Скорость экономики выросла
Давайте отвлечёмся от бифов с УБ и вернёмся к имхо
Рыночные движения за последний год показали одну важную вещь:
экономика стала двигаться заметно быстрее
Если раньше движение на X% требовало условные N дней, то теперь те же X% проходят за N/2
Это означает простую, но неприятную вещь:
Риск-параметры некоторых протоколов и стратегий больше не соответствуют реальности, их просто не успевают пересчитывать, будто бы нужно брать большую волатильности при их подсчете
Почему так происходит?
1. Технологии
Деньги стали перемещаться мгновенно
Раньше - SWIFT и несколько дней ожидания
Теперь - USDT за 10 секунд куда угодно и откуда угодно
2. ИИ и аналитика
Информацию можно чекать быстрее, глубже и масштабнее. Флоу "анализ → реакция → сделка" происходит теперь сильно быстрее
В итоге ускоряется всё:
процессы, циклы, реакции - и экономика вместе с ними
Падение серебра в два раза одной дневной свечой хороший маркер этого
Какие выводы из этого следуют?
• Гемблить на рынке теперь можно быстрее, чем когда-либо
• Рыночные циклы сжались
• Свечи стали длиннее, а ошибки — дороже
Всем добра
📟 Прилетело из @ortomich_main
Давайте отвлечёмся от бифов с УБ и вернёмся к имхо
Рыночные движения за последний год показали одну важную вещь:
экономика стала двигаться заметно быстрее
Если раньше движение на X% требовало условные N дней, то теперь те же X% проходят за N/2
Это означает простую, но неприятную вещь:
Риск-параметры некоторых протоколов и стратегий больше не соответствуют реальности, их просто не успевают пересчитывать, будто бы нужно брать большую волатильности при их подсчете
Почему так происходит?
1. Технологии
Деньги стали перемещаться мгновенно
Раньше - SWIFT и несколько дней ожидания
Теперь - USDT за 10 секунд куда угодно и откуда угодно
2. ИИ и аналитика
Информацию можно чекать быстрее, глубже и масштабнее. Флоу "анализ → реакция → сделка" происходит теперь сильно быстрее
В итоге ускоряется всё:
процессы, циклы, реакции - и экономика вместе с ними
Падение серебра в два раза одной дневной свечой хороший маркер этого
Какие выводы из этого следуют?
• Гемблить на рынке теперь можно быстрее, чем когда-либо
• Рыночные циклы сжались
• Свечи стали длиннее, а ошибки — дороже
Всем добра
📟 Прилетело из @ortomich_main
лол как я понял рейнбоу кош хранят ваши кеи у себя на сервере, если не ошибаюсь)))))))
📟 Прилетело из @n4z4v0d
📟 Прилетело из @n4z4v0d
GM! Клод раздает 50$ активным подписчикам в честь релиза Opus 5 4.6. Моральная компенсация криптанам за пару кровавых недель
https://claude.ai/settings/usage
📟 Прилетело из @insuline_eth
https://claude.ai/settings/usage
📟 Прилетело из @insuline_eth
Как настрой?
Вижу, что канал немного устал от алгоритмов, а ведь мы прошли только треть от запланированных постов. Я понимаю, что сейчас темы немного отличаются от традиционных постов о Solidity, DeFi и Web3, но в данный момент, момент активного развития вайб кодинга и нейронных сетей, как никогда важно понимать базовые вещи программирования, чтобы не только создавать сильные проекты, но и понимать, что вообще происходит на уровне кода.
Алгоритмы, структуры данных, типы данных, работа памяти - все это минимальный базис, который должен понимать любой разработчик, даже на уровне "я только пощупать". Это то, что лежит в основе практически любого языка.
В самом начале развития канала я показывал свой путь изучения Solidity, но за кадром оставался весь опыт, который я получил ранее. А ведь это несколько лет разработки на PHP и JS. Т.е. я приступал к изучению нового языка, уже имея представление как это все работает.
