Claude

跑 Binance 量化策略最怕 “IP 被限制”——訪問合約 API 突然返回 451 Unavailable。AWS/GCP 等雲服務商的 IP 段被大部分交易所拉黑，機房 IP 也時不時被風控。這篇講我搭的一套穩定量化代理鏈：DMIT 香港 VPS 做穩定跳板 + IPRoyal 住宅 IP 做最終出口 + Claude 做監控切換。 問題本質 Binance（以及大部分大交易所）的 IP 封鎖邏輯： 機房 IP 段：AWS/GCP/OVH/DO → 直接 451 不讓訪問合約 API VPN 節點：流量特徵明顯 → 有機率封號 Shared Proxy：被其他使用者濫用過 → 拉黑 住宅 IP（ISP 分配給家庭使用者）：流量像正常散戶 → 最安全 最佳實踐：住宅 IP 作出口 + 中轉 VPS 做穩定連線。 整套架構 量化指令碼（本地 / VPS） ↓ mihomo 閘道器（分流規則） ↓ DMIT 香港 VPS（穩定中轉 + Xray 協議） ↓ IPRoyal 住宅 IP（最終出口） ↓ Binance API 為什麼不直接"本地 → IPRoyal → Binance"？ ...

⚠️ 註冊門檻：Pionex 不支援中國大陸身份證透過 KYC，需持有臺灣 / 新加坡 / 馬來西亞 / 美國等地有效證件。參考 Pionex 受限地區官方說明。 說明：下面展示的資料模式和分析結論基於典型的網格機器人日誌樣本（非某一個特定賬戶的真實資料），演示 AI 分析量化日誌時會得出的發現型別，幫你瞭解：值得讓 AI 分析什麼、能得到哪種可操作結論。 實盤跑久了會積累海量資料——Pionex 一個機器人 4 個月通常 1000+ 筆成交。人看 Excel 抓不出規律，AI 看 CSV 卻能很快找到你看不見的模式。這篇演示用 AI 分析網格機器人日誌能得到的 3 類實盤最佳化機會。 把日誌匯出 Pionex App → 我 → 訂單 → 歷史訂單 → 匯出 CSV（最多 90 天） CSV 長這樣： 時間,機器人ID,訂單型別,方向,價格,數量,手續費,總額 2026-01-15 14:23:01,GRID-BTC-001,LIMIT,BUY,64850.00,0.00015,0.0486,9.73 2026-01-15 14:45:22,GRID-BTC-001,LIMIT,SELL,64950.00,0.00015,0.0487,9.74 ... 90 天資料大約 2-3 MB，7000 行左右。 給 AI 的 Prompt 直接上傳 CSV 到 ChatGPT（帶資料分析能力）或用 Claude Code 本地分析。核心 prompt： ...

💡 國內提示：Binance 官網在中國大陸無法直連，訪問需自備網路工具；法幣入金不支援銀行卡，主要走 C2C（USDT↔CNY）通道完成。 加密圈有句話：“爆倉不是突然的事，是慢慢惡化的結果”。爆倉前 2-4 小時維持保證金率（MMR）通常已經很危險了，但很多人因為手機沒通知，等看到時已經被強平。 這篇用 Claude Code 寫了一個小指令碼監控 Binance U 本位合約賬戶的保證金健康度，低於閾值時立即 Telegram 推送。完整程式碼 + 部署。 需求描述（給 Claude） 寫一個 Python 指令碼監控 Binance 合約賬戶： 1. 用 Binance API Key（只勾"讀取"許可權）查 U 本位合約賬戶 2. 算每個開倉的 "維持保證金率" 維持保證金率 = 維持保證金 / 賬戶餘額 3. 整個賬戶的健康度： - 安全：賬戶餘額/總維持保證金 > 5 - 警戒：2-5 - 危險：< 2（大機率爆倉程序啟動） 4. 危險時立即 Telegram 推送（含倉位明細 + 當前 MMR） 5. 每 10 分鐘跑一次 6. 用環境變數存 API key，不寫死在程式碼裡 一稿即可用的程式碼 binance_risk_monitor.py： ...

最近在 Claude Code 裡遇到一個讓人懵的錯： An image in the conversation exceeds the dimension limit for many-image requests (2000px). Start a new session with fewer images. 我當時貼的是一張完全正常的 100×200 小圖。按直覺這應該是"最後那張圖超大"，但實際不是。這是一個累積性 bug，觸發時機、原因、解法都反直覺，一旦踩到還會反覆踩。這篇文章把規則、原理、可直接用的工具都講清楚。 現象 一次典型觸發路徑： 某個 Claude Code 會話裡，你聊了半天，中途貼過幾張截圖（假設有一張是 2500×1800，Retina 截圖很容易超過 2000 px）。 繼續往下聊，又貼了一張新的截圖（不管多大）。 這次請求 直接失敗，報上面那個 dimension limit。 之後你純文字發訊息也會失敗。會話徹底卡住，除了開新會話沒別的選項。 如果你用的是 Paseo（多 tab 聚合 Claude Code / Codex 的客戶端），一個 tab 掛掉不影響別的，但那個 tab 裡一整段有價值的上下文基本就廢了。 原因：Anthropic API 的多圖分檔規則 Anthropic 的 Messages API 對圖片有兩檔尺寸規則： ...

