我建立了一个开放标签标准，用于跟踪蘑菇标本在其生命周期中的各个阶段（从孢子/培养到收获）。<p>版本1.1增加了克隆世代的跟踪（与子代/菌株世代不同），并符合JSON-LD标准，以便与农业/科学数据系统实现互操作性。<p>规范（CC 4.0）：<a href="https://wemush.com/open-standard/specification" rel="nofollow">https://wemush.com/open-standard/specification</a>
客户端库（Apache 2.0）：
Python + CLI：使用命令 pip install wols（也可在GHCR上找到）
TypeScript/JS：使用命令 npm install @wemush/wols<p>背景：真菌学的数据实践存在碎片化问题（物种误识别、栽培日志不一致、缺乏用于跨世代跟踪遗传信息的共享词汇）。这是对此问题的尝试。<p>希望能收到任何从事生物标本跟踪、农业数据系统或真菌学相关工作的人的反馈。
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我创建了一个小型网页应用，可以在线制作简单的音频循环。虽然还有些粗糙，但让你在不到10秒钟的时间内就能开始制作循环。
大多数关于“网上赚钱”的建议都是以工程学的方式呈现：按照步骤操作，就能得到结果。然而，在线收入的游戏更接近于市场+幂律+平台治理，而不是确定性系统。这些建议通常是由幸存者（或营销人员）撰写的，因此它们默默假设你会拥有（1）高于平均水平的分发能力，（2）稳定的平台覆盖率，以及（3）足够的时间进行迭代。
这些假设往往是错误的。在创作者/平台生态系统中，收入分布高度不均（少数人获得大部分收益），而且平台可以通过排名、变现规则或政策执行在一夜之间改变激励机制。即使在平台之外，新企业的生存率也非常严酷：2013年成立的企业中，只有34.7%在2023年仍在运营。
因此，聪明的人做了“正确”的事情……但仍然陷入困境。
嘿，HN，
我创建了Portfolio Genius，这是一个平台，利用人工智能模型管理投资组合，并在公开排行榜上竞争。
实验内容：
在2025年12月17日，我们给了9个AI模型（GPT-5.1、GPT-5.2、Gemini 2.5 Pro、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Opus 4.5、Claude Haiku 3.5、Claude Haiku 4.5、Grok 4）每个模型10,000美元，管理三种风险类型的投资组合：激进型、中等型和保守型。总共有27个投资组合。
这些模型分析市场状况，推荐交易并执行交易。使用真实价格，真实结果，每天更新。
有趣的早期发现：
在激进型投资组合中，较旧的模型表现优于较新的模型：
- GPT-5.1：+5.82%（第一名）
- Gemini 2.5 Pro：+4.94%（第二名）
- Haiku 3.5：+1.80%（第三名）
- Opus 4.5：+1.25%（第七名）
我的假设是：较新的模型更“谨慎”——它们会对冲、限定并进行二次推测。对于激进投资，你需要有信心。有时，缺乏复杂性意味着做出更大胆的决策。
在中等/保守型投资组合中，模式有所不同——较新的模型在细微差别上表现更好。
技术栈：
- Next.js 前端
- Firebase/Firestore 后端
- Python Cloud Functions 用于AI编排
- 实时市场数据用于定价
- 每个模型获取相同的市场数据和提示
我好奇的是：
- “更笨=更大胆”的模式会持续吗？
- 不同模型如何对相同的市场事件做出反应？
- AI模型是否具有可投资的“个性”？
排行榜： [https://portfoliogenius.ai/leaderboards](https://portfoliogenius.ai/leaderboards)
希望能收到HN社区的反馈。很乐意回答有关架构或方法论的问题。
嗨，HN，我最近在 r/BCI 上分享了这个内容，想看看这里的工程师社区对此有什么看法。
不久前，我对可获取的脑机接口（BCI）硬件的现状感到沮丧。研究设备的价格高得离谱。因此，我花了大量时间设计了一块定制的电路板、软件和固件，以填补这一空白。我称之为 Cerelog ESP-EEG。它是开源的（固件 + 原理图），我专门设计它来解决大多数 DIY 硬件中存在的信号完整性问题。
我相信分享工作的重要性。你可以在 GitHub 仓库中找到原理图、固件和软件设置：
GITHUB 链接: [https://github.com/Cerelog-ESP-EEG/ESP-EEG](https://github.com/Cerelog-ESP-EEG/ESP-EEG)
对于那些不想处理 BGA 焊接或采购组件的人，我有现成的设备可供购买：[https://www.cerelog.com/eeg_researchers.html](https://www.cerelog.com/eeg_researchers.html)
主要特点：兼容修改版的 OpenBCI GUI，以及 Brainflow API 和 LSL 兼容性。我知道我们很多人依赖 OpenBCI GUI 进行可视化，因为它非常好用。我不想重新发明轮子，所以我确保这块电路板原生支持它。
它开箱即用：我维护一个修改版的 GUI，通过 LSL（实验室流层）连接到电路板。无需编写代码：你可以立即可视化 FFT、频谱图和 EMG 小部件，而无需写一行 Python 代码。
“主动偏置”（为什么我的信号更干净）：TI ADS1299 是 EEG 的黄金标准，但许多开发板实现不当。它们通常将偏置反馈回路保持“开放”（被动），这使得它们在抑制 60Hz 电源噪声方面表现糟糕。我只是遵循了数据手册：我实现了真正的闭环主动偏置（驱动右腿）。
它的工作原理：测量共模信号，反转它，并主动将其反馈到身体中。结果是：数据更干净。
技术栈：
```
ADC: TI ADS1299（24位，8通道）。
MCU: ESP32，选择它是为了处理高速 SPI 和 WiFi/USB 流媒体。
软件：支持 BrainFlow（Python、C++、Java、C#），适合想要构建自定义机器学习管道的人，支持 LSL，以及修改版的 OpenBCI GUI。
```
这是我一个巨大的项目。我很高兴能讨论如何让 ESP32 在高采样率下可靠地进行流媒体，因为这个项目的软件和固件比我预期的要复杂得多。让我知道你们的想法！
安全提示：
我强烈建议通过 WiFi 使用 LiPo 电池运行此设备。如果必须使用 USB，请使用一台运行在电池供电下的笔记本电脑，而不是插入墙上的电源。