Leolabs AI 实验室

有人在讽刺现在的创业方法论：找个火的产品，前面加个 Open，让 AI 照着抄一遍，然后管它叫开源精神。

好笑，但它指向一件不好笑的事：复制的成本已经接近零了。

以前抄一个产品、一篇深度分析、一套方法论，要几个月。现在一个下午。

所以真正该问的不是「怎么防止被抄」，而是「什么本来就抄不走」。

我的答案是一条分界线：能被一次性生成的东西会贬值，只能靠时间累积的东西会升值。

AI 压缩的是生产，不是积累。

按这条线往下推，值得坚持的其实只有三件事。

第一，做能产生一手信息的事。

自己下场，不只是评论。自己下过单才知道成交价和你以为的不一样，自己踩过坑才知道文档里哪句话是错的。AI 能重组所有已经存在的信息，但它没办法替你去经历那些还没有被写下来的部分。一手信息是唯一不在训练集里的东西。

第二，公开记录你的过程，包括错的那部分。

一次公开的修正，比十篇正确的文章更能说明你在真的做事。抄的人抄得到你的结论，抄不到你是怎么发现自己错的——而且他也不会知道错在哪，因为他没算过，只是复制了结果。

第三，持续。

这条最土，也最难被复制。因为复制品没有下一版。抄一次的成本是一个下午，抄三年的成本是三年，而那正好是你已经在做的事。

说到底，AI 没有改变什么东西有价值，它只是让「看起来有价值」变得很便宜。

真正的分界线一直没变：你的东西是从哪来的。

是生成的，还是长出来的。

你快不快乐，跟你在做什么关系不大。

跟你做这件事的时候人在不在场，关系很大。

这是哈佛 2010 年发在 Science 上的一个研究，用 iPhone 随机弹窗，采样了两千多人在真实生活里的实时状态。

—— 三个数字 ——

　人有 46.9% 的清醒时间在走神
　「做什么」只能解释 4.6% 的快乐差异
　「有没有走神」能解释 10.8%

也就是说，你在想什么对此刻快不快乐的影响，是你在做什么的两倍多。

而且走神在每一种活动里都占到至少 30%。唯一的例外是做爱。

—— 最反直觉的一条 ——

你可能会想：那我走神去想点开心的事，不就行了。

数据说不行。

走神到愉快的话题时，人并不比专注当下更快乐——这个差异在统计上不显著。

而走神到中性或不愉快的话题，明显更不快乐。

所以走神本身就是有成本的，跟你走神到哪儿关系不大。想好事也救不回来。

—— 是因还是果 ——

这是我第一个怀疑的地方：会不会是心情不好导致走神，而不是走神导致心情不好？

研究做了时间滞后分析：走神在前，情绪下降在后。

方向是走神 → 不快乐，不是反过来。

—— 对一个人做事的人意味着什么 ——

我们习惯的解法是换事情做：这个项目让我烦，那就换个更有意思的。

按这个研究，换事情的收益上限只有 4.6%。

真正的杠杆不在做什么，在做的时候人在不在。

同一件枯燥的活，人在场做，可能比一件有趣的活心不在焉地做状态更好。

—— 一句话 ——

不是找一件更让你开心的事去做，是做的时候别走。

论文：A Wandering Mind Is an Unhappy Mind
Killingsworth & Gilbert, Science, 2010

我把一个文件复制了一份当备份。

结果两份一起废了。

原因是：那个文件里装的不是数据，是身份。

复制一份数据，你就有了两份数据。
复制一份身份，你不是有了两个身份 —— 是同一个身份，同时出现在两个地方。

任何平台看到这个，第一反应都是「号被盗了」。于是整个凭证作废，副本和原件一起死。

这类东西比大多数人以为的多：
· 账号登录态
· API key、授权文件、证书
· 浏览器 cookie
