“斩杀线”这件事，对我个人最大的启示只有一个：
Eu já não estou num sistema que me permita cometer erros à vontade.
Nos últimos anos, tenho seguido na direção de um “superindivíduo”:
AI × Crypto × Ferramentas × Conteúdo × Marca pessoal.
À primeira vista, parece que a liberdade aumentou,
mas a verdadeira mudança é—
Exponho-me a uma estrutura de baixa tolerância a erros.
Muitos dos meus estados atuais, na verdade, estão pisando numa linha invisível de corte:
• Renda altamente instável
• Fluxo de caixa e energia ligados à eficiência de produção
• Múltiplos projetos em paralelo, mas com camadas de buffer muito finas
• Al

Vibe coding a maior armadilha não é não conseguir escrever código,
mas sim sentir repentinamente que podes fazer tudo.
A IA reduz demasiado o “custo de implementação”,
e o resultado é: cada ideia parece digna de abrir um novo repositório imediatamente.
Mas a realidade é—
O que realmente escasseia nunca é a capacidade, mas sim o foco.
Fazer muitas coisas ≠ construir algo.

Eu achava que o LLM iria lembrar do contexto, mas no final ele é mais esquecido que um peixe dourado
Ao desenvolver o Copilot, conversei com a IA até a N-ésima rodada e finalmente não aguentei mais:
A API que acabei de fornecer, ela disse que "não viu"
A arquitetura que acertei, na próxima rodada ela derruba por conta própria
O mesmo bug foi corrigido três vezes, porque ela simplesmente não lembra como resolveu na última vez
Naquele tarde, perdi 3 horas, repetindo incessantemente "Eu não acabei de dizer isso?"
Depois percebi: a IA não é uma pessoa, ela é uma função sem estado. Se você não alim

Recentemente tenho visto uma quantidade enorme de textos longos escritos por IA, análises detalhadas, mas ao terminar a leitura nada fica de valor.
O maior problema na verdade não é a falta de informação, mas sim a presença de lixo sintético que está a inundar tudo.
Quando uma IA consegue produzir dez mil palavras por segundo, 99% do conteúdo online basicamente se desvaloriza naturalmente, tornando-se ruído.
Para muitas pessoas, a competitividade está a inverter-se: antes competíamos para ver quem conseguia descobrir mais informações, agora o mais importante é quem consegue bloquear mais lixo

O Polymarket não é apenas superficialmente animado, com negociações em alta, os utilizadores também estão a crescer exponencialmente.
O verdadeiro impulso vem, na verdade, da ecologia de terceiros: PolyAlertHub monitora em tempo real os movimentos das baleias, Polysights usa ML para identificar tendências, e vários bots de copy-trading e terminais de IA surgem continuamente.
Não são apenas o Polymarket, plataformas como Opinion também estão a promover intensamente o plano de construtores, atraindo desenvolvedores para criar ferramentas.
A plataforma principal está gradualmente a transformar-se

Recentemente, tenho-me dedicado ao Vibe Coding.
A IA torna a escrita de código extraordinariamente fácil, podendo montar um sistema "parecendo completo" em poucas horas.
Essa sensação de "posso fazer qualquer coisa" é real.
Especialmente para iniciantes em programação ou pessoas sem background técnico,
essa aceleração externa pode facilmente levar a uma avaliação errada do seu verdadeiro nível de competência.
Devagar, comecei a perceber um sinal estranho:
O que realmente me trava não é "não conseguir escrever",
mas sim, já não me sentir tão à vontade para modificá-lo. 🤦
Para os grandes espec

Para ser sincero, sempre quis encontrar um ponto de entrada de IA ➕ Crypto, mas nunca consegui encontrar uma abordagem adequada.
Só depois de conhecer o Vibe Coding é que percebi que o caminho já estava traçado, e dar o primeiro passo não é assim tão complicado como imaginava.
Pode ser abordado destas formas, adequadas a diferentes perfis:
Se for um perfil individual: começar pelas próprias necessidades e criar uma pequena ferramenta apenas para uso próprio, que aumente a eficiência. Esta é a forma mais rápida e sólida de começar.
Se tiver uma comunidade: pode ampliar as capacidades da ferrame

Agora, sempre que abro o Xiaohongshu, pelo menos 1 em cada 4 posts na página inicial é sobre Polymarket 😹

Relatório completo da Messari de Opiniões (gráficos muito abrangentes):
O meu link de convite (pode reduzir ligeiramente algumas taxas de mercado):

Na última semana, evoluí de uma pessoa que não sabia escrever código para alguém que pode construir sistemas completos usando IA.
Não é exagero, é no sentido literal de "começar do zero": não sei React, não sei API, não sei implementar, não sei Git, não sei módulos lógicos, não sei CSS. Não sei nada.
Agora: Análise de eventos Polymarket, raciocínio de linhas do mundo, motor de precificação incorreta, captura automática de notícias, calibração de probabilidades, sizing de posições... eu fiz tudo isso. (Claro, agora ainda é a versão básica em funcionamento, mas a arquitetura central já está esta

Seria ótimo se a memória histórica das conversas com cada grande modelo pudesse ser salva, atualizada e interconectada.
Não é necessário explicar o contexto antes de mudar de modelo, pois eles estão muito cientes do estado e das necessidades mais recentes dos usuários.
Dessa forma, ao codificar, criar gráficos, organizar conteúdo ou ajudar a si mesmo a esclarecer dúvidas, poderá fazer isso com mais facilidade.
Ainda é possível validar cruzadamente quais são as diferenças entre os diferentes modelos ao lidar com o mesmo problema.

《Por que o mercado de apostas esportivas é a maior ilusão para novatos em previsões?》
Quando entrei em contacto pela primeira vez com a Polymarket, também pensei que as apostas desportivas eram "fáceis de entender":
Densidade de informação alta, ritmo rápido, flutuações de mercado estimulantes, parece que uma pequena pesquisa pode levar a capturar uma vantagem.
Resultado, depois de um tempo, percebi que:
A essência do mercado de esportes é uma palavra — aleatório.
1) O mercado esportivo não tem cadeia de eventos
Os gráficos que eu realmente consigo formar um julgamento são aqueles com nós clar

Quando conversamos com o GPT sobre o mercado de previsão, estamos a controlar o modelo ou o modelo está a remodelar o nosso caminho de julgamento?

Ao conversar sobre previsões com o GPT ou Gemini:
"Hmm... sim... faz sentido... está seguro."
Quando é a sua vez de apostar:
"Ah? Como é que errou outra vez????"

2/
Por que é importante?
Porque a mainnet do Bitcoin é lenta, cara e inflexível.
O Spark mudou tudo isso:
liquidação instantânea
Taxa de comissão inferior a 1 cêntimo
Operação não custodiada
Suporte a stablecoins, trocas instantâneas, empréstimos, NFT
Compatível com Lightning
Isso transformou o BTC de "ouro digital" em "camada de moeda programável".