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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 同樣在維護開源軟體的人，都很清楚一件事： 開源不等於隨意複製，更不代表可以抹去原開發者團隊、換個 logo 就當成自己的成果。 AGPL 的精神從來就不是可以拿來隨便使用也無需溝通的，而是在使用的同時保持透明、署名與對原團隊的基本尊重。 尤其是已完成大額融資，且在一線交易所上市的團隊，更應該以更高標準看待技術倫理與行業底線。 這不只是法律問題，而是對整個開源與創作者生態的態度... 希望相關團隊能正面回應以及妥善處理了，也希望投資方與產業能一起守住基本規則，讓真正做事、長期投入的團隊不要被消耗。 Respect open source. Respect real builders. twitter.com/0x0funky/status/20...
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0xFunky
12-16
主題貼
之前開源了wei神的歷史交易數據紀錄平台後，有收到一些交易員的建議是否能新增支援其他交易所的資料。 主要原因是因為許多主流交易所的 APP 或網頁端，很多無法顯示太久之前的歷史交易紀錄，對於想要完整覆盤，紀錄自己的TradeJourney並找出自己交易盲點的人來說是很難的，如果能有一個平台，整合自己所有交易所的交易紀錄，進行系統性的分析，那會很有幫助。 因此我用了兩天的時間，將原本只記錄Wei神（BitMex）的平台進行了重構與升級，並正式取名為TradeVoyage！ TradeVoyage 重大更新 • 多交易所支援： 支援 BitMEX、Binance Futures、OKX、Bybit 過去歷史交易資料的記錄 dashboard 。 • 導入 Read-Only API： 現在可以直接在平台上使用唯讀 API 安全地下載您的歷史交易數據，不用再跑script另外下載，未來會支援自動更新功能。 • 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），將過去的交易紀錄送進AI進行多維度分析，也可自行設計 prompt 達到客製化分析的功能（不得不說GPT-5.2分析挺好的…） • 全面優化： 依據不同交易所進行更精準的倉位和 PnL 計算，改進的 K 線圖與交易標記顯示，可直接點選某次倉位快速跳到該時間段進行進場出場邏輯覆盤。 TraderVoyage 是完全免費且開源的！ 市場上有TraderSync 但是是收費的，我希望能以免費開源的方式，做出更貼合Crypto交易員的需求的產品，未來會持續優化與更新，也希望大家能提供寶貴的意見和功能建議，讓我們一起將 TraderVoyage 打造成最好的交易覆盤免費開源工具🙏 平台已於 Github 全開源，因為是開源自行部署，一切都在自己的電腦，完全不用擔心API或資料會有外流的問題，連結在留言。
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 也晚上察覺到這個來問我是否知道團隊這個情況，後面問他們團隊，我覺得他們肯定是希望項目繼續做下去的，但是bnbchain的環境太差了，沒人在意你的產品，我建議他們去solana上發展 目前情況“兄弟，在 BNB 這邊現在確實很難，我們的觸達也就到這一步了。BNB 團隊一直在忽視我們，何一那邊也已經回覆了，基本沒什麼可做的了，而且 BTC 也在下跌。我們確實做出了很強的技術，但很遺憾，在 BNB 的現實是：你得先有 YZI Labs 背書，先做完 **MVB**，然後再啟動項目，才更有機會被看見。” 我最近也停止鏈上操作了，就像一段感情你做了努力沒有好結果一樣，依舊會和一些項目談戀愛，也沒有及時走，繼續找一些好玩的
BNB
1.41%
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0xFunky
12-13
主題貼
一週前微軟發布開源模型 VibeVoice Model，今天 Google 更新 Gemini Audio，而中間這幾天，我做了 MeetLingo：一款專注於 PC 線上會議的即時語音翻譯工具（Speech-to-Speech）。 起因其實很單純，當 VibeVoice 表示可以延遲300ms的那一刻，我意識到語音 TTS 的延遲已經低到可以真的用在「即時會議」這種對時間極度敏感的場景，所以就直接用 Vibe Coding 花了一天把 MVP 做出來。 整個系統走的是 streaming 架構：語音邊講邊辨識、翻譯 token 邊出邊送進 TTS，最後直接輸出成語音，而不是等一句話講完才開始處理。 也正因為這樣，目前在本地 + 開源模型的前提下，TTFA 大概落在 1000～1500ms。放在可自架、可改、可嵌入的開源世界裡，一般都是2000ms以上，我們已經算是很有競爭力的數字（體趕上跟Google影片裡的翻譯速度差不多） 老實說，今天看到 Google 公布 Gemini Audio 的更新時，確實有一瞬間覺得「這個想法跟敘事被直接被壓過去了」大廠一出手，本來就很容易把創意、時機點、甚至新創的存在感一起蓋掉。 所以在這個時代，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 做出來、丟到真實世界裡驗證。 但轉念一想，既然已經做了，那就繼續吧。 MeetLingo 從一開始就不是只侷限在 meeting，本質上它是一個 低延遲 speech-to-speech pipeline，未來會支援更多語言，也可以被拿去用在任何即時語音場景，差別只在於，我選擇把它做成 open source、local-first，不是一個被鎖在平台裡的功能。 既然已經跑起來了，那就慢慢把它優化到更快、更穩、更好用吧。 Github 跟 網站 放在留言，歡迎來看看，也歡迎順手按個 ⭐ twitter.com/0x0funky/status/19...
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0xFunky
12-12
GPT-5.2 剛釋出，Cursor目前已經可以使用了 簡單快速的來做個比較，我請 Opus 4.5 跟 Gemini3 Pro 還有 GPT-5.2 High 三個不同Model來做一個類似寶可夢的遊戲。 Prompt: "幫我製作一個2D POKEMON LIKE GAME, 先用簡單背景跟元素來呈現怪物還有腳色跟NPC, 先做一個地圖有草叢還有戰鬥畫面, 其中有一個NPC對話可以選擇御三家之一, 然後地圖中有2個NPC可以對戰" 以結果來說，Opus 4.5 還是做的比較完整一點的，GPT-5.2做的其實也還不錯了，Gemini 3 Pro的結果還是比較陽春一點的。 3年前我自己用AI也嘗試0改code做類似的東西，總共花了我一個禮拜跟ChatGPT對話才把整個雛型都做出來，現在已經進步到一次對話1分鐘內就完成了...
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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