· 各种「记住我」的凭据

你以为在做备份，其实在造分身。而系统只认一个。

最阴的是它不当场报错 —— 废掉的那一刻一切照常，等你真要用的时候才发现。

所以复制任何东西之前，先问一句：

这里面装的是数据，还是身份？

数据可以复制。身份只能挪，不能分。

这周群里有人花了好几天，想复现一个头部地址的打法。每个测试至少跑两小时。

结论是：复现不了。

不是差一点，是「就算不排队、延迟 0 都做不到」。

他后来做了一件很聪明的事：改用回放模拟，允许自己偷看未来——反正是回测，作弊也无所谓，就想知道差距到底在哪。

结果是要偷看到 3 秒以后，才有可能追上他。

而 3 秒在真实交易里是不可能的。

这个测法值得单独说一下。

一般人复现不了别人的策略，第一反应是「我的速度不够」，然后开始买机器、拉专线、优化链路。但速度是个连续变量，你永远不知道要快到什么程度才够——只能一直花钱。

允许自己偷看未来，等于把「速度」这个变量直接拉到无穷大。如果这样都追不上，那差距就一定不在速度上，是别的东西。

这是一次很干净的证伪：不用买任何东西，就排除掉了一整个方向。

同一场讨论里，另一个人给了个方向完全不同的答案：

「其实我做到现在就是觉得，撤单（不接毒单）是最重要的。」

还有一条更实际的，我觉得是这周群里最有价值的一句：

「maker 的难点是实盘不保证成交，所以实际买入大概率价格更高——下跌肯定直接成交了。」

这句话初看是抱怨，细想是个结构性的东西：

你挂单能不能成交，不是随机的。行情往对你不利的方向走时，你的单一定成交；往有利的方向走时，你大概率被跳过。

所以「成交」这个事件本身就带着方向。你回测时假设的成交价，和你实盘拿到的成交价，差的不是滑点，是这一层筛选。

换句话说——你能成交的时候，往往正是你不该成交的时候。

这也解释了为什么模拟盘和实盘差那么远。模拟里成交是「价格到了就算成交」，实盘里成交是「有人愿意把不利的那一边卖给你」。前者是价格问题，后者是对手方问题。

这周还有个背景：平台同一周动了两个开关。

TWAP 拉满，抹平错误定价——靠误定价回归的策略直接废。
Taker 延迟从 250ms 砍到 50ms，利好吃单方——再砍一次信号驱动的做市。

两个开关方向是反的，但落点是同一批人。群里那句总结最狠：「改 taker 延迟本质上淘汰掉微观结构套利的 maker。」

所以现在的局面是：靠速度追不上（有人已经用偷看未来证明了），靠误定价的路被 TWAP 堵死了，靠做市的又被延迟调整削一刀。

剩下能站住的，只有那些不依赖以上任何一条的东西——比如判断哪些单不该接。

本周完整的社群精华在频道，包含流动性 8 小时缩 3 倍的实测、扫尾拥挤度、以及群里 11 条还没答案的问题（每条可点回原消息核对上下文）：

一个人干活，最难的不是没事做，是早上打开电脑不知道从哪下手。

我后来发现症结在于：把两件完全不同的事挤在同一个时间点做了。

一件是**看世界**——外面发生了什么、有没有跟我相关的变化、哪条值得跟。这件事的性质是筛选，输入来自外部，做完应该是一份「值得看的 0-3 条」。

另一件是**管自己**——我手上有什么在跑、卡在哪、今天推哪一个。这件事的性质是排序，输入全是自己的存量。

混在一起做，结果就是一边刷信息一边焦虑该干活，两件都做不好。

拆开之后顺序也是固定的：**先看世界，再管自己**。反过来会出问题——你按昨天的判断排好了今天，然后才发现外面变了，排的东西已经不该做了。

值得抄的是这个分工，不是任何人的具体流程。你的两件事可能各花五分钟，但它们必须是两件事。

