如何将 Claude 连接到 TradingView (完整指南)
本文详细介绍了一种通过 TradingView MCP 将 Claude AI 直接连接到 TradingView 的方法。这使得 Claude 能够读取实时价格数据、执行技术分析、绘制图表指标、管理警报列表，甚至充当自动交易助手。文章不仅解释了背后的技术原理（利用 Node.js 和 MCP 服务器），还提供了在 5 分钟内完成配置的详细步骤，以及抓取实时数据、生成市场研究报告、UI 自动化等多个实际应用场景。
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AI Trading Agent 新手入门指南
文章针对过去 6 个月 AI 交易工具爆发式增长带来的选择困难，提出了一个三层结构分类法：交易所原生 Skill、通用 Agent 平台（如 Moss）和自制 Skill。文章重点分析了各层的优势与短板，并指出通用 Agent 平台是新手最合理的入口。作者还详细介绍了如何在 Moss 上设置参数、关注核心指标（胜率、PF、回撤），并推荐了几个值得长期关注的开源项目，总结了新手应避免的常见错误。
从0部署 Hermes Agent：AI 自动化部署实战指南
本文是一份详细的 Hermes Agent（开源 AI 自动化 Agent）部署指南。作者结合非程序员视角的实践经验，讲解了如何在 VPS 上搭建环境，并利用 Claude Code 辅助开发。文章涵盖了 SSH 密钥配置、VPS 安全加固（防火墙、Fail2ban）、Hermes 安装、AI 模型 API（如 MiniMax）对接以及 Telegram Bot 配置的全流程，旨在帮助读者实现通过手机远程指令驱动 VPS 进行自动化交易和监控。
LarryBrain: AI Agents 的必备技能中心
文章介绍了名为 LarryBrain 的 AI Agent 技能市场。它是一个包含 100 多个经过验证技能的中心，支持 OpenClaw、Hermes 和 Claude 等 Agent。与 ClawHub 不同，安装 LarryBrain 后，Agent 可即时感知所有技能目录，实现即插即用。文章重点介绍了其在 X 平台营销自动化、TikTok 内容生成及 API 集成方面的应用，强调了其“一次安装，全部解锁”的便捷性与强大的变现能力。
如何将 Opus 5.5 打造为你自己的彭博终端（完整课程）
本文是一篇实操教程，介绍如何利用 Claude Opus 5.5 构建个人化的市场分析终端。作者指出普通 AI 聊天机器人回答行情问题时数据陈旧、缺乏来源和时间戳，而解决之道在于为模型提供带来源和时间戳的实时数据。文章提供两条路线：一是通过 Minara 应用快速上手，选择 Opus 5.5 模型进行实时行情问答和每日自动化监控；二是使用 Claude Code 从零搭建本地终端，通过 CLAUDE.md、brief.md、state.md、log.md 四个文件建立规则与记忆，配置免费或付费数据源，并设置安全规则确保未经确认不执行任何交易。课程还涵盖持仓晨检、涨跌归因、历史回测、告警推送及四周进阶计划。
用 Agent 养一支自有 AI UGC 队伍：Tibo 的 9 步 12 提示词全流程
文章介绍如何用 Agent 搭建自有 AI UGC 创作者队伍，替代传统按条租用真人 UGC 的模式。核心做法：按买家分段设计 3–4 个有固定脸、有人设的 AI 创作者，用 Agent 每日搜索爆款短视频、改写成角色口吻、同脸渲染并提前 24 小时排期，人工只审队列和周更话题。产品只占视频一个节拍，多数内容是人生而非广告。文中详述 9 步流程与 12 条提示词，包括接 Revid MCP、写角色 bible、建固定 character、话题设计、爆款拆解、每日跑批等，并强调 bio 标明 AI、禁止假评测等硬规则。
Minara + Jev：最强AI金融智能体完整搭建流程，带你一周跑出174%收益率
