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世界上前20的Skill必装榜，年轻人多用AI 1、superpowers（by obra），当时星标 30.2 万它把开发拆成四步：头脑风暴、写计划、测试驱动、代码审查，串成一套开发流程。做中大型功能之前装上，AI 不会一上来就乱写代码。 2、skills（by mattpocock），当时星标 29.8 万需求说不清的时候，它会反过来追问你，再帮你理清架构。排查 bug、重构老项目，用它最顺手。 3、andrej-karpathy-skills（by multica-ai），当时星标 22.1 万一份项目规则：AI 先想清楚再动手，只改该改的地方。放进项目根目录，写代码时就生效。 4、skills（by anthropics），当时星标 18.2 万官方技能库，Word、PPT、表格和 PDF 都能直接做。想自己写 Skill，照着它的模板改就行。 5、ponytail（by DietrichGebert），当时星标 16.8 万让 AI 像最懒的资深工程师一样思考：能不加的抽象就不加。代码写完让它过一遍，把过度设计和技术债挑出来。 6、ui-ux-pro-max-skill（by nextlevelbuilder），当时星标 13.8 万整套配色、字体搭配和交互规范都在里面。做落地页、后台和 APP 界面之前装上，页面更像设计师做的。 7、graphify（by Graphify-Labs），当时星标 12.9 万把代码、文档和数据库结构转成一张知识图谱。接手陌生项目时先建图，再问"这个函数被谁调用"，一查就清楚。 8、caveman（by JuliusBrussee），当时星标 11.4 万让 AI 用最少的字回答，啰嗦的铺垫全删掉。长时间跑 agent 的时候装上，能省下一大截 token。 9、agent-skills（by addyosmani），当时星标 10.9 万谷歌工程师整理的工程规范，覆盖接口设计、上下文管理和质量检查。团队一起写项目，用它统一写法。 10、taste-skill（by LeonxLnx），当时星标 9.9 万给 AI 补上审美：排版、参考图和动效都有讲究。做官网首页和作品集的时候用，页面不再像套模板。 11、Understand-Anything（by Egonex-AI），当时星标 8.7 万把代码变成能点开的交互图谱，还会讲清楚业务流程。新人上手项目、读开源代码，最省时间。 12、impeccable（by pbakaus），当时星标 8.3 万专门提升 AI 的设计能力，会检查间距、层级和细节。页面做完先让它审一遍，再按建议打磨。 13、awesome-claude-skills（by ComposioHQ），当时星标 7.7 万一份技能合集，按场景收录了八百多个 Skill。不知道该装什么，先来这里挑。 14、last30days-skill（by mvanhorn），当时星标 6.5 万它会去 Reddit、X 和 YouTube，汇总最近 30 天的讨论。做选题、追热点、调研同类产品的时候用。 15、humanizer（by blader），当时星标 5.9 万专门去掉文字里的 AI 痕迹，比如套话和固定句式。公众号、口播稿和邮件写完，都可以让它过一遍。 16、diagram-design（by cathrynlavery），当时星标 5.8 万支持四十多种图表，直接输出成网页文件。写技术文档、做方案汇报，用它画架构图和流程图。 17、i-have-adhd（by ayghri），当时星标 5.8 万让 AI 先说结论和下一步，再给细节，不把答案埋在长段落里。