"Đường giết chóc" chỉ có một sự giác ngộ lớn nhất đối với tôi:
Tôi không còn ở trong một hệ thống cho phép tôi mắc những sai lầm ngẫu nhiên.
Trong vài năm qua, tôi đã đi theo hướng "siêu cá nhân":
AI × Crypto × công cụ × nội dung × thương hiệu cá nhân.
Nhìn bề ngoài, có vẻ như có một mức độ tự do cao hơn,
Nhưng sự thay đổi thực sự là -
Tôi đã phơi bày bản thân với một cấu trúc dung sai thấp.
Nhiều tiểu bang hiện tại của tôi thực sự đang bước lên một đường chém vô hình:
• Thu nhập rất không ổn định
• Dòng tiền và năng lượng gắn liền với hiệu quả đầu ra
• Nhiều mục song song, nhưng lớp đệm mỏng

Cạm bẫy lớn nhất của mã hóa Vibe không phải là mã không thể được viết.
Đó là bạn đột nhiên cảm thấy như bạn có thể làm bất cứ điều gì.
AI giữ "chi phí thực hiện" quá thấp,
Kết quả: mọi ý tưởng đều đáng để mở một repo mới ngay lập tức.
Nhưng thực tế là -
Điều thực sự khan hiếm không bao giờ là khả năng, mà là sự tập trung.
Sẽ làm rất nhiều ≠ trong việc xây dựng một thứ.

Tôi cứ nghĩ LLM sẽ ghi nhớ ngữ cảnh, kết quả lại còn nhớ kém hơn cá vàng
Khi phát triển Copilot, tôi đã trò chuyện với AI đến lượt thứ N, cuối cùng không nhịn được nữa:
API tài liệu đã gửi rồi, nó nói "chưa từng thấy"
Kiến trúc đã định xong, lượt tiếp theo tự ý thay đổi
Cùng một lỗi đã sửa ba lần, vì nó hoàn toàn không nhớ lần sửa trước như thế nào
Chiều hôm đó tôi đã lãng phí 3 giờ, cứ lặp đi lặp lại "Tôi đã nói rồi mà".
Sau này tôi mới hiểu: AI không phải là người, nó là một hàm không trạng thái. Bạn không cung cấp cho nó trí nhớ, nó thật sự là cá vàng.
Cách của tôi rất ngu nhưng hiệu quả:
M

Gần đây tôi liên tục bắt gặp những bài viết dài do AI viết, phân tích rất sâu sắc, đọc xong lại chẳng còn gì.
Vấn đề lớn nhất thực ra không phải thiếu thông tin, mà là ở khắp mọi nơi đều là rác tổng hợp đang tràn ngập mọi thứ.
Khi AI có thể sinh ra 10.000 từ chỉ trong một giây, thì 99% nội dung trên mạng sẽ tự nhiên mất giá thành tiếng ồn.
Đối với nhiều người, sức cạnh tranh đang đảo chiều: trước đây cạnh tranh xem ai khai thác được nhiều dữ liệu hơn, giờ đây quan trọng hơn là ai có thể thẳng tay chặn bỏ nhiều rác hơn.
Nên xây dựng một bộ lọc thông tin đủ khắt khe, chỉ giữ lại những nguồn

Polymarket không chỉ là bề nổi sôi động, giao dịch nở rộ, người dùng cũng đang tăng vọt.
Thật sự khởi sắc chính là hệ sinh thái bên thứ ba: PolyAlertHub theo dõi sát sao động thái của cá voi theo thời gian thực, Polysights sử dụng ML để khai thác xu hướng, các loại bot copy-trading và các terminal AI liên tục xuất hiện.
Không chỉ Polymarket, các nền tảng như Opinion cũng đang đẩy mạnh kế hoạch builder, thu hút các nhà phát triển xây dựng công cụ.
Nền tảng cốt lõi dần trở thành hạ tầng cơ bản, giá trị thực sự đang bị các công cụ, tầng vay mượn và các sản phẩm phái sinh chiếm lấy.
Siêu chu kỳ củ

最近一段时间，我自己也沉迷在 Vibe Coding 里。
AI 让写代码变得异常容易，几个小时就能拼出一个“看起来很完整”的系统。
那种“我好像什么都能做”的爽感，是真实存在的。
尤其对编程新手或非技术背景的人来说，
这种外挂式加速度，极容易让人误判自己的真实驾驶水平。
慢慢地，我开始遇到一个反常信号：
真正让我卡住的，从来不是“写不出来”，
而是，我已经不太敢再改它了。 🤦
对技术大牛来说，可能一眼就能看穿架构问题；
但对小白而言，这一点尤其致命。
你用 1 小时生成的大量代码，
往往正是你未来最难维护的技术负债。
这也是“虚假全能感”最危险的地方：
它让你误以为，自己已经掌控了系统的复杂度。
后来我意识到一件更现实的事：
AI 真正的杠杆，未必是上来就构建一个宏大的 SaaS，
而是先把它用在你手边那些具体、真实、反复出现的小问题上。
与其追求一次性“做很大”，
不如先确认一件事：
它有没有让你自己的某个流程，效率提升 10 倍？
如果连你每天都会用到的单点效率都没被放大，
那这个系统，大概率只是“看起来很酷”。
所以最近我在刻意做这样的事：
先把手弄脏，解决那些真实存在的具体问题；
等我真的敢长期用、反复改、持续迭代了，
再去考虑更宏大的构建。
Vibe Coding 不是万能的，
它放大的不只是代码能力，而是我们对问题和系统的理解深度。

