这个世代三大技术革命： 1. AI 2.机器人 3.量子计算 AI炒的过热情况下，不妨研究一下后两者！ 当前机器人赛道完全没有到GPT时刻，我觉得它的重要性不亚于AI。 我经常看 @citrini 的备忘录，可以说是科技界最具洞察力的研究机构，尤其是那篇 《自主AI代理失控扩散与 2028 年全球智能危机》的反乌托邦情境假设报告，直接带崩了年初的SaaS软件股，实力毋庸置疑！ 今天看到 Citrini 投资了Robostrategy，这是一个重要信号，假如你不知道投资哪家机器人公司，不妨直接看看Robostrategy，股票代码 #BOT，它是一家专注投资机器人赛道的投资基金，昨天逆势大涨11#.8%。 它投资了很多潜力且未上市的机器人独角兽🦄公司股权，比如Figure AI，Apptronik，Standard Bots等。值得留意一下🧐

最可怕的 Polymarket bot，不一定是那种 90% 胜率的账户 也不一定是一笔封神 更不一定是看起来像 insider 的提前埋伏 而是这种： 15,111 笔交易 胜率只有 52% 看起来很无聊 但这个月已经赚了 +$21.2K 这就是 PBot-3 有意思的地方 它不是在“预测 BTC” 它是在 5-minute Up/Down markets 里，反复 farming 那一点点 tiny edge 一笔一笔做 一次一次重复 把 52% 胜率变成真钱 这类 bot 真正可怕的地方，不是单次判断有多准 而是它不需要每次都准 只要长期略微站在概率优势的一边，再配合持续执行，市场就会慢慢把钱吐出来 问题是： Polymarket 上最强的 bot，真的需要高胜率吗？ 还是只需要一个能稳定重复 52% edge 的系统？

之前聊过几次 Fatapp ，推荐的 NO.1 现在依旧是最夯的，排在第 3 （实则第一）的 @HyperliquidX 已经是无需多言的标杆了，最近 CT 确实很多人看好，生态量级肉眼可见的膨胀， hyperliquid:native 突破 57 美元毫不意外，猛猛猛💯 这张来自 @PANews 最新的链上协议月收入 Top 25 榜单，单看应用层的数据，整个风向还是挺明白的 最近 SOL基金会也是风风火火推自家的 Phoenix 。最先突围的居然还是 @AxiomExchange ，协议月收入已经悄悄杀进了前十，很多人只知道它是做 Bot 的，没想到 Perp 也干得风生水起 这波 @Polymarket 借着热度也杀了出来，月入 2000 万美金，把 @aave 和 @LidoFinance 都甩在了身后。这就是目前最大的 Reality。 现在还是可以盯住榜单新人的数据，关注收入/市值比，有些项目的估值其实还配不上它们的赚钱能力。👀👀这方面还有哪些价值洼地

在加密圈做交易，最怕的就是两件事：一是情绪上头硬抗单，二是半夜睡觉时大盘突然变脸。以前我也试过各种号称自动化交易的脚本，结果要么配置繁琐到想骂人，要么就是遇到插针行情直接集体歇菜。直到最近把一部分仓位搬到了 AIX也就是 @0x_aix AI 给自己打工”。 aixbotai交易的优势还是冷静 1. 一个面板看全盘，告别乱七八糟的页面切换 以前我做交易，电脑屏幕上永远扣着好几个窗口：一边开着TradingView看指标，一边开着币安、OKX算仓位，时不时还要去推特看大V分析市场情绪。几套流程下来，还没开仓人就已经累晕了。 AIX 最先惊艳到我的，就是它的统一交易仪表盘。它直接把合约净值、现货净值还有整体账户价值全部整合到一个页面里，甚至把市场情绪指数（比如恐慌还是中性）都给你实实时时挂在最显眼的位置。每天起床打开这一个页面，大盘是冷是热、自己手里有多少筹码、风险敞口多大，一眼扫过去全明明白白，这种清爽感简直是强迫症的福音。 2. 零代码搭智能体：把脑子里的策略变成24小时打工仔 很多朋友做交易其实是有自己的交易纪律的，比如“回踩均线买入、破位止损”，但现实往往是：行情来了你没看到，或者看到了又因为贪婪不敢切。 在 AIX 上，最核心的玩就是它的零代码策略制作。