MAU @botfather вырос на 43% за 6 недель: 3.5M -> 5.0M. И х2+ за год.

А все потому, что Телеграм реально удобен как интерфейс для агентов, без всяких рисков бана. Прогать голосовухами с мобилы — незабываемо. Сам тг это поддерживает и добавляет потенциально полезные фичи.

А еще заметил, что после 6 января число скачиваний либы python-telegram-bot упало в 8 раз, а grammY (js) наоборот выросло в ~10 раз. aiogram подрос x2.

📟 Прилетело из @danokhlopkov

Написал историю о том, как я автоматизировал анализ данных, создав ton-analyst skill для AI агента (в моем случае Claude Code).

🔗 habr.com/ru/articles/996958/

В комментарии к прошлой статье пришла армия анти-AI борцов за ручной ввод кода. Напишите сейчас комментарий на хабре о своей любови к современному AI и агентам — посмотрим сколько нас.

📟 Прилетело из @danokhlopkov

Что будет с Solidity и блокчейном?

На выходных в компании друзей подняли эту тему и пришли к выводу, что будет застой до одного переломного момента...

Драйвером роста в начале 2020 годов послужило то, что это были "новые деньги", где можно было быстро заработать. Появилось множество обменников и первые DeFi приложения, которые поняли смысл торговых операций и быстро вошли в топ на фоне, того, что остальные клепали свои токены.

Затем маркетинг и NFT подлили масла в огонь, и тогда "вход" в крипту через картинки стал проще. Знаменитости и артисты продавали NFT своим подписчикам и это считалось писком моды.

Затем были мемкоины... Даже простой обыватель мог один раз кликнуть на кнопку на сайте и запустить свой мем.

И все сошло на нет на 80% - 90%. Про NFT все забыли, мемкоины остались спекулянтам, а web3 захватили институционалы и правительство разных стран.

Solidity и блокчейн никуда не денется, туда вложено слишком много денег. Но и однотипные "Uniswap" / "Aave" / "GMX" уже всем приелись: инвесторы не дают деньги на их развитие командам, а без хорошего маркетинга ни один проект не взлетит.

Так что же за переломный момент, к которому мы пришли в компании?

На зарубежных сайтах я все чаще вижу возможность оплатить криптой за какой-либо сервис или товар. Представьте на секунду, что будет если такие платежи адаптирует Steam, Amazon, Spotify и другой популярный маркетплейс! А это уже потихоньку на подходе.

И это первая часть такого момента. Дальше будет внедрение крипты в мелкие магазинчики, чтобы можно было банально "купить хлеб за биткоин". И это уже тоже есть и развивается!

Конечно, многим странам до такой адаптации еще очень долго, но кто нам запретит, скажем, покупать на Amazon товары и доставлять их к себе?

Это даст очень большой буст всей сфере. Будут появляться уже не финансовые проекты в web3, а много SaaS, агентов и т.д., которые начнут упрощать жизнь и продавцам и покупателям.

Когда это будет? Думаю, когда все успокоятся с ИИ и агентами. А там, кто его знает. Но тенденции идут.

А как вы думаете?

#web3

📟 Прилетело из @solidityset

GM! Нейронки в 2026 делают вообще всё. Пишут код, торгуют, рисуют интерфейсы, хакают смарт-контракты. Можно заказать безалкогольной короны через яндекс лавку используя agent browser.

Но есть одна штука, где все твои агенты абсолютно бесполезны – обменять крипту в рубли на карту.

Ни один промпт это не решит. Тут нужны не нейронки, а проверенные ребята.

Hermes Exchange – работают по всему миру, есть нал и карты. Помимо обычного обмена помогают с оплатой зарубежных счетов, покупкой авто и недвиги за границей.

Ребята обещают отве чать без OpenClaw, но make no mistakes и ultrathink обеспечен

Написать

📟 Прилетело из @insuline_eth

Ленивый анализ: как не тратить 2–8 часов на проект впустую

Раньше я сидел за анализами проектов несколько часов. Конечно это больше было обусловлено написанием статей: делать скриншоты, описывать - это тоже время. Но когда вёл трансляцию по Lighter тоже заняло около двух часов.

