dev.insuline.eth

gm! Воскресный оффтоп, который пройдет за пределы ежедневника. Я люблю играть в доту и недавно увидел как Resolut1on (бывший про игрок) презентует своего AI Dota 2 Coach. Заинтересовался, посмотрел – и tbh разочаровался. Фактически это GPT-4o с системным промптом, устаревшими данными и галлюцинациями вместо правильной работы с данными. офк по подписке.

И тут я подумал – а почему бы не сделать нормально?

---

В мире AI агентов сейчас интересный тренд. MCP (Model Context Protocol) оказался слишком сложным и жрёт много контекста. Индустрия ищет альтернативы.

Одна из них – Skills. Недавно спецификацию отдали в опенсорс, уже куча инструментов поддерживает: https://agentskills.io

Суть скилла проста: название, описание, набор тулов и воркфлоу. Тулы – самое важное. Для доты я сделал такие:

— чтение последних патчноутов — статистика героев и понимание меты — контрпики — моя персональная статистика

Откуда данные? OpenDota, Stratz, официальный Valve Datafeed. Под каждый источник – простой TypeScript CLI, который форматирует данные для LLM. Делается за один промпт.

Дальше это упаковывается в воркфлоу: мета-репорты, анализ драфта прямо во время игры, разбор своих матчей. Всё работает локально в Claude Code.

Можно расширять бесконечно – анализ реплеев, агент-лудоволк, трекинг просцены. Но для MVP хватит.

📎 skill.md: https://gist.github.com/insulineru/0aee1fc00d44c9df4631507ce7ed2570

katexbt написала жёсткий doom-пост, но это наша реальность

https://x.com/katexbt/status/1994644884930637970

Крипта в жопе:

После токена TRUMP у нас не было нормального PvE раннера в мемах

Стейблкоин-протоколы (Level, Terminal) решили не делать TGE после долгих кампаний

Каждый второй думает, что может привлекать по оценкам 2021 года (INFINEX на $300M, OpenSea скоро на $1.5B)

TGE новых монет — минус 90% в день листинга

NFT мёртвые и неликвидные

NFT на других чейнах кроме Ethereum — ещё мертвее

Каждый AI-проект 2023-2024 просел на 98%, кроме нескольких (которые на минус 80%)

Известные протоколы, которым много лет (Balancer) взламывают, безопасного елда больше нет

Проекты годами не делают TGE, потому что знают — это провал (marginfi и другие)

InfoFi (Kaito) стал намного менее прибыльным, многие проекты после TGE торгуются на минус 50% от цены ICO

Даже KOL-раунды превратились в скам — выжимают деньги из инфлюенсеров, потому что у ритейла денег больше нет

Сотрудники протоколов с живым TVL воруют изнутри, потому что им плевать на последствия — когда последний раз кого-то посадили за пару сотен тысяч долларов?

Что ещё? Давайте добавим к её твиту👇

Points fatigue — люди устали фармить поинты месяцами ради копеечных дропов, которые всё равно забирают боты

Low float / high FDV — токены выходят с 5% в обращении и FDV на миллиарды, community в минусе, VC в плюсе. Или даже они в минусе, сливают лишь бы что-то вытащить назад

PumpFun кидок. Собрали миллиард комиссиями, ещё столько же пресейлом и хер вам, а не дроп

VC exit pressure — все кто вошёл в 2021-2022 хотят выйти, чтобы перекинуть капитал в ИИ, давят на цену

CT превратился в ИИ-рекламу — каждый второй твит это paid promotion или каито-шилл, сгенерированный нейронками

Ты так и не продал эфир выше 4К, хотя за два года дали 4 шанса

А главное, Hyperliquid не раздал сегодня ещё хотя бы 10 млрд долларов дропом.

Мечта мертва. Пора искать работу.

Или нет?

gm!

Совсем забыл рассказать – в начале осени мы записали подкаст про web3-карьеру в современных реалиях.

