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我搭建了一个MCP服务器，使Claude（以及任何MCP客户端）能够直接访问从Reddit、SEC文件、FDA批准、国会交易以及其他15个来源抓取的实时交易信号。<p>7个工具，2个资源，无需API密钥，无需安装。只需将一个URL粘贴到你的Claude Desktop配置中，然后询问“现在在Reddit上哪些股票正在流行？”<p>该系统使用Python/FastMCP构建，托管在Railway上。底层平台（ROT）是一个包含165,000行代码的Python代码库，我在9天内独立完成，运行一个9阶段的AI管道，将Reddit和社交媒体的信息处理成可操作的交易信号。<p>GitHub: <a href="https://github.com/Mattbusel/Reddit-Options-Trader-ROT-" rel="nofollow">https://github.com/Mattbusel/Reddit-Options-Trader-ROT-</a>

嘿，HN :) 我制作了Rune，这是一个可组合的React库，用于ASCII动画。它允许你像使用图标组件一样轻松插入动画ASCII。 Rune将视频转换为彩色ASCII字符的网格，这些字符可以直接在浏览器中以文本形式渲染。亮度与字符密度相关（@ -> .），输出可以根据不同的细节级别进行调整。 它的设计轻量且非常注重性能，因此即使在更高的分辨率下或同时播放多个动画时，动画也能保持流畅！

看着我年迈的母亲在网上尝试完成某件事情，我不得不说……现代网站的“设计”简直是对老年人的一种虐待。真是可怕……真的很可怕。我已经看到她因为无法完成任务而泪流满面，她明明知道自己应该能做到，却尝试了所有看似正确的方法，却每次都感到沮丧。这让我非常生气。真的很生气。

我构建这个系统是为了研究大多数安全工程师所忽视的一个问题：外部因素是否会影响硬件熵源。 原因如下：普林斯顿大学的PEAR实验室进行了约28年的随机数生成器（RNG）研究，并于2007年2月关闭。实验室中的研究人员尝试改变随机事件生成器的输出，并在数千万次事件后报告了小幅偏差。 全球意识项目（Global Consciousness Project）将类似的想法带出了实验室。自1998年以来，该项目运行着一个分布式的硬件随机数生成器网络，寻找与重大世界事件相关的偏差。 大多数关注硬件熵的人希望获得加密所需的真正随机性。而我想把熵视为一种传感器。我希望观察可能扰动底层噪声的因素，而不仅仅是消费最终的随机流。 因此，我构建了OpenEntropy。它在Apple Silicon上采样47个物理源，例如时钟抖动、热噪声、DRAM时序冲突、缓存争用和预测时序。原始模式提供未经处理的每个源的字节，以便您可以对每个通道运行自己的统计分析。 PEAR风格的问题是：“意图”作为实验条件时，输出是否会发生变化？通过47个源，我可以进行意图与控制会话的比较，观察多个无关通道是否会同时朝同一方向漂移。如果在意图块期间，热噪声和DRAM时序都发生变化，那就是我想要测量的模式。