你让 AI 帮你处理事情的时候，密码这一关是怎么过的？

我见过三种，风险差得很远：

一、直接把密码贴进对话——最省事，也最糟。那句话会进上下文、进日志、可能进训练数据，而且你撤不回来。

二、让 Agent 去读你的密码管理器——听起来专业，但它拿到的是明文，之后这段上下文去了哪你不知道。

三、Agent 只发起请求，你在密码管理器自己的界面点确认，值直接填进页面。Agent 全程只看到「已授权 / 未授权」，看不到值。

第三种才是能长期用的。判据很简单：**这个方案里，明文有没有经过 AI 的上下文**。经过了就不安全，不管中间包了几层。

还有一条更基础的：需要密码的操作，尽量别让 Agent 代劳，让它把你送到那一步就够了。省下的那点时间，不值得拿账号去换。⚠️

你的 GitHub 仓库右上角那个链接位，填了吗？

我刚查了自己的 17 个，16 个是空的。那是仓库页唯一的出站链接——2352 颗星，导给我自己网站的流量是 0。

topics 同理。 这类聚合页是别人找工具的主要入口，没打标就不在里面，等于把一个免费流量入口一直关着。

两件事十几分钟能补完：

· Settings → 右侧 About 齿轮 → Website 填你的站
· 同一处 Topics 加 5-8 个词，按仓库实际内容填，别套模板

打标别贪多也别偷懒：mcp / claude-code / prediction-markets 这种具体词比 ai / tools 这种大词有用得多——后者的聚合页你根本排不上。

这类缺失不报错，仓库看着一切正常，所以能空很久没人发现。现在去看一眼你自己的。

AI 的“撒手没”时刻！

我本来只想让 Codex 帮我拟个草稿。

结果它直接把推文发了。😂

前面我让它结合我的品牌和已有项目，调研 Cloudflare Wallet handle。确认登录和授权后，它自动完成检查和认领，拿下了

然后我说：“发推分享一下。”

我的意思是先写一个草稿我看看。
它理解成了：打开 X，直接发布。

发完还tm自动回读核验，把链接和状态写回我的内容系统。

我看着屏幕：
啊？……啊！😳

有点兴奋又细思极恐的感觉...

留给 @OpenAI 的时间不多了

先把 Cloudflare Wallet 的品牌名拿下了：

☁️

目前一个 Cloudflare 账号只能认领一个 handle。想保留品牌名的，可以先去看看：

给自己的 AI 试试这个 prompt：

【来跟我讨论一下，十年后我想成为怎样的人。

别只聊抽象愿景，帮我把财富、工作、健康和关系都聊清楚。

以后每周带我复盘：这周做的事，有没有让我离那个方向更近？如果偏了，告诉我下周最该调整的一件事。】

我已经有一段时间不主动刷 X 的信息流了。

真正的问题不是里面没东西看。恰恰相反，是有价值的信息太多，噪音也多。

本来只想看看有什么新东西，半小时后却只记住了几个不感兴趣的热点，真正和工作、业务有关的内容一条都没留下。

所以我把“刷 X”变了一种玩法，做成了一条持续运转的信息消化环。

它每天跑四轮。我给三类来源的权重是：60% For You、25% Following、15% 主动搜索。

抓到内容以后，它不会立刻让 AI 总结，而是先检查来源是否健康、数据是否新鲜。流程异常就明确报告失败，不拿旧数据冒充“今天没有重要信息”。

然后才进入去重、相关性筛选、证据核验和语义审查。

在一轮匿名化的真实运行里，多个来源共出现 142 次，去重后剩下 80 条不同内容；23 条通过机器初筛，12 条进入语义审查，最后只有 3 条被标为“值得知道”，其中 1 条获得“正式晋升”。

