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Demoは機能を確認し、Productionは運命を見極める。
今日はある底層SDKの再接続バグで、2分で65535個のポートを使い果たした。システムは明らかにダウンした。
これにより、ソフトウェア工学の鉄則が再び証明された：
あなたは論理を書いていると思っているが、実は防御を書いている。
初心者は機能の実現に固執し、ベテランは異常処理に固執する：
- ネットワークの揺らぎ
- 依存関係のクラッシュ
- リソースの枯渇
- 異常な入力
これらは「偶然」ではなく、常態である。
良いシステムは「エラーを避ける」ために設計されているのではなく、「エラーを許容」するために設計されている。
動作することが技術であり、死なずに動き続けることがエンジニアリングである。

2025年はもうすぐ終わります。
今年私が最も強く感じているのは進歩ではなく、情報密度のコントロールを失ったことです。
AI、暗号化、物語、そして機会が同時に訪れています。
毎日、「従わなければすべてを見逃す」という抑圧感があります。
歯を磨くほど不安になりやすくなります。
知れば知るほど、自分が何をしているのか不安になります。
それから方向を変えました。
もはや世界全体を理解しようとしない、
代わりにAIとバイブコーディングを使い始めました。
特定の問題、実際の構造物に注意を集中させましょう。
私が見ているのではなく、作り始めたとき、
不安は大幅に減りました。
判断はもはや情報層に留まらない。
代わりに「自分は成功できるのか?」という問いに陥らざるを得なくなる。
ビルダーの喜びを初めて感じる本当の体験:
トレンドを理解することが目的ではありません。
代わりに、その騒音の中で、ぼんやりとした思考が走れるものへと変わっていく。
また、次第に明確になってきている:
情報の爆発は避けられません。
しかし、それに導かれるかどうかは選択の問題です。
2026年には、より包括的な見解を追求することはありません。
私はただ、いくつかの本当に重要な方向にもっと着実に進みたいと思っています。
新年、
君と僕がこの騒音の中でリズムを保てたらいいのに。
明けましておめでとう。

「殺戮の線」が私にとって最大の啓示はただ一つあります。
私はもはやランダムなミスを許すシステムにいません。
ここ数年、私は「超個人的」な方向に進んでいます:
AI×暗号通貨×ツールは、コンテンツ×パーソナルブランディング×しています。
表面的には、より高い自由度があるように見えます。
しかし、本当の変化は―
私は低耐性の構造に自分をさらしました。
今の私の多くの状態は、実は見えない斬り線を踏んでいるような状態です:
• 収入の極めて不安定な状況
・キャッシュフローとエネルギーは生産効率に結びついています
• 複数のアイテムが並列に存在しますが、バッファ層は薄い
• プラットフォーム、生態系、周期的変化に非常に敏感であること
これは一つの意味があります:
もう「ゆっくり直す」余裕はありません。
一度遭遇したこと:
判断ミス、物理的な問題、急激な市場の冷え込み、プラットフォームルールの変更、
「しばらく不快」というわけではありません。
代わりに、システム全体が同時に圧力にさらされています。
これは本質的に通貨サークルのキリングラインと同じです。
⸻
私に気づいた二つ目のポイント:
以前は「実行」を過大評価し、「構造的安全性」を過小評価していました。
私は進行、構築、反復、そして本番化が得意です。
Spark Monitor、予測副操縦士、コンテンツシステム......
どの視線も合理的

Vibe coding 最大の落とし穴は、コードが書けないことではなく、
突然自分は何でもできると思い込むことです。
AIは「実現コスト」をあまりにも低く抑えすぎて、
結果として：すべてのアイデアがすぐに新しいリポジトリを作る価値があるように感じられる。
しかし現実は——
本当に希少なのは能力ではなく、集中力です。
たくさんできること ≠ 何かを構築していること。