你不需要懂一行Python代码，直接在里面选好你要做现货还是合约，把技术指标和风控逻辑像搭积木一样填进去，就能立刻生成一个专属的 AI 智能体（Agent）。这个智能体会按照你的既定逻辑，7x24小时不间断盯着盘面执行。看着自己配置的智能体在后台冷静地建仓、平仓，那种把机械劳动交给AI、自己只负责制定顶层逻辑的踏实感，真的试过就回不去了。 3. 拒绝黑盒交易，每一笔决策都给你写明白 市面上很多量化Bot最恶心的地方就在于它是个“黑盒”——你怎么亏的钱你完全不知道，它开仓的时候连个解释都没有。 AIX 让我觉得非常硬核的一点，是它的决策记录完全透明。智能体为什么在这个位置开多？AI 是基于什么指标做出的判断？系统什么时候执行的？全都清清楚楚列在交易面板右侧。左侧还有实时的资产权益曲线和K线图，AI 每一笔出手带给资产的变化全在掌控之中。加上它顶部自带一键开启的“系统止损”大闸，遇上极端插针行情能瞬间断开，风险底线被死死守住。 4. 抄作业级别的提示词模板，新手也能无缝上手 如果你是个刚入圈不久的新人，既不懂复杂的指标，也不知道该怎么配置风控，平台里内置的提示词模板直接给你把门槛降到了零。 它里面预置了各种成熟的交易模板，从适合稳健党抓波段的“现货策略”，到主打严格风控、低频操作的“稳健保守型合约策略”，应有尽有。模板里把AI的操作准则写得明明白白（比如“拒绝盲目追高，核心目标在控制回撤的前提下追求稳定正收益”）。你只需要一键复制，或者根据自己的偏好微调一下参数，就能直接套用顶级策略的执行逻辑。 总结一下： 在这个圈子里交易，最大的敌人往往不是市场，而是人类自身的情绪——上头、恐惧、侥幸和疲惫。而 AIX 的出现，刚好是用机器的冷酷和纪律，帮我们把这些致命的人性弱点给屏蔽掉。 不管你是想找个帮你监控全网仓位的一站式工具，还是想拥有一个不用睡觉、死板执行策略的AI交易助理，去 上试一试，相信你也会跟我一样打开新世界的大门。 （个人纯干货分享，交易有风险，冲之前记得做好自己的风控！）

Codex 入门只需要搞懂这 5 件事 Codex 的教程满天飞，长的写了上万字，短的就甩你一个安装命令。 但大部分人看完还是不会用。不是因为教程写得不好。 是因为 Codex 跟你以前用过的所有 AI 工具都不一样，你拿着老习惯去用，当然用不顺。 这篇不讲历史，不比模型参数，只讲 5 件事。 搞懂这 5 件事，你就能真正开始用 Codex 干活了。 第一件：它是 Agent，不是 Chat 先纠正一个最常见的误解。 很多人第一次打开 Codex，觉得跟 ChatGPT 差不多，都是一个对话框，输入问题，等它回答。 不是。 ChatGPT 是问答式的，你问一句，它答一句。聊完关掉，什么都不剩。 Codex 是执行式的。你给它一个任务目标，它会围绕这个目标持续推进——读文件、改代码、跑测试、做 commit。 它不是在「回答你的问题」，它是在「替你干活」。 打个比方：ChatGPT 像一个随时能问的顾问。Codex 像一个你雇来的实习生，你告诉他目标：他自己去找文件、改东西、跑一遍看对不对。 这个认知差异很重要，因为它决定了你跟 Codex 说话的方式。 ❌ 错误用法：「帮我写一个 Python 爬虫」（太模糊，没有上下文） ✅ 正确用法：「看一下这个项目目录，把 README 里的安装步骤补完整，然后跑一遍确认没有错误」 Codex 需要的不是问题，是任务。有目标、有范围、能验证。 第二件：文件夹 + Thread = 项目管理 打开 Codex 之后，左边栏有两层结构。很多人一开始会忽略它，直接在对话框里开始打字。 别急。先搞清楚这两层。 文件夹：就是你本地的项目目录。你把哪个文件夹加进 Codex，它就能看到里面所有的文件。 Thread（线程）：一条围绕某个具体目标持续推进的任务线。一个文件夹里可以有很多条 Thread。 举个例子： dev/ ├── my-website/ （项目） │ ├── Thread 1：修复首页 bug │ ├── Thread 2：加一个联系页面 │ └── Thread 3：优化移动端样式 └── my-bot/ └── Thread 1：接入飞书 webhook 文件夹装项目，Thread 装任务。 