GateUser-cc6abff6

Demo lihat fungsi, Production lihat kekuatan.
Hari ini sebuah bug reconnection pada SDK dasar, menghabiskan 65535 port dalam 2 menit. Sistem benar-benar hang.
Ini kembali mengonfirmasi satu hukum tetap dalam rekayasa perangkat lunak:
Kamu pikir kamu menulis logika, sebenarnya kamu menulis pertahanan.
Pemula keras kepala dalam implementasi fitur, yang berpengalaman keras kepala dalam penanganan exception:
- Getaran jaringan
- Keruntuhan dependensi
- Kehabisan sumber daya
- Input tidak normal
Ini bukan "kecelakaan", ini adalah norma.
Sistem yang baik bukan dirancang untuk "menghindari" kesalahan

2025 Tahun hampir berakhir.
Pengalaman paling kuat tahun ini sebenarnya bukanlah kemajuan, tetapi kehilangan kendali atas densitas informasi.
AI, kripto, narasi, peluang datang bersamaan,
Setiap hari ada perasaan “Kalau tidak ikut, akan kehilangan segalanya”.
Semakin sering scroll, semakin mudah cemas;
Semakin banyak tahu, malah semakin tidak yakin apa yang sedang dilakukan.
Kemudian saya beralih arah.
Tidak lagi berusaha memahami seluruh dunia,
Tapi mulai menggunakan AI, vibe coding,
Memusatkan perhatian pada satu masalah konkret, satu pembangunan nyata.
Ketika saya mulai membangun, bukan han

"Garis pembunuhan" hanya memiliki satu pencerahan terbesar bagi saya:
Saya tidak lagi berada dalam sistem yang memungkinkan saya membuat kesalahan acak.
Selama beberapa tahun terakhir, saya telah bergerak ke arah "individu super":
AI × Crypto × alat × konten × personal branding.
Di permukaan, tampaknya ada tingkat kebebasan yang lebih tinggi,
Tapi perubahan sebenarnya adalah -
Saya mengekspos diri saya pada struktur toleransi rendah.
Banyak dari keadaan saya saat ini benar-benar menginjak garis tebasan yang tidak terlihat:
• Pendapatan yang sangat tidak stabil
• Arus kas dan energi terkait den

Vibe coding jebakan terbesar bukanlah kode yang tidak bisa ditulis,
melainkan kamu tiba-tiba merasa bisa melakukan segalanya.
AI menekan "biaya realisasi" terlalu rendah,
hasilnya adalah: setiap ide terasa seperti layak langsung membuat repo baru.
Tapi kenyataannya—
yang benar-benar langka bukanlah kemampuan, melainkan fokus.
Bisa melakukan banyak hal ≠ membangun sesuatu.

Saya pikir LLM akan mengingat konteks, ternyata lebih pelupa dari ikan mas.
Saat mengembangkan Copilot, saya berdialog dengan AI hingga putaran N, akhirnya tidak bisa menahan diri:
Dokumen API yang baru saja diberikan, dia bilang "belum pernah lihat"
Arsitektur yang sudah diputuskan, di putaran berikutnya dia ubah sendiri
Bug yang sama diperbaiki tiga kali, karena dia sama sekali tidak ingat bagaimana memperbaikinya terakhir kali
Sore itu saya membuang 3 jam, terus-menerus mengulang "Bukankah saya sudah bilang tadi?"
Baru kemudian saya mengerti: AI bukan manusia, dia adalah fungsi

Belakangan ini sering melihat banyak artikel panjang yang ditulis oleh AI, analisisnya tajam, tetapi setelah dibaca tidak tersisa apa-apa.
Masalah terbesar sebenarnya bukan kekurangan informasi, melainkan adanya sampah sintetis yang membanjiri segalanya.
Ketika AI mampu menghasilkan 10.000 kata dalam satu detik, 99% konten di internet pada dasarnya akan secara alami mengalami degradasi menjadi noise.
Bagi banyak orang, daya saing sedang berbalik: dulu bersaing siapa yang bisa menemukan lebih banyak bahan, sekarang yang lebih penting adalah siapa yang bisa dengan kejam memblokir lebih banyak sa

Polymarket tidak hanya tampak ramai di permukaan, perdagangan yang sangat aktif, pengguna juga sedang melonjak.
Yang benar-benar lepas landas sebenarnya adalah ekosistem pihak ketiga: PolyAlertHub memantau aktivitas paus secara real-time, Polysights menggunakan ML untuk menggali tren, berbagai bot copy-trading dan terminal AI bermunculan satu per satu.
Tidak hanya Polymarket, platform seperti Opinion juga sedang gencar mendorong rencana builder, mengajak pengembang untuk membangun alat.
Platform inti perlahan berubah menjadi infrastruktur dasar, nilai sejati sedang direbut oleh lapisan alat, l

