TradingAgents-CN-Skill 是基于 TradingAgents 框架的中文股票分析 Skill。用户输入股票截图、文字描述或股票代码，Agent 自动完成 4 位分析师 + 2 轮多空辩论 + 风控三方辩论 + 五级评级，输出完整 PDF 报告。

2006 年，NVIDIA 推出了 CUDA（Compute Unified Device Architecture）——一套针对自家 GPU 的并行计算平台和编程模型。在此之前，GPU 的职责单一，仅限于图形渲染；CUDA 的出现，使得开发者可以用熟悉的 C/C++ 语言直接调用 GPU 的算力。

大语言模型训练、深度学习推理、科学计算——这些涉及 TB 级数据处理的任务，底层几乎都运行在 CUDA 之上。本文以中立视角，剖析 CUDA 的核心设计，并透过一个实战例子展示其并行计算模型。

Transformer 是当今大语言模型（GPT、BERT、T5 等）的基础架构，由 Google 在 2017 年论文 “Attention Is All You Need” 中提出。它彻底抛弃了 RNN 的递归结构，仅依靠注意力机制实现序列建模，在效果和效率上都带来了革命性突破。

本文通过一张架构图 + 核心公式 + 基础概念解释，帮你快速建立对 Transformer 的整体理解。

上一篇《OpenClaw 的 QMD 记忆引擎：从尝鲜到放弃》里，我因为 2 核 4G 服务器跑不动 QMD 的 3 个本地 LLM 模型，切回了内置引擎。当时以为内置引擎只有关键词搜索——其实不是。

OpenClaw 有一套内置的 Memory 系统，基于 SQLite 实现，开箱即用。但对于需要更高搜索质量、更广索引范围的场景，OpenClaw 提供了一个更强大的选项——QMD Memory Engine。

本文梳理 QMD 的核心概念、架构原理、配置方法，以及它在 OpenClaw 记忆体系中的实际角色，最后与 OpenViking 方案做对比。

在完成迁移到腾讯云和 SSL/协议优化之后，照片博客的整体性能已经很不错了。但有一个场景始终令人头疼：CDN 缓存失效后的首次加载极慢。深入排查后发现，问题出在 Next.js 的图片优化机制上。

上一篇文章记录了将照片站点从 Vercel 迁移到腾讯云 Lighthouse 的过程。迁移完成后，站点功能正常、性能也有明显提升。但在对 Nginx 日志和响应时间做进一步分析后，发现回源架构和协议层面还有优化空间。

📰 Hacker News 热门 - 2026-03-28

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1. Make macOS consistently bad unironically

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作者深入分析 macOS 多年来的设计退化问题，从系统偏好设置的混乱、到 Siri 的失败、再到 Safari 的各种 bug，论证苹果在"细节打磨"上的傲慢正在系统性崩塌。

文章引发强烈共鸣，被批评阵营和苹果粉丝同时关注——前者找到了共鸣素材，后者则激动反驳。这是近年来 HN 上关于苹果批评最火热的帖子之一，331分 + 230条评论。

最近在研究 AI Coding Agent 的工程化实践，绕不开两个概念：Harness Engineering 和 OpenSpec。两者都跟 AI 写代码有关，但解决的问题完全不同。写篇文章梳理一下。