这个设计解决了一个以前用 AI 最头疼的问题：所有东西搅在一起。 以前用 ChatGPT，你在一个对话里又聊需求又改代码又问 bug，聊着聊着就乱了。 Codex 把项目和任务拆开了，不同的事情在不同的 Thread 里推进，互不干扰。 黄金法则记住一句话就行：同一个文件夹做同一个大方向，同一个 Thread 只推进一件具体的事。 第三件：Plan Mode 比 Coding 重要 10 倍 如果这篇文章你只记住一个功能，那就是 Plan Mode。 在 Codex 对话框里输入 /plan，它会先帮你做一件事：不写代码，先把要做的事情理清楚。 它会告诉你： 要改哪些文件 每个文件为什么要改 先做什么后做什么 有没有遗漏的依赖或配置 你确认没问题了，再让它开始写代码。 为什么这个功能比直接让它写代码重要？ 因为大部分人用 AI 出问题，都不是「AI 不会写」，而是「你没想清楚要做什么」。 一上来就说「帮我做个网站」，AI 写出来的东西大概率不是你想要的。 但如果你先让它出一个计划——要建几个页面、用什么框架、数据从哪来——你确认一遍再动手，成功率高到离谱。 推荐工作流： 大型任务 → /plan 先规划 → 确认计划 → 开始开发 小型任务 → 直接说清楚目标和范围 → 开始开发 还有一个好用的命令：/status，能看到当前用量和剩余额度。越用越多的时候，随时知道自己还剩多少资源。 第四件：Skills 让它成为你的专属工具 Codex 有一个 Skills（技能）系统。说白了就是：你可以给它装「插件」，让它会做更多事。 比如有人做了一个 skill 叫 bggg-creator-image2ppt，装上之后 Codex 就能把图片转成可编辑的 PPT。 Skills 存放在 ~/.codex/skills/ 目录下，装一个 skill 就是把对应文件夹放进去。 而且 Codex 现在有图形化的 Skill Creator——你不用自己写配置文件，直接告诉它「我想做一个什么功能的 skill」，它帮你生成。 对小白来说，Skills 的意义是：Codex 不是一个固定功能的工具，它是一个可以不断扩展的平台。 别人做的好用的 skill 你可以直接拿来用，自己有需求也能让 Codex 帮你创建。 先不用急着装一堆，但你得知道有这个东西。等你用顺了之后，Skills 会成为你最常折腾的部分。 第五件：先做一个 5 分钟能验证的小任务 很多人装完 Codex 之后，第一反应是想做个大项目。 别。 你的第一个任务应该小到不能再小。比如： 改一个 README 里的标题 把一段英文翻译成中文 修一个明显的错别字 让它分析一下某个项目的目录结构 为什么？因为你需要建立验证能力。 你要能看懂它改了什么，要能确认结果对不对。要能在它改错的时候知道怎么回退。 这些能力建立不起来，做再大的项目也是在赌。 推荐的起步顺序： 第一步：加一个文件夹，开一条 Thread 第二步：给一个很小的任务，看它怎么执行 第三步：用 git diff 看它改了什么 第四步：确认没问题，再给下一个任务 MaynorAI 在他的教程里说了一句话，我觉得说得特别准： 小白用 Codex，真正最重要的不是先学会所有技术细节，而是先建立 3 个能力：会描述目标、会拆分任务、会检查结果。 这三件事做顺了，后面你会越来越快。 附：安装速查 你需要什么： ChatGPT Plus / Pro / Team 账号（Codex 包含在订阅里） macOS 或 Windows 10 安装： Mac：App Store 搜索 Codex，或者直接下载 → Windows：微软商店搜索 Codex，按提示安装 打开之后登录你的 OpenAI 账号就行。 第一次打开建议做的事： 设置 → Personalization 里写上你的协作偏好（比如「默认中文」「改动前先说计划」） 加一个本地文件夹进来 开一条 Thread，给一个很小的任务试试 #AI# #AIAgent#

