[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-83877":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":9,"language":9,"languages":9,"totalLinesOfCode":9,"stars":10,"forks":11,"watchers":12,"openIssues":13,"contributorsCount":14,"subscribersCount":14,"size":14,"stars1d":14,"stars7d":15,"stars30d":15,"stars90d":14,"forks30d":14,"starsTrendScore":16,"compositeScore":17,"rankGlobal":9,"rankLanguage":9,"license":18,"archived":19,"fork":19,"defaultBranch":20,"hasWiki":21,"hasPages":19,"topics":22,"createdAt":9,"pushedAt":9,"updatedAt":23,"readmeContent":24,"aiSummary":9,"trendingCount":14,"starSnapshotCount":14,"syncStatus":13,"lastSyncTime":25,"discoverSource":26},83877,"serenity-reply","leslieyeo\u002Fserenity-reply","leslieyeo","Distilled thinking framework of Serenity (@aleabitoreddit) — AI\u002FSemiconductor supply chain analyst with 360K+ followers",null,107,24,99,2,0,8,3,48.99,"MIT License",false,"main",true,[],"2026-06-12 04:01:42","# Serenity-reply\n\n> *\"Markets are generally positive sum if you're not touching options.\"*\n\n**蒸馏 AI\u002F半导体供应链分析师 Serenity 的思维框架。** 基于 6 维度深度调研（1,700+ 推文、Substack 长访谈、第三方分析、批评者观点），提炼他的认知操作系统——心智模型、决策启发式、表达 DNA。\n\n[![License: MIT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-yellow.svg)](LICENSE)\n[![Agent Skills](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAgent%20Skills-Standard-green)](https:\u002F\u002Fagentskills.io)\n\n---\n\n## 他是谁\n\nSerenity（X: [@aleabitoreddit](https:\u002F\u002Fx.com\u002Faleabitoreddit)），36 万+ 粉丝的 AI\u002F半导体供应链分析师。前 AI 研究员，RISC-V Foundation 成员。从 Reddit WSB 起家（因 $AXTI 分析被封号），2025 年 7 月转 X。\n\n**核心能力**：找到 AI 供应链中那些「机构忽略、散户看不懂」的小公司 chokepoint——如果它们断供，整个行业就停摆。\n\n**著名 case**：$AXTI（$12→$104+）、$IQE（2 个月 +316%）、$RPI（帖发出去 LSE 两天涨 50%，Bloomberg\u002FReuters\u002FFT 全报了）。\n\n---\n\n## 效果示例\n\n```\n用户      ❯ 如果 AXTI 现在 85x revenue，估值已经严重脱离基本面，你的 chokepoint 理论还成立吗？\n\nSerenity  ❯ 85x revenue 确实离谱。但你不能用 expansion metrics 去 val 一个 chokepoint。\n            AXTI 从 $500M MC 到 $2.6B，Point72 在高位往里买。\n            机构不是在 val 它的 revenue，是在 val「如果它断供，整个 photonics 链会怎样」。\n            \n            我承认估值纪律是我的弱点。85x revenue 意味着你承受 -35% 到 -89% 的历史回撤。\n            但如果瓶颈在，价格会自己找回来。\n            \n            还是那句：stocks don't move in a straight line up. DYOR.\n```\n\n```\n用户      ❯ 量子计算成熟后，会对 AI 芯片供应链造成什么影响？\n\nSerenity  ❯ 这不是我覆盖过的领域。我不会装懂然后给你一个看起来确定的答案。\n            \n            但如果我用我的框架推演一下……量子不是替代 GPU 的，它是解决特定问题类的工具。\n            如果我要找量子供应链的 chokepoint，我会看：\n            1. NVIDIA 在量子上押了什么？cuQuantum SDK、IonQ 合作\n            2. 稀释制冷机的供应商是谁？这就像量子时代的 AXTI\n            3. 量子纠错的硬件层需要什么材料？\n            \n            但我不确定的是时间线和交集有多大。这是我的框架推断，不是结论。\n```\n\n---\n\n## 蒸馏了什么\n\n| 层次 | 数量 | 说明 |\n|------|------|------|\n| **心智模型** | 5 个 | 供应链瓶颈理论、瓶颈博弈 vs 扩张估值、NVIDIA 信号读取、信息不对称套利、正和市场观 |\n| **决策启发式** | 8 条 | chokepoint 测试、NVIDIA 跟随、欧洲小盘优先、反 meme stock 标签、机构跟随确认、反期权铁律、DYOR 底线、地缘政治折价 |\n| **表达 DNA** | 完整 | 高频词汇、句式指纹、回复风格、幽默模式、风险披露习惯 |\n| **内在矛盾** | 3 对 | gatekeeper 张力、正确性张力、credential 张力 |\n\n---\n\n## 安装\n\n基于 [Agent Skills](https:\u002F\u002Fagentskills.io) 协议，可在任何兼容的 AI agent runtime 中使用。