蛙里奥
币圈生存指南：别 FOMO，学我“蛙式躺平”。
💎 专注 BNB Chain 潜力项目速评，偶尔吐槽，常年清醒。
🦁 财富密码隐藏在链上数据里，而不是情绪里。
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Not Financial Advice.
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Recientemente he estado investigando sobre los cangrejos de río, no el tipo que se come, sino una herramienta de captura de datos en una cadena en la que estoy trabajando. Después de investigar un rato, fui a ver el libro blanco de $NIGHT .
Resulta que me quedé atrapado en un diseño de anti-spam que me hizo pensar bastante.
La mayoría de las cadenas previenen el spam de manera muy directa.
Cada transacción quema dinero, los atacantes calculan y deciden que no les compensa y abandonan. Pero el mecanismo DUST de @MidnightNetwork es completamente diferente, poseer NIGHT genera DUST continuamente, teóricamente los atacantes pueden enviar transacciones de spam hasta agotar el DUST, lo que parece una vulnerabilidad.
En ese momento pensé, estas personas no pueden haber pasado por alto este problema.
Luego vi la descripción de la prueba ZK. Cada transacción que consume DUST debe generar una prueba de conocimiento cero localmente para verificar la legitimidad de la propiedad. El costo computacional de generar la prueba es mucho mayor que el de verificarla.
Cada vez que un atacante envía una transacción de spam, tiene que realizar un cálculo pesado, el tiempo de CPU y el costo de la electricidad son costos reales, sin relación con cuántos NIGHT tenga. La verificación en la red solo necesita una verificación ligera de la prueba, la estructura de costos para ambas partes es completamente desigual.
Creo que esto es más inteligente que simplemente gastar tarifas: la forma tradicional hace que los atacantes gasten dinero, este método les hace gastar tiempo y poder de cálculo, y es como si se estuvieran perjudicando a sí mismos.
Por supuesto, esta es la intención del diseño, no datos de pruebas. En el entorno real de la red principal, no hay cifras públicas sobre cuánto tiempo tarda la generación de pruebas ZK en hardware normal, ni si el costo de ataque es suficiente para formar una disuasión efectiva. Que el diseño sea coherente es una cosa, que funcione es otra.
Predice menos, ve #night para observar los datos reales en la cadena después del lanzamiento en la red principal.
Resulta que me quedé atrapado en un diseño de anti-spam que me hizo pensar bastante.
La mayoría de las cadenas previenen el spam de manera muy directa.
Cada transacción quema dinero, los atacantes calculan y deciden que no les compensa y abandonan. Pero el mecanismo DUST de @MidnightNetwork es completamente diferente, poseer NIGHT genera DUST continuamente, teóricamente los atacantes pueden enviar transacciones de spam hasta agotar el DUST, lo que parece una vulnerabilidad.
En ese momento pensé, estas personas no pueden haber pasado por alto este problema.
Luego vi la descripción de la prueba ZK. Cada transacción que consume DUST debe generar una prueba de conocimiento cero localmente para verificar la legitimidad de la propiedad. El costo computacional de generar la prueba es mucho mayor que el de verificarla.
Cada vez que un atacante envía una transacción de spam, tiene que realizar un cálculo pesado, el tiempo de CPU y el costo de la electricidad son costos reales, sin relación con cuántos NIGHT tenga. La verificación en la red solo necesita una verificación ligera de la prueba, la estructura de costos para ambas partes es completamente desigual.
Creo que esto es más inteligente que simplemente gastar tarifas: la forma tradicional hace que los atacantes gasten dinero, este método les hace gastar tiempo y poder de cálculo, y es como si se estuvieran perjudicando a sí mismos.
Por supuesto, esta es la intención del diseño, no datos de pruebas. En el entorno real de la red principal, no hay cifras públicas sobre cuánto tiempo tarda la generación de pruebas ZK en hardware normal, ni si el costo de ataque es suficiente para formar una disuasión efectiva. Que el diseño sea coherente es una cosa, que funcione es otra.