用代理節點訪問 Claude、ChatGPT 時，可能遇到過這些情況： 登入時反覆彈出驗證碼 賬號被提示"unusual activity" 某些功能被悄悄限制 API 呼叫穩定性差，偶爾 403 這些問題的根源通常不是代理協議，而是出口 IP 的質量。 IP 質量的分類 網際網路上的 IP 地址大致分為三類，對應不同的"可信度"： 住宅 IP（Residential IP） 由 ISP（電信、聯通等）分配給普通家庭寬頻使用者 使用場景：正常家庭上網 被 AI 服務認為是真實使用者 資料中心 IP（Datacenter IP） AWS、GCP、Azure、Vultr、DigitalOcean 等雲廠商的 IP 段 這些 IP 段是公開已知的，任何服務都可以查詢某個 IP 是否屬於雲服務商 特徵明顯：大量不同賬號從同一 /24 網段訪問 代理/VPN IP 商業代理服務的 IP 池 被高強度使用，信譽最差 AI 服務的風控邏輯 AI 服務的風控通常不是簡單的"封 IP"，而是基於 IP 質量做差異化對待： 請求進來 → IP 質量檢查 ├─ 住宅 IP → 正常處理 ├─ 資料中心 IP → 提高 CAPTCHA 頻率 / 限制某些功能 └─ 已知代理 IP → 拒絕 / 要求重新驗證 這就是為什麼即使你的節點"能連上"，使用體驗也可能很差：功能在降級執行，不是完全封鎖。 ...

Claude Code 在 2025 年做了一個不太起眼但很重要的更新：支援接入 GitHub Copilot Pro+ 作為後端。這意味著你可以用 $19/月 的 Copilot Pro+ 跑 Claude Code，而不需要單獨訂閱 $20/月 的 Claude Pro。 但兩個通道有明顯差異，不瞭解的話會踩坑。這篇文章講清楚兩者的區別，以及我現在用的一套 alias 方案，讓切換變成一條命令的事。 兩個通道的核心差異 對比維度 官方通道（Claude Pro） Copilot 通道（Pro+） 月費 $20 $19（Copilot Pro+） 最大上下文 200k tokens 128k tokens 模型選擇 Sonnet / Opus 自由選 每月 1500 次高階模型額度 網路要求 需要訪問 claude.ai 需要訪問 github.com 適合場景 大型專案、長對話 日常任務、成本控制 關鍵差距是上下文視窗：官方通道 200k，Copilot 通道 128k。 對於大多數日常任務（改一個檔案、寫一個指令碼），128k 完全夠用。但如果你要讓 Claude Code 理解整個專案的程式碼庫，或者對話輪數很多，200k 的差距就體現出來了。 ...

Anthropic 目前的主力模型線：Opus 4.6（最強）、Sonnet 4.6（均衡）、Haiku 4.5（最快最便宜）。很多人用 Claude 的時候不管什麼任務都用 Opus，結果 API 賬單高出 3-5 倍。 這篇文章從實際使用角度講清楚：什麼情況用 Opus，什麼情況用 Sonnet，Haiku 什麼時候值得考慮。 價格對比（2026年4月） 模型 輸入價格 輸出價格 相對成本 claude-haiku-4-5 $0.80/M tokens $4/M tokens 1× claude-sonnet-4-6 $3/M tokens $15/M tokens ~4× claude-opus-4-6 $15/M tokens $75/M tokens ~19× Opus 比 Haiku 貴將近 20 倍。 同樣的任務，如果 Sonnet 能解決，用 Opus 就是純粹浪費。 透過 GitHub Copilot Pro+ 訂閱（$19/月）可以用有限額度的 Sonnet 和 Opus，超出額度後按 API 計費。 ...

