Monad Blitz 中国巡回，一站接一站开跑💜 一天时间，从一个想法到一个能跑的 AI 链上产品 builder們一起 hack、一起发布专案 武汉打头阵，接下来三站已开放报名 北京 · 8 月 15 日 惠州 · 9 月 5 日 上海 · 9 月 19 日 @BoxMrChen @Monad_APAC @OpenBuildxyz

科技圈最火的，莫过于各种开始自主搞钱的 AI Agent了。大家都在畅想一个未来：数十亿的 AI Agent 不眠不休地在链上帮我们跑策略、做交易、甚至直接跟供应商对接结算。很多人觉得，只要链上智能合约搞定自动化，大繁荣就来了。但现实可能没那么简单，这里面隐藏着一个巨大的透明坑。 在真实世界里，商业机密是默认隐私的。没有哪个企业愿意把给员工发多少工资、给供应商什么账期、公司的现金流节点毫无保留地晒在阳光下。可现在的绝大多数公链，偏偏是默认全透明、永久可追踪的。这意味着，如果未来所有的商业活动都搬到链上，竞争对手只要盯住你的钱包地址，就能把你的商业逻辑、运营节奏摸得一清二楚。这哪是做生意，这简直是裸奔。AI Agent 跑得越快、频率越高，这种数据泄露的风险就会被放大无数倍。隐私，已经不是一个“选配”的极客情怀，而是链上商业大爆发的绝对刚需。 以太坊创始人 Vitalik 之前就在论文里公开挑明了：零知识证明（ZK）支付将是未来的新标准。因为金融系统不可能接受纯匿名（那成了洗钱天堂），但更无法接受全透明（那是商业自杀）。我们需要的是一种“默认保密、但必要时可选择性披露给审计和监管”的合规隐私。 在这个赛道上，Aleo Network @AleoHQ早就开始动手做这个最底层的基建了。它不是在普通的公链上打个隐私补丁，而是从底层的记录模型（record model）开始，就让资产和状态默认加密。不管是跟 Paxos 合作推出的主网隐私稳定币 USAD，还是Circle支持的 USDCx，以及最近新出的 Shield 默认隐私钱包，Aleo 正在把这种“可编程、可审计的隐私”做成让企业和个人都能轻松上手的全套工具。 未来互联网不仅需要开放，更需要数据自主权。如果你也看到了这个刚需赛道的巨大潜力，别光当个旁观者。Aleo 联合 OpenBuild 发起的亚太区黑客松已经正式启动了！这次比赛设置了 5,000 美元的奖金池，涵盖了 AI × 隐私、隐私支付、DeFi、基础设施等 5 大赛道。 无论你是搞 Web2 还是 Web3，亦或是 AI 领域的 Builder，只要你有想法，现在就是入局最好的时机。 👉 立即报名参赛： 活动信息：

现在 AI Agent 大火，背后有个问题很多人没注意到。 尤其是链上 Agent，虽然解决了效率问题，但是隐泄露问题越来越多了。 以前都是人自己点钱包、做交互、转账，地址被盯上就已经很麻烦了。 现在如果让 Agent 开始替你做支付、调仓、调用服务、管理资金，那链上透明就不只是「可验证」，也会带来大量新的风险。 尤其是资金路径、余额变化、付款对象、业务关系，都会被长期观察。 隐私公链的重要性，不是因为 AI Agent 已经大规模接管链上商业，而是因为真实商业本来就不适合直接上链。 现实世界里，工资、供应商、资金流、运营节奏，默认都是隐私；但大多数公链却默认公开、永久可追踪。 企业不会愿意把自己的商业逻辑全部暴露在公开在链上账本上。 AI Agent 的爆发，只是会让这个问题变得更高频，未来大量 Agent 自主交易、协作、支付时，默认隐私就不是附加功能，而是链上商业真正跑起来的基础设施。 这也是为什么 Vitalik 一直强调 Privacy Pools / ZK 这类方向：未来链上支付不应该是黑箱，但也不应该是透明。 更合理的新标准是： - 可验证，但默认不暴露 - 可合规，但只做必要披露 - 可自动化，但不把所有行为数据交给全网围观 所以最近看到 Aleo Network 在做的方向感觉可以关注下。 它不是单纯在讲「隐私公链」的故事，而是在做一套更底层的 ZK 隐私基础设施： 通过 record model 做默认保密，通过 view key 做选择性披露，再把 USDCx、USAD、Shield 这些产品往支付和稳定币场景里应用。 随着 AI Agent 接管越来越多链上操作，那么对隐私的需求就会越来越大。 关注到 @AleoHQ 构建的可编程合规隐私稳定币方案或许是理想的解决方案。 OpenBuild 联合 Aleo 推出为期 4 周的《Aleo 101：从零开始，写你的第一个隐私应用》。 全程手把手从环境搭建到合约部署，带你跑通开发全流程，快速切入高价值赛道。 👇感兴趣的开发者可以看看这个免费的 Aleo 入门 Bootcamp：

