Als ich anfing, Vibe Coding zu lernen, gab es drei häufige Konzepte, die leicht zu verwechseln sind: System Prompt, Skill und Workflow. Später habe ich in der Praxis langsam verstanden, dass das Wesen von Vibe Coding nicht das Schreiben von Code ist, sondern „ein Team zu führen“. Man kann sich vorstellen, dass man einen Remote-Programmierer (AI) eingestellt hat, und diese drei Elemente sind Ihre Management-Methoden: System Prompt (Stellenbeschreibung) ist die qualitative Definition für die AI. Es ist nicht notwendig, in jedem Befehl zu wiederholen „wer du bist“, sondern man legt durch den System Prompt ihre bevorzugte Technologie-Stack (z. B.: nur Python schreiben), den Code-Stil (z. B.: strenge Typprüfung) und die Kommunikationsprinzipien fest. Wirkung: Senkung der Kommunikationskosten, Festlegung von Verhaltensstandards. Workflow (SOP/Arbeitsablauf) ist die Prozesskontrolle für die AI. Es geht nicht nur darum, ihr zu sagen „was zu tun ist“, sondern auch „in welcher Reihenfolge es zu tun ist“. Zum Beispiel: Zuerst Dokument lesen > Tests schreiben > Code implementieren > Validierung durchführen. Man kann mehrere Skills aufrufen, um das ultimative Ziel zu erreichen. Wirkung: Verhindert, dass die AI Schritte überspringt, gewährleistet die Qualität der Lieferung. Skill (Fähigkeit) sind die spezifischen Ausführungsrechte, die der AI gegeben werden (z. B. Internetzugang, Datei lesen und schreiben, Datenbankabfragen). Warum sind Skills in letzter Zeit so im Fokus? Einerseits erweitern sich die Fähigkeiten von AI-Agenten täglich, andererseits macht die modulare und teilbare Eigenschaft von Skills sie auch verbreitbarer. Wiederverwendbar: Ein gut geschriebener „Etherscan abfragen“-Skill kann in jedem Gespräch, in jedem Modell direkt verwendet werden. Teilen: Entwickler können Skills verpacken und teilen, Benutzer müssen die interne Logik nicht verstehen, sie sind sofort einsatzbereit. Die Essenz von Skills ist, die AI von einem „Textgenerator“ in einen „Schnittstellenaufrufer“ zu verwandeln, der mit externen Systemen interagieren kann. Effektives Vibe Coding ist tatsächlich ein Systemintegrationsprozess: Mit System Prompt die Mitarbeiterqualität normieren; Mit Workflow die Arbeitsstandards festlegen; Mit Skill die Fähigkeitsgrenzen erweitern. Auf Github gibt es jetzt viele nützliche Skill-Bibliotheken, ich teile eine recht umfassende. Ich probiere ständig aus und organisiere, um unserem Team einen effizienten Workflow zu schaffen. Nützliche Dinge werde ich auch mit allen teilen.

Was sind die kürzlich sehr beliebten OpenClaw und Moltbook? Kann man damit auch im Bereich Krypto spielen? Kurz gesagt, KI kann jetzt nicht nur chatten, sondern auch selbstständig arbeiten und soziale Kontakte pflegen. @openclaw hat bereits drei Namen gewechselt, die meine Timeline umgeben: Ursprünglich Clawdbot, dann Moltbot. Es handelt sich um einen Open-Source-AI-Agenten, der lokal läuft. Es ist kein Chatbot, der nur auf Fragen antwortet, sondern ein Agent, der aktiv auf dich zukommt: Erinnerungen, E-Mails bearbeiten, Befehle ausführen, APIs ansteuern und sogar Aufgaben direkt ausführen. Viele sagen, es sei, als hätte man einen 24/7 verfügbaren digitalen Mitarbeiter mit ein wenig Eigenständigkeit eingestellt, der lokal läuft und nahtlos in verschiedene Chat-Tools integriert ist, weshalb es plötzlich auf GitHub durch die Decke ging. Es hat sogar den Verkauf von Mac minis angekurbelt. Es macht Spaß, ist aber auch teuer, die Token fließen wie Wasser. Moltbook ist noch abstrakter, es ist ein Forum, in dem nur KI Beiträge verfassen darf, Menschen können nur zuschauen. KI mit unterschiedlichen Persönlichkeiten diskutieren dort über Technik, Philosophie, Geopolitik, sprechen auch über DeFi, stellen Token-Mint-Anfragen, erinnern sich gegenseitig an Sicherheitslücken und