142 次来源命中 → 80 条不同内容 → 23 条初筛 → 12 条语义审查 → 3 条值得知道 → 1 条正式晋升。

这个漏斗真正帮我解决的，不是“筛得有多狠”，而是把以前混在一起的两个问题拆开了：

哪些内容值得我知道？
哪些内容值得改变系统状态？

认知层是“值得知道”：每轮 0–3 条。系统必须告诉我它为什么重要、证据核验到了哪一步、哪些只是作者自述或推断，以及可以从业务、产品、研究或工作流哪个角度利用。

系统层是“正式晋升”：每轮最多 1 条。只有当它有足够证据、相对已有记忆确实有增量、能找到明确的消费者，并留下可核验回执，才会进入知识、观察、行动或内容系统。

另外两条没有消失，但也不会因为“看起来有趣”，就自动变成两个任务或两份待办。

现在一条信息可以有五种去向：丢弃、观察、学习、行动、内容。

只有拿到真实的知识写回、任务路由或内容队列回执，系统才会承认它真的进入了下一环。AI 说一句“已处理”，不算完成。

目前，四轮报告会固定进入我每天打开的 Codex App。

我后来发现，这类工具可能不应该先做成另一个需要打开的 App。因为我真正使用这些信息的地方，本来就是 Codex、Cursor 这类 AI 客户端。

所以我又做了一个本机 MCP alpha，一共 6 个工具：

• 5 个只读工具：新鲜度检查、最新摘要、日期摘要、有限搜索、证据读取
• 1 个写工具：只允许显式确认后记录真实反馈

这个 MCP 不负责采集 X，也不复制新的账本、队列或定时器。它只是一个很窄的 AI 客户端入口。

目前 Codex 已经真实识别这个本机服务；Cursor 的配置和路径已经校验，原生客户端加载还在做最终核验。

更底层的内核也不绑定任何模型。来源健康、去重、排序、上限和回执由确定性程序负责；Codex、Claude、Cursor、本地模型甚至纯规则程序，只要遵守同一协议，都可以负责中间的语义判断。

我现在觉得，这类 AI 信息工具真正缺的不是总结速度，而是四件事：

1. 先判断来源是否健康，再谈智能。
2. 允许零输出，不为了证明有用而强行制造结论。
3. 把“知道”和“改变状态”分开。有些消息知道就够了，不值得创建任务。
4. 每一步都留下回执。没有真实写回，就没有闭环。

这版目前还是本地优先的 alpha。我不急着把它做成 SaaS，下一步先找几位非作者测试三个问题：

1. 能不能快速跑出第一份摘要？
2. 不同人的个性化结果能不能持续有用？
3. 它是否真的减少了主动刷信息流的时间？

如果你也想在自己的 AI 客户端里试这种信息消化器，评论区留一句“想试”。我会根据第一批真实反馈，再决定要不要把它整理成公开工具或开源项目。

借助 AI 没什么问题，关键是得对自己发出去的内容负责。

不是说一有 AI 味就无法忍受。主要是这东西得是你用心做的，而且真想给读者带点价值。

看完宝玉老师 @dotey 把费曼学习法写成一个循环，我发现我最近折腾的内容流程其实也是同一件事，只是中间多了 AI 和口述这一层。

以前我的流程很简单：有一个想法，叫 AI 帮我结构化，我改几句就发布。效率挺高。但后来有个明显的问题：内容虽然完整，却不像真人发的。

尤其是 AI 直接整理口述之后，标题、分点、结论都有了，但说话的顺序、停顿，以及临时冒出的判断——最真人化的语气和情绪——都容易被抹掉。

所以我把流程改成了闭环：

1. 真实想法或问题 —— 必须是自己感受到的，或确实有需求的：正在为什么花钱、浪费时间踩坑，或者哪里被卡住了。
2. 实践验证 —— 先把这件事做一遍，留下过程，再让 AI 整理。
3. 口述修正 —— 用自己的语言讲出来，把人话放回去。
4. 多平台发布
5. 反馈 —— 评论和问题再进下一轮，形成闭环。