🌐 AI Agent + 稳定币正在接管链上商业——但真正的瓶颈不是速度，是隐私。 在现实世界里，所有交易活动和信息都是默认隐私的。 你的工资、你的供应商关系、你的现金流节奏、你的商业策略——没有人会把这些挂在公告栏上公开示人。这是商业运作的基本前提。 但在绝大多数公链上，这一切都是默认透明的。 每一笔交易、每一个地址的余额、每一次交互的时间点，都在公开账本上永久可查、永久可追踪。 这种"默认透明"的设计，在投机和DeFi炒作中或许无伤大雅——但在真实商业的尺度上，它构成了一个结构性的障碍。 企业不会愿意把薪酬发放、供应商网络、资金调度、甚至整个商业逻辑暴露在竞争对手和公众面前。这在现实世界的商业逻辑里是不可接受的。 💡 这就是为什么"默认隐私的公链"从一开始就非常重要。 这不是一个"功能需求"，而是一个商业底层的前提条件。 🤖 AI Agent的爆发，只是让这个问题变得更高频、更明显、更不可忽视。 未来，如果数十亿个AI Agent开始自主赚钱、交易、协作和支付——它们之间的每一笔交互、每一次资金流动，如果没有隐私保护，将全部暴露在公开账本上。 这意味着：你的AI供应链、你的Agent间结算关系、你的自动化商业策略——全都可以被任何人分析、追踪和反向推导。 当AI Agent经济从"概念"走向"现实"，隐私就不再是一个可选项，而是链上商业能够存在的基础设施前提。 🛡️ Aleo Network 正在构筑这一隐私底座： 1️⃣ 默认保密：采用Record模型，交易可验证，但金额和余额不公开 2️⃣ 可控披露：独创View Key机制，默认隐私，但可向监管和审计合规披露 3️⃣ 机构生态：联手Circle推出USDCx、合作Paxos推出USAD、发布私密钱包Shield，无缝接入真实金融工作流 背靠 $2.98亿 融资，Aleo正在将ZK技术从"匿名叙事"推向"机构级合规隐私"。 📌 未来的链上基础设施重新定价，将取决于谁能平衡好隐私与合规。 ⚡ 目前我们正在基于Aleo进行早期开发者培养，欢迎关注后续进展。OpenBuild 喊你来组队参与 Aleo 训练营，参与官方文档（docs_v2）翻译协作 ： 直达：

Karpathy 发布了一个github开源项目，狠狠让我惊艳到了 这个项目叫 andrej-karpathy-skills,GitHub 13 万+ star,我愿称之为2026 最有用的 AI 工程项目 它解决的问题极其精准：让 Claude Code 不再瞎写代码 这个项目到底有多厉害？ 先说结论：一个 4KB 的文本文件，让 AI 写代码的错误率暴降 90% Karpathy 自己说，他现在 80% 的代码都让 Claude 写，但 AI 经常犯几个典型错误： 不问就瞎猜需求 过度设计，写一堆用不上的抽象 改 A 顺手把 B、C、D 也重构了 代码能跑就行，不管目标达成没有 这个项目就是专门给 Claude Code 戴上guardrails，用 4 条行为准则约束 AI 的编码行为 核心亮点：4 条准则改变一切 整个项目就是一个 CLAUDE.md 文件，里面只有 4 条规则，但每一条都直击 AI 编码的痛点 1. Think Before Coding - 先思考再动手 AI 最大的问题是“太听话”，你说啥它就写啥，从不质疑 这条准则要求：明确说明假设、权衡 tradeoffs，不确定就直接问 不再是“我猜你想要这个”，而是“我理解你的需求是 A，但 B 方案可能更合适，你要哪个？” 