作者介绍了将 Minara 与 Jev 两个 AI 工具组合搭建金融交易智能体的完整流程。Minara 提供行情数据、Funding、OI、Smart Money、回测和执行等一体化金融基础设施，Jev 负责实时判断做多、做空或等待。工作流为：实时数据 → Jev 判断 → Minara 回测验证 → 风险过滤 → 执行。作者用 100U 本金在 7 天内跑出 174% 收益，强调 Jev 提出判断、Minara 验证策略是否有 Edge 的互补机制，展示了完整 AI Trader 的雏形，并计划后续分享搭建方法与配置。
How to Build the Most Powerful AI Trading System (Hedge Fund Infrastructure)
文章阐述了如何构建对冲基金级别的 AI 交易系统。作者指出，AI 模型本身不是瓶颈，缺乏基础设施才是关键：散户 AI 缺少数据、算力和交易执行三大层。数据层需避免幸存者偏差和前视偏差；算力层需要集群化回测；交易层需全天候执行。通过 MCP 协议，可将 Claude、ChatGPT 等 AI 接入 QuantGPT 终端，获得机构级数据仓库、云端研究算力和实盘交易能力，以远低于 Bloomberg 终端（约 3 万美元/年）的成本（49-149 美元/月）构建完整 AI 交易系统。
用 AI 全自动做视频：开源 AI 视频制作器 + Skill
程序员鱼皮分享了让 Claude Opus 5.5 通过写代码自动制作产品宣传视频的方法：AI 基于 Remotion 框架把每个画面做成动效网页，再逐帧截图拼合成视频，文字和产品界面精确可控。作者开源了《AI 产品宣传视频制作器》，包含写给 AI 的工作规范、Remotion 模板和辅助脚本。使用时只需一句话描述需求，AI 会自动调研产品、确认需求、生成多种风格小样，完成写脚本、截图、配乐、配音到剪辑的全流程，几十块钱即可产出 4K 宣传片，附带 80 多条踩坑记录。
我花了5天时间，对公司进行了一场AI化改造
作者作为一家30多人AI公司的创始人，用5天时间打造了一个基于Agent的企业中台。他先让Claude生成了品牌VI、UI设计组件和PPT模板，并将其封装为Skill；随后解决了同事们Vibe Coding应用部署与分享的痛点，将中台包装成MCP，接入飞书登录与权限体系，实现应用一键部署、子域名分配、权限管控。同时搭建了应用广场、Skill分发、资料库、OKR可视化面板及千人千面的个性化首页，并让Agent自动维护多维表格数据。作者认为数据和协同关系是企业未来的核心资产，期待AI原生的组织变革。
从“让 Agent 写代码”到“指挥一群 Agent 交付”：TRAE 新版和我的五个做法
作者结合测试 TRAE 新版本的体验，总结了 AI 编程的四个趋势：人不再手写代码、IDE 淡出后台、工作入口向聊天窗口集中、从单个 Agent 写代码转向指挥多个 Agent 并行交付，代码审查也因此逐渐走向抽查模式。作者分享了个人的五个实践做法：搭建 Agent 易于验证的环境（文档地图、自动化测试、原型、AGENTS.md 规则）、把自己当管理者进行多 Agent 并行调度、按任务难度分配不同模型、善用模板和开源项目、把重复工作交给 Skill 和自动化任务。文章指出写代码成本快速下降，而想清楚需求和验证结果的能力越来越值钱。
Loop Engineering + Jev Engineering: Cut Your Claude Bill
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How to Use Opus 5.5 to Find Winning Trading Strategies 24/7
本文详细介绍了如何使用 Claude Opus 5.5 结合 Minara AI 平台，搭建一个全天候运行的量化交易策略研究体系。作者将 Opus 5.5 定位为'研究分析师'，凭借其 100 万 token 上下文和强推理能力负责阅读、研究、编写策略代码；Minara AI 则作为'交易大厅'提供实时数据、回测实验室、钱包与自动执行。文章提出八阶段循环框架：扫描、假设、编码、回测、风险审查、模拟盘、实盘、复盘，并逐一讲解 Harness、Chat、Strategy Studio、Autopilot 等核心功能的使用方法，强调模型推荐、人工批准的安全原则。