Sei市场基础设施网格(简称MIG)正在走向成熟，比如Alchemy、Infura、QuickNode、Privy、Dynamic 等，已支持交易量超过1000亿美元，嵌入式钱包超过7500万个。已部署合约超过200万份。 而Sei Labs重点孵化的项目@monacotrading，正是这张“网格”里最硬核、最具爆发力的执行心脏。 在Sei网格这张大网里，@monacotrading是专门负责“交易执行 & 流动性深度”的那一块，由 Sei Labs 直接孵化，团队背景包括高盛、Point72、Robinhood、GSR 等华尔街老炮。 它是一个 共享流动性层 + 中央限价订单薄(CLUB)系统。不像 Uniswap 那种靠流动性池自动做市的 AMM，Monaco 用的是传统华尔街最熟悉的“订单簿”模式：你可以挂限价单、市价单,系统实时撮合、支持高频交易、深度挂单。 但它不是一个独立的交易所，而是“公共基础设施”——任何 DeFi 项目、App、交易 bot、聚合器、前端界面，只要接上 Monaco 的 SDK，就能直接用上它的订单簿和流动性。 一句话：Monaco 是给全 Sei 生态提供“高速交易心脏”的共享引擎。 重要的是有钱大家一起赚，PitPass 机制： 任何 App、DEX 前端、聚合器、bot 把交易量路由到 Monaco，都能拿到手续费的分成。 官方估算：每 10 亿美元交易量，能产生约 120 万美元手续费，大部分返还给接入的应用和 builder。 这设计很聪明：形成网络效应——流动性越深 → 价差越小 → 更多人来用 → 更多 builder 接入 → 流动性再深，形成正循环。 如果你相信下一波是RWA + 机构入场 + 高性能 onchain 资本市场，那 Sei 的 MIG + Monaco 这套组合，就是目前最完整的“基础设施 + 杀手应用”闭环。

3,282 家区块链项目倒闭，熊市到底谁还在干活 我喜欢没事儿就去 @RootDataZH 翻数据，很多人没注意运营状态选项。当我选择停止运营的时候震惊了，110 页足足有 3,282 家倒闭了...好残酷的，很多项目撑不了一年。 能持续运营并跨越周期的项目，是否值得高看一眼？ 让我们浅入！ ⬇️ 2026 年至今，几个宣布关闭的知名项目就包括 NFT 交易市场 Nifty、借贷市场 ZeroLend、Defi 聚合器 Step、Defi 团队 Balancer……活着，不卖壳、不作恶操纵价格提款机、实实在在搞业务，这样的项目有一个算一个，都值得respect。 说来也奇怪，我觉得项目也有自己性格的，一些项目想到就是老实巴交的感觉，比如 Huma、IOTA 这些，我自己也是这个性格，所以可能跟这些项目比较暗合一点、关注也自然多一点。 借助 Surf 可以轻松接入 Hermes 做一个提醒发给 TG bot，每天就能最方便跟踪这些项目动态。我会把 IOTA 几个比较关键的信息交给 AI 收集推送： ‣ 官推推文 ‣ 媒体文章 ‣ 社交情绪 ‣ 币价表现 ‣ 大额交易 基本上这些每日推送就能获得项目的基本更新了。今天收到了推送，IOTA 首批实施 ADAPT 计划国家确认了，肯尼亚、摩洛哥和尼日利亚。 / 老读者知道我之前就介绍过 ADAPT 计划，就是那个为非洲内部贸易构建共享的数字基础设施涵盖数字身份、跨境数据交换和支付互操作性的计划，去年 11 月启动的。 让非洲兄弟弯道超车先数字化、区块链化现在不是玩笑话了，非洲最大经济体尼日利亚、移动支付最发达国家肯尼亚、数字化程度最高的国家之一摩洛哥现在已经经过政治承诺、监管准备度、数字基础设施成熟度、私营部门参与度四维评估，起飞了。 所有的区块链底层技术，Powered by @iota 。 有点唏嘘，这种做底层基建的项目往往都需要长周期考察，一时间很难立竿见影在估值或价格上得到反馈。但是，历史经验告诉我们，熊市或资本泡沫破裂的时候，优秀的基建项目都在周期穿越后取得了丰厚回报。