Вышло лампово: - немного моего негативного вью на ai и как он меняет рынок - истории о первых собесах, зарплатных вилках и карьерном пути - советы начинающим разработчикам - альфа об актуальных реп фрешменах

t.me/yshlfe/211

gm. long time no see

давно не было персональных постов в канале — пора наверстывать.

два с половиной года назад у меня уже был похожий пост после ухода из компании, полный рефлексии и планов на будущее. теперь дежавю: ушел из snx, и хочется просто поговорить.

в крипте пропал шарм

раньше казалось, что мы строим будущее. сейчас — будто просто делаем очередной финтех. если задуматься о действительно «инновационных» продуктах в 2025 — сложно вспомнить хоть что-то кроме yieldbasis. самые актуальные продукты нынче — форки hyperliquid, стейблкоинов, и волты вокруг них. в разработке и продуктовой части всё стало серьёзным, упорядоченным, с дедлайнами и дейликами. и это даже нормально, рынок взрослеет. но где-то по дороге потерялся тот дух людей, которые хотели менять правила игры.

ai головного мозга

все бросились «учиться кодить с ai», писать промпты и строить стартапы по автоматизации и замене всего, а я всё чаще думаю — кому и в каких задачах не стоит использовать ai. иногда он не улучшает, а размывает продукт. менеджеры, которые решили что с использованием ai им больше не нужны разрабы пишут плохой код и заставляют его мейнтейнить. разработчики, которые решают что вместо небольшого синка с обсуждением правил кода между девами проще написать 20 сгенерированных ai slop документаций под каждый модуль — все это усложняет разработку и ухудшает ее качество. на реддите все больше тредов о том, что люди полностью отказываются от использования ai в рабочих процессах, у них пропадает удовольствие от решенных задач и появляется ощущение «деградации»

и даже сегодняшний хакер балансера настолько увлекся вайб-кодом, что забыл удалить дебаг console. log’s из продакшн кода лол https://x.com/AdiFlips/status/1985311134308573467

рынок всё ещё живой

да, сантимент вокруг максимально негативный но всё равно получается находить неплохие возможности, просто глубже копая и анализа «стола, с кем мы играем и как можем эксплуатировать оппонентов»

из личных саксессов (или нет) в октябре, например:

yieldbasis — писал мониторинг пулов и автодепозит btc в свободные слоты (попал во все 3 волны расширений капок), legion ico благодаря 930 degen score за красивый github, застейкал всё на несколько лет

ton nft — рандомный колл от @danokhlopkov и теперь мой профиль украшает голый торс Дурова

арбитраж meteora tge + flash crash 10-го — ручной арбитраж, без автоматизации. думаю, что самые находчивые арбитражники 10 числа смогли получить оч хорошее roi

что дальше

последние 2 месяца работы были сопряжены с постоянными переработками и большим количеством давления от предстоящего запуска, поэтому все интересные топики просто складировались в сохраненках телеграма и избранного твиттера. в октябре разрешил себе небольшой рефреш и несколько недель просто гулял, играл в доту и занимался irl хобби, чтобы восстановить моральное состояние.

решил взять паузу от найма. в ближайшие полгода все так же в крипте, но уже не из позиции «сотрудника стартапа», а просто как человек, которому всё ещё интересно. грезил этой идеей еще во время пика мем сезона, обсуждал со своими друзьями и «старшими» криптанами, но было страшно.

теперь, несмотря на усталость индустрии — вера осталась и хочется доказать себе, что этот путь должен быть более интересным и обеспечивать лучший возврат на вложения своих ресурсов, чем найм.

из крипто нарративов вижу по прежнему интерес к перп мете, с которой понемногу начал работать как внутри 0y, так и на персональных проектах. помимо этого, с августа весь мой твиттер фид в prediction markets, думаю тоже не буду пропускать мимо себя. кстати, у Родиона Chaotic Good сегодня вышел крутой материал — классное интро для входа в направление! https://rodionlonga.medium.com/4da19615a4ed

degen.insuline.eth fw25 season coming

ps: открыл комменты

Пока мы все использовали нейронки по их прямому назначению (спрашивали как срать не снимая свитер и узнавали альтернативные рецепты батиного жареного супа), мамкины хацкеры усилились и начали использовать LLM для своих грязных целей.