问技术问题、想马上拿到结果，就装它。 18、marketingskills（by coreyhaines31），当时星标 5.6 万覆盖文案、SEO 和数据分析这些营销技能。写推广文案、提升网站搜索排名的时候用。 19、academic-research-skills（by Imbad0202），当时星标 5.3 万从查文献、写论文到模拟审稿，一条流程串起来。写毕业论文、投期刊之前都能用。 20、scientific-agent-skills（by K-Dense-AI），当时星标 5.3 万让 AI 变成科研助手，接入生物、化学这些领域的数据库和工具。做实验分析、查专业资料的时候用。

每年都有崩美股的鬼故事，这一次依然会有惊无险吗？ 01)年年都有鬼故事：最近五年的崩盘编年史市场待久了，会发现一个规律：这个市场每年都会讲一个吓死人的鬼故事。故事年年换，结局却惊人地相似。回顾最近五年，几乎是一年一个坎： 2022年，是最惨的一年，暴力加息+俄乌战争。俄乌战争爆发与美元暴力加息同时降临——地缘的黑天鹅叠加流动性的总收紧，这是典型"戴维斯双杀"的宏观版。纳斯达克从高点跌落超过三成，全球股债双杀，无数人的资产负债表在那一年被永久性地改变了形状。那一年砸下的坑，是五年里最深的。 2023年，鬼故事换成了硅谷银行。一家两千亿美元资产的银行，三天之内轰然倒塌，签名银行紧随其后，瑞信被紧急贱卖。市场一度相信"雷曼时刻2.0"已经到来，区域性银行的尸检报告满天飞。结果呢？美联储连夜端出BTFP工具，流动性阀门一开，恐慌三个月内烟消云散。 2024年，轮到日元加息。日本央行结束负利率时代，套息交易大规模平仓，8月5日那个"黑色星期一"，日经指数单日暴跌12%，全球市场跟着血流成河。当时的恐慌指数飙升速度，历史上只有2020年3月和2008年10月可以比拟。然而三周之后，市场仿佛什么都没发生过。 2025年，鬼故事讲了上下两集。上半年是特朗普的关税战，"对等关税"横空出世，全球供应链的末日论甚嚣尘上；下半年是AI内部的融资骗局被戳穿，算力租赁、循环收入的把戏曝光，市场开始质疑整个AI叙事的财务真实性。两次都让纳斯达克哆嗦了一阵，两次都没能终结牛市。今年，2026年，故事更是上下两集连播。上半年是美伊战争——斩首、报复、霍尔木兹海峡的阴云，油价一飞冲天；下半年是中选变天，民主党控制两院，开始清算数据中心，算力资本开支的信仰遭遇釜底抽薪。美股又一次被按进水里。 02)为什么每一次都能有惊无险？每一个鬼故事，都在市场上砸下一个大坑。有的坑深、时间长，比如2022年，填了将近两年；有的坑浅、时间短，比如2024年8月，三周就爬了出来。但无一例外——美股最终都走了出来，继续大涨，一路高歌，屡创新高，延续牛市。这不是运气，背后有两个硬逻辑。第一个逻辑，是AI革命带来的新一轮全球投资周期和创新周期。这不是普通的库存周期，也不是普通的设备更新周期，而是朱格拉周期与康波周期的叠加——十年级别的资本开支浪潮，嵌套在五六十年一遇的技术革命长波之上。人类历史上，蒸汽机、电力、互联网，每一轮通用技术的扩散都会掀起史诗级的投资和增长，而AI是其中的集大成者。生产率在提升，消费在扩张，企业盈利在实实在在地节节升高——这是牛市最硬的底气。只要这个底层叙事没有死，每一次崩盘都只是牛市中场的一次深蹲。第二个逻辑，是美联储疫情以来的大放水，把全球资产定价的水位整体抬高了。天量的流动性沉淀在金融体系里，没有更好的去处。每一次恐慌，看似是资金在逃离风险，实际上只是资金在风险资产内部短暂地换了个姿势。水够深，船就沉不了。 03)这一次还会有惊无险吗？那么，核心的问题来了：市场还会像过去五年那样有惊无险、重新走牛吗？我的答案是：要分市场看，不能一概而论。