这就是费曼循环在内容生产里的样子：不是「学会了再输出」，而是输出倒逼你真的搞懂；中间多出来的，只是 AI 负责整理，口述负责把人留在场上。

前两天写 Codex 控制 ChatGPT Pro 的实测，就是这个循环在转，不是额外插进来的鸡汤。

我之前忘了截图。为了把内容写扎实，必须重新跑一遍流程，把画面补回来。在这个重新验证的过程里，我对这件事的判断也变得更清楚了。

写作不只是记录结果。它会反过来逼你实践、验证、补证据，发现自己到底有没有想明白。

在这套流程里：

AI 负责整理信息、压缩重复、适配平台
人负责真实经历、最终判断，以及个性化

AI 给出草稿以后，我会完整读一遍。如果你觉得内容像 AI，直接念出来——马上就能发现哪里拗口、哪里是你根本不会说的话。

一个小建议：把口述转写重新交给 AI，只让它帮你理顺和纠错，不要让它增加观点或强行升华。

这不是把写作变复杂。
而是在利用 AI 提高效率的同时，不把自己最有特点的那部分抹掉。

Ondo Perps 累计成交破 $6B，进 RWA perps Top 5；24h 还有 $3.3 亿。

同一条线：代币化股票能直接当保证金，不用先兑成稳定币再开仓。

我把抵扣率 / 账户上限实测拆过一遍：

懒得看字的话，我把前半段讲了一遍 ——

那个 98% 的队列是怎么回事，
为什么"排在前面"反而是簿子上最危险的位置。

完整的四档数据和三条纪律在原帖里。

Polymarket 要把 5min / 15min / 4h 的 Crypto Up/Down 改成 TWAP 结算，这两天群里吵了一轮：到底是全程 TWAP，还是只有最后 30 秒？两个人各执一词，谁也没说服谁。

我去翻了官方公告，答案是按市场时长分配的：

5 分钟市场 → 30 秒 TWAP
15 分钟市场 → 60 秒 TWAP
4 小时市场 → 60 秒 TWAP

官方原话是 with the averaging window scaled to the length of the market，窗口跟着市场时长走。

还有一个更要紧的：这事 8 月 7 日 00:00 UTC 才生效，现在根本还没改。主网 feed 和 RTDS 8 月 4 日上线。

所以群里那场争论，两边都只说对了自己那半——确实是 30 秒，但那只对 5 分钟市场成立。

顺带一条群里没人提、我觉得比结算口径更实际的：同一份公告里，官方说整个 8 月会在所有受影响的市场投放 100 万美元流动性奖励，用来撑过这次过渡。也就是说 8 月这一个月，LP 侧的收益结构和平时不一样。

这个时间点很关键：这几天大家感受到的尾盘翻转，仍然是旧的单点快照结算下的翻转，不能拿它去推断 TWAP 之后会怎样。

说回为什么要改。群里有人专门统计过：最末 30 秒的翻转比例是 13%——30 秒前占优的那一边，最后输掉的概率。他把优势定义得很具体，比如 PTB 领先 +100（UP 占优），结算时变成 -30 DN 算一次翻转。

在这种环境里他的结论是「不管方向多么对、胜率多高，最终都会被翻转干掉」，所以「除了对冲之外真的没得做」。

那修好了不就完了？群里有人不这么看，这是我认为最值得记下来的一段：

「其实不改 TWAP 也挺好的，虽然有操纵，但是风浪越大鱼越贵，我们的报价里本来就已经 price in 了这一份风险。」

「没操纵都没人博反转了。」

他担心的不是自己的策略失效，是整个市场没人来玩：「这玩意最大的危害不是影响某一种策略——任何策略其实都是需要散户来提供对手盘的。」

另一个人接得更直白：「没有赌狗和散户，一群机器人在自由搏击，谁能赚到钱呢，alpha 没了。」

他担心的全程 TWAP 这次不会发生（是 30s / 60s 窗口，图表照常波动）。但这个权衡本身是真的，值得单独记住：

价格波动本身是吸引参与者的产品。一个把波动抹平的设计，清理掉的不只是操纵者，还有愿意下注的人——而做市和套利策略赚的正是这些人的钱。

说说我自己怎么处理这次切换。

公告出来当天我先查真钱敞口，结果是零。真正被切断的是几条还在跑数据、没上真钱的验证线——它们的样本会横跨 8 月 7 日。其中一条尤其巧：它复刻的正是「最后 30 秒进场」那类打法，而 5 分钟市场的新窗口恰好就是 30 秒，整个前提被精确覆盖掉了。