Что произошло: Хакеры взломали npm аккаунт разработчиков пакета nx (им пользуются 2.5 млн человек) и слегка его модифицировали, добавив вредоноса. Вредоносный код, внедренный в пакет, воровал API-ключи, пароли от криптокошельков и прочие интересные ништяки с компов жертв.

При чем тут нейронки? Самое интересное — как именно он это делал. Вместо того чтобы писать сложный код для поиска файлов, который легко детектится антивирусами, этот вирус проверял, установлен ли на компьютере ИИ-ассистент (Gemini CLI или Claude Code CLI). ​И сли да, то зловред просто отправлял нейронке текстовый промпт: "Рекурсивно найди на диске все файлы, связанные с кошельками (wallet, .key, metamask, id_rsa и т.д.), и сохрани их пути в текстовый файл".

После этот файл шифровался в base64 дважды и заливался в гитхаб репозиторий.

Кажется, тот анекдот про албанский вирус был совсем не анекдотом. Теперь интересно, как это будут контрить разработчики антивирусов.

тут подробнее

В Claude Code появились встроенные агенты. Выглядит удобно, особенно что во время работы в стандартном режиме можно просто распределять задачи между агентами и не перезаписывать систем промпты + не мешать контекст

Не смотря на то, что получение новой информации через Telegram уже стало нормой – навык поиска исходников становится все более значимым.

Из совсем недавних примеров можно выделить несколько "промо" от TON, в которых они обьявляли об интеграции с Grok (оказалось фейком), визах в ОАЭ.

Еще более забавным был недавний кейс, когда какой-то из работников Белого дома США написал в твиттере, что пошли слухи об увольнении Пауэлла, а затем репостил все новостные публикации, которые ссылались на него, и тем самым говорил "вот и пруфы"

Обратимся к цитате. Chainlink убедительно рисует свой логотип в скриншоте, но если перейти в оффициальный пресс релиз (https://www.rba.gov.au/media-releases/2025/mr-25-18.html) – информации о Chainlink нет, как и логотипа в этом же скриншоте. Если залезть дальше в Consultation Paper на 50 страниц уже из оффициального источника – там тоже мы не найдем ни единого упоминания Chainlink.

Кажется, навыки ресерча становятся еще более ценными, особенно в текущий хайп нейросеток и flash новостников, которые упускают цитирование источников.

DYOR

Андрей Карпатый: главные тейки с выступления на YC AI Startup School

Software 3.0 Software 1.0 — это код, который мы пишем (Python, C++). Software 2.0 — веса нейросетей, которые мы настраиваем датасетами. Software 3.0 — это промпты на естественном языке. Теперь ваша программа — это промпт.

LLM как новая ОС Мы сейчас в 1960-х годах timesharing-компьютинга: дорогие, централизованные вычисления , к которым мы подключаемся через «тонкие клиенты». Контекстное окно — это RAM, сама LLM — CPU. Революция «персональных компьютеров» для LLM еще не наступила.

«Психология» LLM LLM — это «стохастические симуляторы людей» или «духи людей». У них есть cверхспособности и когнитивные дефициты: галлюцинации, «рваный интеллект», антероградная амнезия и излишняя доверчивость.

Стройте «костюмы Железного человека», а не «роботов» Сейчас время не для полной автономии, а для усиления человека. Пример: Cursor со «слайдером автономии», Perplexity с управлением контекстом и GUI для проверки источников.

Держите AI «на коротком поводке» Главная цель — ускорить цикл генерация-проверка. Не просите AI сгенерировать 1000 строк кода, вы сами станете узким местом при проверке. Давайте небольшие, конкретные задачи, чтобы верификация была быстрой.