OpenClaw 預設配置跑一段時間會遇到兩個問題：額度消耗太快、長會話超時崩潰。這篇文章記錄我實際調優的 8 個引數，以及背後的原因。 先說清楚架構 我用的組合： GitHub Copilot Pro+：月付 $19，提供 1500 次/月的 premium request 額度 Claude Opus 4.6：透過 Copilot 的模型路由訪問，模型 ID github-copilot/claude-opus-4.6 OpenClaw：負責 Telegram 互動、Skill 呼叫、定時任務 額度計算邏輯：每次 AI 助手回覆 = 1 次 premium request（包括 tool call 後的回覆）。1500 次聽起來很多，但沒最佳化的話很快就不夠用。 8 項標準最佳化 1. 模型只保留 Copilot，清空 fallbacks 問題：預設配置有多個 model provider 做 fallback，一旦主模型超時，會依次嘗試所有 fallback，每次嘗試都消耗額度。 最佳化： { "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "github-copilot/claude-opus-4.6", "fallbacks": [] } } } } fallbacks 清空後，失敗直接報錯，不會觸發 2-3 次無效重試。每月節省約 50 次。 ...

量化策略開發有個高門檻：你得懂交易邏輯，還得會寫程式碼。Claude 把這個門檻降低了一半——你只需要懂交易邏輯，程式碼的部分可以讓它來。 這篇文章記錄我用 Claude 從零開始寫一個完整量化訊號系統的過程。 我的策略背景 我跑的是突破類趨勢策略，核心邏輯是唐奇安通道（Donchian Channel）： 當價格突破過去 N 根 K 線的最高價 → 買入 當價格跌破過去 M 根 K 線的最低價 → 賣出 聽起來簡單，但要做成能在 8 個品種、3 個時間週期上自動跑的系統，並且每半小時推送訊號到 Telegram，需要不少工程量。 第一步：跟 Claude 描述策略邏輯 我的輸入很簡單： “幫我寫一個 Python 指令碼，用 yfinance 拉 BTC 的 1 小時 K 線，實現唐奇安通道突破策略：價格突破過去 20 根最高價買入，跌破過去 10 根最低價賣出。每次訊號變化時透過 openclaw 發 Telegram 訊息。” Claude 給出的初版程式碼覆蓋了： yfinance 資料拉取 訊號計算邏輯 狀態持久化（避免重複推送） openclaw CLI 呼叫傳送訊息 這一步花了約 10 分鐘。 ...

Claude API 的成本很容易超出預期——模型能力越強，每次呼叫越貴，上下文越長越貴。這篇文章分享我控制成本的方法。 Claude 各模型價格對比（2026） 模型 輸入 $/MTok 輸出 $/MTok 適用場景 claude-opus-4-6 $15 $75 複雜推理、程式碼生成 claude-sonnet-4-6 $3 $15 日常任務、寫作 claude-haiku-4-5 $0.8 $4 簡單分類、摘要 MTok = 百萬 token。1 個 token ≈ 0.75 個英文單詞 ≈ 0.5 個漢字。 同樣的任務，Haiku 比 Opus 便宜約 15-20 倍。 最有效的省錢手段：Prompt Cache Anthropic 的 Prompt Cache 功能：對同一個長系統提示詞，第一次收費，後續命中快取只收 10% 的價格。 # 開啟 Prompt Cache 的寫法 response = client.messages.create( model="claude-sonnet-4-6", system=[ { "type": "text", "text": "你的長系統提示詞...", "cache_control": {"type": "ephemeral"} # 標記為可快取 } ], messages=[{"role": "user", "content": "使用者問題"}] ) 實際效果：我的量化運維 Skill，系統提示詞約 2000 token，一天呼叫 50 次： ...

我從去年開始用 Claude Code（就是 Anthropic 出的那個 CLI 工具）管理我的一堆伺服器，用下來感覺這才是 AI 應該有的使用方式——不是聊天，而是真正在幫你幹活。 我的使用場景 9 臺海外 VPS（AWS / DMIT / 騰訊雲），分佈在美國、香港、日本、新加坡，跑著： 代理節點（Xray + Hysteria2） 量化交易策略 監控系統（Prometheus + Grafana） 各種自動化指令碼 以前這些機器要靠手動 SSH 進去一臺臺操作，現在我直接跟 Claude Code 說"把日本那臺機器的 Xray 配置更新一下"，它就幫我 SSH 進去、修改配置、重啟服務、驗證狀態。 Skill 系統：讓 AI 有專業知識 Claude Code 支援自定義 Skill（類似系統提示詞），我給不同的任務場景都寫了專門的 Skill： 伺服器運維 Skill # 伺服器運維助手 你負責管理以下 VPS： - aws-us: 13.x.x.x（美國） - aws-hk: 43.x.x.x（香港） - aws-jp: 3.x.x.x（日本） SSH 埠統一 18022，使用者名稱 ubuntu，使用 PEM 檔案認證。 標準操作流程： 1. 連線前先檢查機器是否線上（ping 測試） 2. 操作前備份配置檔案 3. 修改後驗證服務狀態 4. 如有異常立即回滾 這樣 Claude 就有了我的基礎設施上下文，不需要每次都重複說一遍。 ...