Beldex 将与 StealthEX 联合开展 AMA活动。本次X Spaces定于UTC下午3点举行，会探讨Web3隐私议题、Beldex生态布局以及后续规划。这不只是简单的项目进展播报，也能窥见团队对隐私赛道的思考与未来方向，期待Beldex带来更多新动向。@BeldexCoin

Arthur Hayes 在 X 发文表示，其 AI/ 加密项目 Flop Labs 的 FLOP 代币经济学信息图将于本周发布，且下周将在 X Spaces 和 YouTube 上举办 AMA，解答关于代币经济的问题并收集反馈以完善设计。

《无人着装 / Worn by No One》 币安九周年线上装置艺术展 An online installation exhibition for Binance's 9th Anniversary 这是一批被重新观看的币安官方周边。帽衫、球衣、围巾、包袋、鞋帽、运动装备……它们被从日常使用中抽离，置于白色展厅、绳索、冰、尘土、树脂与光线之间，成为一组关于物件、空间与关系的装置。 This exhibition reimagines official Binance merchandise. Hoodies, jerseys, scarves, bags, caps, shoes, and sports gear are removed from everyday use and placed into white spaces, ropes, ice, dust, resin, and light—becoming installations that invite a different way of seeing. 我们的大部分生活已经发生在线上。朋友、对话、工作、身份与信任，都停留在网页、软件、账户和屏幕之间。也因此，这些真实存在的衣服、包袋、帽子和道具，反而提醒我：身体、触感、空间，以及人与人的连接，依然值得被重新看见。 Today, much of our lives unfold online. As more of our relationships, identities, and memories move into digital spaces, these physical objects begin to carry a different meaning. They remind us that touch, space, and human presence still matter. 如果其中某一幅让你感到一点错愕、惊讶、不适、快乐，或者只是停留片刻，那也许就是它的价值。 If even one piece leaves you feeling surprised, unsettled, amused, or simply makes you pause for a moment, then perhaps it has already fulfilled its purpose. 线上展厅已上线 · The exhibition is now live 👉👉👉 @binance @binancezh @heyibinance @cz_binance

OPC Skills：面向"一人公司"的 Agent Skills 开源库 # 10 个 Skills 分为 4 类，累计 51K+ 次安装 ① 市场调研层 · requesthunt（v2.3.0，最活跃）：从 Reddit / X / GitHub / YouTube / LinkedIn / Amazon 抓取真实用户反馈，生成需求研究报告。现已切换为 Rust CLI（自带 SHA256 校验 + 设备码登录）。其"平台选择指南"很专业——按产品类别推荐主次数据源（如硬件→YouTube 优先，开发者工具→Reddit 优先） ② 数据采集层（API 封装技能） · X/twitter（28 个脚本，最厚重）：封装 twitterapi. io，覆盖用户/推文/列表/社区/Spaces/趋势全端点 · reddit（7 脚本）：基于公共 JSON API · producthunt（11 脚本）：GraphQL API ③ 设计生产层 · nanobanana：Gemini 3 Pro Image 图像生成（文生图、图编辑、2K/4K） · logo-creator：依赖 nanobanana，含裁剪、去背景、SVG 矢量化 · banner-creator：依赖 nanobanana，输出多平台横幅 ④ 增长与基建层 · seo-geo（33.5K 安装，最热门）：SEO + GEO（生成式引擎优化），内嵌普林斯顿 9 项 GEO 方法论，覆盖 ChatGPT / Perplexity / Google AI Overview / Copilot / Claude 各平台的引用优化策略 · domain-hunter：依赖 twitter + reddit，域名查价、找促销码、给购买建议 · archive：会话知识归档，带 SessionStart hook 自动把 .archive/MEMORY.md 注入上下文——唯一带运行时钩子的技能，体现"跨会话记忆复用"思路 项目地址