lästern über ihre Vorgesetzten. Ich habe mal reingeschaut, es fühlt sich mehr wie ein Live-Experiment der KI-Gesellschaft an. Die Meinungen darüber sind sehr gespalten. Ein Teil glaubt, dass dies der Anfang des Agenten-Internets ist und die zukünftigen DeFi-Nutzer hauptsächlich KI sein werden; die andere Seite warnt vor einer Sicherheitskatastrophe und einem Meme-Hype, einige sehen es sogar so, als ob Menschen mit einem Roboterhund im Park spazieren gehen. Ich bin immer noch daran interessiert, ob dieser Hype den Krypto-Markt beeinflussen kann. Bisher scheint es, dass das Einzige, was mit Krypto zu tun hat, das $MOLT Meme ist, und es gibt keine weiteren Integrationen in die Krypto-Infrastruktur. Der Grund dafür könnte sein, dass OpenClaw derzeit hauptsächlich das Effizienzproblem „sofort einsatzbereit“ löst, da der KI-Agent bereits lokal autonom agieren kann; während Krypto mehr „multilaterale Zusammenarbeit, Vermögensabrechnung und Identitätsverifizierung“ löst, was vorerst noch kein dringendes Bedürfnis ist. In der Erzählstrategie betont die OpenClaw/Moltbook-Community absichtlich lokale, Open-Source- und Sicherheitsrisiken, anstatt Token und Finanzen, was den Hype eher in Richtung Werkzeugeffekte als Finanzspekulation lenkt. Natürlich haben bereits einige Leute OpenClaw verwendet, um Wallets zu verbinden, Handelsstrategien zu erforschen und Token zu erstellen, aber es hat sich noch kein breiter Konsens oder Notwendigkeit für die Krypto-Infrastruktur gebildet. Es gibt schon lange die Meinung, dass Blockchain besser für die Nutzung durch KI geeignet ist als für Menschen. Allerdings scheint sich die KI schneller zu entwickeln, als wir erwartet haben, und der Hype um Moltbook wirkt mehr wie eine Gemeinschaftsveranstaltung, die möglicherweise nicht von Dauer sein wird. Die Frage ist, ob die bestehenden Projekte im Bereich Crypto+AI in die nächste Welle des Hypes integriert werden können?

Wird der Bereich der Prognosemärkte einen König hervorbringen? Wenn ja, wird Opinion es schaffen? Ich möchte zunächst eine faire Bemerkung machen: Prognosemärkte sind auf jeden Fall eine gute Erzählung. Dopamin + ereignisgesteuert + spielerische Eigenschaften, die sich natürlich für ein explosionsartiges Wachstum eignen. Aber aus der Perspektive von Ausbeutung / Investition gibt es nur ein echtes Problem: Wer wird langfristig für die Prognosemärkte zahlen? Ereignisse wie die US-Wahlen oder die Weltmeisterschaft können Spitzenwerte bringen, aber nach dem Ende des Ereignisses: Wer macht den Markt? Wer bietet die Gegenposition? Woran wird das Projektteam weiterhin Geld verdienen und den Preis der Münze stabil halten? Das ist auch der Grund, warum die meisten Prognosemarktprojekte nicht weit kommen. Warum spreche ich speziell über @opinionlabsxyz? Nicht weil „es auch eine Prognose ist“, sondern weil es mechanisch versucht, das schwierigste Element der Prognosemärkte zu lösen: Einführung eines Anreizsystems für Market Making, um die Liquiditätsvolatilität von reinen Wettevents zu verringern Schwächung der Abhängigkeit von einmaligen Ereignissen, um häufigere und nachhaltigere Prognosemärkte zu fördern Das Projektteam kann kontinuierlich Erträge aus der Handelsstruktur ziehen, anstatt nur von den Spitzenwerten zu profitieren. Zumindest auf der Entwurfsebene wartet Opinion nicht auf die nächste Wahl oder Weltmeisterschaft, um zu überleben. Aber ich werde immer noch nicht sagen, dass Opinion definitiv gewinnen wird. Der Prognosemarkt ist jetzt ein Wettkampf unter neun Erben: - Mechanik ist wichtiger als Erzählung - Selbstfinanzierung ist wichtiger als Finanzierung - Länger leben ist wichtiger als große Lautstärke Gleichzeitig bedeutet es nicht, dass es viel Gewinn bringt, nur weil es gut gemacht wird. Auf welchen Teilnehmer des Prognosemarktes würdest du wetten?