Predice menos, ve #night para observar los datos reales en la cadena después del lanzamiento en la red principal.
La mayoría de la emisión de tokens es fija, y una vez escrita en el contrato no cambiará.
Pero el problema es que la red no es fija: cuando hay muchos usuarios, la emisión fija no es suficiente; cuando hay pocos usuarios, la emisión fija diluye la participación de todos. Este conflicto la mayoría de los proyectos no lo han manejado seriamente.
En el diseño de @Fabric Foundation hay un conjunto de mecanismos que creo que vale la pena mencionar por separado.
Lo llaman Adaptive Emission Engine, motor de emisión adaptable. Al final de cada epoch, el sistema lee dos números: la tasa de utilización de la red y el puntaje promedio de calidad del servicio. Si la utilización es inferior al valor objetivo, significa que hay una insuficiencia en la oferta de la red, y la emisión para el siguiente periodo se ajusta automáticamente hacia arriba, atrayendo más nodos para proporcionar servicios; si la utilización está por encima del valor objetivo, la emisión se reduce, disminuyendo la inflación innecesaria.
Si el puntaje de calidad está por debajo del umbral, no importa cuán alta sea la utilización, la emisión se reducirá.
Este es el diseño más interesante de todo el mecanismo: una red ocupada no significa que sea una buena red, los servicios deficientes no deberían ser recompensados.
El ajuste máximo por periodo es del 5%, este diseño de cortafuegos es para prevenir fluctuaciones drásticas en la emisión que impacten el mercado, permitiendo que el mecanismo sea flexible pero no incontrolado.
Tengo una pregunta real: ¿de dónde proviene el puntaje de calidad? El libro blanco dice que es un resultado combinado de la certificación de validadores y la retroalimentación de usuarios, pero la calidad del servicio de los robots en el mundo físico es difícil de validar de manera completamente objetiva en la cadena. Si el propio mecanismo de puntuación de calidad está manipulado, todo el motor adaptativo fallará. Esta es una cuestión abierta en el diseño, el libro blanco no proporciona una respuesta completa, dejando espacio para la optimización continua del mecanismo de gobernanza.
La oferta a largo plazo de $ROBO es un resultado que se ajusta dinámicamente según el estado real de la red. Esto es diferente de la lógica subyacente de la mayoría de los modelos económicos de tokens, y está más cerca del enfoque de política monetaria de un banco central, solo que el ejecutor ha cambiado a un algoritmo.
Si #ROBO puede realmente funcionar de manera efectiva, habrá que esperar a ver los datos reales una vez que la red esté en línea. Pero al menos, esta cuestión ha sido pensada seriamente.
Pero el problema es que la red no es fija: cuando hay muchos usuarios, la emisión fija no es suficiente; cuando hay pocos usuarios, la emisión fija diluye la participación de todos. Este conflicto la mayoría de los proyectos no lo han manejado seriamente.
En el diseño de @Fabric Foundation hay un conjunto de mecanismos que creo que vale la pena mencionar por separado.
Lo llaman Adaptive Emission Engine, motor de emisión adaptable. Al final de cada epoch, el sistema lee dos números: la tasa de utilización de la red y el puntaje promedio de calidad del servicio. Si la utilización es inferior al valor objetivo, significa que hay una insuficiencia en la oferta de la red, y la emisión para el siguiente periodo se ajusta automáticamente hacia arriba, atrayendo más nodos para proporcionar servicios; si la utilización está por encima del valor objetivo, la emisión se reduce, disminuyendo la inflación innecesaria.
Si el puntaje de calidad está por debajo del umbral, no importa cuán alta sea la utilización, la emisión se reducirá.
Este es el diseño más interesante de todo el mecanismo: una red ocupada no significa que sea una buena red, los servicios deficientes no deberían ser recompensados.