Наступает «декада агентов», а не «год агентов» Это будет долгий путь, как с беспилотными автомобилями, массовое внедрение которых до сих пор не наступило. Демо — это когда что-то сработало один раз, продукт — когда работает всегда.

Готовьте инфраструктуру для AI Появился третий потребитель цифровой информации — AI-агент. Поэтому нужно готовить для них почву: документацию с curl-командами вместо «кликните тут» и файлы lms.txt (аналог robots.txt) для сайтов, чтобы агентам было проще с ними взаимодействовать.

https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ

Не путайте теплое с мягким Hyperliquid всего лишь централизованный декс, just kidding

Интересные результаты опроса. Первые 15 человек единогласно проголосовали за то, что написание кода в Claude Code — вайбкодинг.

Если пробежаться по истории канала — то можно заметить, что я активно начал изучать LLM для разработки еще в 2022 году. К примеру, в посте от 14 декабря я поделился первым опытом интеграции LLM в свой рабочий процесс и сказал, что скоро появятся подписки за 200 долларов и нужно быть к ним готовым, чтобы использовать технологию на полную катушку.

Затем, в феврале 2023 релиз опенсорс пакета для упрощения dev experience и автоматической генерации коммитов с использованием openai api.

Так вот, если сейчас сказать кому-либо, что 95%+ моего кода в любых проектах (в тч продакшн, за которые я получаю зарплату) написаны LLM — меня сразу назовут «вайбкодером». То же будет касаться собеседований в проекты, где собеседующий не будет особо знаком с различиями в терминологии.

---

И так, в чем же разница?

Обратимся к первоисточнику — февральскому твиту Андрея Карпатого, когда термин вайбкодинг зародился изначально. Выделю основные парты: https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383

you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.

I «Accept All» always, I don’t read the diffs anymore.

It’s not too bad for throwaway weekend projects, but still quite amusing.

Здесь сразу присутствует важное определение «я забыл, что код вообще существует» и это немного триггерная тема. Так что давайте разграничим, опираясь на первоисточник и здравый смысл

Вайбкодинг:

— Мы не прикасаемся к коду и не смотрим на получившийся код

— Подходит для быстрого прототипирования и одноразовых проектов

— Нет необходимости понимать программирование

— Разработка через желаемый результат без формирования набора правил и воркфлоу

AI Assisted development:

— Использование AI как junior разработчика, который работает под супервизией

— Автоматизация рутинных задач в разработке (написание тестов, бойлерплейтов)

— Помощь обработки больших контекстов информации и форматирования ее (написание или изучение документации, ревью кода)

— Итоговый код важен. Он должен быть качественным и понятным другим людям

---

И вот тут главная проблема.

Когда эти два понятия смешивают, вся AI-разработка получает дурную репутацию. Её начинают воспринимать как бесполезный хайп (вспомним отношение к крипте в 21 году, когда все только смеялись над NFT), которая генерирует нерабочий мусор. Это фундаментально неверно и дискредитирует мощнейший сдвиг в индустрии.

Разница между этими подходами — в контроле.

Вайбкодер отдает руль ИИ и надеется на лучшее.

Разработчик использует ИИ как самый продвинутый навигатор и усилитель руля, но держит руль крепко. Он все еще ведет машину и несет за нее ответственность.

Именно поэтому, когда я говорю, что 95% моего кода написано LLM, это не делает меня вайбкодером. Это значит, что я, как инженер, делегировал рутину, чтобы сфокусироваться на главном.

Моя работа — это не сгенерированные 95% кода. Моя работа — это те 5%, которые определяют, будут ли эти 95% работать как надо, или превратятся в тыкву в продакшене. Это архитектура, контроль качества и финальные решения.

