A few quiet things
on memory, money & machines.

Essays

Matt Pocock skills 22 skills
Skills · Deep Dive · Meta

Matt Pocock 22 skills 深度拆解: leading words / user-vs-model / no-op 检测

200K stars 仓库的核心哲学 + 4 大失败模式 + 5 大机制 + 完整 skill 索引。学到: 写 skill 不是"写", 是"剪"。

2026-08-03 Read 14 min
karpathy autoresearch
AI Research · Karpathy · Agentic

karpathy/autoresearch:3 文件 + 1 agent = 100 实验/晚。

630 行 Python 教了科研范式转变。agent 编辑 train.py、跑固定 5 分钟、比较 val_bpb、keep / discard。一晚 100 个实验,~12% 命中率。

2026-07-29 Audio 2:25
Copilot Studio
GenAI · Copilot Studio · Knowledge Work

Copilot Studio × Teams / Outlook: making GenAI actually land on the frontline.

Series #3. Four agents, three fallbacks, two integration paths. Why entry point + real data + observability is the last mile from PPT to production.

2026-07-27 Audio 5:37
Power BI DirectLake
Power Platform · BI · Automation

Power BI DirectLake × Power Apps/Automate: when data can act for itself.

Series #2. Three production scenarios — on-site pricing approval (1-2 days → 30 min), auto-launch reports, GMV anomaly alerts. One semantic model, four consumers.

2026-07-26 Audio 6:04
BigQuery × OneLake
Data Engineering · Cloud · Cross-cloud

当 Google BigQuery 遇上 Microsoft OneLake:跨云数据湖的三条路径。

Series #1. open lakehouse · federation · mirror — 三个层级,三种成本曲线,三种治理哲学。决策点不在技术,在你的数据成熟度。

2026-07-25 Audio 4:52
CXMT
Markets · Storage · China

长鑫存储 (CXMT) IPO 估值:3 年 5 倍涨幅之后, 半导体国产替代还剩多少 beta?

688825 IPO 解读 + DRAM 周期位置 + 国家集成电路三期 3440 亿注资传导链。beta 是政策, alpha 是工艺良率爬坡。

2026-07-23 Audio 7:11
GenAI path
Career · GenAI · NLP

从 NLP 工程师到 GenAI 产品经理:一份 5 年的转岗手记。

不是"学 AI" — 是"换战场"。语言学出身 → 数据科学 → GenAI 全栈 → 产品。中间 3 次失败的转型, 2 次成功的, 全记下来。

2026-07-21 Audio 6:18
LLM Wiki
Methodology · Knowledge

LLM as Wiki: Karpathy 的 idea file 让我重写了整个笔记系统。

从 Notion 迁移到 Markdown + Obsidian。LLM 不写, LLM 检索, 你写。AI 不是替你思考, 是放大你的注意力。

2026-07-19 Audio 5:32
13F
Markets · 13F · Wall Street

Wall Street 13F Q2 2026:5 个 hedge fund 在偷偷买什么?

13F 是公开但没人读的数据。Burry 加仓英伟达, Dalio 砍中概, Tiger Global 重仓 AI infra。从持仓变动读宏观意图。

2026-07-15 Audio 8:44
Memory cycle
Markets · China · Cycle

周期与人性: 朱格拉周期的第 4 次轮回, 我们在哪一格?

10 年长周期的 4 个阶段: 复苏-繁荣-衰退-萧条。当下 2026 是繁荣末段还是衰退初段? 答案藏在资本支出 / 信贷 / 库存的剪刀差。

2026-07-12 Audio 7:02
Value + quant
Investing · Method

价值投资 + 量化因子:格雷厄姆 2.0 是不是更好的 alpha?

把巴菲特 + Munger 的 5 大定性原则, 翻译成 7 个可量化因子。低 PE + ROIC + 护城河 + 管理层, 但权重怎么设?

2026-07-09 Audio 6:48
RAG vs AutoRAG
AI · RAG · AutoRAG

RAG vs AutoRAG: 为什么 AutoRAG 还是没赢过手工调?

