polymarket nouvel outil---PolySeer est open source Je l'ai présenté ce matin, basé sur un projet open source modifié Un outil d'analyse approfondie du marché des prévisions. Vous entrez un lien Polymarket ou Kalshi, et le système exécute automatiquement tout un processus de recherche, pour vous fournir un rapport d'analyse structuré à la fin. La logique principale est la suivante : Huit agents AI spécialisés ont été utilisés pour cela : (vous pouvez aussi n'en mettre qu'un) → Planner : décompose le problème, génère un cadre de recherche, identifie les variables clés et les chemins causaux → Researcher : recherche bilatérale, collecte simultanément des preuves en faveur et contre (évite le biais de confirmation) → Critic : remet en question les preuves existantes, identifie les failles et les problèmes de données → Analyst : agrège toutes les preuves en utilisant la méthode bayésienne, calcule la probabilité → Reporter : génère un rapport d'analyse en langage humain Le processus complet se déroule en 9 étapes : 1️⃣ Récupérer les données complètes du marché (prix, carnet d'ordres, tendances historiques, volume des transactions) 2️⃣ Optimiser les paramètres d'analyse (choisir automatiquement la granularité temporelle et les facteurs de conduite les plus appropriés) 3️⃣ Générer une stratégie de recherche (sous-revendications, variables clés, graines de recherche) 4️⃣ Recherche bilatérale initiale (collecte simultanée de preuves PRO et CON + signaux adjacents) 5️⃣ Analyse critique (identifier les écarts, marquer les répétitions, identifier les problèmes de qualité des données) 6️⃣ Recherche ciblée ultérieure (combler les lacunes identifiées précédemment) 7️⃣ Agrégation des probabilités (mathématiques bayésiennes, pas de décisions arbitraires) 8️⃣ Ajustement de la corrélation (réduire les preuves similaires, éviter le calcul redondant) 9️⃣ Sortie du rapport final --- 📊 Sources de données Quatre niveaux de données ont été intégrés : → Niveau académique : articles de recherche en temps réel et publications académiques → Niveau web : dernières nouvelles, commentaires d'analystes, réseaux sociaux → Niveau marché : données financières, données on-chain, signaux de trading → Niveau exclusif : ensemble de données exclusives Valyu Les données de marché sont directement extraites des API officielles de Polymarket et Kalshi : → Prix en temps réel et tendances historiques → Profondeur du carnet d'ordres → Historique des transactions → Analyse intelligente des événements à plusieurs candidats (comme les élections) --- 📐 Système de qualité des preuves Toutes les informations ne sont pas également fiables, une classification en 4 niveaux a été utilisée : Niveau A : sources de première main (documents officiels, déclarations réglementaires, transcriptions de conférences de presse) → poids maximum 1.0 Niveau B : seconde main de haute qualité (Reuters, Bloomberg, WSJ, analyses d'experts) → poids maximum 0.6 Niveau C : seconde main standard (nouvelles citées, médias sectoriels) → poids maximum 0.3 Niveau D : preuves faibles (réseaux sociaux, affirmations non vérifiées, rumeurs) → poids maximum 0.2 Le poids final de chaque preuve = limite de type × (vérifiabilité × 0.45 + validation croisée × 0.25 + cohérence × 0.15 + actualité × 0.15) --- 📈 Calcul des probabilités Utilise la mise à jour bayésienne standard : logit(nouvelle probabilité) = logit(prior) + Σ logLR Le prior est le prix actuel du marché, logLR est le rapport de vraisemblance logarithmique de chaque preuve. Les preuves dans le même cluster subissent un ajustement de corrélation : Taille de l'échantillon efficace = n / (1 + (n-1) × ρ) ρ par défaut 0.6, ce qui signifie que plus il y a de preuves similaires, plus la contribution marginale est faible. Enfin, deux probabilités sont sorties : → pNeutral : déduction pure des preuves, sans tenir compte du marché → pAware : probabilité après ajustement des prix du marché --- Analyse de l'adéquation des catégories après tests | Politique/Élections | ⭐⭐⭐⭐⭐ Beaucoup de reportages, données d'enquête vérifiables, antécédents riches, chronologie claire | Géopolitique | ⭐⭐⭐⭐⭐ Beaucoup de déclarations officielles, analyses d'experts riches, événements traçables | Événements sportifs | ⭐⭐⭐⭐ Données statistiques complètes, nombreux antécédents, mais informations en temps réel sur les blessures difficiles à capturer | Indicateurs macroéconomiques | ⭐⭐⭐⭐ Données officielles, nombreuses analyses professionnelles, mais impliquant des modèles complexes | Technologie/Lancements de produits | ⭐⭐⭐ Fuites, prévisions d'analystes, mais informations internes non transparentes | Divertissement/Récompenses | ⭐⭐⭐ Règles historiques (comme les Oscars), mais forte subjectivité | Nouvelles cryptomonnaies | ⭐⭐ Informations fragmentées, beaucoup de bruit, manque de fondamentaux fiables | Prévisions de prix à court terme | ⭐ Haute randomité du marché, difficile d'obtenir un avantage à partir d'informations publiques --- 🛠 Comment utiliser L'utilisation la plus simple : 1. Ouvrez Polyseer 2. Collez un lien de marché Polymarket ou Kalshi 3. Attendez 2-3 minutes 4. Consultez le rapport Le rapport vous dira : → Prix actuel du marché vs notre probabilité estimée → Principales preuves en faveur et contre → Facteurs de conduite clés et points de risque → Évaluation de la confiance Vous pouvez utiliser ces informations : → Déterminer si le marché est mal évalué → Comprendre les raisons des fluctuations de prix → Identifier les informations que le marché n'a pas encore intégrées → Définir votre propre logique d'entrée et de sortie Il ne vous dira pas « acheter » ou « vendre », cette décision vous appartient. Nous ne fournissons que des recherches, pas de conseils d'investissement. En fait, il n'y a pas eu beaucoup de modifications, j'ai supprimé quelques éléments inutiles, traduit en chinois, et la sortie AI est également en chinois ; la fonctionnalité principale reste inchangée. J'avais initialement prévu de déployer sur vercel pour que tout le monde puisse l'utiliser immédiatement, mais l'architecture du produit ne fonctionne pas de manière stable sur vercel, et je ne veux pas dépenser d'argent pour acheter un serveur, donc j'ai décidé de le rendre open source ; tout le monde doit configurer l'API AI par lui-même, à part ça, il n'y a rien d'autre.

C'est vraiment impressionnant Je viens de tester une bibliothèque open source (c'est le bot de suivi pm parmi les mieux classés sur GitHub) C'est un bon produit, avec des centaines d'étoiles Mais il y a un service dans le script qui expose le fichier .env (l'endroit où sont stockées les clés privées) Impressionnant Ce développeur doit avoir des milliers de clés privées en main Il attend juste de les exploiter Mais d'un autre côté, on peut dire que son produit doit être de qualité Personne n'est idiot Au début, on teste avec de petites sommes Puis, une fois que ça fonctionne bien, qu'on s'y habitue On passe à des montants plus importants Et puis, soudain, on se rend compte que l'argent a disparu J'ai quand même fait quelques modifications et l'ai utilisé Parce que c'est un peu plus léger, adapté aux modifications Mais je ne vais pas le publier.