Роль разраба меняется. Мы перестаем быть строителями, которые кладут каждый кирпич вручную, и становимся архитекторами, которые управляют бригадой роботов-строителей. И путать эти два подхода — значит не просто ошибаться в терминах. Это значит не видеть, как на наших глазах меняется сама суть профессии

GM! Кажется, у Илона Маска не задался денек в щиткоин тренчах

В твиттере происходит что-то неладное. День начался с заморозки основного аккаунта PumpFun – аккаунт нарушает правила использования. Но на этом твиттер не остановился.

Под раздачу попали:

- GMGN-коллектив: - gmgnai — основной акк - haze0x — основатель - arthur_gmgn — сооснователь - ivyflame — команда - gmgnaiJapanese

- Bloom: - BloomTrading — основной акк - imBFFF00 — команда - nftraian — команда - CookerFlips — партнёр

Кроме этого, улетел так же shawmakesmagic вместе с твиттером проекта ElizaOS и еще один бот bullx_io

Большинство из них тесно связаны с бот-инфраструктурой или торговыми инструментами.

Крипто-твиттеру пора переходить в farcaster Telegram? 😶

gm degens! давно не общались

Я до сих пор не понимаю, насколько хватает 20$ подписки на Claude Code, давайте сольем все доступные токены на нормальный фронтенд для этого проекта, а то у меня начинается жжение в области таза при открытии фронтенд репозитория 🙂

---

Перепишем с нуля frontend для opensource gambling machine используя Cursor + Claude Code – https://www.twitch.tv/insulineru (без записи)

Пост про заработок в интернете и вайбкодинг

1. Simple Gambling Machine Навайбкодил простую гемблинговую машину (что-то вроде FOMO3D, но медленнее и без понци-механик). Работает следующим образом: ⁃ в машине лежит ETH (сейчас около $500) ⁃ машина принимает депозиты от всех желающих (сейчас 2% от ETH внутри машины, далее процент уменьшается) ⁃ если никто не делает депозит в течение определенного периода времени, последний участник забирает 80% пота (сейчас 24 часа, далее период уменьшается) ⁃ 10% распределяются между 5 рандомными участниками, 10% идут на следующий раунд

Короче 50 иксов вот прямо здесь, рядом.

Что с безопасностью: ⁃ открытый код на Github и на Etherscan ⁃ контракт неизменяемый - никаких мультисигов, экстренных приостановок и пр. ⁃ друзья-аудиторы помогли найти и пофиксить пару уязвимостей (детали тут) ⁃ устроить рагпул технически невозможно, хакнуть (вроде) тоже не получится

Ончейн рефки и поинты вайбкодить сложно, поэтому буду благодарен всем кто поделится гемблинг-машиной со своими друзьями-лудоманами! https://simplegamblingmachine.eth.link/

На мобилках скорее всего будет отображаться криво.

2. Вайбкодинг Никогда ничего не кодил своими руками, ибо гуманитарий. За три дня ChatGPT, Gemini, DeepSeek и Cursor написали весь нужный код (под моим чутким руководством), научили в девелоперские энвайронменты, Github и хостинг, ответили на все (даже самые глупые) вопросы.

Мои хард-скиллы пополнились такими вещами как ethers.js, web3.js, viem, wagmi, IPFS, Fleek, Pin CID, Pinata, Arweave, Hardhat, Foundry, React, Chainlink Keepers, и Truffle. Ну, половина из списка точно.

Кому интересно почитать про весь процесс, предлагаю пройти на Paragraph.

3. Заработок в интернете Пока высокотехнологичные проекты заманивают человеческо-денежные капиталы двузначными множителями на поинты, Ekubo (на EVM) дает приятные APR поставщикам ликивдности: ⁃ 10% на USDT/USDC ⁃ 15% на cbBTC/WBTC ⁃ 70% на ETH/BTC ⁃ 100% на ETH/USDC и ETH/USDT

Половина из этих наград - органический APR (комиссии со свапов, без учета наград в EKUBO). Расчет актуален для ренжа примерно в +-6%, а программа майнинга EKUBO рассчитана на 3 месяца.

