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0xFunky
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BioMedical AI Start up - CTO / Kaggle Competition - Master / @GooseCityDAO / Founder @codechainAI
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0xFunky
支持 Tinkle 同样在维护开源软体的人，都很清楚一件事： 开源不等于随意复制，更不代表可以抹去原开发者团队、换个 logo 就当成自己的成果。 AGPL 的精神从来就不是可以拿来随便使用也无需沟通的，而是在使用的同时保持透明、署名与对原团队的基本尊重。 尤其是已完成大额融资，且在一线交易所上市的团队，更应该以更高标准看待技术伦理与行业底线。 这不只是法律问题，而是对整个开源与创作者生态的态度... 希望相关团队能正面回应以及妥善处理了，也希望投资方与产业能一起守住基本规则，让真正做事、长期投入的团队不要被消耗。 Respect open source. Respect real builders. twitter.com/0x0funky/status/20...
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0xFunky
12-16
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之前开源了wei神的历史交易数据纪录平台后，有收到一些交易员的建议是否能新增支援其他交易所的资料。 主要原因是因为许多主流交易所的 APP 或网页端，很多无法显示太久之前的历史交易纪录，对于想要完整覆盘，纪录自己的TradeJourney并找出自己交易盲点的人来说是很难的，如果能有一个平台，整合自己所有交易所的交易纪录，进行系统性的分析，那会很有帮助。 因此我用了两天的时间，将原本只记录Wei神（BitMex）的平台进行了重构与升级，并正式取名为TradeVoyage！ TradeVoyage 重大更新 • 多交易所支援： 支援 BitMEX、Binance Futures、OKX、Bybit 过去历史交易资料的记录 dashboard 。 • 导入 Read-Only API： 现在可以直接在平台上使用唯读 API 安全地下载您的历史交易数据，不用再跑script另外下载，未来会支援自动更新功能。 • AI 交易分析： 整合了最新的AI 模型（包含 GPT-5.2、Claude Sonnet 4、Gemini 3 Pro 等），将过去的交易纪录送进AI进行多维度分析，也可自行设计 prompt 达到客制化分析的功能（不得不说GPT-5.2分析挺好的…） • 全面优化： 依据不同交易所进行更精准的仓位和 PnL 计算，改进的 K 线图与交易标记显示，可直接点选某次仓位快速跳到该时间段进行进场出场逻辑覆盘。 TraderVoyage 是完全免费且开源的！ 市场上有TraderSync 但是是收费的，我希望能以免费开源的方式，做出更贴合Crypto交易员的需求的产品，未来会持续优化与更新，也希望大家能提供宝贵的意见和功能建议，让我们一起将 TraderVoyage 打造成最好的交易覆盘免费开源工具🙏 平台已于 Github 全开源，因为是开源自行部署，一切都在自己的电脑，完全不用担心API或资料会有外流的问题，连结在留言。
0xFunky
@0x0funky
11-25
[Vibe Coding 實戰演示] 昨天看到wei神公佈Read only的API就想說來玩一下Vibe Coding，寫出了一個過去wei神的歷史交易數據紀錄平台，平台記錄著wei神過去交易資訊，然後搭配Chart的K棒來做交易Mark參考，記錄一下整個Vibe過程，順便教學一下我都怎麼 Vibe Coding 一些想法。 x.com/coolish/status…
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0xFunky
12-14
.@sadd_asd77675 @arych_kun 也晚上察觉到这个来问我是否知道团队这个情况，后面问他们团队，我觉得他们肯定是希望项目继续做下去的，但是bnbchain的环境太差了，没人在意你的产品，我建议他们去solana上发展 目前情况“兄弟，在 BNB 这边现在确实很难，我们的触达也就到这一步了。BNB 团队一直在忽视我们，何一那边也已经回复了，基本没什么可做的了，而且 BTC 也在下跌。我们确实做出了很强的技术，但很遗憾，在 BNB 的现实是：你得先有 YZI Labs 背书，先做完 **MVB**，然后再启动项目，才更有机会被看见。” 我最近也停止链上操作了，就像一段感情你做了努力没有好结果一样，依旧会和一些项目谈恋爱，也没有及时走，继续找一些好玩的
BNB
1.41%
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0xFunky
12-13
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一周前微软发布开源模型 VibeVoice Model，今天 Google 更新 Gemini Audio，而中间这几天，我做了 MeetLingo：一款专注于 PC 线上会议的即时语音翻译工具（Speech-to-Speech）。 起因其实很单纯，当 VibeVoice 表示可以延迟300ms的那一刻，我意识到语音 TTS 的延迟已经低到可以真的用在「即时会议」这种对时间极度敏感的场景，所以就直接用 Vibe Coding 花了一天把 MVP 做出来。 整个系统走的是 streaming 架构：语音边讲边辨识、翻译 token 边出边送进 TTS，最后直接输出成语音，而不是等一句话讲完才开始处理。 也正因为这样，目前在本地 + 开源模型的前提下，TTFA 大概落在 1000～1500ms。放在可自架、可改、可嵌入的开源世界里，一般都是2000ms以上，我们已经算是很有竞争力的数字（体赶上跟Google影片里的翻译速度差不多） 老实说，今天看到 Google 公布 Gemini Audio 的更新时，确实有一瞬间觉得「这个想法跟叙事被直接被压过去了」大厂一出手，本来就很容易把创意、时机点、甚至新创的存在感一起盖掉。 所以在这个时代，真正重要的往往不是把想法藏著慢慢打磨，而是能不能快速把 MVP 做出来、丢到真实世界里验证。 但转念一想，既然已经做了，那就继续吧。 MeetLingo 从一开始就不是只局限在 meeting，本质上它是一个 低延迟 speech-to-speech pipeline，未来会支援更多语言，也可以被拿去用在任何即时语音场景，差别只在于，我选择把它做成 open source、local-first，不是一个被锁在平台里的功能。 既然已经跑起来了，那就慢慢把它优化到更快、更稳、更好用吧。 Github 跟 网站 放在留言，欢迎来看看，也欢迎顺手按个 ⭐ twitter.com/0x0funky/status/19...
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0xFunky
12-12
GPT-5.2 刚释出，Cursor目前已经可以使用了 简单快速的来做个比较，我请 Opus 4.5 跟 Gemini3 Pro 还有 GPT-5.2 High 三个不同Model来做一个类似宝可梦的游戏。 Prompt: "帮我制作一个2D POKEMON LIKE GAME, 先用简单背景跟元素来呈现怪物还有脚色跟NPC, 先做一个地图有草丛还有战斗画面, 其中有一个NPC对话可以选择御三家之一, 然后地图中有2个NPC可以对战" 以结果来说，Opus 4.5 还是做的比较完整一点的，GPT-5.2做的其实也还不错了，Gemini 3 Pro的结果还是比较阳春一点的。 3年前我自己用AI也尝试0改code做类似的东西，总共花了我一个礼拜跟ChatGPT对话才把整个雏型都做出来，现在已经进步到一次对话1分钟内就完成了...
Sam Altman
@sama
12-12
GPT-5.2 is here! Available today in ChatGPT and the API. It is the smartest generally-available model in the world, and in particular is good at doing real-world knowledge work tasks.
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