美国重新走牛的概率很大。理由有二。其一，AI技术革命本身是真实的，被杀掉的只是估值泡沫和无序的资本开支，不是技术扩散的大趋势——数据中心的建设会放缓、会规范化，但不会停止，因为算力需求的真实增长摆在那里。其二，民主党的清算是"为了高质量发展"，不是为了埋葬市场——美国的普通老百姓炒股，民主党的精英自己也炒股，两党在维护资本市场稳定上有根本的共同利益。历史上每一次"左派纠错"砸出的坑，事后看都是黄金坑，1929年那种级别的例外，前提是技术周期已经衰竭，而今天显然不是。但对其它市场，恐怕不能这么乐观。韩国、A股这类市场，大概率会逐渐筑底、震荡向上——毕竟全球流动性缓和、战争终结、关税退坡的大环境在改善。但要注意，它们经历的是猛熊，猛熊之后往往只能进入弱牛状态。突破前高，会有相当大的压力。原因不难理解。美股牛市有"技术革命的全球定价权"作为锚，跌下去有人接；而其它市场的估值，很大程度上是寄生在美国AI资本开支这条链上的——韩国的存储、中国的算力硬件出口链，本质上都是"给美国的数据中心供货"。当链主开始压缩开支、清算泡沫，链上成员的盈利预期就要系统性下修。估值的坑可以靠流动性填，盈利的坑只能靠时间填。再次回到标题的问题：这一次依然会有惊无险吗？对美国，大概率是——技术革命的长周期没有走完，流动性的大水没有退，恐慌出清之后，牛市的中场哨声会再次吹响。对其它市场，是"有惊，但险不会尽消"——会筑底，会回暖，但要从猛熊直接跳回疯牛，不现实。五年了，市场年年讲鬼故事，年年都有人清仓离场，然后年年拍断大腿。这教会我们的不应该是"无脑抄底"，而是分清什么是周期底部的鬼故事、什么是周期顶部的丧钟。鉴别的标准只有一个：底层的技术革命和盈利周期，死了没有？只要答案是没有——那么每一个鬼故事，都是披着恐怖外衣的机会。但如果有一天，鬼故事里的主角不再是流动性、不再是政治、不再是战争，而是技术革命本身熄了火——那时候，才轮到真正的熊市登场。

炒美股，得会算政治账玩美股，最容易产生的错觉，是把它看成一道只由盈利、利率和流动性组成的计算题。仿佛盈利上修了，股价就应当涨。然而，真实的账本并不只有一本。企业算利润，交易员算波动，更高一层的力量，算的是席位、议程和选票。几套账本重叠在一起，最后走出来的价格，未必符合任何一份盈利预测，却往往符合另一张更大的报表。 11 月 5 日就是一个样本。标普 500 下跌 4.36%，费城半导体指数下跌 12.25%，英伟达一家跌去 4470 亿美元，全市场蒸发约 3 万亿美元。只看盈利账，这一切难以理解。人工智能的需求没有变，资本开支的计划没有变，变的是两天前的选举。民主党拿下参众两院，也拿下了得州。得州候任州长公开要求立即暂停数据中心开发，新当选的一批议员和州长，竞选纲领里都写着放缓 AI 基建。市场用一个晚上想明白了一件事。 AI 的估值故事，有一半建立在数据中心高速扩张之上，而扩张的开关，有一半握在政客手里。许多从盈利层面难以理解的事，换到政治层面，反而有了朴素的逻辑。数据中心的建设，从来不只是技术问题。算力建在谁的土地上，电力成本就由谁的电网承担，税收优惠由谁的地方财政让渡。投产之后，股价的收益归股东，电价的压力归当地居民。过去两年没人细算这本账，因为股价在涨，成本的分摊被牛市掩盖了。收益的预期一动摇，成本的归属立刻成了公共议题。州长喊出暂停二字，不是不懂技术，是读懂了选民。这不是资本开支的终结。这是技术革命走到中段的固定戏码。铁路如此，电力如此，互联网也如此。前半段讲效率，监管为创新让路。后半段讲分配，政治开始到场，要求重新切分账单。看清这个节奏，就不会把一声喊话当成世界末日，也不会天真到以为技术叙事可以永远免于政治定价。兄弟们话也要说回来。这场清算并不是来埋葬牛市的。