GM! Хорошее напоминание о том, что AI является инструментом для повышения производительности, а не полноценной заменой человека

Несмотря на активное использование LLM в любых сферах жизни, я не пользуюсь им при написании текстов.

Ни одна модель не будет знать весь контекст твоей жизни, чтобы рассказать какие-то факты из личного опыта, провести странные аналогии или выдать разрывную шутку для узкого круга людей.

Твиттер уже заполнен кучей AI агентов, все просто копируют виральные посты. Инстаграм и тикток – brainrot контент и миллиард невыдуманных историй, о которых не возможно молчать, озвученные нейронными голосами. лучше бы постили денежного бобра

Адекватное использование для блоггеров imo — взять текст после публикации, прогнать его на грамматические ошибки и чистоту текста, поправить пунктуацию, избавиться от повторений. Но tbh, типограф от Лебедева и Главред от Ильяхова справляются с этим ни чуть не хуже.

Однако, если вы промптите в стиле «создай мне резюме frontend разработчика», «напиши мне пост об обновлении ethereum» — не надо это делать. Оставайтесь хотя бы живым!

А еще забавно, как больше половины читателей контента готовы страдать от кринжа при прочтении, лишь потому что за контентом стоит интересная личность или же топики слишком релевантные для них.

Обнял!

Мой опыт с MCP

Зачем MCP?

Единый протокол для API к моделям существует уже давно, и в YouTube полно роликов «эти MCP заменят всё, что нужно». Но на практике найти действительно полезные решения оказалось не так просто.

CLI решает почти всё

Мой главный вывод: хорошая CLI способна заменить MCP-сервер в большинстве кейсов. — Для мониторинга бэкенд-сервисов и перезагрузки я пользуюсь render CLI. Чтобы модель понимала контекст, я скопировал вывод render help в текстовый файл и прикладываю его при каждом запросе. — Аналогично с Github CLI: модели обучены на официальной документации и легко справляются с любыми задачами по Git и GitHub CLI без дополнительного MCP.

Ради интереса я даже собрал MCP, который отдаёт в контекст активные рынки, цены на активы и фандинг-рейты. Результат? После демки ни разу не использовал 😶

Game change Несколько дней назад я подключил MCP от Context7 и уже активно юзаю: — Актуальные документации в формате, понятном LLM — Возможность обновить данные «в один клик» на сайте при обнаружении расхождений — Внутри каждой документации разбивка по модулям и готовые code examples

https://context7.com/

Примеры из моих проектов — Tanstack Start и Tanstack Router. Новые библиотеки, их документации ещё нет в LLM-датасетах. Claude и Gemini генерили чушь или копировали старый React-Router. Context7 всегда выдаёт релевантный материал — Feature Sliced Design. Благодаря подробным code examples и FAQ LLM полностью понимает архитектуру, и вайб-кодинг стал проще: можно автоматически проверять каждый pull request и коммит на соответствие архитектуре

PS: Если вы подумали «опять этот фронтенд где крипта», — попробуйте официальную MCP от Solana. Я ещё не тестил, но буду рад услышать фидбек от тех, кому релевантно: https://mcp.solana.com/

Иногда, кроме стандартного кодинга, внутри просыпается творческая нотка и напоминает, что надо что-то поделать с музыкой. И если доставать DJ контроллер в 4 утра не особо хочется, то на помощь приходит AI генерация музыки, где можно здорово пофаниться. В пару промптов написал текст через o4-mini, 20 попыток передать жанр детройт рэпа в style description в Suno и на выходе первый сгенерированный трек.

