Binance U 本位合约账户的保证金健康度，低于阈值时立即 Telegram 推送。完整代码 + 部署。 需求描述（给 Claude） 写一个 Python 脚本监控 Binance 合约账户： 1. 用 Binance API Key（只勾"读取"权限）查 U 本位合约账户 2. 算每个开仓的 "维持保证金率" 维持保证金率 = 维持保证金 / 账户余额 3. 整个账户的健康度： - 安全：账户余额/总维持保证金 > 5 - 警戒：2-5 - 危险：< 2（大概率爆仓进程启动） 4. 危险时立即 Telegram 推送（含仓位明细 + 当前 MMR） 5. 每 10 分钟跑一次 6. 用环境变量存 API key，不写死在代码里 一稿即可用的代码 binance_risk_monitor.py： ...

⚠️ 注册门槛：Pionex 不支持中国大陆身份证通过 KYC，需持有台湾 / 新加坡 / 马来西亚 / 美国等地有效证件。参考 Pionex 受限地区官方说明。 Pionex 网格机器人跑了 4 个月，最大的痛点是到达区间边沿时没有预警。价格上穿 / 下穿区间机器人会自动停，但你不知道什么时候需要手动干预（重配区间或暂停）。 解决方法：写一个小脚本监控价格，到达边沿前预警。我用 Claude Code 从零写到跑起来花了 25 分钟，把过程和最终代码都放出来。 为什么要 Claude Code 写 比起自己从头想： 我不熟悉 Pionex API（Claude 查文档比我快） Telegram Bot API 我记不住细节（Claude 会直接出正确代码） 我倾向于过度设计，Claude 会给"最小可用"版本 调试环节 Claude 看报错直接改 整个过程就是对 Claude 说人话，它输出代码 + 解释。 需求定义（我给 Claude 的） 写一个 Python 脚本： 1. 每 5 分钟查 BTC/USDT 和 XAU/USDT 的当前价格 2. 如果价格接近预设区间的上沿或下沿（10% 以内），推送 Telegram 3. 推送内容含：当前价、区间、距离边沿百分比 4. 配置放在环境变量：TG_TOKEN, TG_CHAT_ID, BOT_CONFIGS 5. BOT_CONFIGS 是 JSON，格式： [ {"symbol": "BTC/USDT", "low": 60000, "high": 70000, "name": "BTC 网格"}, {"symbol": "XAU/USDT", "low": 3400, "high": 3600, "name": "黄金网格"} ] 6. 用 Binance 公开 API 查价格（Pionex 用的价格源和 Binance 一致） 7. 部署到 Mac，用 launchd 每 5 分钟跑 Claude 输出的代码（几乎一稿过） 文件 1：pionex_monitor.py ...

最近在 Claude Code 里遇到一个让人懵的错： An image in the conversation exceeds the dimension limit for many-image requests (2000px). Start a new session with fewer images. 我当时贴的是一张完全正常的 100×200 小图。按直觉这应该是"最后那张图超大"，但实际不是。这是一个累积性 bug，触发时机、原因、解法都反直觉，一旦踩到还会反复踩。这篇文章把规则、原理、可直接用的工具都讲清楚。 现象 一次典型触发路径： 某个 Claude Code 会话里，你聊了半天，中途贴过几张截图（假设有一张是 2500×1800，Retina 截图很容易超过 2000 px）。 继续往下聊，又贴了一张新的截图（不管多大）。 这次请求 直接失败，报上面那个 dimension limit。 之后你纯文字发消息也会失败。会话彻底卡住，除了开新会话没别的选项。 如果你用的是 Paseo（多 tab 聚合 Claude Code / Codex 的客户端），一个 tab 挂掉不影响别的，但那个 tab 里一整段有价值的上下文基本就废了。 原因：Anthropic API 的多图分档规则 Anthropic 的 Messages API 对图片有两档尺寸规则： ...

管理多台 VPS 时，每天检查一遍状态是刚需：磁盘快满了、某个服务挂了、内存用量异常……这些如果不主动检查，可能等到出了问题才发现。 这篇文章讲一个实际方案：Python 脚本 SSH 到各台服务器采集指标 → Gemini CLI 分析异常 → Telegram Bot 推送日报。 整个流程每天定时跑一次，不需要手动干预。 架构 定时任务（cron） └─ Python 巡检脚本 ├─ SSH 到每台服务器 │ └─ 采集：CPU / 内存 / 磁盘 / 服务状态 / 近期错误日志 ├─ 汇总成文本报告 ├─ 调用 Gemini CLI 分析报告（找异常、给建议） └─ 发送到 Telegram Bot 前置准备 1. 安装 Gemini CLI npm install -g @google/gemini-cli gemini auth # 用 Google 账号登录 验证： ...

