币安创始人 CZ 在 Galaxy Brains 播客中评价 Hyperliquid 称：“我认为 Hyperliquid 的创新非常出色（actually awesome）。”CZ 表示，Hyperliquid 占据了一个币安难以竞争的细分市场，其不要求 KYC，并自称为去中心化平台。不过 CZ 同时表示，基于其过往经历，自己不会采用 Hyperliquid 当前的运营方式，并称“我猜他们有很好的律师团队”。

📺CZ：Hyperliquid 的创新非常出色，币安难以竞争其细分市场 币安创始人 CZ 在 Galaxy Brains 播客中表示：“我认为 Hyperliquid 的创新非常出色。” CZ 认为，Hyperliquid 占据了一个币安难以竞争的细分市场，其不要求 KYC，并自称为去中心化平台。 来源：Alex Thorn

很多人放弃 Superpowers，问题的表象是：执行速度太慢。 但“速度慢”可以靠“并行开发”弥补。 最核心问题在 brainstorming 的设计上，为了减少上手门槛他会留下很多需求缺口没对齐，Agent 为了完成需求会自行脑补代码设计。 “脑补的代码设计 与 开发者实际需求”之间的偏差就是软件腐败的根源。这意味着长期使用 Superpowers 迭代的应用会更快腐败，更早需要重构 当然，其实大部分人的项目还没触及到腐败的点 就被砍了 🥴🥴🥴

《万字详解下半年加密行业 10 大潜力领域：理由、数据和代表项目》（作者 Pink Brains，编译 Felix, PANews）2026 年下半年，AI Agent、AI 与物理 AI 基础设施、预测市场、Perp DEX、链上金库、RWA DeFi、隐私币、加密卡/稳定币支付、文化平台等多板块持续增长。核心驱动为可量化的需求、底层基础设施升级（AgentKit/OpenClaw、GPU 算力、RWA 可组合性、ZK/TEE 隐私等）、监管与应用落地，市场趋向“需求驱动”而非仅叙事，DeFi、稳定币生态与链上金融服务扩张显著。 阅读全文：

🔶赵长鹏：当前回撤仍属正常四年周期，行业基本面较以往显著增强 赵长鹏 @cz_binance 在 Galaxy Brains 播客接受 Galaxy 研究主管 @intangiblecoins 专访时表示，当前加密市场回撤仍处于正常四年周期范围内，本轮约 50% 的回撤并不罕见，历史周期中曾出现过 80% 的回撤。 其认为，若以周期低点为基准衡量，比特币价格较四年前仍上涨约 5 倍，且每轮周期的低点均高于上一轮周期低点。 其表示，自己始终坚持长期主义，「加密对我来说没有退出」。 赵长鹏还指出，本轮周期与 2018 年及 2022 年最大的不同在于美国政府对加密行业态度发生明显转变。 此前美国对行业采取打压态度，而当前正积极推动加密监管框架建设，并带动其他国家跟进。 此外，ETF、稳定币、RWA 以及更多机构资金入场，也表明行业基本面较过去已有显著提升。

SIMAN LABS｜ Web3 Builder Night 长沙站 · 即将启幕 继沈阳站圆满落幕 Builder Night城市巡礼落地长沙 汇聚交易所BD、项目创始人 市值机构、KOL、NFT平台 技术开发、实体产业资源 拒绝无效寒暄，聚焦落地 资源对接、深度碰撞 长沙Web3建设者之夜 线下面对面，链接同频伙伴 挖掘落地合作机会 期待各位Builder相聚湘江 共探行业新机遇！ 🚀 SIMAN LABS | Web3 Builder Night · Changsha Stop is Coming Following the successful Shenyang session, Builder Night city tour lands in Changsha. Gathering exchange BDs, project founders, market-making institutions, KOLs, NFT founders, tech developers and real‑economy practitioners. No empty talks. Focus on implementation, resource matching & in‑depth brainstorming. Web3 builders night in Changsha, face‑to‑face offline networking, connect like‑minded peers & unlock real‑world collaborations. Looking forward to all builders gathering by Xiangjiang River, exploring new industry opportunities together!