私はLLMは文脈を覚えると思っていたが、実際には金魚よりも忘れっぽい
Copilotを開発しているとき、AIとN回対話した後、ついに我慢できなくなった：
さっき渡したAPIドキュメントを、「見たことがない」と言われた
さっき決めたアーキテクチャを、次のラウンドで自分で覆される
同じバグを3回修正したが、AIは最初にどう修正したか全く覚えていない
その午後、私は3時間無駄にして、「さっき言ったじゃないか」と何度も繰り返した。
後になって気づいた：AIは人間じゃない、無状態の関数だ。記憶を与えなければ、本当に金魚のように忘れる。
私のやり方は馬鹿だけど効果的だ：
各段階ごとに《プロジェクトスナップショット》を作成——現在の進捗、技術選定、経験した困難をすべて記録する。対話の最初にこれをAIに渡す。
これ以来、「また忘れたのか」とイライラすることはなくなった。
結論：AIを賢いと期待しないこと。あなたの仕事は「チャット」ではなく、「記憶を与えること」だ。

最近AIが書いた長文を頻繁に目にするようになった。分析は的確だが、読了後には何も残らない。
最大の問題は情報不足ではなく、あらゆる場所に合成されたゴミが溢れていることだ。
AIが1秒で1万字を吐き出せる時代にあって、インターネット上の99%のコンテンツは自然とノイズに価値を下げられてしまう。
多くの人にとって、競争力は逆転しつつある：かつてはどれだけ多くの情報を掘り出せるかだったが、今やより重要なのは、いかに多くのゴミを徹底的に遮断できるかだ。
十分に厳しい情報フィルターを作るべきだ。直感に反し、信頼できるがあまり快適ではない情報源だけを残す。それはAIによる執筆ツールをたくさん揃えるよりも価値があるかもしれない。
長い間脳に与えるものが、あなたの判断を大きく左右する。

Polymarketだけでなく、表面は賑やかで取引も活発ですが、ユーザーも急増しています。
本当に飛躍しているのはサードパーティエコシステムです：PolyAlertHubはリアルタイムでホエールの動向を監視し、PolysightsはMLを用いてトレンドを掘り下げ、さまざまなコピー取引ボットやAI端末が次々と登場しています。
Polymarketだけでなく、Opinionなどのプラットフォームも積極的にbuilderプランを推進し、開発者を引き込んでツールを構築しています。
コアプラットフォームは徐々に底層のインフラへと変貌し、本当の価値はツール層、貸付層、さまざまなデリバティブに奪われつつあります。
予測市場のスーパサイクルは、既にエコシステムの派生部分で静かに始まっています。

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。
尤其对编程新手或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。
这也是“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？
如果连你每天都会用到的单点效率都没被放大，
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，
再去考虑更宏大的构建。
Vibe Coding 不是万能的，
它放大的不只是代码能力，而是我们对问题和系统的理解深度。

正直に言うと、以前からずっとAI ➕ Cryptoの切り口を探していましたが、なかなか道が見つかりませんでした。
Vibe Codingに触れて初めて、実はすでに道は整っていて、最初の一歩を踏み出すのも想像ほど複雑ではないと気づきました。
いくつかの観点から切り込むことができ、異なる人々に適しています：
もし個人派なら：自分のニーズから出発し、自分だけが使う効率向上のための小さなツールを作る。これが最も早く、着実に始められる方法です。
もしコミュニティがあるなら：ツールの能力を拡大し、データダッシュボードやAlphaツールとしてコミュニティメンバーに提供できます。核心目標は価値を提供し、フィードバックを得ることです。
もし起業家志向なら：長期的で大きなビジョンがある場合、ゼロから始めてAI + Crypto起業家への道を歩んでみるのも良いでしょう。
要するに、Crypto業界にいながら、AIの発展を深く追いかけることができます。あなたが得る知識や出会う仲間は、すべて新しい次元のものです。
Vibe Codingはスーパー個人になるための必須スキルであり、唯一無二の選択肢です 👀