政客自己的退休金沉浮于市场，两党在维持市场运转这件事上，利益高度一致。政治账的目标不是杀死这头牛。它要的只是多分一杯羹，把一部分利润换成选票和财政。同时要盯住的还有流动性账。美联储 9 月已经重启加息，两位地方联储主席近日放鹰，暗示 12 月可能继续。政治账决定折现率，流动性账决定分母。两本账同时收紧，盈利的利好便不再独占解释权。真正决定投资难度的，正是这种账本之间的错位。多数人研究市盈率，少数人研究约束条件。多数人盯着财报日历，少数人盯着听证会的日程。在政治变量主导定价的窗口期，后者至少知道，什么时候不宜把侥幸误认为规律。以为跌得够多就是便宜，与以为涨得够久就是安全，是同一种天真的一体两面。散户的处境，也可放在这层关系里观察。形式上的市场准入，并不自动带来实质上的信息平等。政策信号先到游说公司的简报，再到财经媒体的头条，最后才到行情软件的评论区。等公开叙事终于清晰，价格往往已完成大半段调整。看美股，终究不能只算经济账。算力表面是需求，深处是电网。估值表面是盈利，深处是折现。选举表面是席位，深处是分配。二者时常共用一套语言，却服务于不同的目标。能分辨这一点，未必就能获利，却至少能少一些天真。知道有些回调不是风险的出清，有些反弹不是趋势的修复，而有些大局，最后是由无数个小账户凑钱买的单。

到底大钱是怎么挣的？ 1、大钱是静下来，然后只做一件事情，财不入急门。学什么都行，一法通万法通，你一定要在一个领域里去学到精髓，搞明白它的方法，搞明白它的原理，就是很变态沉浸式的去成为一个小小赛道的专家，然后它就通了，是方法论的通。 2、人的大脑有一个特点，它是长时间聚焦，持续去学习，学习也叫研究，也叫琢磨，你去天天琢磨。成年人会给自己很多枷锁，一份时间这个也得干那个也得想?随着年龄增长，你应该沉静下来。 3、专注一件事情，一个方向去天天想，天天琢磨。无关的事一定不要花精力，什么脑机接口、世界的首富，你管他干嘛? 4、如果你什么都不会，那就做老板。 5、如果你没钱，就去做中间商，费时费力费钱的活让别人去干，你就吃中间那块。 6、无论做多大生意和你的本钱大小没有关系和你的能力思维有关系! 7、彩票的本质是虚构，一个不劳而获的东西，引诱不劳而获的人购买，从而养活真正不劳而获的人。 8、任何生意都是如此，当老板必须要会做局，不管在哪个行业都有钱赚，不会做局，不管你做什么行业都是当炮灰。 9、财发狠心人，情困心软人。无爱可破情局，无情可破全局。 10、良性负债是杠杆。合理利用银行的低息资金放大现金流，比死守现金更安全，也更有机会撬动更大的收益。 11、90%的富人第一桶金都不"光鲜"，大多踩过时代的红利、也走过灰色地带，只是都不会对外说。 12、入乡随俗，尊重规则。和地头蛇搞好关系，不是圆滑，而是在规则之外找到生存和发展的缝隙。 13、不要和美女合伙做生意。感性和利益天生冲突，美色容易让人分心，也容易引来不必要的是非。 14、富人赚的大多是普通人的钱。底层认知的信息差，是最容易被营销、也最容易被收割的地方。 15、赚钱的本质，是竞争。过去、现在和未来都不会变，你弱别人就会强，你不抢就只能被抢。 16、穿奢侈品谈生意的人，大多没实力。真正的大佬，靠实力说话，不会用logo撑场面。 17、放不下面子的人，永远发不了大财。能弯腰、能示弱、能谈合作，才是成年人的顶级能力。 18、大钱从来不是慢慢赚来的。真正的阶层跨越，往往是抓住了一两次风口和机会，短短一两年，就能赚到别人一辈子的钱。 19、永远别信"别人会教你赚钱"。赚钱的核心是利益，没人会把自己的饭碗递到你手里，真正的路，只能自己摸索。 20、前面十九条都懂，就是做不到，那还有最后一条笨路。控制消费，定投纳指，拿住十年。不用做局，不用狠心，不用钻营信息差。。复利，是中国普通人唯一拿得稳的逆袭。