El ajuste máximo por periodo es del 5%, este diseño de cortafuegos es para prevenir fluctuaciones drásticas en la emisión que impacten el mercado, permitiendo que el mecanismo sea flexible pero no incontrolado.
Tengo una pregunta real: ¿de dónde proviene el puntaje de calidad? El libro blanco dice que es un resultado combinado de la certificación de validadores y la retroalimentación de usuarios, pero la calidad del servicio de los robots en el mundo físico es difícil de validar de manera completamente objetiva en la cadena. Si el propio mecanismo de puntuación de calidad está manipulado, todo el motor adaptativo fallará. Esta es una cuestión abierta en el diseño, el libro blanco no proporciona una respuesta completa, dejando espacio para la optimización continua del mecanismo de gobernanza.
La oferta a largo plazo de $ROBO es un resultado que se ajusta dinámicamente según el estado real de la red. Esto es diferente de la lógica subyacente de la mayoría de los modelos económicos de tokens, y está más cerca del enfoque de política monetaria de un banco central, solo que el ejecutor ha cambiado a un algoritmo.
Si #ROBO puede realmente funcionar de manera efectiva, habrá que esperar a ver los datos reales una vez que la red esté en línea. Pero al menos, esta cuestión ha sido pensada seriamente.
Utilicé un agente de langosta para ayudarme a escribir el informe diario, se envía automáticamente a mi teléfono cada mañana a las 8
¿Cómo se genera tu informe diario de Alpha? ¿Es manual o tienes herramientas?
Para ser sincero, antes era manual. Cada mañana abría varias pestañas del navegador, la página de mercado de Binance, Etherscan, y algunas herramientas de seguimiento de dinero inteligente, revisándolas una por una. Este proceso tomaba una hora si iba rápido, más tiempo si no.
Utilicé OpenClaw para crear un agente que automatiza este proceso. Ahora es así: cada mañana a las 8, recibo una notificación en Telegram, con un resumen del mercado, lista de aumentos y disminuciones, movimientos de dinero inteligente, y cosas a seguir hoy, todo organizado.
Para ser sincero, antes era manual. Cada mañana abría varias pestañas del navegador, la página de mercado de Binance, Etherscan, y algunas herramientas de seguimiento de dinero inteligente, revisándolas una por una. Este proceso tomaba una hora si iba rápido, más tiempo si no.
Utilicé OpenClaw para crear un agente que automatiza este proceso. Ahora es así: cada mañana a las 8, recibo una notificación en Telegram, con un resumen del mercado, lista de aumentos y disminuciones, movimientos de dinero inteligente, y cosas a seguir hoy, todo organizado.
En la red, quien lo hace bien, las reglas lo siguen.
Un amigo abrió tres tiendas de té de leche, y la segunda vendió inexplicablemente mejor. Estudió esto durante mucho tiempo y descubrió que el gerente de esa tienda había modificado un conjunto de procesos de pedido, casi un 50% más rápido que el estipulado por la sede.
Él luego promovió ese conjunto de procesos en todas las tiendas, y las ventas generales aumentaron. Me dijo: las cosas buenas se mostrarán por sí solas, lo que debes hacer es hacer que puedan ser vistas y copiadas.
Encontré el mismo diseño de mecanismo en el @Fabric Foundation libro blanco.
@Fabric Foundation Entender toda la red de robots como una estructura compuesta de subgráficas, donde robots de diferentes regiones, tareas y modos de operación, naturalmente forman sus propias subeconomías. Cada subeconomía tiene su propio modelo de precios, estándares de calidad y métodos de coordinación, sin una uniformidad obligatoria entre ellos.
Él luego promovió ese conjunto de procesos en todas las tiendas, y las ventas generales aumentaron. Me dijo: las cosas buenas se mostrarán por sí solas, lo que debes hacer es hacer que puedan ser vistas y copiadas.
