GateUser-cc6abff6

Demo para testar funcionalidades, Produção para garantir estabilidade.
Hoje, um bug de reconexão de um SDK de baixo nível consumiu todas as 65535 portas em 2 minutos. O sistema caiu claramente.
Isso mais uma vez confirma uma lei fundamental da engenharia de software:
Você acha que está escrevendo lógica, na verdade está escrevendo defesa.
Novatos insistem na implementação de funcionalidades, experientes focam no tratamento de exceções:
- Oscilações de rede
- Quedas de dependências
- Esgotamento de recursos
- Entrada inválida
Estas não são "acidentes", são a norma.
Um bom sistema não é projetad

2025 年快结束了。
这一年 eu mais forte sensação, na verdade, não é progresso, mas sim a perda de controle na densidade de informação.
AI、criptomoeda, narrativa, oportunidades surgem ao mesmo tempo,
todos os dias há uma sensação de “se não acompanhar, vai perder tudo”.
Quanto mais rolo, mais fácil fica a ansiedade;
quanto mais sei, mais inseguro fico sobre o que estou fazendo.
Depois, mudei de direção.
Não tentei mais entender o mundo inteiro,
mas comecei a usar AI, vibe coding,
para concentrar a atenção em uma questão específica, uma construção real.
Quando comecei a construir, em vez de apenas observa

“斩杀线”这件事，对我个人最大的启示只有一个：
Eu já não estou num sistema que me permita cometer erros à vontade.
Nos últimos anos, tenho seguido na direção de um “superindivíduo”:
AI × Crypto × Ferramentas × Conteúdo × Marca pessoal.
À primeira vista, parece que a liberdade aumentou,
mas a verdadeira mudança é—
Exponho-me a uma estrutura de baixa tolerância a erros.
Muitos dos meus estados atuais, na verdade, estão pisando numa linha invisível de corte:
• Renda altamente instável
• Fluxo de caixa e energia ligados à eficiência de produção
• Múltiplos projetos em paralelo, mas com camadas de buffer muito finas
• Al

Vibe coding a maior armadilha não é não conseguir escrever código,
mas sim sentir repentinamente que podes fazer tudo.
A IA reduz demasiado o “custo de implementação”,
e o resultado é: cada ideia parece digna de abrir um novo repositório imediatamente.
Mas a realidade é—
O que realmente escasseia nunca é a capacidade, mas sim o foco.
Fazer muitas coisas ≠ construir algo.

Eu achava que o LLM iria lembrar do contexto, mas no final ele é mais esquecido que um peixe dourado
Ao desenvolver o Copilot, conversei com a IA até a N-ésima rodada e finalmente não aguentei mais:
A API que acabei de fornecer, ela disse que "não viu"
A arquitetura que acertei, na próxima rodada ela derruba por conta própria
O mesmo bug foi corrigido três vezes, porque ela simplesmente não lembra como resolveu na última vez
Naquele tarde, perdi 3 horas, repetindo incessantemente "Eu não acabei de dizer isso?"
Depois percebi: a IA não é uma pessoa, ela é uma função sem estado. Se você não alim

Recentemente tenho visto uma quantidade enorme de textos longos escritos por IA, análises detalhadas, mas ao terminar a leitura nada fica de valor.
O maior problema na verdade não é a falta de informação, mas sim a presença de lixo sintético que está a inundar tudo.
Quando uma IA consegue produzir dez mil palavras por segundo, 99% do conteúdo online basicamente se desvaloriza naturalmente, tornando-se ruído.
Para muitas pessoas, a competitividade está a inverter-se: antes competíamos para ver quem conseguia descobrir mais informações, agora o mais importante é quem consegue bloquear mais lixo

O Polymarket não é apenas superficialmente animado, com negociações em alta, os utilizadores também estão a crescer exponencialmente.
O verdadeiro impulso vem, na verdade, da ecologia de terceiros: PolyAlertHub monitora em tempo real os movimentos das baleias, Polysights usa ML para identificar tendências, e vários bots de copy-trading e terminais de IA surgem continuamente.
Não são apenas o Polymarket, plataformas como Opinion também estão a promover intensamente o plano de construtores, atraindo desenvolvedores para criar ferramentas.
A plataforma principal está gradualmente a transformar-se