Just for fun, но определенно хочется сделать еще один заход, где придумать текст самому и все-таки научиться передавать стиль

🥰

Привет, вот и прошло мое первое паблик выступление

Кажется, что получилось выбрать достаточно релевантную тему, учитывая мои предположения об аудитории в зале. При этом тема доклада была в первую очередь интересна самому – с мемами я совсем забыл в 2024 году, что DeFi – это то направление, которое драйвило меня при входе в Web 3.0

---

Большое спасибо всем, кто поддержал и организаторам из @defrensnews и @valpaqshub, что предложили поучаствовать

Спасибо LLM, что позволяют выполнять большие проекты сильно быстрее – на скриншотах можно увидеть первый дизайн, который был разработан мной и финальную версию презентации, которую получилось стилизовать за пару часов с Claude Code и 7$ на API

Спасибо @maxynotes за помощь с составлением гардероба – это тоже многие заценили 🥰

---

Выложил свою презентацию здесь – https://btc-yield-presentation.vercel.app

Если интересно - можно добавить в конце url /presenter и почитать комментарии со структурой доклада

Запись опубликую сразу же, как ее предоставят организаторы

---

Если хотите посмотреть практические примеры стратегий из доклада – заглядывайте на ютуб к Паше Криптобреду, он разбирает большое количество DeFi протоколов и тоже любит использовать BTC в DeFi

Keep building 👨‍💻

GM! OpenRouter, платформа для унификации LLM, выпустила собственную модель с контекстом в миллион токенов, ориентированную на кодинг. (а выпускают ли сейчас другие модели 🤔)

Доступ к модели открыт всем и она абсолютно бесплатна — https://openrouter.ai/openrouter/quasar-alpha

Пока X, как всегда, пестрит восторженными отзывами («DeepSeek moment», «Very exciting model»), меня больше волнует вопрос конфиденциальности. Откуда у OpenRouter, простого аггрегатора, датасеты для моделей? Почему модель полностью бесплатна? Нет ли ощущения, что команда просто аггрегировала все поступающие через них запросы и ответы других модель и когда датасет достаточно сформировался, решили обучить свою модель?

Google DeepMind рассказывали (https://arxiv.org/abs/2404.07503) о возможности обучения моделей на синтетических данных (как это делал Deepseek)

Еще один пример бесплатного доступа к AI — Trae от создателей тиктока Bytedance. Только недавно кибер-ресерчеры обнаружили (https://www.securitylab.ru/news/557939.php), что Trae собирает уж слишком много данных у пользователя. Зачем они это делают — вопрос на подумать

Как обучить Claude Code или Cursor тому, что .env файл не надо читать не при каких условиях? Пока все обезопашивают доступ к bash командам — для read функций практически никакие LLM не запрашивают доступа

Давайте думать! Подсказывайте, че вы данные то собираете наши 😶

gm! Давненько я не делился новостями на своем карьерном треке, хотя за это время произошло много нового. Как минимум, я не по своей воле сменил место работы с 🌹 Kwenta на 🌹 Synthetix, которое произошло из-за поглощения компании.

Начиная с весны этого года я практически полностью отошел от работы, связанной с frontend и полностью переключаюсь на backend разработку. И скажу я вам, что это тот еще квест. Если фронтендеры делают большое количество докладов, много хороших и быстрых примеров находятся в opensource и позволяют подсматривать за best practices, то бэкенд – абсолютно закрытая история. Даже по названиям крупных индексеров достаточно сложно найти что-либо на ютубе кроме оффициальных 30-секундных демок.

От безысходности даже пришлось заказать себе книжку «Designing Data-Intensive Approcations», чтобы понять, а как вообще работает этот ваш бэкенд в классической веб-разработке для проектов, которые сильно завязаны на большом количестве данных.