Encontré el mismo diseño de mecanismo en el @Fabric Foundation libro blanco.
@Fabric Foundation Entender toda la red de robots como una estructura compuesta de subgráficas, donde robots de diferentes regiones, tareas y modos de operación, naturalmente forman sus propias subeconomías. Cada subeconomía tiene su propio modelo de precios, estándares de calidad y métodos de coordinación, sin una uniformidad obligatoria entre ellos.
Agradezco a Binance Square por la reforma que nos ha creado beneficios, lo que me permitió comprar la motocicleta que siempre había querido a través de la plataforma de creadores.
También agradezco a mi suerte por haber escapado de un desastre.
Espero que la plataforma siga mejorando y que haya cada vez más beneficios.
También deseo a cada persona que lea este artículo, paz y seguridad en cada año.
También agradezco a mi suerte por haber escapado de un desastre.
Espero que la plataforma siga mejorando y que haya cada vez más beneficios.
También deseo a cada persona que lea este artículo, paz y seguridad en cada año.
Después de leer el libro blanco de NIGHT, me ha dejado sin dormir. ¿Realmente se puede jugar así?
Estaba a punto de dormir, pero no podía, así que investigué un poco sobre la tokenómica de$NIGHT , hay un detalle que es muy interesante.
En el libro blanco hay una frase que describe el diseño de la Reserva del block reward: según los parámetros actuales, este fondo de Reserva puede mantener "cientos de años" de recompensas por bloque. Mi primera reacción fue pensar que era un plan de marketing, pero después de revisar la fórmula matemática, me di cuenta de que no es una exageración, es una conclusión realmente calculada desde el diseño del mecanismo, y la lógica es bastante precisa.
@MidnightNetwork la recompensa por bloque no es una cantidad fija por bloque, sino un "porcentaje fijo del saldo actual de la Reserva.
En el libro blanco hay una frase que describe el diseño de la Reserva del block reward: según los parámetros actuales, este fondo de Reserva puede mantener "cientos de años" de recompensas por bloque. Mi primera reacción fue pensar que era un plan de marketing, pero después de revisar la fórmula matemática, me di cuenta de que no es una exageración, es una conclusión realmente calculada desde el diseño del mecanismo, y la lógica es bastante precisa.
@MidnightNetwork la recompensa por bloque no es una cantidad fija por bloque, sino un "porcentaje fijo del saldo actual de la Reserva.
Siempre he pensado que lo más absurdo de Web3 no son tantas estafas, sino que incluso puede alejar a usuarios normales.
Si quieres usar una aplicación descentralizada, primero debes instalar una billetera y comprar tokens de Gas, y primero debes entender qué unidad de medida utiliza esta cadena.
Este proceso en cualquier industria de consumo tiene una experiencia de usuario muy deficiente, pero en el círculo de blockchain todos ya se han acostumbrado, e incluso piensan que esto es un filtro para los usuarios. Yo no lo veo así; creo que esto es solo un problema que aún no se ha resuelto de verdad.
@MidnightNetwork En el libro blanco hay una frase que dice que el mecanismo DUST sponsee permite a los usuarios completar transacciones sin poseer ningún token y, de hecho, ni siquiera saber que están utilizando blockchain.
$NIGHT Los poseedores generan DUST, y pueden dirigir el derecho de generación a cualquier dirección, incluyendo la dirección controlada por el operador de DApp. El operador utiliza este DUST para cubrir los costos de transacción de los usuarios. Lo que los usuarios ven es solo una página web normal, hacen clic en confirmar para completar la acción, sin ventanas emergentes, sin estimación de Gas.
Toda la infraestructura de blockchain es completamente transparente para el usuario, tal como no necesitas entender la red de liquidación de Visa para usar tu tarjeta de crédito.
