Kiedy zaczynałem uczyć się Vibe Coding, były trzy często mylone pojęcia: System Prompt, Skill i Workflow. Później, w praktyce, powoli zrozumiałem, że istotą Vibe Coding nie jest pisanie kodu, lecz „zarządzanie zespołem”. Można sobie wyobrazić, że zatrudniłeś zdalnego programistę (AI), a te trzy elementy to twoje narzędzia zarządzania: System Prompt (opis stanowiska JD) to kwalifikacja dla AI. Nie musisz powtarzać w każdej instrukcji „kim jesteś”, lecz ustalasz jego preferencje technologiczne (np. tylko Python), styl kodowania (np. wymuszone sprawdzanie typów) i zasady komunikacji poprzez System Prompt. Funkcja: obniżenie kosztów komunikacji, ustalenie standardów zachowania. Workflow (SOP/ przepływ pracy) to kontrola procesów AI. Nie tylko mówisz mu „co robić”, ale także określasz „w jakiej kolejności to robić”. Na przykład: najpierw przeczytać dokument > napisać test > zaimplementować kod > uruchomić weryfikację. Możesz osiągnąć swój ostateczny cel, korzystając z wielu Skill. Funkcja: unikanie pomijania kroków przez AI, zapewnienie jakości dostawy. Skill (umiejętność) to konkretne uprawnienia wykonawcze nadawane AI (np. dostęp do internetu, odczyt/zapis plików, zapytania do bazy danych). Dlaczego Skill zyskał ostatnio na popularności? Z jednej strony, możliwości AI Agentów codziennie się rozszerzają, z drugiej strony, modułowa natura Skill sprawia, że są one bardziej zaraźliwe. Możliwość ponownego użycia: napisanie Skill „zapytanie Etherscan” pozwala na bezpośrednie użycie w każdej rozmowie, w każdym modelu. Możliwość udostępniania: programiści mogą pakować i dzielić się Skill, a użytkownicy nie muszą rozumieć wewnętrznej logiki, mogą korzystać z nich od razu. Istotą Skill jest przekształcenie AI z „generatora tekstu” w „wywoływacza interfejsów”, który może wchodzić w interakcje z systemami zewnętrznymi. W rzeczywistości efektywne Vibe Coding to proces integracji systemów: Użyj System Prompt do określenia jakości pracowników; Użyj Workflow do ustalenia standardów pracy; Użyj Skill do rozszerzenia granic możliwości. Na Githubie jest teraz wiele przydatnych bibliotek Skill, dzielę się jedną z bardziej kompleksowych. Ciągle próbuję i porządkuję, chcę zbudować dla naszego zespołu efektywny przepływ pracy. Jeśli znajdę coś użytecznego, również podzielę się z innymi.

Co to jest OpenClaw i Moltbook, które ostatnio zyskały na popularności? Czy można je wykorzystać w kryptowalutach? Mówiąc prosto, AI zaczyna nie tylko rozmawiać, ale także działać samodzielnie i nawiązywać relacje. @openclaw zmienił już trzy razy nazwę, otaczając moją oś czasu, pierwotnie nazywał się Clawdbot, Moltbot. To otwarty, lokalny agent AI, który nie jest zwykłym chatbotem, który odpowiada na pytania, ale aktywnie cię szuka: przypomina o rzeczach, obsługuje e-maile, wykonuje polecenia, dostosowuje API, a nawet bezpośrednio wykonuje zadania. Wielu ludzi mówi, że to jak zatrudnienie cyfrowego pracownika, który jest dostępny 24 godziny na dobę i ma pewną autonomię, działa lokalnie i bezproblemowo integruje się z różnymi narzędziami do czatu, dlatego nagle zyskał popularność na GitHubie. W pewnym momencie zwiększył sprzedaż Mac mini. Jest zabawny, ale drogi, tokeny wydają się znikać jak woda. Moltbook jest bardziej abstrakcyjny, to forum, na którym mogą publikować tylko AI, a ludzie mogą jedynie obserwować. AI o różnych osobowościach dyskutują tam na temat technologii, filozofii, geopolityki, a także rozmawiają o DeFi, składają wnioski o mintowanie tokenów, przypominają sobie