All About AI · 09:13 · 发布 2026-07-08 · 2453次观看(截至抓取) · 观看原视频
主旨
作者用一则 9 分钟的屏幕录制,展示他用 Codex / Claude Code 跑的两个 AI 自动化项目实盘战绩:iOS 一次性 App 实验在 60 天内做到 $2,230 销售额(零投放、零推广),Polymarket maker bot 在近 30 天里把约 $200 的本金滚到约 $647,期间单笔最大盈利 $210。
核心论点
- iOS 部分是 Vibe Coding 的变现实盘——作者用 Claude Code 一次性造 5 个 App 上架 App Store,零广告零营销,60 天做到 $2,230 销售额,共耗时约 4 小时。(→ 详解1)
- Polymarket 走 maker 而非 taker——本片讨论的不是上一期 Fable 5 的 +EV 套利,而是反向提供流动性赚 maker rebate 的稳定收益模式。(→ 详解2)
- 30 天本金从 ~$200 到 $647,过程大起大落——作者自述中途接近过 $1,000 又回吐,典型做市策略的高波动特征。(→ 详解2)
- 单笔最大盈利 $210,来自 0.11 价位买入 210 张 down shares——做市策略里偶尔吃到大幅偏离盘口的机会,而非常态套利。(→ 详解3)
- 26.6 天 55 万份 fair value snapshot 后,作者称策略一致性开始改善——积累实时数据是长期优化的关键,而不是立刻靠”更聪明的模型”换收益。(→ 详解4)
- 下一步扩展到 Kalshi、Hyperliquid 等同类平台——同一套做市框架套到不同预测市场 / 衍生品 DEX。(→ 详解5)
- AI 自动化变现的瓶颈不是模型,是对外渠道——Discord 已被反复举报封停,作者被迫考虑转 Patreon。(→ 详解6)
知识点详解
1. iOS 部分:Claude Code 一次性造 App 的 60 天战报 00:59
作者开场先讲 iOS 项目。整套打法是把”哪些 App 近期有需求”这件事丢给 Claude Code 自主判断、再让模型把 App 做出来上架,目标是在几月内赚一笔短期收入(00:59)。这条工作流本质上是 Vibe Coding 的变现版——人只决定”做什么方向”,实现细节全让模型填。
60 天后打开 App Store 销售页,作者展示:5 个付费 + 2 个付费的小组合共卖出 $2,230,全部自然下载、零投放,作者明确强调”without any advertisement or anything. I just uploaded this to the App Store and I didn’t use this channel or anything to do any marketing”(03:10 / 03:16)。
关于成本,他估算自己总共只花了约 4 小时(03:03),把这说成”this is probably the most passive income I’ve ever gotten”(02:47)。单日最高 $80,日常在低位起伏,作者明确表态”don’t really care too much”(03:29)——他把它当成一次性实验,而不是长期事业。
2. Polymarket maker bot:~$200 → $647,30 天 03:52
第二部分是 Polymarket 做市 bot。作者称之为”my maker setup”(03:52)——他不是去找 +EV 机会主动吃单(那是 2026-06-10-Fable5实测agentic交易的策略与踩坑 里 Fable 5 干的事),而是在盘口两侧挂单提供流动性,赚平台返还的 maker rebate(04:01)。
这条路线的好处是:不需要”模型发现机会”,只需要 bot 持续挂单等成交,作者把它做成 7×24 不间断跑(05:41),30 天下来从约 $200 滚到 $647(04:14)。
需要看清的是”中段接近过 $1,000 又回吐”的特征:做市策略靠的是小单高频,偶尔被某笔偏离盘口的成交吃掉,账户会从高点大幅回撤。视频里作者明确说”almost been up to like thousand at one time, but we had like a big losing streak”(04:50)。读这条数字时,要意识到 $647 是 25 天后截屏时的余额,不是稳定的稳态利润。
3. 单笔最大盈利:$23 成本博到 $210 05:26
作者展示的这单是单笔最大单次赎回:bot 在 0.11 价位买入 210 张 down shares,成本 $23,结算时 redeem 出 $210,净赚约 $187(05:30)。
这单的逻辑不是”策略变得更聪明”,而是盘口短时间内出现严重偏离——做市 bot 之所以能在 0.11 这种”几乎白送”的价位挂到单,通常是因为当时另一侧流动性枯竭、价格被人为压低。Fable 5 那期的 +EV 套利是主动寻找这种瞬间,而本片的 maker bot 是被动等待这种瞬间命中自己的挂单——两条路径吃的是同一个价差,只是主动 vs 被动。