🎧 太强了，能把整本电子书变成有声书，还能用你自己的声音念 GitHub 上 1.97 万 stars 通勤路上想「读」完一本书，现有办法都别扭：有声书平台上没有你想听的那本，机器朗读又是那种一听就想关掉的电子腔，中文里还经常读错停顿。 这个项目直接把你手上的书转成有声书，而且是带章节和元数据的完整成品，导进播放器就能按章跳。输入格式吃得很杂，EPUB、MOBI、PDF、TXT、HTML、RTF、DOC、DOCX、ODT 都行，扫描件也能走 OCR。输出默认 M4B，另外 MP3、FLAC、WAV、OGG、AAC 这些也都给了。 声音这块的选择空间比想象中大：XTTSv2、Bark、Fairseq、VITS、Tacotron2、Tortoise、GlowTTS、YourTTS、Piper 九个引擎，还有可选的声音克隆和自定义语音模型，宣称支持 1158 种语言。想批量转一书架，或者转完直接进 Audiobookshelf，也都做好了。 对机器要求不算高，最低 2 GB 内存加 1 GB 显存就能跑，CPU、CUDA、ROCm、Intel XPU、Jetson 和苹果 M 系列都支持，不想在本地折腾还能上 Colab、Kaggle 或者 Hugging Face Spaces。 一点前提：项目明确写了只面向无 DRM 且合法取得的电子书。 买回来的书本来就该想怎么读就怎么读。 GitHub：

推特交友/起号其实很简单，很多人以为随便发帖就能认识朋友，其实背后有不少小技巧，能大大提高匹配度和互动率。下面是我总结的实用干货小技巧（结合真实投稿的经验），分成准备阶段、发帖阶段和互动阶段 1. 先把个人主页“装修”好（基础中的基础） •头像+封面：用清晰、高质量的照片，封面可以放兴趣相关的图（旅行、宠物、爱好）。 •Bio（简介）：一句话说清自己+想找什么样的人。比如：“30+ 程序员/爱旅行/找能一起的灵魂伴侣，私信前请看置顶帖”。别写太长，也别留空白。 •置顶帖：固定一条自我介绍帖，让新人一眼看懂你是谁。 小贴士：资料别频繁改，改一次就定型。想引流可以把Telegram或小号ID放进去，但别写太直接（避免被限流）。 2. 发帖要“养号+蹭流量” •内容定位：别只发“求友”，多分享日常生活（美食、日常吐槽、兴趣观点）。真实感越强，越容易被算法推给同频人。有身材的发身材，有日常生活的发生活照，也可以多发引起大家共鸣或有趣的文案。 •文案技巧： ◦开头用问题或共鸣点：“找什么搭子，有没有同好一起约？”也可以用一些有趣的文案。 ◦中间加照片/视频（现拍最好，别盗图）。 •频率：每天3条左右，别一天狂发10条（容易被当成机器人）。 •蹭热梗：看到热门话题或 #交友帖# 就参与，自我介绍，别纯复制。评论区多参与，多介绍自己 避坑：别发露骨/低俗内容，容易被举报或限流。隐晦一点，引流到私聊再深入。 3. 互动才是交友核心 •主动出击：高质量回复3次以上（不是“哈哈”那种），再礼貌私信。 •回复别人：别人评论你的帖一定要回！营造“真实”的感觉，算法会给你更多曝光。 4. 进阶小技巧（容易被忽略但超有效） •用X Spaces（语音房）进去听/聊，转化率很高。 •发帖时间选晚上8-10点或周末，活跃度高。 •安全第一：先公开互动，确认三观合再加联系方式；别急着发私密照或个人信息。 •想批量投稿/被看到？可以私信一些专门的交友号（比如我这种接投稿的账号），但要先看对方规则。 最后一句大实话：真诚+坚持=最高效。推特交友不像抖音那么快，但认真玩一段时间，认识一堆高质量朋友很正常！ 最重要的一点是一定要防诈骗！！！

