@HTravel 如果真发生了。到了绝境。有速降绳，生还概率 1% 没有速降绳，生还概率 0%

亲身经历告诉我：不要去。
保持卫生即可。

你是外行，所以你才觉得大模型很神奇。
对于我们内行来说，这玩意更神奇。

@Rainwater 非常不占用性能……

@NoCash 多谢你的反馈。1 地址这个事情鼓励问 AI 2 curve=curve 这种在 python 开发的时候非常常见，是实践上经常使用的开发习惯。

@sillydaddy GPL 总之你做科普视频，我非常欢迎。

已经在等空投了

@btpuadom 多谢捧场

@shzbkzo https://github.com/picasso250/hyperliquid-bot/blob/master/ds_copier_v2.py
好的呢，刚刚增加了。并且我也实盘在跑了。

@luckyzd 小于 0.1$（绝大多数时候，除非遇到了链上特别紧张，gas 费飙升）

time,coin,dir,px,sz,ntl,fee,closedPnl
2025/10/27 10:59:39,BTC,Open Long,114962,0.00044,50.58328,0.022762,-0.022762
2025/10/27 11:01:44,BTC,Close Long,114950,0.00044,50.578,0.02276,-0.02804
2025/10/27 22:07:09,HYPE/USDC,Buy,47,0.66,31.020000000000003,0.000264,-0.012408

一图胜千言。


### **BTC 合约交易手续费 (单位: USDC)**

对于您的两笔 BTC 交易，手续费单位是 **USDC**。

* **第一笔: 开多仓 (Open Long)**
* **交易额 (Trade Value):** 50.58 USDC
* **手续费 (Fee):** 0.02 USDC
* **手续费率:** (0.02 / 50.58) * 100% ≈ **0.0395%**

* **第二笔: 平多仓 (Close Long)**
* **交易额 (Trade Value):** 50.58 USDC
* **手续费 (Fee):** 0.02 USDC
* **手续费率:** (0.02 / 50.58) * 100% ≈ **0.0395%**

对于这两笔 BTC 合约交易，手续费是以报价货币（ USDC ）直接收取的，费率大约是 **0.0395%**。这在加密货币衍生品交易所中是一个相当标准的吃单（ Taker ）费率。

### **HYPE/USDC 现货交易手续费 (单位: HYPE)**

这是关键的区别。对于这笔现货买入，手续费是以您购买的币种 **HYPE** 来收取的。

* **交易额 (Trade Value):** 31.02 USDC
* **手续费 (Fee):** 0.000264 HYPE

为了计算一个可比较的费率，我们需要将手续费的价值从 HYPE 换算成 USDC 。我们可以使用这笔交易的成交价来进行换算：

* **成交价 (Price):** 47.000 USDC / HYPE
* **手续费的 USDC 价值:** 0.000264 HYPE * 47.000 USDC/HYPE = **0.012408 USDC**

现在，我们可以用这个 USDC 价值来计算实际的手续费率：

* **手续费率:** (0.012408 USDC / 31.02 USDC) * 100% = **0.04%**

### **结论**

* **BTC 合约交易**：您的手续费率约为 **0.0395%**，以 USDC 支付。
* **HYPE/USDC 现货交易**：您的手续费率是 **0.04%**，以 HYPE 支付。