实测 5 个 AutoRAG 框架在金融文档场景。AutoRAG 在通用场景赢, 在垂直领域输。原因: 数据偏置 vs 业务偏置。

2026-07-05 Audio 5:21
5 stocks 1 industry real ranking
AI Investment · Phase 4

5 stocks, 1 industry, real ranking: when Wuliangye beats Kweichow Moutai

加 Peer Comparison Agent (第 36 个 LLM call) · 5 只白酒同框 (五粮液/茅台/泸州/汾酒/洋河) · 真实 2026Q1 数据驱动: 五粮液营收+33.7% > 茅台+6.5% · 7 维度真分排名 + 4 档选股 + 100 万配置建议 (40% 五粮液 / 30% 茅台 / 20% 泸州 / 10% 汾酒+洋河)。

2026-08-04 Read 12 min
7 dimensions 1 stock real data
AI Investment · Phase 2

7 dimensions, 1 stock, real data: from LLM guessing to akshare truth

Phase 2 给 3 个维度接 akshare 真实数据 (茅台 2026Q1 营收 +6.54%, 净利 +1.47% 真数据) · 3 个真 bug 修复 (单位/字段名/segfault) · 5 只标的真 metrics · 关键发现: 数据纪律胜过 prompt 工程。

2026-08-04 Read 10 min
4 framework 100 brief one night
Multi-Agent · Scorecard

4 framework, 1 night, 100 brief: the honest Day-4 scorecard

修 D+3 三个真失败的根因 · 4 venv 隔离 · Anthropic 协议 · 5 公司 × 5 段 × 4 framework 全跑 · 2 个 framework 走 fallback · token 差异 ≤ 96 · 关键发现: 编排差异 ≠ LLM 差异。

2026-08-04 Read 8 min
Multi-agent two failures one honest win
Multi-Agent · Case Study

Two failures and one honest win: 4 prompt-engineering principles for multi-agent work

0 字节 → 70 KB 的 8 分钟。两次 0 产出 + 一次成功案例。4 个 prompt 原则: 单一目的 / 独立考核 / 不同事情 / 独立 deliver。

2026-08-03 Read 8 min
Quant Factor Pipeline
Essay · Quant · Factor

量化因子 3 大项目 实战 pipeline 教程。

3 个 GitHub 真实项目机制 + 核心原理拆解: ⭐29k awesome-quant (工具索引) → ⭐20k ml4trading Ch 8 (27 章教科书, 9 学习目标 + 7 大因子族) → ⭐4.4k alphalens (4 大 tear sheet 评估)。从 0 build 因子框架的 5 步实操 + 7 大陷阱 (look-ahead / survivorship / multiple testing / turnover / regime shift / PIT / IC vs PnL)。

2026-08-25 40 min read
Decision Tree
Essay · ML · Tree

决策树 5 层实战 · Adult Income + 4 模型反复论证。

100% 本机真实运行 (UCI Adult 48K)。DT (AUC 0.8917) / RF (0.9068) / XGBoost (0.9254 综合冠军) + SHAP 解释。反复论证 4/4 共识特征: capital-gain / education-num / marital-status_Married-civ-spouse。XGBoost 调优后 +0.019 AUC。XGBoost 6 指标全部第 1。

2026-08-25 30 min read
Logistic Regression
Essay · ML · Logistic

逻辑回归 5 层实战 · German Credit + Telco 评分卡 + PSI。

100% 本机真实运行。German Credit (AUC 0.7784, KS 0.4333) + Telco WOE (AUC 0.999 诚实披露过拟合,需 CV)。WOE 分箱 + 评分卡 (5 区间坏率 5%→63% 单调) + PSI 监控 (5.55 跨数据集 / 2.44 10% 漂移)。IV Top 特征 credit_amount 14.46 / TotalCharges 10.75。

2026-08-25 35 min read
Association Analysis
Essay · ML · Association

关联分析 5 层实战 · Online Retail II + FP-Growth 营销规则。

100% 本机真实运行 (UCI Online Retail II 525K 行 UK 零售)。FP-Growth vs Apriori 速度对比 (小数据集 Apriori 0.04s 反而更快) + 1988 个频繁项集 + 28 条高 Lift 规则 (Lift > 3)。最强规则: HEART OF WICKER SMALL + LARGE (Lift 12.48)。10 条规则年增量 £15,354。同主题商品捆绑销售机制诚实分析。

2026-08-25 25 min read
Churn Prediction
Essay · ML · Churn · Production

Churn 预测 4 模型实战 · Telco 真实数据反复论证。

100% 本机真实运行 (Telco 7032 行 ×34 维)。LR (AUC 0.8409) / DT (0.8207) / RF (0.8423 综合冠军) / XGBoost (0.8380) 4 模型对比 6 指标。RF 6 指标中 4 个第 1。反复论证出 4/4 共识特征 (Contract/Tenure/Fiber_optic)。SHAP 解释 + Top 10 高风险客户 9/10 准确 · 417 高风险 ROI ¥84,072 (4.0x)。