视频原文自评:“this is the biggest uh one-day uh not one-day, one trade uh single win”(04:50)——他自己也强调是”one trade”而不是”one day”,避免把它当成日常收益。
4. 数据积累:26.6 天 55 万份快照驱动策略迭代 05:53
作者透露这套 bot 跑了 26.6 天,期间积累了 551,000 份 fair value book snapshots、51,000 个事件、7,600 个独立 5 分钟市场窗口(05:53)。这是一个不寻常的体量,说明他不是用现成策略跑,而是先攒数据、再回头调参——典型的 Auto-Research 节奏。
他给出的总结是”the more data we collect, I seen some improvement over kind of the consistency of our setup here”(06:10)。注意他说的不是”赚得更多”,而是”一致性变好”——做市策略的优化目标通常是降低回撤而不是提升均值,这与 +EV taker 策略的目标相反。
这一点对应到 Agentic Engineering 的 harness 设计层面:bot 不需要”更聪明的模型”,它需要的是更长时段的真实成交样本来校准挂单价差。所以他接下来”keep collecting data and try to refine our strategy over time”是顺理成章的下一步。
5. 下一步:Kalshi 与 Hyperliquid 06:53
回到度假后,作者明确说要”try other things, kind of going outside both of the apps and, of course, on Polymarket”。他点名了两个新平台:Kalshi(美国 CFTC 监管的预测市场)和 Hyperliquid(去中心化永续合约交易所)(06:53)。
这套”同一套 maker 框架套到不同预测市场 / 衍生品 DEX”的可迁移性,是 Polymarket bot 能持续下去的核心原因——只要新的同质化平台开张,就可以把代码几乎原样搬过去试。同时他预告了 GPT 5.6 发布后会再做一期视频,把”用什么模型跑 maker bot”这个变量重新摆回桌面。
6. Discord 反复被举报封停,转 Patreon 是备选 08:08
片尾有个与 AI 自动化无关但很关键的吐槽:作者的 Discord 又被黑了/被举报,服务器被封,他打算”give up on Discord”,改去 Patreon 做个免费频道(08:08)。他说每次重开 Discord 都遇到”reported, fraud reported, attacked, the server tries to take down the server”(08:49)——也就是同一类身份冒用 + 恶意举报已经发生多次。
这条本身不是技术内容,但揭示了一个 AI 自动化博主变现链条的盲区:模型帮你跑业务,渠道运营依然要扛人为骚扰。当一个创作者的所有交流都依赖某个中心化平台,而该平台对举报响应过激,免费社区模式就会反复推倒重来。
可执行步骤
- 想试 Vibe Coding 上架 App Store:先用一个明确的”近期需求信号”作为切入(关键词、Reddit 痛点榜单),再让 Claude Code 全程生成,自己只做审核与上架。
- 想试 Polymarket maker:先在测试网 / 小资金跑 1-2 周,记录每笔成交的价差与方向,再回头校准挂单位置与库存上限。
- 把成交 / fair value 快照定期落盘,哪怕初期不调参,也要保留原始样本——后期策略迭代比”更聪明的模型”更有用。
- 评估 maker vs taker:同一价差,主动找(套利)是被动等的镜像,两种策略的资金曲线与回撤特征完全不同。
- 建立对外渠道的备份方案:不要把所有社区运营压在单一平台(Discord 被反复封停是个真实风险)。
关联
- 进阶:2026-06-10-Fable5实测agentic交易的策略与踩坑 是同作者前一篇 Polymarket 视频,讲的是 taker 模式 + +EV 套利;本片是同一市场的 maker 模式(挂单赚 rebate),两边合读才能拼出 Polymarket agentic trading 的完整光谱——先读 6-10 了解市场结构,再读本片看另一面。
- 进阶:2026-04-08-Claude Code 无头循环搭被动收入自动化 是同作者的”无头 + while 循环 + skill”系列;本片是”持续挂机 bot”系列——两种被动收入路径在代码形态(脚本循环 vs 链上挂单 bot)和变现节奏(微额 vs 中额)上各擅胜场,先看 4-08 再看本片对照看哪种适合自己。
- 互补:Vibe Coding 的概念(完全让 AI 写代码、不读代码的用法)在本片 iOS 部分是具体落地——作者 4 小时产出 5 个 App 上架是 Vibe Coding 商业化的极端示例,补足了从概念到实盘的最后一公里。
一手来源与延伸
- Polymarket referral:https://polymarket.com/?r=allaboutai——视频 description 给的链接,带 referral 参数;既是 Polymarket 官方页,也是作者的利益挂钩渠道。
