Degen Sing

终于有一个真正重要的基准测试了。忘掉 MMLU 和数学成绩吧……PinchBench 测试哪个 AI 模型在实际工作中表现最好。不是回答琐事，而是真正完成任务：→ 从多个网页来源查找信息 → 创建和安排会议 → 组织电脑上的文件 → 编写和管理电子邮件。它测试模型作为代理通过 OpenClaw 运行……意味着 AI 必须使用工具、链式操作，并完成端到端的任务。结果非常有趣：> Gemini 3 Flash 以 95.1% 领先 > MiniMax M2.1 紧随其后，达 93.6% > Kimi K2.5 93.4% > Claude Sonnet 92.7% > Gemini 3 Pro 91.7% > Claude Haiku 90.8% > Claude Opus 4.6 90.6% > GPT-5 Nano 85.8% 顶端和底部的差距只有大约 10%……这意味着大多数前沿模型在代理任务上表现得相当不错。 但真正的结论是？Gemini Flash……一个轻量级模型……在实际代理工作中超越了所有重量级模型。速度 + 工具使用 > 原始智能。 这才是应该决定你日常使用哪个模型的基准，而不是一些没人关心的学术测试。

Claude实际上可以让你变得富有。
投资公司、银行和金融机构都在使用Claude进行研究和分析。
现在你可以复制他们的精准策略。
以下是顶级金融机构使用Claude的九个阶段系统：
> 阶段1：建立你的投资者画像
告诉Claude你的风格(价值、成长、宏观)、风险承受能力、时间跨度、回报目标。这将成为之后一切的视角。
提示：“这是我的投资者画像。请以此为参考，处理我们今天讨论的所有内容。”
> 阶段2：机构文件分析
上传10-K报告、财报电话会议、对冲基金信件、并购文件。Claude提取利润率评论、标记风险信号、提取自由现金流提及、比较季度指导。
> 阶段3：深入公司研究
用简单的话解释商业模式……护城河的持久性……前三大竞争对手……管理层的业绩记录……供应链暴露。一个提示即可获得分析师一周的工作内容。
> 阶段4：压力测试你的假设
这是大多数人会跳过并亏钱的环节。生成五个最强的空头案例。强化空头论点。定义使投资归零的条件。
专业提示：在投入资金前，务必先反向辩论。
> 阶段5：情景与敏感性分析
牛市/基准/熊市，假设收入和利润率。模拟客户流失、加息、成本冲击。对你的仓位进行2008年式的流动性危机压力测试。
> 阶段6：估值框架
五年DCF……可比倍数……前例并购……部分估值……反向DCF提取隐含增长。运行所有模型，而不仅仅是支持你偏见的那一个。
> 阶段7：组合构建
行业集中

有人刚刚泄露了Claude Code的元数据。
这个仓库有13k个星标，基本上是一个免费的AI工程团队，放在一个文件夹里。
里面的内容：
→ 实际可扩展的子代理架构
→ 你可能用到的唯一3个MCP服务器
→ 官方文档中没有的斜杠命令
→ 来自Karpathy和Boris Cherny的真实工作流程
→ 协调模式：Command → Agent → Skill
Boris Cherny (Anthropic) 说得最好：“每个工程师使用他们的工具方式都不同。我们构建Claude Code，不仅为了提供出色的默认设置，还为了极其可定制。”
钩子、插件、LSP、MCP、技能、自定义代理、状态栏、输出样式……这个东西可以无限配置。
大多数人安装Claude Code后，只是像基本的自动补全一样使用它。
这个仓库展示了顶尖1%的工程师实际上是如何使用它的。
100%开源。MIT许可证。没有任何借口。
→
收藏这个，否则永远找不到。

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