本文通过 Arcus 交易所公开 API 的逐笔成交与挂单数据，深度分析了全所第一大做市商地址 0x00cb 的盈利模式。该账户以 $45,774 权益承载 $678k 名义持仓，参与全所约 27%-29% 的成交。研究发现其利润主要来自吃单（占 88%）：在 Binance 价格已变、Arcus 报价尚未更新的窗口内，以约 0.99 bp 的余量吃掉其他做市商来不及撤走的旧报价。低费率（VIP 档返佣与折扣）是策略成立的关键。其库存风险不靠即时对冲，而是通过高换手和 60 个市场分散消化。本质上是一套朴素的 Lead-Lag 高频策略。
本文是 trading 开源库实测系列第 3 期，评测两类共 13 个开源项目：Equity Research（AI 投研研判）6 个和 Dashboard（市场看板）7 个。结论是投研类可复现的极少，大部分只输出无法追溯的文字；唯一可核验的 Maverick MCP（704 星）得 83 分居首，Equity Research Skill 得 60 分，Serenity 和 UZI 分列其后，作者自家的库只得 38 分；2 万星的 OpenStock 因匿名访问被重定向登录只获 30 分，27,659 星的 Dexter 未实测不排名。评测按可复现、可核验等 5 条标准打分，强调星数不代表质量。
本期早报围绕 AI 应用的规模化落地展开三层分析：OpenClaw 2.0 以 16000 个 PR、933 位贡献者的超大版本更新，展示智能体如何从个人工具成长为支持共享云会话与任务无损交接的团队协作平台；屠龙之术借 Canva、Figma 与美图的案例，讨论基础模型吸收单点功能后，应用公司如何通过任务拆解、结果控制和完整交付建立护城河；ClickHouse CEO 则谈智能体带来的不可预测并发查询、成本控制与身份权限治理等基础设施挑战。速览部分还涵盖 DeepMind 多模态世界模型、Odersky 谈 AI 时代编程语言、DoorDash 工程代理平台、LLM 编码评估、量化研究 Agent、算力供需与病理基础模型等内容。