2026-08-25 45 min read
Clustering Deep Dive
Essay · ML · Unsupervised

聚类分析 · 从数学到商业落地的 5 层实战

100% 本机真实运行 (Telco Churn 7043 行)。L1 距离度量 (L2 outlier 111.5x) + L2 K-Means 选 K 三件套 (Silhouette 0.4795) + L3 DBSCAN/HDBSCAN 噪声识别 (48.9% 噪声) + L5 UMAP vs PCA (UMAP 8 簇 vs 原始 3 簇) + L7 营销 ROI 1.48x (¥10.6 万 → ¥26.3 万)。5 个独立脚本 + 7 张真图 + 上线 checklist。

2026-08-24 30 min read
ML Four Pillars
Essay · ML · Data Science

商业分析 四大支柱 · 聚类 / 关联 / 逻辑回归 / 决策树。

数据科学家算法实战手册 · 2024-2026 GitHub 高 star 真实项目 + 公开 benchmark。聚类 (HDBSCAN/K-Means/BERTopic) + 关联 (FP-Growth/ECLAT/PyAerial) + LR (WOE 评分卡/Uplift) + Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost + SHAP)。4 个真实数据集 + 调优代码 + 上线 checklist。

2026-08-24 30 min read
Power Pages
Essay · Microsoft · Low-code · Vibe

Power Pages 5 天上手 · Vibe Coding

微软 low-code 平台 · 用 Power Pages Copilot + Claude Code 写网站。Day 3 Dataverse 数据建模 (核心) + Day 5 公司门户上线。微软客户 (可口可乐/摩根大通/Eli Lilly) 招人加分项。

2026-08-12 16 min read
Power Pages + Vibe Coding
Essay · Microsoft · Claude Code · Vibe Coding

Power Pages + Vibe Coding 详细教程 · Claude Code 24 个 Skill 全解

Microsoft 官方 Claude Code plugin 深度评测 · 24 个 conversational skills 覆盖 SPA 全栈 SDLC (scaffold → deploy → secure → ALM). 补足 5 天上手之后的细节: orchestrator pattern + proposal 模式 + 实战 JobSphere 例子 + 与 Hermes skill 生态对比。

2026-08-13 12 min read
Databricks vs Snowflake vs BigQuery
Essay · AI Coding · Cloud Data Warehouse

Databricks vs Snowflake vs BigQuery 5 大反直觉洞察

三家云数据仓库不是竞争对手 — 是 3 种架构哲学 (Lakehouse / Cloud-native DW / Serverless). 7 维度对比 + 价格试算 + Databricks 实战部署 + 简历 Risk 提醒 + D+10 决策树. Payoneer 在 BigQuery, D+10 试点 Databricks.

2026-08-14 14 min read
AI 决策黑匣子 Semantica
Essay · AI Governance · Open Source

AI 决策需要黑匣子:为什么 Semantica 是开源的 Palantir

给 AI 决策装上飞行记录仪 — W3C PROV-O + 哈希链 + 决策因果图. 6 个真实场景: 金融监管 / 医疗诊断 / 多 agent context / 内容审核 / 知识管理 / 跟 TradingAgents 叠加. 4 步上手路径. 9.5k stars MIT.

2026-08-20 18 min read
Databricks 12 Services Deployment
Essay · AI Coding · Databricks

Databricks 12 Services 部署教程 4 大类 × 18 个服务 × 时间 + 难度

完整实战部署教程 — 4 大类 (Data Access / ML Lifecycle / AI Agent / 共用) 18 个服务. 每个服务: 部署时间 / 难度 / step-by-step / 踩坑 / 跨境支付 RAG + Custom Agent 端到端. 1 个工作日全学完. D+14 4 subagent + 1 手写协作.

2026-08-15 18 min read
Azure Functions
Essay · Azure · Serverless · Learn

Azure Functions 5 天上手手册

初学者快速学习路线 · 每天 1-2 小时。Day 3 Durable Functions = Azure 版 LangGraph (你 D+4 会的直接迁移) + Day 5 实战项目 (GitHub Trending Monitor)。

2026-08-12 18 min read
Graph Engineering
Essay · AI Agent · Graph

Graph Engineering: 从 Prompt to Topology

Prompt engineers 控制模型的话 · Loop engineers 控制模型的迭代 · Graph engineers 控制模型的拓扑。4-Q 研究: 4 个核心项目 (langgraph ★39K / trustgraph / deer-workflow / codejunkie99) + 你 D+4 实战对应。

2026-08-12 12 min read
Loop Engineering
Essay · AI Engineering · Loop

Loop Engineering: from ReAct to Skill.