Сейчас, изучая нейроные сети, я столкнулся с проблемой типичного новичка. Вместо того, чтобы начать с самых основ, я решил сразу освоить PyTorch. И это было в корне не верно, так как я не знал основ.
А основой тут является знание линейной алгебры, библиотек numpy, matplotlib, scikit-learn и еще пары других... И это все нужно понимать перед тем, как приступать к PyTorch!
Не игнорируйте основы. Программирование такая штука, что если вы пропустите какой-нибудь этап, то все равно однажды придется вернуться к нему, как продвижение дальше не будет происходить.
Продуктивной вам учебы и хороших выходных!
#offtop
📟 Прилетело из @solidityset
Вижу, что канал немного устал от алгоритмов, а ведь мы прошли только треть от запланированных постов. Я понимаю, что сейчас темы немного отличаются от традиционных постов о Solidity, DeFi и Web3, но в данный момент, момент активного развития вайб кодинга и нейронных сетей, как никогда важно понимать базовые вещи программирования, чтобы не только создавать сильные проекты, но и понимать, что вообще происходит на уровне кода.
Алгоритмы, структуры данных, типы данных, работа памяти - все это минимальный базис, который должен понимать любой разработчик, даже на уровне "я только пощупать". Это то, что лежит в основе практически любого языка.
В самом начале развития канала я показывал свой путь изучения Solidity, но за кадром оставался весь опыт, который я получил ранее. А ведь это несколько лет разработки на PHP и JS. Т.е. я приступал к изучению нового языка, уже имея представление как это все работает.
Сейчас, изучая нейроные сети, я столкнулся с проблемой типичного новичка. Вместо того, чтобы начать с самых основ, я решил сразу освоить PyTorch. И это было в корне не верно, так как я не знал основ.
А основой тут является знание линейной алгебры, библиотек numpy, matplotlib, scikit-learn и еще пары других... И это все нужно понимать перед тем, как приступать к PyTorch!
Не игнорируйте основы. Программирование такая штука, что если вы пропустите какой-нибудь этап, то все равно однажды придется вернуться к нему, как продвижение дальше не будет происходить.
Продуктивной вам учебы и хороших выходных!
#offtop
📟 Прилетело из @solidityset
Давно не было интересных и полезных постов/статей, и раз сейчас на рынке анархия и по-сути делать нечего, то предлагаю вам немного подтянуть вашу матчасть или же освежить знания.
Сегодня я хочу рассказать о полезном сервисе Tenderly, с помощью которого можно делать много крутых вещей: мониторинг DeFi-событий, контрактов и адресов, симуляция/тестирование/анализ транзакций, создание алертов при выполнении определенных сценариев и автоматизация, создание дашбордов и аналитика и еще куча всего. Универсальный и очень мощный инструмент, особенно подойдет для тех, кто не умеет кодить, но нужно быстро сделать какую-то автоматизацию или например отследить какой-то event в пуле (свап, движения ликвидности).
Да, думаю многие сейчас вспомнили про Drops Bot и его систему мониторинга кошельков/монет и тд. Однако он не универсален и часто не видит нужные монеты (неоднократно сталкивался). А с помощью Tenderly можно мониторить абсолютно что угодно и добавить алерт в tg/discord/email и даже добавить свой webhook. И это лишь мизерная часть реализации этого сервиса
Также там есть свои RPC, форки БЧ и много полезных вещей для разработчиков. Настоятельно рекомендую потыкать и потренироваться создавать нужные вещи для вашего ворка.
