Saya menggunakan @nansen_ai untuk menganalisis GSD apa yang dilakukan 100 pemegang teratas Garis kuning = Saldo grup pemegang yang dipilih (dalam tangkapan layar Anda, 100 Alamat Teratas) dari waktu ke waktu. Versi 👇 bahasa Inggris biasa Ini menunjukkan berapa banyak token yang dimiliki grup itu secara total pada setiap titik waktu. Ketika garis kuning naik → dompet tersebut terakumulasi (pembelian / penerimaan bersih). Ketika turun → mereka mendistribusikan (menjual atau mengirimkan). Dalam diagram Anda: Garis kuning melangkah keras sekitar 16-19 Januari → akumulasi kuat oleh pemegang teratas. Itu terus menggiling lebih tinggi bahkan ketika harga (garis abu-abu) menarik kembali → pemegang tidak keluar. Divergensi itu biasanya berarti distribusi belum dimulai. Model mental cepat: Kuning naik + harga datar/turun = akumulasi siluman Kuning datar/turun + harga naik = risiko distribusi Jadi apa yang Anda lihat adalah pemegang teratas masih memuat, bukan membuang. Itu umumnya struktur bullish, terutama di awal ini.

Rupanya GSD diajarkan di Tim Global dan Perusahaan 🤯 Multimillion Dollar TÂCHES Bapak Vibecoding Bagaimana Saya Mempersiapkan Tim Saya untuk Claude Code untuk Pengembangan Perusahaan — Melihat Proses Pembelajaran Saya Besok saya akan memperkenalkan Claude Code kepada tim SmartFacts saya. Kami memulai pengujian satu bulan dengan kasus penggunaan perusahaan nyata. Fitur khususnya: Kami sudah menggunakan Cursor, Windsurf, dan GitHub Copilot. Jadi pertanyaannya bukanlah "apakah alat pengkodean AI berfungsi", tetapi "nilai tambah apa yang diberikan oleh subagen, server MCP, dan pengembangan berbasis spesifikasi dalam alur kerja perusahaan nyata?" Persiapan Saya — Meta Learning dalam Praktik Saya telah bekerja dengan Claude Code sendiri selama setengah tahun dan saya senang. Tetapi untuk evaluasi tim, saya ingin up to date - termasuk Claude Cowork, yang dirilis sebagai draf kemarin. Alur kerja saya: 1. Agregat pengetahuan dengan Notebook LM Video YouTube tentang pengkodean, otomatisasi alur kerja (N8n → Migrasi Kode Claude), Pengembangan Berbasis Spesifikasi (BMAP, Spec-Kit, GSD) Tutorial dan pola perusahaan saat ini Semua yang diproses di Notebook LM Output: Presentasi, peta pikiran, bahkan ikhtisar audio 2. Kemudian datanglah pekerjaan nyata: langsung Bagi saya, belajar bukan berarti "mengkonsumsi", tetapi menerapkan. Keluaran Notebook LM adalah peta saya — tetapi saya akan menempuh jalan sendiri: Menguji subagen dalam alur kerja Anda sendiri Menyiapkan Server MCP secara langsung Validasi Pengembangan Berbasis Spesifikasi dengan Proyek Nyata Hanya melalui aplikasi praktis pengetahuan menjadi kompetensi. 3. Tentukan metrik perusahaan Kami mencatat: Peningkatan produktivitas (kuantitatif) Kepuasan pengembang (kualitatif) Keberhasilan Spesifik Kasus Penggunaan Fakta menyenangkan: Bahkan Anthropic menggunakan Claude Code secara produktif. Rilis terbaru Claude Cowork dikembangkan hanya dalam 1,5 minggu — dengan Claude Code. 🤯 Meta learning bukanlah kata kunci Ini adalah perbedaan antara "Saya telah menonton video" dan "Saya dapat menggunakannya secara produktif." Pendekatan saya: Agregasi (Notebook LM): Penataan Pengetahuan Aplikasi (langsung): mengkonsolidasikan pengetahuan Artikulasi (presentasi tim): Menyampaikan pengetahuan Belajar bukanlah sebuah peristiwa. Ini adalah sistem. Terlampir: Hasil dari NotebookLM (presentasi, video, infografis). Dua pertanyaan untuk Anda: 1️⃣ Apa pengalaman Anda dengan Claude Code? Terutama dalam konteks perusahaan? 2️⃣ Bagaimana Anda mempelajari topik baru? Apakah Anda menggunakan alat seperti Notebook LM atau apakah Anda memiliki sistem meta-learning Anda sendiri?

Ilmuwan Data di Raiffeisen Bank International AG dan mantan @Siemens, Vladislav Drobotukhin 🔥 Menemukan keterampilan yang benar-benar mengubah cara saya bekerja dengan Claude Code Ini disebut Get Shit Done — sistem pengembangan berbasis spesifikasi yang memecahkan masalah utama saat bekerja dengan asisten AI: pembusukan konteks (penurunan kualitas saat jendela konteks terisi). Apa fungsinya: → Mengubah deskripsi ide Anda menjadi PRD lengkap ( → Memecah pengembangan menjadi beberapa fase dengan tugas atom → Setiap tugas = git commit terpisah → Agen paralel untuk penelitian, perencanaan, dan eksekusi Mengapa ini bagus untuk siapa saja yang bekerja dengan kode lama atau bergabung dengan proyek baru: Perintah /gsd:map-codebase menganalisis arsitektur, pola, dependensi basis kode Anda yang ada. Setelah itu, Anda dapat menambahkan fitur saat sistem sudah memahami konteks proyek Anda. Inilah yang pada dasarnya memisahkan "vibecoding" dari pengembangan sistematis yang dibantu AI. Alih-alih pembuatan kode yang kacau — proses terstruktur: Diskusikan → rencanakan → jalankan → verifikasi. Bekerja dengan Claude Code dan OpenCode. Instalasi satu baris: npx mendapatkan-sial-selesai-cc