了解 @AmpCode 背後的設計原則，這是我最喜愛的 AI 產品之一，真是令人啟發。 感謝 @jxnlco @beyang @Sourcegraph

Flashbots 在多個方面顯著領先於其時代。

我建立了一個 Raycast 擴展，讓你可以創建、列出、編輯和刪除 Cloudflare 郵件別名。 我每天都使用 @mmvlad 的 Chrome 擴展，但這個更友好。 倉庫： 商店：

Cloudflare 的故障有時是你所期待的例外。 - 暫時休息一下工作 - 閱讀一篇詳細的事件後分析。

距離我在專業工作中離開加密貨幣領域已經快一年了。到目前為止，我做了以下事情： - 擁有在一個超過 100 萬行代碼的企業代碼庫中工作的經驗（部分，而非全部）。 - 對「產品」有了扎實的理解。之前，我對產品開發一無所知，只知道敘事和風投的胃口。 - 寫了一篇非常認真的論文，關於我目前在加密貨幣上的論點，這在一年前以我之前的心態是無法做到的。 - 完全配置了一個 AI 生產力 + 開發工作流程。當我看到加密貨幣圈的人開始在我的動態中使用 AI 工具時，我已經掌握了它們。 - 對基礎設施（cloudflare、AWS、vercel）有一定的理解。 - 持續寫博客。 我認為如果我還在加密貨幣領域工作，這些都不會實現。如果你也在質疑自己的參與，改變方向可能是個好主意。你很可能沒有錯過任何東西；你會走在前面。

大多數的代幣經濟學簡報： - 30 張關於供應排放的幻燈片 - 0 張關於需求生成機制的幻燈片 這是顛倒的。我們需要翻轉整個對話。 供應容易控制。需求才是區分贏家和輸家的關鍵。

如果你在 L2 上不夠用，你應該為所有 L2 建立一個統一的逃生口前端，而不是橋接到你自己的 L1（Monad、Solana 等等）。

越來越難向年輕人才推薦加密貨幣 相對於人工智慧，潛在收益下降了10倍 而且加密貨幣業務過於圍繞詭計，而不是學習如何創造價值

我的熱點觀點：產品經理是 AI 首先產品的瓶頸，因為許多工程師認為「查看數據」和進行評估是「低於」他們的工作。 產品經理更願意對 LLM 的痕跡進行定性分析，建立對 LLM 不良行為的理論，也就是評估——而評估正是瓶頸所在。

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