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Demo para ver funciones, Producción para ver la robustez.
Hoy, un bug de reconexión en un SDK de bajo nivel consumió en 2 minutos todos los 65535 puertos. El sistema se cayó claramente.
Esto vuelve a confirmar una ley fundamental de la ingeniería de software:
Crees que estás escribiendo lógica, en realidad estás escribiendo defensas.
Los novatos se obsesionan con implementar funciones, los expertos con manejar excepciones:
- Oscilaciones de red
- Caídas de dependencias
- Agotamiento de recursos
- Entradas inválidas
Estas no son "accidentes", son la norma.
Un buen sistema no está diseñado para

2025 está casi terminando.
Mi sensación más fuerte este año no es el progreso, sino la pérdida de control sobre la densidad de información.
La IA, el cifrado, la narrativa y las oportunidades están llegando al mismo tiempo,
Cada día hay una sensación de opresión que dice "si no sigues, te perderás todo".
Cuanto más cepillas, más probable es que estés ansioso;
Cuanto más sabes, más inseguro estás de lo que haces.
Luego cambié de rumbo.
Ya no intentando entender el mundo entero,
En su lugar, empezaron a usar IA y codificación de vibración,
Centra tu atención en un problema concreto, una construc

“Línea de corte” de esto, la mayor enseñanza para mí es una:
Ya no estoy en un sistema que me permita cometer errores a la ligera.
En los últimos años, he estado yendo en la dirección de un “superindividuo”:
AI × Cripto × Herramientas × Contenido × Marca personal.
A simple vista, parece que la libertad ha aumentado,
pero el cambio real es—
Me he expuesto a una estructura con poca tolerancia a errores.
Muchos de mis estados actuales en realidad están pisando una línea invisible de corte:
•Ingresos altamente inestables
•Flujo de caja y energía ligados a la eficiencia de producción
•Varios proyec

La mayor trampa de la codificación Vibe no es que no puedas escribir código,
sino que de repente piensas que puedes hacer todo.
La IA reduce demasiado el "costo de implementación",
el resultado es: cada idea parece que merece abrir un nuevo repo de inmediato.
Pero la realidad es—
Lo que realmente escasea nunca es la capacidad, sino el enfoque.
Saber hacer mucho ≠ construir algo.

Pensé que los LLM recordarían el contexto, pero resulta que son más olvidadizos que un pez dorado
Al desarrollar Copilot, conversé con la IA hasta la ronda N y finalmente no pude más:
El API que acababa de dar, dice que "no lo ha visto"
La arquitectura que acababa de definir, en la siguiente ronda la deshace
El mismo bug lo corregí tres veces, porque ni siquiera recuerda cómo lo arregló la última vez
Esa tarde perdí 3 horas, repitiendo constantemente "¿No te dije eso hace un momento?".
Luego entendí: la IA no es humana, es una función sin estado. Si no le alimentas con memoria, realmente es un

Últimamente me he encontrado con un montón de textos largos escritos por IA, analizados con mucha precisión, pero al terminar de leer no queda nada.
El mayor problema en realidad no es la falta de información, sino que en todas partes hay basura sintética que está inundando todo.
Cuando la IA puede generar diez mil palabras en un segundo, el 99% del contenido en línea prácticamente se degrada automáticamente a ruido.
Para muchas personas, la competencia está cambiando: antes competíamos por quién podía encontrar más datos, ahora lo más importante es quién puede bloquear más basura con ferocida

Polymarket no solo está en auge en la superficie, con un comercio activo, sino que los usuarios también están en auge.
Lo que realmente despega es el ecosistema de terceros: PolyAlertHub monitorea en tiempo real los movimientos de las ballenas, Polysights utiliza ML para detectar tendencias, y varios bots de copy-trading y terminales de IA surgen sin parar.
No solo Polymarket, plataformas como Opinion también están impulsando rápidamente el plan builder, atrayendo a desarrolladores para crear herramientas.
Las plataformas centrales poco a poco se convierten en infraestructura básica, y el verd