Recentemente, tenho-me dedicado ao Vibe Coding.
A IA torna a escrita de código extraordinariamente fácil, podendo montar um sistema "parecendo completo" em poucas horas.
Essa sensação de "posso fazer qualquer coisa" é real.
Especialmente para iniciantes em programação ou pessoas sem background técnico,
essa aceleração externa pode facilmente levar a uma avaliação errada do seu verdadeiro nível de competência.
Devagar, comecei a perceber um sinal estranho:
O que realmente me trava não é "não conseguir escrever",
mas sim, já não me sentir tão à vontade para modificá-lo. 🤦
Para os grandes espec

Para ser sincero, sempre quis encontrar um ponto de entrada de IA ➕ Crypto, mas nunca consegui encontrar uma abordagem adequada.
Só depois de conhecer o Vibe Coding é que percebi que o caminho já estava traçado, e dar o primeiro passo não é assim tão complicado como imaginava.
Pode ser abordado destas formas, adequadas a diferentes perfis:
Se for um perfil individual: começar pelas próprias necessidades e criar uma pequena ferramenta apenas para uso próprio, que aumente a eficiência. Esta é a forma mais rápida e sólida de começar.
Se tiver uma comunidade: pode ampliar as capacidades da ferrame

Agora, sempre que abro o Xiaohongshu, pelo menos 1 em cada 4 posts na página inicial é sobre Polymarket 😹

Relatório completo da Messari de Opiniões (gráficos muito abrangentes):
O meu link de convite (pode reduzir ligeiramente algumas taxas de mercado):

Na última semana, evoluí de uma pessoa que não sabia escrever código para alguém que pode construir sistemas completos usando IA.
Não é exagero, é no sentido literal de "começar do zero": não sei React, não sei API, não sei implementar, não sei Git, não sei módulos lógicos, não sei CSS. Não sei nada.
Agora: Análise de eventos Polymarket, raciocínio de linhas do mundo, motor de precificação incorreta, captura automática de notícias, calibração de probabilidades, sizing de posições... eu fiz tudo isso. (Claro, agora ainda é a versão básica em funcionamento, mas a arquitetura central já está esta

Seria ótimo se a memória histórica das conversas com cada grande modelo pudesse ser salva, atualizada e interconectada.
Não é necessário explicar o contexto antes de mudar de modelo, pois eles estão muito cientes do estado e das necessidades mais recentes dos usuários.
Dessa forma, ao codificar, criar gráficos, organizar conteúdo ou ajudar a si mesmo a esclarecer dúvidas, poderá fazer isso com mais facilidade.
Ainda é possível validar cruzadamente quais são as diferenças entre os diferentes modelos ao lidar com o mesmo problema.

《Por que o mercado de apostas esportivas é a maior ilusão para novatos em previsões?》
Quando entrei em contacto pela primeira vez com a Polymarket, também pensei que as apostas desportivas eram "fáceis de entender":
Densidade de informação alta, ritmo rápido, flutuações de mercado estimulantes, parece que uma pequena pesquisa pode levar a capturar uma vantagem.
Resultado, depois de um tempo, percebi que:
A essência do mercado de esportes é uma palavra — aleatório.
1) O mercado esportivo não tem cadeia de eventos
Os gráficos que eu realmente consigo formar um julgamento são aqueles com nós clar

Quando conversamos com o GPT sobre o mercado de previsão, estamos a controlar o modelo ou o modelo está a remodelar o nosso caminho de julgamento?

Ao conversar sobre previsões com o GPT ou Gemini:
"Hmm... sim... faz sentido... está seguro."
Quando é a sua vez de apostar:
"Ah? Como é que errou outra vez????"

2/
Por que é importante?
Porque a mainnet do Bitcoin é lenta, cara e inflexível.
O Spark mudou tudo isso:
liquidação instantânea
Taxa de comissão inferior a 1 cêntimo
Operação não custodiada
Suporte a stablecoins, trocas instantâneas, empréstimos, NFT
Compatível com Lightning
Isso transformou o BTC de "ouro digital" em "camada de moeda programável".