- 频道 X 账号:https://x.com/AllAbtAI——作者社交,description 列出。
- AI 视频课程(theaivideocourse.com)与 skillsmd.store 同样在 description,是作者的核心变现渠道。
术语
- market maker / 做市商(在盘口两侧挂单提供流动性的角色,赚 maker rebate)
- maker rebate(平台对成交做市单返还的手续费分成,是本片 bot 的主要收入)
- Polymarket(去中心化预测市场,5 分钟涨跌市场是 bot 主要交易对象)
- Kalshi(受 CFTC 监管的美国合规预测市场,作者计划下一步拓展)
- Hyperliquid(去中心化永续合约交易所,作者计划下一步拓展)
- fair value book snapshot(某一时刻的全盘报价快照,作者 26.6 天累计 55 万份)
- fill event(挂单被对手方吃掉的成交事件)
金句
“this is probably the most passive income I’ve ever gotten” → 作者对 iOS 项目的自评。注意”被动”是被上架后的下载流,而不是被动”管理”——他仍要选方向、写提示词、过审核。
“I just uploaded this to the App Store and I didn’t use this channel or anything to do any marketing” → 一次性 App 实验的关键事实:App Store 自然流量而非自建渠道带来 $2,230。
立场与利益
- description 含 Polymarket referral 链接(
?r=allaboutai)、自有 AI 视频课程(theaivideocourse.com)、技能店(skillsmd.store)、频道会员入口,以及全片反复引导 like / subscribe——四类利益挂钩同时存在。 - 与利益同向(待印证):“AI 自动化能赚真金白银”是贯穿全片的主张,与课程 / 技能店 / 频道涨粉全部同向,无独立第三方数据可交叉验证;具体到 iOS $2,230、Polymarket ~$447 净收益(从 $200 到 $647),都是作者屏幕录制自述,无外部对账。
- 利益中性:做市策略的数据积累逻辑(快照越多、策略一致性越好)、一次性 App 实验的”零投放可上架”事实属于通用方法论,可独立验证。
- 利益反向:无——本片未出现”AI 自动化这条路走不通”的承认,连 Discord 反复被封也只描述为”很烦”,没有动摇继续做下去的意愿。
价值定位
- 适合谁:对”AI 自动化 → 被动收入”路径感兴趣的 indie hacker;想了解 Polymarket maker vs taker 两种 agentic 策略对比的人;对 Vibe Coding 商业化潜力好奇的从业者。
- 解决什么:用屏幕录像给出两个 AI 自动化项目的 30/60 天实盘数字,替代”AI 能赚钱”的纯口头承诺——读者能直接看到账户余额、销售页截图与单笔成交细节。
- 认知 vs 实操:偏认知 + 激励演示——具体策略、参数、prompt、代码一概藏在”go back to my previous videos”里,本片本身不构成可复制的技术方案;但能让你看清两条路径各自的资金曲线特征与瓶颈。
- 与 2026-06-10-Fable5实测agentic交易的策略与踩坑 有重叠(同作者、同平台),但本片独有:从 taker 视角转到 maker 视角,以及”积累 26.6 天 55 万份快照后策略一致性变好”这种以数据而非模型换代为优化抓手的工程纪律。
自检问题
- 作者说 iOS 项目总共花 4 小时、零营销做出 $2,230——他是如何让 App 找到初始用户的? 答案:仅靠 App Store 上架后自然下载,作者明确说没有用本频道或任何渠道做营销。详解1。03:10
- 本片的 Polymarket bot 与 6 月那期 Fable 5 的 Polymarket bot 在策略方向上有什么本质区别? 答案:本片走 maker 模式(挂单提供流动性赚 rebate),Fable 5 那期走 taker 模式(主动寻找 +EV 机会吃单);同市场、收入来源、回撤特征都不同。详见关联节。04:01
- 作者展示的”单笔最大盈利 $210”是常态还是例外?为什么? 答案:是例外——做市策略本质是小单高频,该笔是因为盘口瞬间严重偏离(0.11 价位几乎白送)恰好命中 bot 挂单,作者自评为”biggest single trade”而非日常收益。详解3。05:30
- 为什么作者说”the more data we collect, I seen some improvement over kind of the consistency”,而不说”赚得更多”? 答案:做市策略的优化目标是降低回撤、提升一致性,而非拔高均值;26.6 天累计 55 万份快照正是用于校准挂单价差,而非训练更聪明的模型。详解4。06:10
- 作者除了继续做 iOS App 与 Polymarket,还提到要尝试哪些新平台? 答案:Kalshi(美国 CFTC 监管的预测市场)和 Hyperliquid(去中心化永续合约 DEX),以及 GPT 5.6 发布后再做评测。详解5。06:53