理解 @AmpCode 背后的设计原则，我最喜欢的 AI 产品之一，真是令人启发。 感谢 @jxnlco @beyang @Sourcegraph

Flashbots 在多个维度上显著领先于时代。

我构建了一个 Raycast 扩展，允许您创建、列出、编辑和删除 Cloudflare 邮件别名。 我每天都使用 @mmvlad 的 Chrome 扩展，但这个更友好。 仓库： 商店：

Cloudflare 的故障有时是你欢迎的例外。 - 休息一下，远离工作 - 阅读一篇关于事件的详细事后分析。

我离开加密行业已经快一年了。到目前为止，我做了以下事情： - 有在一个超过100万行代码的企业代码库中工作的经验（部分参与，不是完全）。 - 对“产品”有了扎实的理解。之前，我对产品开发一无所知，只知道叙述和风险投资的胃口。 - 写了一篇关于我当前加密论文的非常严肃的论文，这在一年前我的思维模式下是无法做到的。 - 完全配置了一个AI生产力 + 开发工作流程。当我看到加密圈的人开始在我的动态中使用AI工具时，我已经掌握了它们。 - 对基础设施（Cloudflare、AWS、Vercel）有了不错的理解。 - 不断地写博客。 我认为如果我还在加密行业工作，这些都不可能实现。如果你也在质疑自己的参与，改变方向可能是个好主意。你很可能没有错过任何东西；你会走在前面。

大多数代币经济学演示： - 30 张关于供应排放的幻灯片 - 0 张关于需求生成机制的幻灯片 这完全是反向的。我们需要彻底改变整个对话。 供应容易控制。需求才是赢家与输家之间的区别。

如果你在 L2 上短缺，你应该为所有 L2 构建一个统一的逃生舱前端，而不是桥接到你自己的 L1（Monad、Solana 等）。

越来越难以向年轻人才推荐加密货币 相对的上行空间比人工智能下降了10倍 而且加密货币业务过多地围绕着阴谋运作，而不是学习如何创造价值

我个人的看法：产品经理是以AI为首的产品中的瓶颈，因为许多工程师觉得“查看数据”和进行评估是“低人一等”的工作。 产品经理更愿意对大型语言模型的痕迹进行定性分析，建立关于大型语言模型不良行为的理论，也就是评估——而评估正是瓶颈所在。

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