Начнем с просвящения web 3.0 бэкендеров и первый инструмент, который должен быть в арсенале — блокчейн индексер. Поговорим про Envio

@Stefan_SH показал мне его марте прошлого года и сказал «за этими ребятами будущее». На апрельском оффсайте Kwenta в Мексике у нас был один день, когда мы просто хакатонили любые идеи для улучшения продукта и я попробовал мигрировать существующие продакшн сабграфы, просто чтобы сравнить перфоманс и developer experience

Сказать, что я охуел — ничего не сказать. Обычно, когда мы вносим какие-то изменения в сабграф — мы заливаем его на индексацию и в среднем ждем около 6-7 часов, для того чтобы убедиться что все работает корректно и индексер собрал все исторические данные. Когда я локально запустил envio впервые — индексация данных за 2,5 года работы протокола уложилась в 3 минуты. После внесения изменений в работу обработчиков событий все обновилось еще быстрее, ведь проиндексированные логи уже хранились в базе данных и нужно было лишь стереть остальную информацию и перезаписать ее. Это позволяет в корне менять подход к разработке индексера и выполнять его более итеративно.

В какой-то момент я застрял на том, что у меня не получалось индексировать одинаковые эвенты, но с разными структурами данных (какие-то поля при обновлениях прокси становились indexed) и я пошел в их дискорд. И тут сразу почувствовал этот дух early stage startup — мне моментально создали телеграм чатик со всей кор командой, а уже через 40 минут фаундер засылает исправленную версию https://github.com/enviodev/kwenta-factory-example

Интересно, что основа перфоманса индексера состоит в том, что они полностью переписали RPC сервера и сделали их оптимизированными именно под работу с логами и эвентами. Если сравнивать Envio с конкурентами Ponder — там мне приходилось набрать десятку бесплатных RPC и постоянно перебирать их по достижению рейт-лимитов. При использовании же платных RPC с Token Usage Pricing это становилось совсем не дешево. Но все равно, Envio оказывался в несколько раз быстрее.

В общем, must have как минимум попробовать в следующем проекте. https://envio.dev/

Разницу в оформлении на примере perpsv3 сабграфа можно посмотреть тут: – https://github.com/insulineru/envio-perpsv3-demo – https://github.com/kwenta/kwenta-subgraph

Ну а если вы только начинаете свой путь в web 3.0 разработке – Guide DAO — школа обучения крипто-разработке. Ончейн-аналитика, solidity, аудиты и тд. Единственное образовательное коммьюнити для разработчиков в СНГ. По промокоду insuline должна быть доступна скидка 10% на любой тариф обучения сверх уже существующих скидок на сайте

Мы (наконец!) опубликовали наш тезис про децентрализованный ИИ на 2025 год. О том зачем (без спекуляций и хомяка) нужны децентрализованные модели, рыночные программируемые механизмы, где здесь самые большие возможности для создания огромны продуктов и как они могут работать.

The future of economy = programmable markets + commoditized cognition

— Мы вступаем в эру кибернетической экономики, где сочетание AI и криптовалют создаст "коммодитизированное мышление" (commoditized cognition) — Модели AI достигли "Стены Суцкевера" — плато в предварительном обучении, где дополнительные вычисления больше не дают значительных улучшений. — Дорожная карта AI включает четыре ключевых компонента: базовые модели, специализированные модели, модели рассуждения и память. — "Onchain модели" — AI модели, требующие блокчейн-подтверждения для операций — становятся фундаментальным технологическим примитивом. — Открытые возможности в пространстве памяти связаны с максимизацией персональных данных и инсайтов — Ключевые механизмы value capture: распределение прибыли от AI моделей держателям токенов, распределение прибыли вниз по дереву происхождения моделей и взаимодействие между AI-агентами.

Краткий тред и ссылка на полную статью: https://x.com/cyberfund_/status/1904249264861237261

gm! Вчера вышел pumpfun dex, который теперь по умолчанию будет использоваться для всех токенов, выпущенных на лаунчпаде.

На энтузиазме решил захатонить sdk для свапов и работы с ликвидностью на typescript и спустя 4 часа узнал, что они вместе с релизом dex шипнули оффициальный SDK. Никакой документации, закрытый репозиторий, но anyway – может быть полезно для ваших скриптов.

Стоит ли в таком случае доделывать кастомный sdk? 🤔

https://www.npmjs.com/package/@pump-fun/pump-swap-sdk