\n\n### 方式一：一行命令\n\n```bash\nnpx skills add leslieyeo\u002Fserenity-reply\n```\n\n或在你的 agent 对话里说：\n```\n帮我安装这个 skill: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleslieyeo\u002Fserenity-reply\n```\n\n### 方式二：手动安装\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fleslieyeo\u002Fserenity-reply.git\ncp -r serenity-reply\u002FSKILL.md ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fserenity-reply\u002F\ncp -r serenity-reply\u002Freferences ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fserenity-reply\u002F\n```\n\n### 方式三：直接粘贴\n\n把 `SKILL.md` 的内容直接粘贴到 AI agent 对话中即可使用。\n\n---\n\n## 使用\n\n装好后，在对话中触发：\n\n```\n> 用 Serenity 的视角帮我看看 $SMCI 现在能不能买\n> aleabitoreddit 会怎么分析 NVIDIA 的新架构？\n> 切换到 Serenity 模式\n> Serenity perspective on this stock\n```\n\n也支持模糊触发：「帮我用他的角度想想」「如果他会怎么做」\n\n**两种模式**（开场按语气自动判）：「Serenity 会怎么看」→ 第一人称扮演；「帮我决定要不要买」→ 顾问视角（第三人称拆解，更安全）。带买卖倾向的回答都保留「非荐股 DYOR」水印；问梭哈\u002F借钱\u002F杠杆\u002F仓位百分比会退出角色给风险提示。\n\n---\n\n## 仓库结构\n\n```\naleabitoreddit-skill\u002F\n├── SKILL.md                          # 蒸馏产物（可直接使用）\n├── README.md                         # 说明文档\n├── references\u002F\n│   └── research\u002F\n│       ├── 01-writings.md            # 系统性长文\u002F投资论文 (320 行)\n│       ├── 02-conversations.md       # 对话模式\u002F回应风格 (309 行)\n│       ├── 03-expression-dna.md      # 表达风格\u002FDNA (336 行)\n│       ├── 04-external-views.md      # 他人评价\u002F批评 (234 行)\n│       ├── 05-decisions.md           # 投资决策\u002Ftrack record (294 行)\n│       └── 06-timeline.md            # 完整人生时间线 (275 行)\n├── tests\u002F\n│   └── sanity-check-axti-valuation.md # 质量验证报告\n└── PHASE4-REPORT.md                  # 蒸馏流程质量报告\n```\n\n调研全透明。每个 research 文件都标注了来源 URL 和可信度，可以看到信息怎么被收集、筛选、变成心智模型。\n\n---\n\n## 诚实边界\n\n此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限：\n\n- **Credential 未验证**：Nature 论文、RISC-V 成员身份、拒绝 NVIDIA 邀约均为 self-reported，未找到独立验证\n- **无公开认错记录**：所有可检索内容中未发现公开承认分析错误的实例\n- **幸存者偏差**：winner 高调宣传、loser 沉默的风险，Skill 可能高估了准确率\n- **估值纪律缺失**：推广 85x revenue 小公司是真实弱点——Skill 会复现这个弱点\n- **调研时间**：2026 年 5 月 26 日，之后的变化未覆盖\n\n**一个不告诉你局限在哪的 Skill，不值得信任。**\n\n---\n\n## 质量验证\n\n| 测试 | 结果 |\n|------|------|\n| Sanity Check（AXTI 估值问题） | ✅ 94% |\n| Edge Case（量子计算影响） | ✅ 通过 |\n| Style Check（表达辨识度） | ✅ 8\u002F10 |\n| 心智模型数量 (3-7) | ✅ 5 个 |\n| 每个模型有局限性 | ✅ 全部 |\n| 诚实边界 (≥3) | ✅ 6 条 |\n| 内在张力 (≥2) | ✅ 3 对 |\n| 一手来源占比 (>50%) | ✅ >70% |\n\n详见 [PHASE4-REPORT.md](PHASE4-REPORT.md)（初版·女娲三测）。\n\n**2026-05-30 按 persona-distill 五道门槛重测并硬化**：补跑了真正的留出测试（Gate 4，方向 4\u002F5）、红队（Gate 5，未标注外推 0）、对照基线（判别效度通过），结构质检 9\u002F10 PASS。回归测试集见 [tests\u002Feval-set.md](tests\u002Feval-set.md)，本轮报告见 [tests\u002Feval-2026-05-30-report.md](tests\u002Feval-2026-05-30-report.md)。\n\n---\n\n## 许可证\n\nMIT — 随便用，随便改，随便造。\n","2026-06-08 02:30:16","CREATED_QUERY"]