最近一段时间，我自己也沉迷在 Vibe Coding 里。
AI 让写代码变得异常容易，几个小时就能拼出一个“看起来很完整”的系统。
那种“我好像什么都能做”的爽感，是真实存在的。
尤其对编程新手 atau非技术背景的人来说，
这种外挂式加速度，极容易让人误判自己的真实驾驶水平。
慢慢地，我开始遇到一个反常信号：
真正让我卡住的，从来不是“写不出来”，
而是，我已经不太敢再改它了。 🤦
对技术大牛来说，可能一眼就能看穿架构问题；
但对小白而言，这一点尤其致命。
你用 1 小时生成的大量代码，
往往正是你未来最难维护的技术负债。
Ini juga adalah “虚假全能感”最危险的地方：
它让你误以为，自己已经掌控了系统的复杂度。
后来我意识到一件更现实的事：
AI 真正的杠杆，未必是上来就构建一个宏大的 SaaS，
而是先把它用在你手边那些具体、真实、反复出现的小问题上。
与其追求一次性“做很大”，
不如先确认一件事：
它有没有让你自己的某个流程，效率提升 10 倍？
Jika bahkan efisiensi satu poin yang kamu gunakan setiap hari tidak berkembang,
那这个系统，大概率只是“看起来很酷”。
所以最近我在刻意做这样的事：
先把手弄脏，解决那些真实存在的具体问题；
等我真的敢长期用、反复改、持续迭代了，
再

Sejujurnya, dulu saya selalu ingin mencari titik masuk AI ➕ Crypto, tapi belum pernah menemukan jalannya.
Sampai akhirnya saya mengenal Vibe Coding, baru sadar ternyata jalannya sudah terbuka, dan melangkah pertama kali tidak serumit yang dibayangkan.
Ini bisa dimulai dari beberapa sudut pandang, cocok untuk berbagai kalangan:
Jika kamu tipe individu: Mulai dari kebutuhan pribadi, buat alat kecil untuk digunakan sendiri yang bisa meningkatkan efisiensi. Ini adalah cara mulai paling cepat dan solid.
Jika kamu punya komunitas: Bisa memperbesar kemampuan alat, dijadikan dashboard data atau alat A

Sekarang setiap kali membuka Xiaohongshu, dari 4 postingan di beranda setidaknya ada 1 tentang Polymarket 😹

Laporan lengkap Opinion Messari (grafik sangat lengkap):
Tautan undangan saya (dapat sedikit mengurangi biaya pasar):

Dalam seminggu terakhir, saya telah berevolusi dari seseorang yang sama sekali tidak bisa menulis kode menjadi seseorang yang dapat membangun sistem lengkap dengan AI.
Bukan berlebihan, ini adalah arti harfiah dari "memulai dari nol": tidak tahu React, tidak tahu API, tidak tahu cara deploy, tidak tahu Git, tidak tahu modul logika, tidak tahu CSS. Tidak tahu apa-apa.
Sekarang: Analisis acara Polymarket Pemodelan dunia Mesin penetapan harga otomatis Pengambilan berita otomatis Kalibrasi probabilitas Ukuran posisi ... Saya sudah menyelesaikan semuanya. (Tentu saja, ini masih versi dasar yang ber

Jika hanya bisa menyimpan, memperbarui, dan saling menghubungkan sejarah percakapan dengan setiap model besar.
Jadi tidak perlu menjelaskan latar belakang terlebih dahulu saat beralih model, mereka semua sangat memahami status dan kebutuhan terbaru pengguna.
Dengan cara ini, menulis kode, membuat grafik, mengatur konten, atau membantu diri sendiri dalam memecahkan masalah, semua bisa dilakukan dengan lebih lancar.
Dapat juga melakukan cross-validation untuk melihat perbedaan antara berbagai model dalam menangani masalah yang sama.

《Mengapa taruhan olahraga adalah ilusi terbesar bagi pemula prediction?》
Saya pertama kali mengenal Polymarket, saya juga mengira bahwa taruhan olahraga itu "mudah dipahami":
Kepadatan informasi tinggi, ritme cepat, fluktuasi pasar yang menggugah, tampaknya sedikit penelitian saja sudah bisa menangkap edge.
Hasilnya baru disadari setelah lama dilakukan:
Esensi dari taruhan olahraga adalah satu kata—acak.
1）Bursa olahraga tidak memiliki rantai peristiwa
Saya benar-benar dapat membentuk penilaian yang jelas, di mana node jelas, sinyal dapat dilacak, jalur dapat dihapus, dan akhirnya akan menyusu

Ketika kita berbicara tentang prediction market dengan GPT, apakah kita yang mengendalikan model, atau model yang membentuk jalur penilaian kita?

Saat berbicara tentang prediksi dengan GPT atau Gemini:
"Hmm... iya... ada benarnya... stabil."
Giliran diri sendiri untuk bertaruh:
"Ah? Kenapa salah lagi???"

2/
Mengapa itu penting?
Karena jaringan utama Bitcoin lambat, mahal, dan tidak fleksibel.
Spark mengubah segalanya:
Penyelesaian Instan
Biaya transaksi di bawah 1 sen
Operasi tidak terkelola
Mendukung stablecoin, pertukaran instan, pinjaman, NFT
Kompatibel dengan Lightning
Itu mengubah BTC dari "emas digital" menjadi "lapisan mata uang yang dapat diprogram".