最近正在梳理专属于自己的AI编程套件，用于提升自己的编程效率 我先花了几天收集和测评了 5 个 GitHub 26 万星的 AI 编程套件！直接把结论分享给大家： 1. obra/superpowers 这个应该大家都很熟悉了，superpower已经存在了2年左右 14 个技能硬编码工作流：brainstorming（苏格拉底式提问出 spec）→ writing-plans（拆成 2-5 分钟粒度任务）→ 子代理逐任务实现 + 双阶段评审（5 轮修复上限，超限强制停机裁决） 适合场景：你在意“防 AI 跑偏”多于交互流畅，需要无人值守的长任务 2. mattpocock/skills — 按需取用的工程工具箱 这个最近可以说是火爆了，我实测下来单环节的效果最好，强烈推荐大家用用，我之后的ai套件也会基于这个skill体系进行优化 两个杀手级技能值得单独说： /grill-with-docs — 把需求对齐变成文档资产 这是我测下来最聪明的一个设计 它不是简单的“AI 问你问题”，而是边问边写 CONTEXT.md 和 ADR（架构决策记录） 举个例子，你说“课程里的 lesson 变成真实文件时有问题” 它会逼你定义“真实文件”是什么，然后把这个概念写进 CONTEXT.md，术语统一叫“materialization cascade” 下次 AI 看代码时直接用这个词，不用每次都解释一遍 更绝的是：它会拿你的新想法去撞现有的 CONTEXT.md，发现矛盾就当场质疑你 “你上周说 X，这周又说 Y，到底哪个对？” 这个反向质疑机制，是我见过唯一能防止需求飘移的工具 /diagnosing-bugs — 6 步诊断法，强制你别瞎猜 这个技能解决了 AI 调试最大的问题：跳过复现直接改代码 它强制执行 6 个阶段： 先写一个能让 bug 稳定复现的测试（红灯） 最小化复现场景（删到不能再删） 提出假设（不许直接改代码） 加 log 验证假设 修复 写回归测试 3. garrytan/gstack — Web 产品从想法到上线的流水线 YC CEO Garry Tan 开源的个人配置，59 个技能，角色分工（CEO 拷问 /office-hours、安全官 /cso、发布工程师 /land-and-deploy） 这个skill我主要吸收以下两块内容： Playwright 驱动真实 Chromium 的常驻 daemon（首次 3 秒、之后每命令 100-200ms，登录态全程保留，/qa 边点页面边改码边复验） careful/freeze/guard 三个护栏用 PreToolUse hook 真拦截，不是靠提示词“记得小心” 4. multica-ai/andrej-karpathy-skills — LLM 通病的行为补丁 这个之前推荐过，karpathy的编程准则，非常适合写入claude.md中 本体就是一份 2.3KB 的 CLAUDE.md，四组守则： Think Before Coding（不静默假设） / Simplicity First（不过度抽象，“200 行能写 50 行就重写”） / Surgical Changes（每行改动可追溯到用户请求，不顺手重构） / Goal-Driven（“修 bug”→“先写复现测试再让它通过”） 5. anthropics/skills — 官方能力扩展 + 写 skill 的标尺 GitHub: anthropics/skills（16.7 万星，官方仓库） 17 个能力型技能：docx/pptx/xlsx/pdf 操作、Playwright 网页测试、MCP 构建指南等 它给 Claude 加“会做的事”，不管“怎么工作”，和上面四家不构成竞争 最值钱的是 skill-creator：唯一带闭环评测的技能（自动跑 with-skill vs baseline 对照、优化 description 触发率、格式校验脚本） 你以后自己写 skill 时它是标尺 适合场景： /plugin marketplace add anthropics/skills，装 document-skills（pdf/xlsx/docx）；另装 skill-creator 这些套件的共同点是：它们都在用代码重新定义“什么是好的 AI 编程工作流” 以前写代码是在 IDE 里敲，现在是在跟 AI 描述你要什么 但 AI 不懂工程规范，所以这些开源作者做的事，本质上是把工程纪律编译成了 AI 能理解的规则 我认为每一个资深的开发者都值得搭建一个自生长的专属ai编程套件，从而适配自己的编程习惯！ 如果这次的分享对你有帮助，欢迎大家点赞支持一下！谢谢大家～