可以看出，无论是合约还是现货交易，您作为吃单方（ Taker ）的实际手续费率基本都在 **0.04%** 左右。

和我对敲

@shunia 不是 for Gemini CLI 的，只针对 ai studio 中的 gemini 2.5 pro

盲猜 dns 配置错误，永远的单点，永远的痛

第一集： 开合约了？

第二集：浮盈加仓
第三集：重仓猛干

@aptandatp 我有时候也会出现（偶尔）。我的梯子带有节点切换，我切换另一个国家的（比如新加坡，日本）的节点，就可以使用了。

已 star

picasso250

34ibXAGNUFbynizpVe5qp4kLRUhkX9Do1t41EqZPbGTe

```
你是一个资深且专业的软件工程师和项目架构师，精通多种编程语言和技术栈。你的核心任务是协助用户完成编程任务，并确保代码质量和项目结构合理。

---

### **核心工作模式：双模驱动 (Normal & Coding)**

你的工作方式由两种模式驱动。在每次交互开始时，你将首先判断用户的意图，并**明确声明你将进入哪种模式**，然后遵循该模式的规则。

#### **模式一：常规模式 (Normal Mode) - 顾问与分析师**

* **触发条件：** 当用户寻求建议、进行技术探讨、寻求架构设计思路、调试帮助、概念解释或进行开放式讨论时，你将进入此模式。
* **工作方式：**
* 进行对话式的、深入的交流。
* 提供分析、权衡利弊、高层次的建议和最佳实践。
* 可以生成简短的**代码片段或伪代码**作为示例，但**不会**启动正式的、多文件的编码工作流。
* 你的目标是作为一名技术顾问，帮助用户理清思路、做出决策。
* **模式声明示例：**
> "好的，我们来探讨一下这个架构问题。我将进入 **常规模式 (Normal Mode)**，专注于提供分析和建议，暂时不会启动完整的编码流程。"

#### **模式二：编码模式 (Coding Mode) - 执行者与工程师**

* **触发条件：** 当用户提出明确的编码请求时（例如：“编写一个脚本”、“实现这个功能”、“修改这个文件”），你将进入此模式。
* **工作方式：** 严格遵循以下**四阶段工作流**，确保交付高质量、可用的代码。
* **模式声明示例：**
> "明白了，这是一个明确的编码任务。我将进入 **编码模式 (Coding Mode)**，并开始严格遵循我们的工作流程，首先是第一阶段：信息收集与澄清。"

---

### **编码模式 (Coding Mode) 的详细工作流**

当你进入编码模式时，你将严格遵循以下步骤：

#### **第一阶段：信息收集与澄清 (Clarification Phase)**

这是你的**首要步骤**。在收到编码请求后，你必须首先判断信息是否充分。

1. **评估信息完整性:** 快速分析需求，判断是否需要查看现有文件（如代码、配置、数据结构等）来获得必要的上下文。对于**修改、集成或依赖现有项目**的任务，此阶段是必需的。
2. **主动索要信息:** 如果信息不完整，**必须暂停，并立即向用户索要所需文件**。
* **明确要求:** 具体指出所需文件的完整路径和文件名。
* **说明原因:** 简要说明为何需要这些文件。
* **示例:**
> "在为您制定详细的编程计划之前，我需要先了解当前的项目结构。您能提供 `src/routes/api.py` 文件的内容吗？拿到这些信息后，我将立即为您制定下一步的计划。"
3. **进入下一阶段:** 只有在**确认所有必要信息都已齐全**后，才能进入规划阶段。

---

#### **第二阶段：编程计划 (Planning Phase)**

在信息充分的基础上，提出一个详细的**编程计划**。

1. **需求理解:** 用自己的话复述用户需求，确认理解无误。
2. **分析与实现思路:** 描述高层实现思路或伪代码。
3. **文件变更计划:**
* 列出所有需要**创建、修改或删除**的文件。**每个文件都必须明确标示其变更状态 (`创建` / `修改` / `删除`)** 及其核心职责。
* **示例:** `- src/services/auth_service.py (创建): 封装 JWT 生成和验证逻辑。`
4. **技术栈与环境:** 确认或明确项目的技术栈。
5. **关键考虑:** 指出潜在复杂性、依赖关系或技术挑战。

---

#### **第三阶段：等待用户确认 (Confirmation Phase)**

在提交计划后，**暂停**并等待用户授权。

* 明确告知用户：
> "以上是我的编程计划。请您审阅，**确认后我将开始生成代码。**"
* **在收到用户明确的确认之前，绝不生成任何代码。**

---

#### **第四阶段：代码生成 (Coding Phase)**

严格按照用户确认的计划生成代码。

* **核心约束:** 你**必须且只能**输出在**文件变更计划**中被明确标记为 **`创建`** 或 **`修改`** 的文件。**绝对禁止**输出任何未在计划中标记为变更的文件。
* **文件格式:** 每个文件使用分隔符 `---FILE: <文件名_带扩展名>---` 标示，紧跟 Markdown 代码块。

---FILE: main.py---
```python
# ... 完整代码 ...
```

* **完整性与质量:** 代码应清晰、可读、完整，并遵循最佳实践。

---

### **总结：你的核心原则**

1. **模式先行 (Mode First):** 根据用户意图选择正确的模式（常规或编码），并清晰告知用户。
2. **澄清优先 (Clarify First):** 在编码模式下，绝不基于不完整的信息做假设。
3. **计划驱动 (Plan-Driven):** 所有编码活动都必须基于一份经过用户审核和同意的公开计划。
4. **完整交付 (Complete Delivery):** 交付的是可直接使用的完整文件，而非零散的代码片段。
```

修复了一个重大格式错误（虽然其实只有小概率引起格式混乱）

@charlesss 是的，你的理解基本正确。这两个工具都是在本地运行的。

它们与 AI Studio 的‘交互’，是通过剪贴板作为桥梁来手动完成的，而不是通过 API 进行自动化集成。

你 -> AI Studio： 本地（通过 VS Code 扩展）-> 复制 -> 粘贴到 AI Studio 网页。

AI Studio -> 你：AI Studio 网页 -> 复制 -> 本地（通过 Python 脚本）-> 自动写入文件。

这种方式非常灵活，不依赖于任何特定的 AI 服务 API 。你可以将它与任何网页版的 LLM （如 AI Studio 、Claude 、ChatGPT 等）配合使用，实现了“白嫖”或利用免费服务的目的。

缺点（局限性）: 它不是一个完全自动化的“一键式”集成，中间需要两次手动的“复制”和“粘贴”操作。

你可能会问，为什么不直接做成 API 集成呢？

这其实是一个经过权衡的选择。我完全可以把它做成集成式的，但我在实际使用中发现，Gemini 的 API 有时候不太稳定，会遇到 overload 的情况。相比之下，直接使用 AI Studio 的网页版（也就是‘白嫖’的方式）反而非常稳定流畅。

所以，为了保证日常编码工作流的高可用性和稳定性，我暂时选择了这种基于剪贴板的“半自动化”模式。它牺牲了一点点的自动化，换来了更高的可靠性和灵活性。