我不是小布丁
@xiaobuding
推特上的信息，90% 是噪音，剩下 10% 是真干货——问题是那 10% 散落在时间线里，想回头找就找不到了。
有个叫 Trader-Archives 的开源项目，专门干这件事：把公开的高手推文全量收录，分类整理成能读、能对照、能喂给自己 Agent 的资料库。
作者的做法值得记一下，他用的是一条完整的 Agent 链路：Codex + X 的 API + Jev。
- Codex 负责跑流程、写代码；
- X 的 API 负责把推文全量拉下来；
- Jev 负责分类——这是个判断型模型，用来做"这条内容属于哪一类"这种模糊但有边界的事，比让通用大模型逐条去读更便宜也更快。
目前收录了两位实战交易员：第一期是套利/LP 方向的高手，第二期是全覆盖型的交易员（作者拿到本人授权才开源）。
我关注这个项目，主要不是因为交易——是它把一个通用问题做成了可复用的流程：一个人长期在某个领域公开输出，内容散、时间长、体量大，怎么把它变成结构化资产？
作者的答案分三步：先全量收下来（别指望平台帮你保存），再用判断型模型分类，最后叠一层 AI 辅助做对照推演——遇到新情况时，让 AI 去类比资料库里的经典案例。
他还留了一句很克制的提醒：这个库给不了具体的买卖建议，它给的是一套思考方式。 这句话反而是整个项目里最值得学的部分——收录的是"别人怎么想"，不是"该买什么"。
仓库总站：
suoha888.github.io/Trader-Archive…
suoha888.github.io/Trader-Archive…
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