Este diseño puede funcionar porque depende de que DUST no sea transferible. Justo porque DUST no tiene un mercado secundario y no puede acumularse para la arbitraje,
puede ser diseñado como un recurso operativo puro: el operador posee NIGHT, #night genera DUST de manera continua, DUST cubre los costos operativos del usuario, toda la cadena forma una estructura de costos predecible. Si DUST pudiera comprarse y venderse libremente, esta lógica se desmoronaría de inmediato, los desarrolladores acumularían, los costos se volverían a vincular con el precio del token, y la predictibilidad desaparecería.
Sin embargo, debo dejar claro que esto es un escenario hipotético, no es algo que ya haya sucedido. La mainnet de Midnight aún no está completamente abierta, la infraestructura del mercado de capacidad y el mecanismo de intercambio atómico ZSwap de Babel Station todavía están en la hoja de ruta. Si habrá suficientes desarrolladores realmente haciendo productos según este modelo, es otra cuestión.
Lo que realmente me importa es cómo cambiará la lógica de crecimiento de usuarios de blockchain si esto funciona. Ahora, todos los datos de usuarios de las cadenas están estadísticamente relacionados con "las personas dispuestas a aprender a usar billeteras". Si el modelo sponsee madura, la estadística cambiará a "las personas dispuestas a usar una determinada aplicación", la diferencia en el tamaño de estos dos conjuntos, creo que no necesito decirlo.
Si quieres usar una aplicación descentralizada, primero debes instalar una billetera y comprar tokens de Gas, y primero debes entender qué unidad de medida utiliza esta cadena.
Este proceso en cualquier industria de consumo tiene una experiencia de usuario muy deficiente, pero en el círculo de blockchain todos ya se han acostumbrado, e incluso piensan que esto es un filtro para los usuarios. Yo no lo veo así; creo que esto es solo un problema que aún no se ha resuelto de verdad.
@MidnightNetwork En el libro blanco hay una frase que dice que el mecanismo DUST sponsee permite a los usuarios completar transacciones sin poseer ningún token y, de hecho, ni siquiera saber que están utilizando blockchain.
$NIGHT Los poseedores generan DUST, y pueden dirigir el derecho de generación a cualquier dirección, incluyendo la dirección controlada por el operador de DApp. El operador utiliza este DUST para cubrir los costos de transacción de los usuarios. Lo que los usuarios ven es solo una página web normal, hacen clic en confirmar para completar la acción, sin ventanas emergentes, sin estimación de Gas.
Toda la infraestructura de blockchain es completamente transparente para el usuario, tal como no necesitas entender la red de liquidación de Visa para usar tu tarjeta de crédito.
Este diseño puede funcionar porque depende de que DUST no sea transferible. Justo porque DUST no tiene un mercado secundario y no puede acumularse para la arbitraje,
puede ser diseñado como un recurso operativo puro: el operador posee NIGHT, #night genera DUST de manera continua, DUST cubre los costos operativos del usuario, toda la cadena forma una estructura de costos predecible. Si DUST pudiera comprarse y venderse libremente, esta lógica se desmoronaría de inmediato, los desarrolladores acumularían, los costos se volverían a vincular con el precio del token, y la predictibilidad desaparecería.
Sin embargo, debo dejar claro que esto es un escenario hipotético, no es algo que ya haya sucedido. La mainnet de Midnight aún no está completamente abierta, la infraestructura del mercado de capacidad y el mecanismo de intercambio atómico ZSwap de Babel Station todavía están en la hoja de ruta. Si habrá suficientes desarrolladores realmente haciendo productos según este modelo, es otra cuestión.
Lo que realmente me importa es cómo cambiará la lógica de crecimiento de usuarios de blockchain si esto funciona. Ahora, todos los datos de usuarios de las cadenas están estadísticamente relacionados con "las personas dispuestas a aprender a usar billeteras". Si el modelo sponsee madura, la estadística cambiará a "las personas dispuestas a usar una determinada aplicación", la diferencia en el tamaño de estos dos conjuntos, creo que no necesito decirlo.