2. Simplicity First - 极简实现优先 AI 天生爱炫技，你要一个登录功能，它给你写个完整的 OAuth 2.0 + JWT + 刷新令牌 + 权限系统 这条准则强制：只写刚好能解决当前问题的最小代码 不搞 speculative abstractions，不写未来功能，不过度工程 一个用户反馈：用了这条规则后，代码 diff 从动辄几百行缩减到几十行，review 轻松太多 3. Surgical Changes - 手术式精准修改 这是我最爱的一条 AI 有个恶习：你让它改个 bug，它顺手把整个文件的命名风格、缩进、注释全优化了 这条准则要求：只改用户要求的部分，严格匹配原有代码风格 不碰无关文件，不顺手 refactor，不加“看起来更好”的改动 有开发者实测：启用这条后，git diff 从“满屏红绿”变成“3 行精准修改” 4. Goal-Driven Execution - 目标驱动执行 AI 经常写完代码就交差，但代码能跑 ≠ 任务完成 这条准则要求：把任务转化为可验证的目标/测试/成功标准，然后 loop 执行、验证、迭代 直到真正达成目标才停止 这让 AI 从“代码生成器”变成“问题解决者” 真实效果：社区反馈炸裂 X 上这个项目刷屏了，开发者反馈高度一致： 代码质量飞跃：diff 更紧凑、干净，overbuild 和 side changes 大幅减少 错误率暴降：有人实测从 41% 掉到 11%，继续优化后低至 3% 中文社区评价：“必备 skills”“Claude/Cursor 实用技能 Top1”“直接扔项目里就完事了” 很多人直接 @ 朋友推荐：“把这个 CLAUDE.md 放进去，Claude 立刻像换了个人，写代码更靠谱、不乱改、不瞎猜“ 使用方式：简单到离谱 这是我见过最简单的 AI 工程优化方案： 方法一：直接 curl 把 CLAUDE.md 下载到项目根目录 curl -o CLAUDE.md 方法二：用 Claude Code / Cursor 的 plugin 一键安装 支持 Claude Code、Cursor 等主流 AI coding 工具 完全开源（MIT 协议），拿来就用 作为产品经理出身的开发者，我看到的不只是 4 条规则，而是对 AI 编码行为的深刻洞察 Karpathy 做的事情本质上是：给 AI 建立编码的第一性原理，他把他对于AI编程的理解写入了文件中 不是教 AI 怎么写代码（它已经会了），而是教 AI 什么时候该问、什么时候该停、什么时候该简化 这 4 条准则就像产品经理给开发团队定的 PRD 原则： 需求不清楚？ 先问 功能够用就行？ 别过度设计 改需求？ 只改需求相关的 做完了？ 先验证目标达成没有 它能帮到我们什么？ 如果你是独立开发者或小团队，这个项目能直接提升你的 AI 协作效率： 减少返工：AI 不再瞎猜需求，写出来的代码更符合预期 降低 review 成本：改动精准，不用在一堆无关修改里找真正的变更 提升代码质量：极简实现意味着更少的 bug、更好的可维护性 加速迭代：目标驱动让 AI 真正解决问题，而不是生成代码 对于中大型项目，这是让 Claude Code 真正“生产可用”的关键一步 我的使用体会 我在自己的几个项目里部署了这个 CLAUDE.md，最直观的感受是： AI 变聪明了 以前它是个听话的实习生，你说啥它做啥，经常做错 现在它像个有经验的同事，会主动问“你确定要这么做吗？ 我有个更简单的方案” 代码 diff 变干净了 以前一个小需求能改几十个文件，现在精准到只改 3-5 行 我的工作重心变了 以前 60% 时间在 review AI 的代码、修 bug 现在 80% 时间在思考产品逻辑，AI 真正成了生产力工具 最后 这个项目被誉为 2026 年 AI coding 领域的“现象级”黑魔法工具 小文件，大作用 如果你在用 Claude Code / Cursor 写代码，强烈建议直接把这个 CLAUDE.md 扔进项目根目录 GitHub 地址： 试过的人基本都是“已全项目部署”的状态 作为一个天天和 AI 协作的开发者，我的建议是：别犹豫，直接用