IOTA 把数字身份 + 跨境数据 + 支付互操作带到非洲，在这片大地进行实验、实践，假以时日，房间里的大象也许就是呼之欲出。 毕竟，ADAPT 也不是一个科技公司随便找几个国家签个协议拿来资本市场讲故事的东西，它是实打实非洲大陆自由贸易区（AfCFTA）秘书处牵头、托尼·布莱尔全球变革研究所、世界经济论坛和 IOTA 基金会合作开发项目。 接下来要干啥？美国天才法案、香港稳定币法案都给打样了，稳定币。三个国家将开始测试数字货币尤其是稳定币的监管框架，这不就是为下一步跨境支付做准备嘛。 如果，我说如果，将来非洲大部分的稳定币跨境支付跑在 IOTA 上，那画面可太美了。 祝我们好运！ / 作者：anymose ｜ 一个软核科普作家 本文仅做科普使用，不构成任何投资建议，永远记得 DYOR！

Velvet 被低估的一条增长杠杆，是它的多入口分发——web 端、Telegram bot、移动 VelvetX、白标 API，同一套能力铺进了不同的用户习惯里。 产品好不好是一回事，能不能把用户接住是另一回事。很多技术不错的协议，死在"只有一个入口、够不着用户"。Velvet 在分发上的铺法，是它容易被忽略却挺关键的一环。 它把同一套核心能力（交易 + AI + 组合管理），做成了多个入口：web 端交易终端，面向重度用户；Telegram trading bot，接住"在聊天软件里就想顺手交易"的习惯；移动端的 VelvetX，走邀请制、主打移动场景；再加上开发者 / 白标 API，让第三方能把 Velvet 的能力嵌进自己的产品。四个入口，覆盖的是四类完全不同的使用场景和用户习惯。 从投研看，多入口意味着更大的漏斗和更低的单一渠道依赖：web、TG、移动各自能捞到不同人群，白标则把 Velvet 从"直接触达 C 端"扩展到"通过 B 端合作方间接触达"。对一个想做平台的项目，分发广度本身就是增长杠杆——底层能力复用一次，却能在多个入口同时变现。 催化剂与跟踪变量：各入口的用户结构和留存差异（是不是真捞到了不同人群，而非左手倒右手）、白标合作方的数量、以及跨入口的体验一致性。 风险要摆正：第一，多入口是把双刃剑——每多一个端就多一份维护成本和体验割裂风险，做不好会"样样有、样样不精"；第二，入口多不等于用户多，如果核心产品力不足，铺再多渠道也接不住；第三，Telegram bot、移动 App 这些赛道各自都有强对手，Velvet 在每个入口都要单独打。分发是放大器，放大的是产品本身的强或弱。 #DeFAI# #BNBChain# #Crypto# @Velvet_Capital @xhunt_ai @EchoHunt_ai @yzilabs

最近重新看 AIW3，一开始以为它只是赶 8 月 3 日 TGE 的 AI 交易概念，但看完产品后感觉不太一样。它不是单纯做一个“AI 帮你看行情”的工具，也不是普通的交易 bot。它更想做的，是把交易员每天那些零散动作收进一个入口：看市场、写策略、做回测、扫链上机会、模拟跑一遍，再决定要不要实盘。 很多 AI 交易产品其实很轻，要么是问答面板，你问它行情，它给你解释一遍；要么是自动化 bot，你把参数设好，它照着执行。AIW3 有意思的地方在于，它想把中间那段也吃掉。不是只告诉你“现在市场怎么样”，也不是只帮你点买卖，而是把一个交易想法慢慢拆成策略、测试、执行和复盘。 我觉得 Strategy Square 是它最关键的地方。因为策略一旦可以被创建、展示、跟随、修改、分发，交易工具就不只是个人工具了，而是开始有一点“策略市场”的味道。谁能持续产出有效策略，谁就能沉淀关注和收益；谁不会写策略，也可以直接跟随别人已经跑出来的东西。 当然，这里面风险也很明显。AI 生成的策略到底能不能长期赚钱，实盘执行会不会失控，策略广场会不会最后变成一堆漂亮收益截图，这些都不是靠叙事能解决的，必须靠真实交易数据说话。 它代表的是一个方向：Web3 交易工具正在从指标面板和自动 bot，慢慢变成一个更完整的交易工作台。人负责判断方向，工具负责把判断变成可以测试、可以执行、可以分发的策略。 评论 + 转发，有机会获得 AIW3 空投。