Si los robots realmente hacen que todo sea más barato, ¿qué valor tiene el dinero?
Cuando mi madre era joven, una lavadora le costaba tres meses de salario, ahora cualquiera cuesta unos cientos, los jóvenes no ven la lavadora como un artículo importante. En ese momento no le di mucha importancia, en realidad es algo muy inusual: después de que el costo de producción de un tipo de producto se reduce lo suficiente gracias a la tecnología, pasa de ser un "bien de lujo" a ser un "bien necesario", y la percepción del precio de la sociedad se reinicia por completo.
@Fabric Foundation hay una frase en el libro blanco que creo que mucha gente se saltó. En la segunda sección preguntan directamente: ¿hay un camino que permita que un coche no cueste un tercio del salario anual de un profesor? ¿Es posible que un medicamento que salva vidas no obligue a una familia a elegir entre gastos médicos y comida? Dicen que esto no está determinado por leyes naturales, sino por el sistema de producción y distribución existente.
@Fabric Foundation hay una frase en el libro blanco que creo que mucha gente se saltó. En la segunda sección preguntan directamente: ¿hay un camino que permita que un coche no cueste un tercio del salario anual de un profesor? ¿Es posible que un medicamento que salva vidas no obligue a una familia a elegir entre gastos médicos y comida? Dicen que esto no está determinado por leyes naturales, sino por el sistema de producción y distribución existente.
Conozco a un amigo que hace trabajos temporales, la plataforma de pedidos ha cambiado varias veces.
Él me dijo que lo que más teme no es no recibir pedidos, sino que después de completar el trabajo, la otra parte elija no pagar. El servicio al cliente de la plataforma dice que no puede encontrar registros, y el dinero simplemente se pierde. Ha tomado fotos y guardado capturas de pantalla, pero si no está en el sistema de la plataforma, es como si nunca hubiera sucedido. Probar que he hecho este trabajo es, en la realidad, mucho más difícil de lo que imaginas.
Creo que los robots se enfrentarán al mismo problema, y a una escala mucho mayor.
Un robot completa una vez el almacenamiento, la clasificación, la entrega y la inspección de equipos, ¿quién puede probar que lo ha hecho? ¿Quién puede registrar si lo hizo bien o no?
Si no hay un registro confiable, la parte que publica la tarea puede negar, el pago puede ser retrasado, ¿qué pasa si hay un accidente? Si la economía de los robots se basa en esta fundación, cuanto más grande sea la escala, más disputas habrá.
@Fabric Foundation es el problema del registro que se tiene que resolver.
Cada robot conectado a la red tiene una identidad global verificable en la cadena: no es información de registro, es un registro de operaciones. Lo que ha completado, cómo fue evaluado, si ha sido sancionado, todo registrado en la cadena, no se puede modificar. Al finalizar, se realiza el pago con $ROBO , no se necesita revisión manual, no hay que esperar a que se cierre el mes, el registro en la cadena se puede verificar en cualquier momento.
El libro blanco también menciona un mecanismo de sanciones: el comportamiento fraudulento activa una reducción del 30% al 50% del depósito, y en casos graves, se expulsa de la red, solo se puede reactivar con un nuevo depósito.
Creo que lo realmente importante en este diseño no es la eficiencia del pago.
Sino que está estableciendo un sistema de crédito para el mundo de los robots. Un robot con dos años de historial de cumplimiento de alta calidad y cero historial de sanciones, su identidad en la cadena es en sí misma un activo.
La parte que publica la tarea lo elegirá primero, dispuesta a ofrecer precios más altos. Un electricista con licencia y un historial de construcción tiene un lugar al que recurrir si hay problemas; si un robot tiene el mismo tipo de registro en la cadena, su crédito en toda la red Fabric es transferible y no se puede alterar.