这篇是 OpenClaw 入门教程 的续集，假设你已经装好了 OpenClaw，跑通了基本的 Telegram 交互。这里讲的是真正把它用起来之后的进阶技巧。 多 Agent 任务分工 OpenClaw 支持在同一个 Telegram 群里配置多个 Agent，各自负责不同领域，这是它最容易被忽视的功能。 为什么要分 Agent 不分 Agent 时，你的 AI 助手是个通才——什么都能问，但没有专门的上下文和工具。问运维问题时它不知道你的服务器架构，问量化策略时它不知道你的持仓逻辑。 分 Agent 后，每个 Agent 有自己的： 系统提示词：注入对应领域的背景知识 Skill 集合：只挂载相关的工具 独立对话历史：不会被其他任务干扰 配置示例 在 ~/.openclaw/config.yml 里定义多个 Agent： agents: - name: "ops" description: "服务器运维助手" skills: - healthcheck - ssh-tools system_prompt: | 你是专门负责管理服务器基础设施的运维助手。 你熟悉 Nginx、Docker、系统监控等运维工作。 遇到需要执行命令的任务，先解释再操作。 - name: "quant" description: "量化策略助手" skills: - binance-watcher - grafana-query system_prompt: | 你是专门负责量化策略监控的助手。 你了解趋势跟踪策略的基本逻辑，能解读持仓信号和收益数据。 不公开具体策略参数。 - name: "writer" description: "写作助手" skills: - obsidian system_prompt: | 你是博客写作助手，帮助整理思路、起草文章、整理笔记。 写作风格：直接、有观点，不废话。 在 Telegram 里通过 /agent ops 切换到对应 Agent，之后的对话都走那个 Agent 的配置。 ...

GitHub Copilot（特别是通过 Claude Code + Copilot 通道使用时）每月有请求次数限制。OpenClaw 支持多 agent 并发，很容易在不知不觉中把配额消耗掉。 这篇文章整理了 8 个实用技巧，帮你更有效地管理用量、减少浪费。 1. 追踪当前 Copilot 用量 方式一：GitHub 设置页面 直接访问 GitHub Copilot 用量页面查看当月消耗（Premium Request 数量）。不同模型消耗倍率不同： 模型 消耗倍率 GPT-4o 1x Claude Sonnet 1x Claude Opus 10x o1 10x o3 更高 方式二：命令行查看（通过 API） # 获取当前 Copilot 套餐信息 curl -H "Authorization: token your-github-token" \ https://api.github.com/user/copilot_billing/seats 方式三：计划用量估算 大概规律： 一次完整代码生成对话：1-3 requests 一次文件重构任务（带多轮修改）：5-15 requests OpenClaw 多 agent 并发任务：每 agent 独立计算 2. OpenClaw 合理配置 agent 数量 OpenClaw 默认可以开多个 subagent 并发执行，但并不是越多越好。 ...

OpenAI 在 2025 年初发布了 Codex CLI——一个在终端里直接用 AI 写代码、改文件、执行命令的工具。跟 ChatGPT 网页版不一样，Codex CLI 的核心是直接操作你本地文件系统，让 AI 真正帮你干活，而不是给你贴代码让你自己粘。 这篇文章覆盖完整的入门流程，从安装到能用，大约 10 分钟。 准备工作 需要两样东西： Node.js 18+（node --version 确认） OpenAI API Key（platform.openai.com 获取） API Key 需要绑定了付费方式，免费额度不支持 Codex 用的模型。 安装 npm install -g @openai/codex 安装完验证： codex --version 认证配置 有两种方式配置 API Key： 方式一：环境变量（推荐） export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..." 加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 让它持久化： echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..."' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc 方式二：运行时输入 直接运行 codex，第一次会提示你输入 API Key，会保存到 ~/.codex/config.json。 ...

Google One AI Premium 是 Google 把旗下 AI 产品打包卖的订阅方案，$19.99/月，主要包含三样东西： Gemini Advanced：Google 最强 AI 模型（Gemini 1.5 Pro/Ultra 级别），无使用量限制 2TB Google 云存储：覆盖 Google Drive、Gmail、Google 相册 NotebookLM Plus：Google 的 AI 笔记/知识库工具，Plus 版无使用量上限 如果你本来就需要大容量 Google 云存储，这个订阅的 AI 功能相当于免费附赠。 Gemini Advanced 能做什么 Gemini Advanced 背后是 Google DeepMind 的旗舰模型，主要亮点： 长上下文处理：上下文窗口达 100 万 tokens，理论上可以一次性处理整本书或整个代码库。 多模态：图片、PDF、视频（YouTube 链接）都可以直接输入，跟文本一起分析。 Google Workspace 集成：可以直接在 Gmail 里用 Gemini 起草邮件、在 Google Docs 里辅助写作、在 Google Sheets 里分析数据。 ...