Thành thật mà nói, trước đây mình luôn muốn tìm điểm cắt giữa AI ➕ Crypto, nhưng mãi vẫn chưa tìm ra lối vào.
Cho đến khi tiếp xúc với Vibe Coding, mình mới nhận ra con đường thực ra đã được trải sẵn, và bước đầu tiên cũng không hề phức tạp như tưởng tượng.
Nó có thể tiếp cận từ các góc độ sau, phù hợp với từng nhóm người khác nhau:
Nếu bạn là kiểu cá nhân: Xuất phát từ nhu cầu của bản thân, tạo một công cụ nhỏ chỉ phục vụ cho mình, giúp nâng cao hiệu suất. Đây là cách khởi động nhanh nhất, chắc chắn nhất.
Nếu bạn có cộng đồng: Có thể khuếch đại năng lực của công cụ, làm thành bảng dữ liệu hoặ

Bây giờ mỗi lần mở Xiaohongshu, trang chủ 4 bài thì ít nhất 1 bài về Polymarket 😹

Báo cáo đầy đủ Opinion Messari (hình ảnh rất đầy đủ):
Liên kết mời của tôi (có thể giảm một chút phí giao dịch của thị trường):

Trong tuần qua, tôi đã tiến hóa từ một người hoàn toàn không biết viết mã thành một người có thể xây dựng hệ thống hoàn chỉnh bằng AI.
Không phải phóng đại, mà là theo nghĩa đen của "bắt đầu từ con số không": không biết React, không biết API, không biết triển khai, không biết Git, không biết mô-đun logic, không biết CSS. Không biết gì cả.
Bây giờ: Phân tích sự kiện Polymarket Lý thuyết thế giới sai giá động cơ thu thập tin tức tự động Hiệu chỉnh xác suất Kích thước vị trí … Tất cả những điều này tôi đã làm ra. (Tất nhiên, bây giờ vẫn chỉ là phiên bản cơ bản, nhưng cấu trúc cốt lõi đã có.)
Nói

Nếu như lịch sử trò chuyện của bản thân với mỗi mô hình lớn đều có thể được lưu trữ, cập nhật và kết nối với nhau thì thật tuyệt.
Không cần phải chuyển đổi mô hình thì trước hết cần trình bày lại bối cảnh, họ đều rất hiểu trạng thái và nhu cầu mới nhất của người dùng.
Làm mã, vẽ đồ họa, tổ chức nội dung hoặc tự giải quyết vấn đề như vậy sẽ trở nên dễ dàng hơn.
Còn có thể xác thực chéo sự khác biệt trong cách xử lý một vấn đề của các mô hình khác nhau.

《Tại sao cược thể thao là ảo tưởng lớn nhất của người mới trong dự đoán?》
Khi tôi lần đầu tiếp xúc với Polymarket, tôi cũng nghĩ rằng cá cược thể thao "dễ hiểu":
Thông tin dày đặc, nhịp độ nhanh, biến động thị trường kích thích, dường như chỉ cần nghiên cứu một chút là có thể nắm bắt được edge.
Kết quả làm lâu mới phát hiện:
Bản chất của sòng thể thao chỉ là một từ - ngẫu nhiên.
1）Sân thể thao không có chuỗi sự kiện
Những phiên giao dịch mà tôi thực sự có thể đưa ra phán đoán là những phiên có nút rõ ràng, tín hiệu có thể truy dấu, con đường có thể xóa, và cuối cùng sẽ hội tụ.
Mảng thể thao h

Khi chúng ta trò chuyện với GPT về thị trường dự đoán, liệu chúng ta có đang điều khiển mô hình, hay mô hình đang định hình lại con đường phán đoán của chúng ta?

Khi trò chuyện về dự đoán với GPT hoặc Gemini:
"Ừm… đúng… có lý… ổn rồi."
Đến lượt mình đặt cược:
"À? Sao lại sai nữa rồi???"

2/
Tại sao nó lại quan trọng?
Bởi vì mạng chính của Bitcoin chậm, đắt và không linh hoạt.
Spark đã thay đổi tất cả:
thanh toán ngay lập tức
Phí giao dịch thấp hơn 1 xu
Hoạt động không quản lý
Hỗ trợ stablecoin, hoán đổi tức thì, cho vay, NFT
Tương thích Lightning
Nó đã biến BTC từ "vàng kỹ thuật số" thành "tầng tiền tệ có thể lập trình".