Por supuesto, este sistema aún se encuentra en la fase de implementación Q1, la identidad en la cadena y el pago de tareas son el primer paso, la coordinación no se podrá verificar hasta después del Q3. Diseñar en papel es una cosa, si aparecerán nuevas vulnerabilidades en la red real, no se puede decir por ahora.
Mi amigo que hacía trabajos temporales cambió de plataforma y encontró una con un mecanismo de arbitraje controvertido. Dijo que al menos si hay un problema, hay un lugar para argumentar. Lo que los robots necesitan es precisamente esto #ROBO .
Él me dijo que lo que más teme no es no recibir pedidos, sino que después de completar el trabajo, la otra parte elija no pagar. El servicio al cliente de la plataforma dice que no puede encontrar registros, y el dinero simplemente se pierde. Ha tomado fotos y guardado capturas de pantalla, pero si no está en el sistema de la plataforma, es como si nunca hubiera sucedido. Probar que he hecho este trabajo es, en la realidad, mucho más difícil de lo que imaginas.
Creo que los robots se enfrentarán al mismo problema, y a una escala mucho mayor.
Un robot completa una vez el almacenamiento, la clasificación, la entrega y la inspección de equipos, ¿quién puede probar que lo ha hecho? ¿Quién puede registrar si lo hizo bien o no?
Si no hay un registro confiable, la parte que publica la tarea puede negar, el pago puede ser retrasado, ¿qué pasa si hay un accidente? Si la economía de los robots se basa en esta fundación, cuanto más grande sea la escala, más disputas habrá.
@Fabric Foundation es el problema del registro que se tiene que resolver.
Cada robot conectado a la red tiene una identidad global verificable en la cadena: no es información de registro, es un registro de operaciones. Lo que ha completado, cómo fue evaluado, si ha sido sancionado, todo registrado en la cadena, no se puede modificar. Al finalizar, se realiza el pago con $ROBO , no se necesita revisión manual, no hay que esperar a que se cierre el mes, el registro en la cadena se puede verificar en cualquier momento.
El libro blanco también menciona un mecanismo de sanciones: el comportamiento fraudulento activa una reducción del 30% al 50% del depósito, y en casos graves, se expulsa de la red, solo se puede reactivar con un nuevo depósito.
Creo que lo realmente importante en este diseño no es la eficiencia del pago.
Sino que está estableciendo un sistema de crédito para el mundo de los robots. Un robot con dos años de historial de cumplimiento de alta calidad y cero historial de sanciones, su identidad en la cadena es en sí misma un activo.
La parte que publica la tarea lo elegirá primero, dispuesta a ofrecer precios más altos. Un electricista con licencia y un historial de construcción tiene un lugar al que recurrir si hay problemas; si un robot tiene el mismo tipo de registro en la cadena, su crédito en toda la red Fabric es transferible y no se puede alterar.
Por supuesto, este sistema aún se encuentra en la fase de implementación Q1, la identidad en la cadena y el pago de tareas son el primer paso, la coordinación no se podrá verificar hasta después del Q3. Diseñar en papel es una cosa, si aparecerán nuevas vulnerabilidades en la red real, no se puede decir por ahora.
Mi amigo que hacía trabajos temporales cambió de plataforma y encontró una con un mecanismo de arbitraje controvertido. Dijo que al menos si hay un problema, hay un lugar para argumentar. Lo que los robots necesitan es precisamente esto #ROBO .
Haz que la langostino te entienda: Tutorial completo de integración de voz + generación de imágenes de OpenClaw
Un fan me envió un mensaje privado preguntando si podía hablarle a la langostino para que trabajara.
Creo que esta demanda es bastante razonable. Escribir lentamente, no querer cambiar de ventana, o querer dar órdenes directamente mientras se observa el mercado en la cadena: la interacción por voz es realmente conveniente. Después de investigar un poco, descubrí que el soporte multimodal de OpenClaw ya está bastante completo y puede hacer realidad este deseo; trabajé intensamente un día y finalmente obtuve el resultado que quería.