VibeCoding nouvel outil publié---VibeSkill déployé La norme Skills open source des ingénieurs d'Anthropic——un cadre de contraintes qui permet à l'IA de produire un contenu « de niveau expert » plutôt que « de niveau général ». Basé sur le manuel officiel de Claude Code, la valeur n'a pas besoin d'être discutée. Après avoir étudié cette norme, j'ai découvert que c'est effectivement utile, mais il y a un problème : le seuil d'entrée est trop élevé. Vous devez comprendre les métadonnées YAML, écrire des centaines de lignes de contraintes Markdown, et construire vous-même la chaîne d'appel. Pour la plupart des gens, ce n'est pas réaliste. C'est pourquoi j'ai créé VsbeSkill : pour productiser la norme Skills d'Anthropic, permettant à quiconque d'utiliser des contraintes IA de niveau expert, sans avoir besoin de comprendre la technologie. 2️⃣ Présentation du produit 【Données clés】 • Nombre total de compétences : 16 (synchronisé complètement avec le dépôt officiel d'Anthropic) • Catégories de compétences : 5 outils de développement / 6 outils de bureau / 5 outils créatifs • Compétences à haute différenciation : 9 (qualité nettement améliorée par rapport à l'IA ordinaire) • Longueur moyenne des prompts : 800+ tokens (vs 50-100 tokens pour les prompts ordinaires) • Comme il faut utiliser l'IA, cela coûte de l'argent, donc ce produit offre 60 points dès l'inscription, permettant 3-6 essais, puis il faut recharger de l'argent ; 【Aperçu des 16 compétences】 🛠 Outils de développement • Conception frontale - Refuser les dégradés violets, produire des interfaces vraiment esthétiques (haute différenciation) • Construction de serveur MCP - Construction de plugin Claude en quatre étapes (haute différenciation) • Créateur de compétences - Créez votre propre paquet de compétences Claude (haute différenciation) • Construction de produits Web - Produire une application React partageable en un seul fichier (haute différenciation) • Test d'application Web - Génération de scripts de test automatisés avec Playwright 📂 Outils de bureau • Traitement de documents Word - Support du suivi des modifications, ne marquer que les changements réels • Tableur Excel - Codage couleur de niveau banque d'investissement, zéro erreur de formule (haute différenciation) • Traitement PDF - Fusionner, diviser, extraire des tableaux, opérations en masse • Présentation PowerPoint - Sélection automatique des couleurs selon l'industrie, refuser les modèles par défaut (haute différenciation) • Collaboration documentaire - Cadre en trois étapes : collecte → raffinage → test (haute différenciation) • Communication interne - Sortie standardisée pour les mises à jour 3P, rapports hebdomadaires, rapports d'incidents, etc. 🎨 Outils créatifs • Art algorithmique - Écrire d'abord une déclaration philosophique, puis exprimer avec p5.js (haute différenciation) • Conception de toile - Design visuel de niveau musée/magazine (haute différenciation) • Guide de marque - Application en masse des normes visuelles de la marque • Usine de thèmes - 10 thèmes professionnels prédéfinis disponibles • Création de GIF Slack - Optimisation de la taille et du taux de rafraîchissement pour Slack 【Modèle de tarification】 💰 1 USDT = 1000 points Consommation de compétences (selon la complexité) : - Compétences simples : 10+ points/essai (communication interne, etc.) - Compétences intermédiaires : 20+ points/essai (traitement de documents, etc.) - Compétences complexes : 40+ points/essai (conception frontale, PPT, etc.) - Compétences avancées : 80+ points/essai (construction MCP, etc.) Consommation réelle = points de base + bonus de longueur de sortie (tous les 500 tokens +5 points) Recharge minimum de 6 USDT, peut durer longtemps. ——————————————— 3️⃣ Instructions d'utilisation 1. Consultez d'abord les meilleures pratiques : chaque page de détail de compétence a des descriptions de scénarios « les plus adaptés » et « moins adaptés », choisir le bon scénario fait une grande différence 2. Fournir suffisamment de contexte : l'avantage des Skills réside dans « comprendre avant de créer », plus l'entrée est détaillée, mieux c'est 3. Utiliser en priorité les compétences à haute différenciation : les compétences marquées « haute différenciation » sont celles qui montrent le plus d'amélioration par rapport à l'IA ordinaire 4. Utilisation combinée : conception frontale -> conception de toile -> collaboration documentaire, une combinaison gagnante ——————————————— 4️⃣ Enfin Ce projet a pris environ 3 heures de l'idée à la mise en ligne, le code est un peu brut, mais toutes les fonctionnalités principales fonctionnent. Si vous trouvez de la valeur après l'avoir essayé, n'hésitez pas à recharger pour soutenir. Si vous trouvez quelque chose de peu pratique, contactez-moi directement sur Telegram pour me faire part de vos commentaires, je ferai de mon mieux pour corriger ce qui peut l'être. L'intention derrière ce projet est très simple : j'en ai besoin moi-même, et je le partage avec ceux qui en ont besoin.