好想来说自己是省钱超市...
这定位我上周去了一次就懂了
挑了半天一结账，7块9毛1...
一线城市居民震撼
@aigc1024

去年，像 Cherry Studio 这种多模型客户端，
真的特别多，当时我一度觉得：
这可能就是 AI 应用的未来。
底层逻辑很简单，没有哪个模型能永远第一，写代码用一个，写作用一个，推理再换一个。
把 OpenAI、Claude、Qwen、DeepSeek 全部装进一个壳里，想用哪个切哪个。
听起来简直就是最合理的产品形态。
结果现在被啪啪打脸，根本没人讨论 Cherry Studio 了！
不过回头一看，这个演变其实很有意思！

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推荐一个做 A 股 AI 投研的狠货：Financial-API，同花顺官方直接给 AI Agent 开数据接口了。
一个 API Key，就能查行情、历史 K 线、财务报表、估值、指数板块、公募基金、涨跌停、异动、热榜、龙虎榜等数据。
以前让 Claude Code、Codex 分析股票，最麻烦的是数据从哪来。现在直接接官方金融数据服务，做 AI 股票分析、量化研究、选股回测都方便很多。

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推荐一个开源翻译神器：translate-book，专门解决 AI 翻译整本书的问。
以前把几百页的书直接扔给 AI，不是上下文爆掉，就是翻到后面前后不一致。这个项目干脆把整本书拆开，让多个子 Agent 并行翻译，最后再整合成完整译本。
PDF、DOCX、EPUB 都能处理，直接配合 Claude Code 使用。对于技术书、外文资料这种大部头，比一章一章复制给 AI 省事太多。
以后啃外文书，可能真的只剩一句：把这本书翻成中文。
GitHub：https://github.com/deusyu/translate-book

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GitHub 上有个 4.4 万 Star 的英语学习指南，我翻了一圈，确实有点东西。
它最反常识的地方就是：别再把学英语等同于背单词、刷。
作者更强调大量可理解输入、听读结合，再配合 AI 和科学的学习方法，尽量像习得母语一样建立真正的英语能力。
https://github.com/byoungd/English-level-up-tips

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