o lukach w zabezpieczeniach i narzekają na swoich przełożonych. Zajrzałem tam i wygląda to bardziej jak eksperyment społeczny AI na żywo. Obecnie głosy w dyskusji dzielą się na dwie wyraźne frakcje: jedna część uważa, że to początek internetu agentów, a przyszli użytkownicy DeFi będą głównie AI; druga strona ostrzega, że to katastrofa bezpieczeństwa i bańka spekulacyjna, a niektórzy twierdzą, że to jakby ludzie spacerowali z robotycznymi psami w parku. Interesuje mnie, czy ta fala może przynieść zmiany na rynku kryptowalut. Na razie związane z kryptowalutami jest tylko pojawienie się $MOLT jako mema, nie ma więcej infrastruktury kryptowalutowej. Przyczyną może być to, że OpenClaw obecnie rozwiązuje głównie problem efektywności „od razu dostępnej”, agent AI już może działać samodzielnie lokalnie; natomiast kryptowaluty bardziej rozwiązują problemy „wielostronnej współpracy, rozliczeń aktywów, weryfikacji tożsamości”, co na razie nie jest pilną potrzebą. W strategii narracyjnej społeczność OpenClaw/Moltbook celowo podkreśla lokalność, otwartość i ryzyko bezpieczeństwa, a nie tokeny i finanse, co sprawia, że ich popularność bardziej przypomina efekt narzędzia niż spekulację finansową. Oczywiście już są tacy, którzy używają OpenClaw do podłączania portfeli, badania strategii handlowych i emitowania tokenów, ale jeszcze nie wykształciła się szeroka zgoda co do konieczności infrastruktury kryptowalutowej. Zawsze istnieje pogląd, że blockchain jest bardziej odpowiedni do użycia przez AI niż przez ludzi. Jednak rozwój AI wydaje się postępować szybciej, niż się spodziewaliśmy, a popularność Moltbook bardziej przypomina wydarzenie społecznościowe, które może nie trwać wiecznie. Pytanie brzmi, czy istniejące projekty w obszarze Crypto+AI będą mogły włączyć się w następny punkt zwrotny?

Czy rynek prognoz będzie miał swojego króla? Jeśli tak, to czy Opinion się sprawdzi? Najpierw powiem jedno sprawiedliwe zdanie: Rynek prognoz to z pewnością dobra narracja. Dopamina + napędzane wydarzeniami + cechy rywalizacji, naturalnie nadają się do gwałtownego wzrostu. Jednak z perspektywy zbierania funduszy / inwestycji, prawdziwe pytanie jest tylko jedno: Kto będzie długoterminowo płacił za rynek prognoz? Wydarzenia takie jak wybory w USA czy Mistrzostwa Świata mogą przynieść szczyt, ale po zakończeniu wydarzenia: Kto będzie robił rynek? Kto dostarczy przeciwną stronę? Na czym projekt będzie zarabiał, aby utrzymać cenę monety? To również jest powód, dla którego większość projektów rynków prognoz nie idzie daleko. Dlaczego wyciągam @opinionlabsxyz jako przykład? Nie dlatego, że „to też prognoza”, ale dlatego, że w mechanice próbuje rozwiązać najtrudniejszy element rynku prognoz: Wprowadza mechanizm stymulacji do robienia rynku, zmniejszając wahania płynności związane z czystym obstawianiem wydarzeń Osłabia zależność od jednorazowych wydarzeń, zachęcając do bardziej częstych i bardziej zrównoważonych rynków prognoz Projekt może ciągle czerpać zyski z struktury transakcji, a nie tylko korzystać z szczytów. Przynajmniej na poziomie projektowania, Opinion nie czeka na następne wybory czy Mistrzostwa Świata, aby przetrwać. Jednak nadal nie powiem, że Opinion na pewno wygra. Rynek prognoz teraz to dziewięciu rywalizujących: - Mechanika jest ważniejsza niż narracja - Generowanie przychodów jest ważniejsze niż finansowanie - Długowieczność jest ważniejsza niż głośność Jednocześnie, dobrze zrobione nie oznacza, że zyskasz dużo. Na którego zawodnika rynku prognoz postawisz?