Чат | Support | Market
Pelican | HiddenCode [EN]
📟 Прилетело из @hidden_coding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️Rainbow AirDrop Checker
📌 Information:
• Поддержка Proxy (http / https / socks4/ socks5)
• Поддержка private keys/addresses/mnemonics
• Многопоточность
• Авто-замена Proxy при ошибке
❤️ Donate (any EVM chain) -
❤️ Donate (SOL) -
❤️ Donate (TRX) -
📥 DL | 💸 EXCHANGE | 💬 CHAT | 🔰ANTIDRAIN | 🔗 PROXY | 💵 MEXC
📟 Прилетело из @n4z4v0d
📌 Information:
• Поддержка Proxy (http / https / socks4/ socks5)
• Поддержка private keys/addresses/mnemonics
• Многопоточность
• Авто-замена Proxy при ошибке
❤️ Donate (any EVM chain) -
0xDEADf12DE9A24b47Da0a43E1bA70B8972F5296F2❤️ Donate (SOL) -
DEVVnq8UA1DwqsyMSn6aABj7VFmQYfi2bhfFCBX1j4dn❤️ Donate (TRX) -
TDEVVjmJidBatqdCxvgtfSHLMJWGpgwYgd📥 DL | 💸 EXCHANGE | 💬 CHAT | 🔰ANTIDRAIN | 🔗 PROXY | 💵 MEXC
📟 Прилетело из @n4z4v0d
Крипто Devs | Gnezdo Hub
⚡️Rainbow AirDrop Checker 📌 Information: • Поддержка Proxy (http / https / socks4/ socks5) • Поддержка private keys/addresses/mnemonics • Многопоточность • Авто-замена Proxy при ошибке ❤️ Donate (any EVM chain) - 0xDEADf12DE9A24b47Da0a43E1bA70B8972F5296F2…
claimer - https://gist.github.com/nazavod777/3bd7c55a3cf635a4388a69ff29965aa0
📟 Прилетело из @n4z4v0d
📟 Прилетело из @n4z4v0d
Крипто Devs | Gnezdo Hub
⚡️Rainbow AirDrop Checker 📌 Information: • Поддержка Proxy (http / https / socks4/ socks5) • Поддержка private keys/addresses/mnemonics • Многопоточность • Авто-замена Proxy при ошибке ❤️ Donate (any EVM chain) - 0xDEADf12DE9A24b47Da0a43E1bA70B8972F5296F2…
напомню, что если у вас есть элиг коши, но ваш кошелек сдрейнен, я готов постараться помочь вам склеймить дроп - @thinkingthinkingthinking
📟 Прилетело из @n4z4v0d
📟 Прилетело из @n4z4v0d
Эксперимент: как ИИ фильтрует DAO-пропозалы через ценности пользователя
Последнее время увлёкся вайдкодингом (программированием с помощью ИИ-моделей). И увидел задание в Ambient (о нём писал обзор в прошлом посте). Там требовалось создать скрипт для работы ИИ с ДАО.
В этот момент я вспомнил идею, которую давно хотел реализовать: ИИ анализирует DAO-пропозал (предложение) на основе ценностей пользователя. Что из этого получилось?
Проблема в том, что DAO-пропозалов становится всё больше, а времени и энергии на вдумчивое голосование - всё меньше.
Я реализовал прототип, который:
1. принимает ссылку на DAO-пропозал
2. получает данные через API (Snapshot, Tally) или извлечение данных напрямую со страницы из тега noscript (DAOdao).
3. сопоставляет содержание с набором принципов пользователя (JSON или API запрос)
4. и на выходе даёт отчёт: краткое описание, варианты, риски и рекомендацию по голосованию.
Прототип можно запускать в двух режимах: как простой скрипт с сохранением отчёта в JSON и как API-версию для использования в браузере или других скриптах.
В репозитории на GitHub я оставил 3 реальных примера пропозалов - по одному на каждый DAO-сервис. Их удобно использовать как тестовые кейсы или основу для доработки под свои ценности.
Там же есть инструкции по установке и использованию.
Интересный момент:
уже после этого я наткнулся на X-статью про DAO в 2026 году, где прямо говорилось, что ИИ будет использоваться для снижения усталости от принятия решений - через сопоставление пропозалов с ценностями пользователя.