Últimamente, también me he sumergido en Vibe Coding.
La IA hace que escribir código sea extraordinariamente fácil, en unas pocas horas puedes montar un sistema que parece "muy completo".
Esa sensación de "puedo hacer cualquier cosa" existe realmente.
Sobre todo para los novatos en programación o personas sin antecedentes técnicos,
esta aceleración externa puede llevar a una percepción errónea de tu nivel real de competencia.
Poco a poco, empecé a notar una señal anómala:
Lo que realmente me bloqueaba nunca era "no poder escribirlo",
sino que ya no me atrevía a cambiarlo. 🤦
Para los expertos e

La verdad, antes siempre quise encontrar un punto de entrada de IA ➕ Crypto, pero nunca encontré el camino.
Hasta que conocí Vibe Coding, me di cuenta de que el camino ya estaba preparado, y dar el primer paso no era tan complicado como imaginaba.
Se puede abordar desde varios ángulos, adaptándose a diferentes perfiles:
Si eres del tipo individual: parte de tus propias necesidades y crea una pequeña herramienta que solo uses tú y que te ayude a mejorar la eficiencia. Es la manera más rápida y sólida de empezar.
Si tienes una comunidad: puedes amplificar el potencial de la herramienta, creando

Ahora, cada vez que abro Xiaohongshu, al menos 1 de cada 4 publicaciones en la página de inicio es sobre Polymarket 😹

Informe completo de Opinion Messari (gráficos muy completos):
Mi enlace de invitación (puede reducir ligeramente algunas tarifas de mercado):

En la última semana, he evolucionado de ser una persona que no sabe escribir código a ser alguien que puede construir sistemas completos utilizando IA.
No es exageración, es literalmente "comenzar desde cero": no sé React, no sé API, no sé desplegar, no sé Git, no sé módulos lógicos, no sé CSS. No sé nada.
Ahora: análisis de eventos de Polymarket, inferencia de mundos, motor de precios incorrectos, captura automática de noticias, calibración de probabilidades, sizing de posiciones... Lo he hecho todo. (Por supuesto, ahora es solo la versión básica que funciona, pero ya tengo la arquitectura ce

Sería genial si la memoria histórica de las conversaciones con cada gran modelo pudiera guardarse, actualizarse y conectarse entre sí.
No es necesario explicar el contexto antes de cambiar de modelo, ya que todos entienden muy bien el estado y las necesidades actuales del usuario.
Hacer código, crear gráficos, organizar contenido o resolver dudas por uno mismo será mucho más fácil.
También se puede validar de manera cruzada las diferencias en el tratamiento del mismo problema por diferentes modelos.

《Por qué las apuestas deportivas son la mayor ilusión para los novatos en predicciones?》
La primera vez que entré en contacto con Polymarket, también pensé que las apuestas deportivas eran "fáciles de entender":
Densidad de información alta, ritmo rápido, las fluctuaciones en el mercado son estimulantes, parece que con un poco de estudio se puede captar una ventaja.
Resultado, después de mucho tiempo, me di cuenta de que:
La esencia de la plataforma deportiva es una palabra: aleatorio.
1）El mercado deportivo no tiene cadena de eventos
Las operaciones en las que realmente puedo formar un juicio

Cuando hablamos del mercado de predicción con GPT, ¿estamos controlando el modelo o el modelo está reconfigurando nuestra trayectoria de juicio?

Al hablar de predicciones con GPT o Gemini:
"Hmm... sí... tiene sentido... está seguro."
Cuando es tu turno de apostar:
"¿Ah? ¿Cómo es que está mal otra vez????"

2/
¿Por qué es importante?
porque la red principal de Bitcoin es lenta, cara e inflexible.
Spark cambió todo esto:
Liquidación instantánea
La tarifa es inferior a 1 centavo.
Operación no custodiada
Soporte para stablecoins, intercambio instantáneo, préstamos, NFT
Compatible con Lightning
Ha transformado BTC de "oro digital" a "capa de moneda programable".