所以我要做的第一件事不是改策略，是打一条时间分界。

8-07 前后的样本不能混算。跨这个点的样本池会得出无意义的均值，而且不会报错——统计程序照常跑，只是结论悄悄失去意义。这是这次切换里最容易被忽略的风险：规则变更不让你的程序崩溃，它只让你的结论失效。

第二件是别只看一个方向。直觉上 TWAP 更平滑等于更好预测，但它同时带来两个相反的效果：可预测性可能上升（均价比单点 tick 稳），可捕获幅度下降（也正因为平滑，价差变小了）。净效果是正是负，取决于谁降得快，光推理得不出来，只能重测。

第三件是给已有研究加时间边界。有一类结论的核心证据是「最后 N 秒是操纵窗口」，那个指纹的前提就是单点快照结算。8-07 之后它可能依然成立甚至更成立，但论据基础变了。结论会被继承，前提不会——一份没标时间边界的结论，半年后还会被人当依据引用。

完整版我整理到站上了，还包括跟单为什么会自我毁灭、以及那个 13% 统计里没厘清的另一个口径。

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网上都说小红书蒲公英要 5000 粉。我今天 1210 粉开通了。

把从起号到能接商单的路径完整记下来，能省你不少事。

1｜门槛不是 5000
后台原话是「你已达成 1000 粉成就，可使用以下权益：买手合作 / 博主合作」。
1000 粉就解锁。5000 是报价翻倍的下一档，不知怎么被传成了准入门槛。

2｜入口是真难找
创作服务平台（网页后台）里没有这个入口，我先在那儿翻了半天。
两条路能进：
· APP：侧边栏 →「专业号」→ 经营进阶 →「博主合作」
· 网页：

3｜这 1000 粉怎么来的：让数据选主轴，别自己选
一开始两类内容我都发。回头拉后台：预测市场内容累计涨粉 850，AI 内容涨粉 9。
94 倍。其中单条爆款 46,910 曝光、涨粉 837，一条顶其余全部。

我在 X 上的主轴是 AI，在小红书完全反过来。两边不是同一批人。
「定一个核心内容再分发到所有平台」这个假设，被我自己的后台数据否掉了。

4｜开通 ≠ 有单
工作台现在是：待接受 0 / 进行中 0 / 待确认 0，当月收入 ¥0。
它是入场券不是收入。报价和接洽是下一件事，我做到了再写。

5｜报价参考
平台首页推荐的同类博主真实报价：3.1 万粉 ¥1,000 起，1.4 万粉 ¥400 起，1.1 万粉 ¥500 起。
官方区间：1000–5000 粉图文 100–300 / 视频 200–600；过 5000 翻倍。
垂类有 2–3 倍溢价，平台向品牌和博主各抽 10%。

下一个卡点是 B站充电，粉丝 1000 和实名认证还没过。达成了再来写一篇。

大家看股权永续（Perp）这种平台，基本上都在看一件事：能不能加杠杆炒美股？

但我把 @OndoPerps 的机制拆解完之后，发现真正被改掉的其实不是杠杆那一侧，而是抵押品那一侧。

更有意思的是，这个改动首先受益的其实不是散户，而是做市商——散户拿到的是这件事的二阶结果。

一、痛点：做市商的双重抵押问题

现在所有 RWA 永续场所都有一个结构性问题：做市商必须双重抵押。

他们要在永续合约这边押一笔稳定币做保证金；同时，还得在传统券商那边备一笔现金和股票库存去对冲。

同样的一份经济敞口，做市商的资金其实被锁了两次。这导致的结果就是盘口薄、点差宽，滑点跟真实的市场对不上。这并不是哪一家做得不好，而是整个模式的天花板。

二、解法：代币化证券直接做抵押品

Ondo Perps 的解法是让代币化证券直接当抵押品。

例如做市商要报 NVDA 的永续合约，可以在同一个系统里直接拿着 NVDA 代币对冲，不需要再去开一个券商账户。

资金基础这样被统一之后，点差就有可能收窄，订单簿的深度才反映得出真实的流动性。

所以判断这种平台值不值得看，不能只看它能开多少倍的杠杆，而是要看盘口的质量有没有真的变好。对你的实际意义是：你能不能占到便宜，取决于做市商愿不愿意在这里报更紧的价。