一直在用小龙虾对推特上的各路数据信息流进行汇总和分析，当然也搭配了grok。 以后希望可以坚持每天都会更新一下当天中英文X（Latest模式）真实farmer讨论（如KOL分享、社区列表），筛选零成本、明确激励的项目。 当然也会优先高funding、DePIN/AI等赛道、有Galxe/Zealy的任务型。数据来自公开帖子和官网，非广告放心享用。 1️⃣Forte Protocol (@ForteProtocol) 为什么牛逼：融资约$910M，由a16z、Solana Ventures、Animoca Brands等顶级VC支持，构建on-chain经济基础设施（EVM兼容，支持游戏/DeFi等）。社区和farmer讨论热烈，Season 0 testnet活跃，XP+Galxe任务明确指向airdrop潜力。 主要零撸活动： 完成Galxe quests（多个campaign）。 加入Season 0 waitlist（早申请获批后领10k testnet USDC）。 用testnet资金交易farm XP（每日epochs分发）。 Join Discord领roles。纯faucet+任务，无需真金。31 Galxe/Zealy链接：Galxe quests（搜索ForteProtocol或官网链接多个campaign，如Pioneer Stone等）。
官方链接/注意事项： （waitlist和testnet）；Galxe app搜索项目。注意waitlist审批，保持活跃交易。官网优先，DYOR。 2️⃣Konnex World (@konnex_world) 为什么牛逼：DePIN + AI/Robotics赛道，早阶段testnet活跃（drone navigation、roboarm等subnet）。Points Program confirmed与$KNX airdrop挂钩（社区分配15%+），farmer daily分享tasks和multiplier。低竞争、高潜力机器人/AI基础设施。 主要零撸活动： Hub连接wallet，daily check-in（10pts）、train robot（~50pts）。 Weekly onchain onboarding（500pts）、social post/referral。 Testnet互动（claim faucet、submit tasks/feedback）。 Limited collab/Golden Ticket。持NFT可multiplier。纯零成本。57 Galxe/Zealy链接：无（自有Points Hub）。
官方链接/注意事项： （points程序）；testnet 3️⃣QuipNetwork (@quipnetwork) 为什么牛逼：量子计算 + quantum-safe DePIN（Bitcoin保护等），testnet live，community quests + points farming活跃。farmer讨论“quantum summer”，节点+quests结合，早阶段低竞争。 主要零撸活动： 运行testnet node（可选，轻量）。 Community quest program（stack Quip points）。 Referral + tasks。faucet领token + 互动。5 Galxe/Zealy链接：自有quest平台（ 或quest链接。关注节点/quest更新，适合技术爱好者。DYOR官网。 总结建议：今天优质项目集中于高funding基础设施+DePIN/AI，Forte和Konnex任务最简单易坚持。 无更多超高热度纯零撸时，建议关注Galxe热门spaces（如Thea AI、NeoSoul等AI相关）和DePIN testnet趋势。每日刷X farmer列表（如DefiMaran风格），保持多账号+wallet多样性。冲但理性！

#BuildInPublic# 开源了一个 AI 模拟引擎 SGO (语义梯度优化引擎） 在 AI 世界迭代产品或者功能，目前最最缺少的就是现实世界现实用户的反馈；这些反馈意见序列实际上构成了产品的演化路径。 然而用户（真人）反馈周期较长，且不能覆盖所有的情景。当下，我们常常让 LLM "假装"某一类用户得到一个近似的反馈，但这种反馈都是一个一个的数据点，完全取决于事先规划好了的角色。 SGO 采用的思路是： 用和人口普查对齐的合成数据来模拟真人用户。NVIDIA 开源了多个主权数据集，比如对于美国，Nemotron-Personas-USA 数据集里有一百万个基于美国人口普查数据生成的合成人物。不是那种 LLM 随便编的"有着三十年经验的工程师"，而是有完整背景的人——伊利诺伊郊区的建筑工人、德州农村的手工艺人、纽约的单亲妈妈等等。他们有各自的爱好、习惯、关注点。这些人的年龄、学历、职业、收入分布都跟真实人口一致。 SGO 的采样， 模拟和梯度计算框架可以让你直接从这些人里拿到反馈，周期大约 30 秒，LLM API 花费大约 $0.10。 使用方法也很简单：把要优化的东西贴进去，比如产品描述、融资 pitch、一则爆款文章等等（有一个用户甚至把他的约会 profile 放进去优化）。总之什么都行。 SGO 会很科学的帮你自动选择优化目标和目标受众。确定好以后，从这 100 万个有机数据人群中科学采样 (stratified sampling)、分类聚类、逐一询问反馈(contrafactual inquiry)、对照目标，逐一构建所谓的"语义梯度" （相当于目标对于各个变量的 Jacobian 矩阵）， 以及最终的汇总反馈和迭代方向。 代码开源，目前部署在 HuggingFace Spaces 上可以直接试用。 你可以把 SGO 作为 Skill 单独使用，也可以把它放在一个内循环里，和 auto-research 联合使用。 HF Space: 希望 SGO 和 auto-resesarch 结合，帮助大家优化那些跨越数字世界和现实世界的许多场景。 PS： 现有的跑通的场景 * 简历优化 * 商业计划 * App UX 设计 * 广告牌设计 * LOGO * 网页的版式和颜色 * 约会档案 * 一个甜点屋的名字