В итоге получилось почти то, о чём там писали. Оказалось, я случайно попал в тренды будущего 🙂.
Очевидно, что калибровка ценностей и промпта - следующий шаг, но уже сейчас это выглядит как полезный инструмент на будущее.
Это не замена мышления, а способ заранее отсеять пропозалы или варианты голосования, которые не совпадают с вашими принципами.
Конечно скрипт не голосует за вас - и это плюс. Итоговое решение всё ещё должен принимать человек, потому что нейронные сети могут ошибаться.
Доверили бы вы ИИ помогать с голосованием, если он не голосует за вас? Буду рад обсудить в комментариях. Свой ответ напишу первым.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
📟 Прилетело из @blind_dev
Последнее время увлёкся вайдкодингом (программированием с помощью ИИ-моделей). И увидел задание в Ambient (о нём писал обзор в прошлом посте). Там требовалось создать скрипт для работы ИИ с ДАО.
В этот момент я вспомнил идею, которую давно хотел реализовать: ИИ анализирует DAO-пропозал (предложение) на основе ценностей пользователя. Что из этого получилось?
Проблема в том, что DAO-пропозалов становится всё больше, а времени и энергии на вдумчивое голосование - всё меньше.
Я реализовал прототип, который:
1. принимает ссылку на DAO-пропозал
2. получает данные через API (Snapshot, Tally) или извлечение данных напрямую со страницы из тега noscript (DAOdao).
3. сопоставляет содержание с набором принципов пользователя (JSON или API запрос)
4. и на выходе даёт отчёт: краткое описание, варианты, риски и рекомендацию по голосованию.
Прототип можно запускать в двух режимах: как простой скрипт с сохранением отчёта в JSON и как API-версию для использования в браузере или других скриптах.
В репозитории на GitHub я оставил 3 реальных примера пропозалов - по одному на каждый DAO-сервис. Их удобно использовать как тестовые кейсы или основу для доработки под свои ценности.
Там же есть инструкции по установке и использованию.
Интересный момент:
уже после этого я наткнулся на X-статью про DAO в 2026 году, где прямо говорилось, что ИИ будет использоваться для снижения усталости от принятия решений - через сопоставление пропозалов с ценностями пользователя.
В итоге получилось почти то, о чём там писали. Оказалось, я случайно попал в тренды будущего 🙂.
Очевидно, что калибровка ценностей и промпта - следующий шаг, но уже сейчас это выглядит как полезный инструмент на будущее.
Это не замена мышления, а способ заранее отсеять пропозалы или варианты голосования, которые не совпадают с вашими принципами.
Конечно скрипт не голосует за вас - и это плюс. Итоговое решение всё ещё должен принимать человек, потому что нейронные сети могут ошибаться.
Доверили бы вы ИИ помогать с голосованием, если он не голосует за вас? Буду рад обсудить в комментариях. Свой ответ напишу первым.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
📟 Прилетело из @blind_dev
Крипто Devs | Gnezdo Hub
⚡️Rainbow AirDrop Checker 📌 Information: • Поддержка Proxy (http / https / socks4/ socks5) • Поддержка private keys/addresses/mnemonics • Многопоточность • Авто-замена Proxy при ошибке ❤️ Donate (any EVM chain) - 0xDEADf12DE9A24b47Da0a43E1bA70B8972F5296F2…
Мне лень изучать алгоритмы Twitter, но хочется и там аккаунт развивать
Не знаю, есть ли смысл, но если кому-то не трудно, можете с постом повзаимодействовать и подписаться
https://x.com/i/status/2019831666353533045
📟 Прилетело из @n4z4v0d
Не знаю, есть ли смысл, но если кому-то не трудно, можете с постом повзаимодействовать и подписаться
https://x.com/i/status/2019831666353533045
📟 Прилетело из @n4z4v0d