Context Engineering 是设计 · Harness Engineering 是 runtime · Loop Engineering 是进化。从 ReAct 到 Voyager Skill Library — 8 个 best practice + 复合 +183% + Persistent Agent +65 pts。

2026-08-07 16 min read
Harness Engineering
Essay · AI Engineering · Harness

Harness Engineering: from Eval to Production.

Context Engineering 是设计 — Harness Engineering 是 runtime。从 Hamel Evals 到 LangSmith 全套 tracing + log + CI — 8 个 best practice + 故障响应时间 -99%。

2026-08-07 12 min read
Context Engineering
Essay · AI Engineering · Context

Context Engineering: from Prompt to Skill.

2025 年起,Context Engineering 取代 Prompt Engineering 成为 LLM 应用主线。从 Drew Breunig 的 4 类失败模式到 Anthropic 的 best practice — 8 个做法按影响度排序,5 种项目类型 × 必做映射,复合效应 +193%。

2026-08-07 14 min read

Quant Research

A 股情绪指数、量化五大流派、横截面 ML、14 龙头因子模型。真实数据,坦诚的结果,不包装 alpha 也不藏 noise。

Semi 14 ML
Quant · Cross-Section ML · 14 Dragons

半导体 14 龙头横截面 ML:Mean IC +0.045,Top 10% +76.92%。

把 14 只 A 股半导体龙头拉成横截面,26 alpha + LightGBM walk-forward 18 月。最强因子是量能 z-score + 52w 低点位置 + 3 月动量。板块集中信号比全市场扫描稳定 6 倍。

2026-07-31 New research
Quant 5 Schools
Quant Research · Factor · ML

Quant 5 Schools + Cross-Section ML: real A-share backtests.

用 A 股真实数据跑量化五大流派 + 横截面 ML:5 个里 4 个跑输 buy & hold,IC -0.018,但 Q5 +1.13% alpha。坦诚地跑一遍。

2026-07-30 New research
A-Sentiment
Quant · Sentiment · Fear & Greed

A 股情绪指数:当市场恐慌到 24.4 分,我做了件事。

仿 CNN 恐惧与贪婪指数的 A 股版。13 个成分 + 滚动分位数标准化。当前 24.4 分极度恐惧,按 2018-2026 回测极恐(<25)后做多 60 日胜率 55.3%,极恐 2 胜率 60%。

2026-07-28 Audio 4:44
Sector Sentiment v2
Quant · Sector Sentiment v2

行业版 v2:1 个极度恐惧,5 个恐惧,1 个中性。v1 极恐 4 个全修正。

v1 5 成分(漏接 macro)→ v2 13 成分全档(接上 macro_china_market_margin + stock_hsgt_hist_em + index_option_50etf_qvix)。科技 +19.9、周期 +19.2、新能源 +18.1。

2026-07-28 v2 Update
A-Sentiment v2 Upgrade
Quant · v2 Upgrade · Data Repair

v2 升级:从 24.4 到 14.7 · 13 成分全档 + 0 元数据修复。

v1 标记的 4 个数据缺口,80% 是我用错了接口。修正后:13 成分全档、当前情绪从 24.4 跌到 14.7、极恐样本翻倍、胜率更准。成本 0 元。

2026-07-28 Audio 3:48

Investment

Quantitative research and supply-chain analysis — Quant (A-share 量化研究) + Analysis (产业链 / 主题). 9 standalone HTML reports, downloadable.

A few quiet things

The Space Between Ordinary Things

There is a kind of quiet that lives
in the gap between one Tuesday and the next —
not the silence of an empty room,
but the silence of a cup, half-full, still warm.

I used to wait for the extraordinary.
A door. A sign. A meteor over the river.
What arrived instead was smaller,
and almost always on time:

the way light lands on a kitchen wall at 6:14 a.m.
the exact angle of a stranger's kindness at the post office
the second cup of tea, drunk slowly, doing nothing.

Space is not the stars.
Space is the inch between your shoulder and the doorframe
when you finally stop hurrying.
It is the breath you didn't know you were holding
until you let it go.

The extraordinary, I've learned,
is almost never announced.
It prefers to arrive
in the middle of an unremarkable day,
disguised as the ordinary —
the bus on time,
the call from an old friend,
the rain that stops exactly when you need it to.

So I no longer search for the brilliant.
I keep my hands open.
I leave the lamp on a little longer than necessary.
I let the silence keep its own schedule.

And in that space —
that ordinary, unmeasured, un-improved space —
something quietly,
without asking permission,
begins to shine.

— a mediocre idealist, writing in the margins