很多人诟病 Superpowers 执行太慢，纷纷倒戈 Mattpocock/skills 这一切的源头是 subagent-driven-development 这个 skill，新版 Superpowers 优化的主要也是他 很多人疑问：为啥不直接移除他，改成类似 Mattpocock 的 /implement 实现？ 实在是做不到呀～～～ subagent-driven-development 存在的意义主要有 2 点： 1. 以前 agent 长程执行能力不行，需要详细计划，以防 compact 后执行锚点丢失 这一点当下已经不是问题。核心问题是下一条： brainstorming 没法完全对齐需求，所以需要靠 writing-plans 补齐实现细节。问题是“你在真正写代码前，是没法脑补所有实现细节的” 所以执行时得靠 subagent-driven-development 的 review 流程保证实现细节落地。 根源在 brainstorming 这块就决定了。 Superpowers 要改，只能把 brainstorming 改成 grill-me

说句实话，用 Claude Code 这么久，真正让我写代码写得顺、界面不丑、Bug 还变少的，不是什么玄学配置，就是下面这几个 Skill。今天全给你摊开，别再自己瞎折腾了。 先说个心里话：很多人装了一堆插件，结果一个都没吃透。与其贪多，不如把这几个用明白，一个顶十个。 1️⃣ Frontend Design：专治界面丑。视觉和交互一起管，做出来的东西终于不像程序员随手拼的了 🔗 2️⃣ Interface Design：管布局、层级和组件。页面乱成一锅粥的，靠它理顺 🔗 3️⃣ React Best Practices：现代 React 该怎么写，它直接给你上规矩，少踩坑 🔗 4️⃣ Brainstorming：想方案的时候用，优缺点都给你摆出来，不是只丢一个答案糊弄你 🔗 5️⃣ Systematic Debugging：不瞎猜。先假设再验证，一步步把 Bug 逼出来，这个我最爱 🔗 6️⃣ Changelog Generator：把 commit 记录直接变成能见人的更新日志，再也不用手写到崩溃 🔗 7️⃣ API Design Principles：API 设计得清楚、统一、好维护，后面接手的人不会骂你 🔗 8️⃣ Error Handling Patterns：错误处理写得干净又抗造，别再满屏 try catch 糊墙 🔗 9️⃣ PostgreSQL：帮你建模、调查询，数据库慢得像老牛的，试试它 🔗 🔟 Prompt Engineering Patterns：复杂任务怎么把指令写清楚，让 AI 真听懂你在说啥 🔗 就这些。不用全装，挑你现在最头疼的那两三个先用起来，比收藏一百个链接管用多了。

AI时代，搜索引擎还有存在的必要吗？ 很多人觉得ChatGPT、Grok、DeepSeek一出，Google、百度就该退休了。但我认为： 搜索引擎的优势依然不可替代： 海量实时索引 + 来源透明，能快速看到原始网页、数据、争议点 适合复杂、专业、需要多源验证的查询（法律、医学、学术、购物比价） 不会“幻觉”，结果可追溯 AI的优势是理解与合成： 自然对话、总结归纳、个性化解答 处理模糊需求、创意 brainstorm 未来不是取代，是融合： Perplexity、Grok搜索、AI + 搜索引擎的混合体正在崛起。你输入问题，AI先给你精炼答案，再附上可信来源链接。 搜索引擎不会死，它会进化成“AI时代的索引基础设施”。 你更依赖AI聊天还是传统搜索？