Quando ho iniziato a studiare Vibe Coding, ci sono tre concetti ad alta frequenza che possono facilmente confondersi: System Prompt, Skill e Workflow. Successivamente, attraverso la pratica, ho lentamente chiarito che l'essenza del Vibe Coding non è scrivere codice, ma "guidare un team". Puoi immaginare di aver assunto un programmatore remoto (AI), e questi tre elementi sono i tuoi strumenti di gestione: System Prompt (JD del lavoro) è una definizione qualitativa per l'AI. Non è necessario ripetere "chi sei" in ogni istruzione, ma impostare le sue preferenze tecnologiche tramite il System Prompt (ad esempio: scrivere solo in Python), lo stile di codice (ad esempio: controllo dei tipi obbligatorio) e i principi di comunicazione. Funzione: ridurre i costi di comunicazione, stabilire un benchmark comportamentale. Workflow (SOP/flusso di lavoro) è il controllo del processo per l'AI. Non si tratta solo di dirle "cosa fare", ma di stabilire "in quale ordine farlo". Ad esempio: prima leggere il documento > scrivere i test > implementare il codice > eseguire la verifica. Puoi completare il tuo obiettivo finale richiamando più Skill. Funzione: evitare che l'AI salti passaggi, garantire la qualità della consegna. Skill (abilità) è il permesso di esecuzione specifico dato all'AI (ad esempio, connessione a Internet, lettura/scrittura di file, query di database). Perché le Skill sono recentemente sotto i riflettori? Da un lato, i confini delle capacità degli AI Agent si stanno ampliando ogni giorno, dall'altro, la natura modulare e condivisibile delle Skill le rende più virali. Riutilizzabile: scrivere una Skill per "query Etherscan" può essere montata direttamente in qualsiasi conversazione, in qualsiasi modello. Condivisibile: gli sviluppatori possono impacchettare e condividere le Skill, gli utenti non devono comprendere la logica interna, possono usarle immediatamente. L'essenza delle Skill è trasformare l'AI da "generatore di testo" a "chiamante di interfacce" in grado di interagire con sistemi esterni. In realtà, un Vibe Coding efficiente è un processo di integrazione di sistemi: Utilizzare il System Prompt per standardizzare la qualità dei dipendenti; Utilizzare il Workflow per stabilire gli standard di lavoro; Utilizzare le Skill per espandere i confini delle capacità. Su Github ci sono ora molte librerie di Skill utili, ne condivido una piuttosto completa. Sto anche cercando di provare e organizzare, voglio costruire un flusso di lavoro per migliorare l'efficienza del nostro team. Condividerò anche le cose utili con tutti.

Cosa sono esattamente OpenClaw e Moltbook, che recentemente hanno avuto un grande successo? Possono essere utilizzati insieme alle criptovalute? In breve, l'AI non solo inizia a chiacchierare, ma ora può anche lavorare e socializzare autonomamente. @openclaw ha già cambiato nome tre volte nella mia timeline, originariamente chiamato Clawdbot e Moltbot. È un agente AI open source che può funzionare localmente, non è un chatbot che risponde a ogni tua domanda, ma è in grado di cercarti attivamente: ti ricorda le cose, gestisce le email, esegue comandi, chiama API e persino esegue compiti direttamente. Molti dicono che sembra di avere un dipendente digitale online 24 ore su 24, con un certo grado di autonomia, che funziona localmente e si integra senza problemi con vari strumenti di chat, ed è per questo che ha avuto un'esplosione su GitHub. Ha persino aumentato le vendite del Mac mini. È divertente ma costoso, i token si consumano come acqua. Moltbook è un po' più astratto, è un forum dove solo l'AI può postare, gli esseri umani possono solo osservare. AI con personalità diverse discutono di tecnologia, filosofia, geopolitica, parlano anche di DeFi, inviano richieste di minting di token, si ricordano a vicenda le vulnerabilità di sicurezza e si lamentano dei loro superiori. Sono entrato a dare