民主党为什么这么讨厌AI？美国最近挺癫。硅谷正在疯狂修建数据中心，英伟达忙着卖芯片，OpenAI、谷歌、Anthropic争着训练更聪明的模型。按科技行业的说法，人类已经站在下一次工业革命的门口。另一边，民主党的一些重量级人物却开始给AI踩刹车。伯尼·桑德斯主张暂停新建数据中心，AOC在国会展示数据中心周边的污染水样，伊丽莎白·沃伦提出向AI公司和数据中心征税。2026年美国中期选举，反对数据中心扩张甚至成了民主党一些候选人的竞选武器。皮尤研究中心今年9月的一项调查显示：56%的民主党人对AI越来越普及感到担忧，认为AI会减少就业岗位的民主党人更是达到75%。民主党为什么对AI这么担忧，担忧个茄子呢？？民主党的传统支持者里，有工会工人、教师、医生、政府雇员，也有大量大学毕业的白领和专业人士，AI恰恰开始动这些人的饭碗。以前工厂自动化，主要替代流水线上的重复劳动，现在AI已经能写代码、做设计、整理合同、写报告，甚至参与研究，还要给活人做手术了。一个公司过去需要十个人完成的工作，可能逐渐变成三四个人配合AI就能完成。对普通员工来说，老板宣布AI提高了生产效率，听起来像个好消息，等到部门开始裁员，感受就完全不同了。 AI很聪明，但它有一个特别大的缺点，非常费电。那些看起来像仓库一样的数据中心，里面塞满了服务器，运行需要电力，散热需要水。科技公司获得了计算能力，当地居民却可能开始担心电价、水资源和环境。这就很好理解了，一个社区原本想要的是工作机会，结果来了一个巨大的服务器仓库，居民最先感受到的可能是电费账单。这也是为什么反对数据中心的情绪能跨越党派，连一些共和党选民也不欢迎它们。而其中，新钱和老钱的冲突，早就不是什么秘密，这里说的老钱，并不是指某几个富豪家族，而是传统精英阶层所代表的那套社会秩序，民主党那套价值体系。老钱通常珍惜稀缺性，名校文凭、专业资格、艺术修养、人脉圈子，都是需要长期积累才能获得的门槛，一个人的社会价值，很大程度上也来自这些别人不容易复制的东西。 AI恰好擅长降低门槛。以前请人写一份像样的报告要花钱，做一张专业图片需要技能，想进入某些知识领域还要经历漫长的学习，现在，普通人打开电脑就能获得过去昂贵的专业辅助。这会让一部分民主党阵营中依靠知识门槛和职业资格获得优势的人不舒服。更麻烦的是，AI背后站着一批新富豪，他们拥有算力、资本、数据和平台，正在迅速获得影响社会规则的能力。民主党进步派看这件事，容易看到一个熟悉的画面，少数亿万富豪拿走技术红利，普通劳动者承担转型成本。所以，反AI情绪里既有劳动者保护，也有旧精英对新权力的警惕，又是到了该倒牛奶的时候了。那么，假如AI研发真的停了，会发生什么？短期看，芯片订单、数据中心投资和电力建设都会受到影响，AI产业链的估值也要重新计算。长期看，科学研究、药物研发、工业设计和企业生产效率的提升可能放慢。斯坦福大学2026年AI指数已经显示，AI正在进入自然科学研究，超过九成的重要前沿模型由产业界开发，停止研发，影响远不只是少了一个聊天工具，不少行业直接就玩球了。假如美国停了，中国、其他国家却没有停，美国可能把人才、资本和技术领先优势拱手让出。当然，暂停并不等于AI立刻消失，今天已经存在的模型依然可以使用，企业也仍然可以部署现有技术。这场争论最值得观察的地方，是美国社会开始意识到，技术进步本身并不会自动解决利益分配问题。 AI可以让蛋糕变大，但最后是谁切蛋糕，依然是个权力分配问题，是政治问题，是核心问题，是人类社会发展至今千百年来的最大的问题。民主党讨厌的或许不是AI本身，而是一个由少数科技巨头制定规则、其他人只能被动接受结果的未来。只不过，试图把AI按下暂停键的人，也得回答另一个问题，假如别人继续往前跑，你真的愿意陪着整个社会一起停下来吗？