今小红书を開くたびに、ホームページの4件の投稿のうち少なくとも1件はPolymarket 😹です

Opinion Messariレポートの完全版(フルチャート):
私の招待リンク（市場手数料をわずかに減少させることができます）：

過去一週間、私は全くコードを書くことができなかった人から、AIを使って完全なシステムを構築できる人に進化しました。
誇張ではなく、文字通り「ゼロからのスタート」：ReactもAPIもデプロイもGitもロジックモジュールもCSSも何もできない。何もできない。
現在：Polymarket イベント解析 世界線推理 mispricing engine 自動ニュースキャッチ 確率キャリブレーション ポジション sizing …私はすべてを作り上げました。（もちろん、今は基本的なバージョンが機能しているだけですが、コアアーキテクチャはすでにあります。）
言ってしまえば、私が賢くなったわけではない。
純粋にAIが私のためにフルタイムのチームを直接代わりにしてくれました。
今の遊び方は完全に変わった。コードを書かせるのではなく、直接指導して、システムアーキテクチャを構築させる。
本当に大げさだ。
1人 + AI は本当に完全な開発チームに等しい。
このことは本当に私を震撼させました。それは「個人が何を達成できるか」という私の理解を根底から覆しました。

もし自分がすべての大規模モデルとのチャットの履歴を保存、更新でき、互いに接続できるといいですね。
モデルを切り替える前に背景を説明する必要はありません。彼らはユーザーの最新の状態とニーズを非常によく理解しています。
このようにコードを書いたり、図を作成したり、コンテンツを整理したり、自分自身の疑問を解決したりすることで、よりスムーズに行えるようになります。
異なるモデルが同じ問題にどのように対処するかの違いを交差検証で明らかにすることができます。

《なぜスポーツベットは初心者にとって最大の幻想なのか？》
私が最初にPolymarketに触れたとき、スポーツベットは「理解しやすい」と思っていました：
情報密度が高く、リズムが速く、マーケットの変動が刺激的で、少し研究すればエッジをつかめそうです。
結果を長くやってみて初めて気づいたことは：
スポーツベッティングの本質は一言で言えば——ランダム。
1）スポーツベットにはイベントチェーンがありません
私が本当に判断を形成できる盤は、ノードが明確で、信号が追跡可能で、経路が削除可能で、最終的に収束するものです。
スポーツベッティングにはこのような構造は全くありません。
選手の状態、怪我、リズムの変化、戦術の選択、すべて事前に定量化できないノイズです。
私は「論理を探す」ことを考えれば考えるほど、ランダムの中で物語を語ることになります。
2）スポーツ市場の変動は私に何の構造的な情報も与えません
Q1 先行、Q2 逆転、Q3 崩壊、見た目は「リズム」のようだ、
しかし実際には高頻度のランダムな揺れに過ぎません。
世界線がなく、トレンドがなく、収束する空間がない。
私はその時、波段ができると思ったが、後でそれが感情の自己欺瞞であることに気づいた。
3）スポーツベットの最大の罠は：私に「理解した」と思わせることです。
データが多ければ多いほど、錯覚は強くなる。
しかし、予測が判断できるのは決

私たちがGPTと予測市場について話すとき、私たちがモデルを操るのか、それともモデルが私たちの判断の道筋を再形成しているのか？

GPTやGeminiと予測について話すとき：
「うん…そう…理にかなってる…安定してる。」
自分がベットする番のとき：
「あれ？また間違えたの？？？」

2/
なぜそれが重要なのか？
ビットコインのメインネットは遅く、高価で、柔軟性がありません。
Sparkはすべてを変えました：
即時決済
手数料は1セント未満です
管理されていない操作
ステーブルコイン、スワップ、貸付、NFTをサポート
ライトニング互換
それはBTCを「デジタルゴールド」から「プログラム可能な通貨レイヤー」に変えました。