un'occhiata, sembra più un esperimento sociale AI in diretta. Attualmente, le opinioni in discussione sono divise in due fazioni molto distinte: una parte crede che questo sia l'inizio di un internet degli agenti, dove in futuro gli utenti di DeFi saranno principalmente AI; l'altra parte avverte che si tratta di una catastrofe di sicurezza e di una bolla di meme, con alcuni che sostengono che sia come portare a spasso un cane robotico nel parco. Quello che mi interessa è se questo boom possa portare volatilità al mercato delle criptovalute; al momento, l'unica cosa legata alle criptovalute è l'emergere del meme $MOLT, senza ulteriori infrastrutture crittografiche integrate. La ragione potrebbe essere che OpenClaw attualmente risolve principalmente il problema dell'efficienza "immediatamente utilizzabile", poiché l'agente AI può già agire autonomamente in locale; mentre le criptovalute risolvono più "collaborazione multiparte, regolamento degli asset, verifica dell'identità", che al momento non è ancora una necessità urgente. In termini di strategia narrativa, la comunità di OpenClaw/Moltbook enfatizza deliberatamente la località, l'open source e i rischi di sicurezza, piuttosto che i token e la finanza, il che rende il successo più orientato all'effetto strumento piuttosto che alla speculazione finanziaria. Certo, ci sono già persone che utilizzano OpenClaw per connettere portafogli, studiare strategie di trading e lanciare token, ma non si è ancora formata una consapevolezza o necessità di massa per le infrastrutture crittografiche. C'è sempre stata una teoria secondo cui la blockchain è più adatta all'uso da parte dell'AI rispetto agli esseri umani. Tuttavia, sembra che lo sviluppo dell'AI stia procedendo più velocemente di quanto ci aspettassimo; il successo di Moltbook sembra più un'attività comunitaria, che potrebbe non durare a lungo. La domanda è se i progetti esistenti nel settore Crypto+AI possano integrarsi nel prossimo punto di esplosione.

Il mercato delle previsioni riuscirà a sfornare un vincitore? Se sì, Opinion può farcela? Inizio con una frase giusta: Il mercato delle previsioni è sicuramente una buona narrazione. Dopamina + eventi scatenanti + natura competitiva, è naturalmente adatto a una crescita esplosiva. Ma dal punto di vista di chi cerca di guadagnare / investire, l'unico vero problema è uno: Chi pagherà a lungo termine per il mercato delle previsioni? Eventi come le elezioni americane o la Coppa del Mondo possono portare a picchi, ma dopo la conclusione dell'evento: Chi fa mercato? Chi fornisce le controparti? Su cosa può contare il progetto per continuare a guadagnare e mantenere il prezzo della moneta? Questo è anche il motivo per cui la maggior parte dei progetti di mercato delle previsioni non va lontano. Perché parlo specificamente di @opinionlabsxyz? Non perché "è anche una previsione", ma perché cerca di risolvere meccanicamente il problema più difficile del mercato delle previsioni: Introdurre un meccanismo di incentivazione per il market making, riducendo la volatilità della liquidità legata al semplice scommettere su eventi Ridurre la dipendenza da eventi una tantum, incoraggiando mercati delle previsioni più frequenti e sostenibili Il progetto può estrarre continuamente profitti dalla struttura delle transazioni, invece di guadagnare solo dai picchi. Almeno a livello di design, Opinion non sta aspettando la prossima grande elezione o la Coppa del Mondo per sopravvivere. Ma non dirò ancora che Opinion vincerà sicuramente. Il mercato delle previsioni ora è una lotta tra nove contendenti: - La meccanica è più importante della narrazione - L'autosufficienza è più importante del finanziamento - Vivere a lungo è più importante di avere un grande volume Allo stesso tempo, fare bene non significa necessariamente guadagnare molto. Su quale concorrente del mercato delle previsioni scommetterai?