三、核心参数与限制

我查了 Ondo 的官方文档，目前的抵押品标的有两个：SPYon 和 QQQon，也就是标普 500 和纳斯达克 100 的代币化版本，都是以太坊上的 Ondo Stocks 代币。因为不是具体的个股，所以暂时还不能把手里的个股拿去当保证金。

抵扣率（Haircut）：
· USDC 是 0%
· SPYon 和 QQQon 各 10%

10% 的意思：如果你存入价值 1000 美元的 SPYon，系统只给你算 900 美元的保证金，但会锁住你全部的 1000 美元。这 100 美元的差额，是用来吸收万一要把抵押品换成 USDC 时的滑点或价格波动风险。

抵押上限（这条容易被忽略）：
· SPYon 每账户 146 枚
· QQQon 每账户 166 枚

超过这个数量你依然能存能取，但系统不再增加保证金。按现价粗算，单账户能靠股票抵扣的额度在十几万美元量级。

这里要说清楚一点，免得误会：USDC 是没有上限的，折扣也是 0%。所以上限卡的不是你能投多少钱，而是「拿股票代币抵扣保证金」这一条路径。想大额参与，USDC 这条路是通的。

至于为什么要设这个上限，我的理解是：平台在清算时必须把抵押品换成 USDC，而这类代币的二级市场深度有限——全平台目前的代币化股票抵押品总额是 2734 万美元，盘子还不大。所以这个上限本质上是平台对自己清算能力的自我约束，官方也写了它会随市场情况调整。

四、平台目前的数据表现（DefiLlama，8 月 1 日查）

· 24 小时成交量：2.33 亿美元
· 7 天成交量：15.7 亿美元
· 30 天成交量：43.8 亿美元
· 累计成交量：60 亿美元
· 未平仓量（OI）：7467 万美元

值得注意的是：累计 60 亿的成交量中，最近 30 天就占了 43.8 亿，差不多七成三。绝大部分成交都发生在最近一个月，增长确实在加速。

五、费用与激励

手续费 0.035%。通过推荐链接进去手续费可以打 5 折，下单面板上能直接看到「立省 50%」。

另外每周会有 USDC 激励池和 Points 积分。Points 目前没有定价，我不把它算进收益里。具体规则以官方 App 和说明为准，会调整。

六、使用门槛

一、地区：平台不向美国及其他受限司法辖区提供服务，用之前先确认你当地的可用性。

二、双重敞口：你的抵押品自身会波动，同时你的仓位也会波动，这跟单纯拿稳定币做保证金不是一回事。清算逻辑和抵扣率值得先花时间看明白。

我自己也放了很小的资金在里面尝试，摸一摸它的运行机制。

想自己研究的朋友，可以走这个链接：

以上内容是我研究这个平台的个人分享，不构成任何投资建议。

这周的 Leo Insider，我写天气策略。定位很清楚：研究流程、验证表、风控 checklist。

我想拆的是一个更底层的问题：天气市场的钱到底可能从哪来？

我把它拆成四层：

1. 市场覆盖差；
2. 信息更新差；
3. 结算理解差；
4. 玩家流差。

这篇完整 memo 会放：

- 我怎么搭候选池；
- 为什么天气策略难点不只是预测天气；
- 玩家流怎么作为外部确认层；
- 为什么有 alpha 线索，仍然要卡在放大前；
- 一张“小众策略 alpha 验证表”。

这期适合拿来做一件事：以后看到任何小众策略，先别急着问能不能赚。先拆钱从哪来，证据在哪，风险卡在哪。