В какой-то момент я просто устал тратить почти весь день на один проект — особенно когда их появляется десятки.
Тогда стало понятно: нужно упрощать процесс.

Последнее же время схема моя стала проще:

Я не буду в этом посте говорить, что надо зайти на сайт проекта и посмотреть на его качество, на историю домена и когда он создан для определения скама - о таком пишут многие.

А поделюсь, как работаю с ИИ:

1. Отправляю большой промпт по системе 4К ИИ-модели. Она должна по нему проанализировать команду, концепт, коин и код проекта.

2. Получаю отчёт.

Изучаю, интересен ли проект мне вообще. Если нет, следующий шаг не делаю.
И именно это экономит больше всего времени.

3. Сверяю, нет ли ошибок. Например, когда изучал cyfer, ИИ-модель описала токеномику другого проекта со схожим тикером.

Также проверяю концепт (документацию) на полноту и качество: нет ли нестыковок. Если есть, переспрашиваю и изучаю сам / передаю документацию в формате Markdown в ChatGPT для дополнительной проверки. Да, копирование документации занимает около 30 минут, но это всё равно быстрее, чем вручную анализировать проект несколько часов.

И только если нестыковки подтверждаются, иду в Discord и спрашиваю. Когда не отвечают - пропускаю проект.

По команде ИИ чаще всего верно находит информацию. Но стоит проверять источники: про тот ли проект, и есть ли данные вообще.

На результат сильно влияет выбранный инструмент. Ниже — те, которые использую или планирую использовать сам.

К посту я прикрепил файл с текущей версией промпта. Его вы можете использовать для аналитики проектов.

Но сразу скажу, что он со временем меняется, так как нахожу ещё более точные способы взаимодействия с ИИ-моделями. Да и рынок меняется, как и мой опыт.

По поводу сервисов, которые использую:

1. https://asksurf.ai/
Хорошо ищет информацию о команде. По концепту (изучает документацию) тоже, но не всегда без ошибок.
По коину (токеномика), как уже писал, ошибался. Но если нет похожих тикеров, вполне качественно описывает по промпту.
Код - тоже хорошо проверяет (я про наличие репозиториев и активность в них, про анализ наличия аудитов).
Вот только на счёт качества проверки их документов тоже не уверен. Поэтому скачиваю PDF и загружаю в Chat GPT, чтоб он прочитал.

Фича Curf в том, что вы можете увидеть информацию о команде или проекте, которую сами не видели. И если по ссылке источнику подтверждается она, и таких источников несколько - хорошо.

2. Manus.
Это вообще ИИ-модель со встроенным браузером. Хорошо изучает документации, SDK и даёт выжимку в .md файле по нужному направлению.
Пока не использовал в аналитике, но потенциал вижу, так как сканирует прям очень глубоко (один раз искал мне данные 9 минут, и нашёл!)

3. Parallel.
Тоже, говорят, хорошо проводит аналитику. И стоит один анализ $ 0.3.
Но сам пока не проверял.

В общем, инструментов достаточно: выбирайте, а лучше сравнивайте ответы от них для лучшего качества.


А что делать с токеномикой и концептом, если ИИ-модель лжет?

Для анализа токеномики используйте tokenomist.ai, Cryptorank, документацию на сайте или спрашивайте у команды в Discord / Telegram.

Для точного изучения концепта копируйте данные со всех страниц документации в Markdown файл (.md) и отправляйте его Chat GPT, требуя использовать лишь этот файл в качестве источника.
другой вариант, который даже пишет, сколько источников использовал - perplexity.

P. S. Но статьи и посты пишу практически вручную - так надёжнее.


Качественного отбора проектов вам желаю!

А вы какими инструментами пользуетесь для быстрой аналитики проектов? Используете ли вы ИИ как фильтр или всё ещё анализируете вручную?


😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

📟 Прилетело из @blind_dev