Este tutorial cubre dos partes: entrada de voz (tú hablas, el Agente entiende), generación de imágenes (tú das la orden, el Agente genera la imagen). Una vez que ambas partes están configuradas, se conectan automáticamente.
Creo que esta demanda es bastante razonable. Escribir lentamente, no querer cambiar de ventana, o querer dar órdenes directamente mientras se observa el mercado en la cadena: la interacción por voz es realmente conveniente. Después de investigar un poco, descubrí que el soporte multimodal de OpenClaw ya está bastante completo y puede hacer realidad este deseo; trabajé intensamente un día y finalmente obtuve el resultado que quería.
Este tutorial cubre dos partes: entrada de voz (tú hablas, el Agente entiende), generación de imágenes (tú das la orden, el Agente genera la imagen). Una vez que ambas partes están configuradas, se conectan automáticamente.
Hoy vi una frase que ellos escribieron directamente en el libro blanco de Fabric en la Introducción.
La primera empresa o país que desarrolle esta tecnología podría controlar rápidamente amplias áreas de la economía global.
Es algo que el propio proyecto incluyó en el libro blanco, titulado "El riesgo de que el ganador se lleve todo", ubicado en la segunda página, tercer párrafo, sin ocultarlo en absoluto. He visto demasiados proyectos enterrar los riesgos en avisos legales que no puedes encontrar, pero Fabric se atreve a ser tan directo.
Esta pregunta merece una seria reflexión, porque no es una suposición, es una extensión de lo que ya está sucediendo.
El campo de la IA actual ya está repitiendo este guion.
El poder de cálculo está en pocas empresas de nube, los modelos en unas pocas compañías líderes, y los datos en las plataformas. Cada capa está convergiendo. La industria de los robots aún está en su infancia, pero creo que una vez que el sistema de alguna empresa alcance una ventaja de escala, el efecto de red hará que los nuevos entrantes tengan casi ninguna oportunidad de alcanzar a los líderes — no es que sea difícil de alcanzar, es que es casi imposible.
Es algo que el propio proyecto incluyó en el libro blanco, titulado "El riesgo de que el ganador se lleve todo", ubicado en la segunda página, tercer párrafo, sin ocultarlo en absoluto. He visto demasiados proyectos enterrar los riesgos en avisos legales que no puedes encontrar, pero Fabric se atreve a ser tan directo.
Esta pregunta merece una seria reflexión, porque no es una suposición, es una extensión de lo que ya está sucediendo.
El campo de la IA actual ya está repitiendo este guion.
El poder de cálculo está en pocas empresas de nube, los modelos en unas pocas compañías líderes, y los datos en las plataformas. Cada capa está convergiendo. La industria de los robots aún está en su infancia, pero creo que una vez que el sistema de alguna empresa alcance una ventaja de escala, el efecto de red hará que los nuevos entrantes tengan casi ninguna oportunidad de alcanzar a los líderes — no es que sea difícil de alcanzar, es que es casi imposible.
Conocer las reglas es esencial para no ser enterrado por el algoritmo; el contenido es contenido, las reglas son reglas, hay que entender ambas.
El siguiente contenido es experiencia personal, solo para referencia.
Estos días he visto a los hermanos preocupados por las puntuaciones, así que propongo una guía sobre el tema de la boca, la cual he resumido según artículos oficiales y comentarios del servicio al cliente.
Uno. Composición de la puntuación de la plataforma
Cada artículo tiene puntos compuestos por tres partes:
Calidad del contenido (Puntuación del modelo de IA)
Número de espectadores (medido a través de la exposición)
Datos de participación (me gusta, comentarios, clics de tokens)
Dos. Detalles de la puntuación de calidad del contenido
1. El modelo de la plataforma descompone el contenido en: contexto principal, efectos visuales, herramientas de transacción, puntuación general. Originalidad
Estos días he visto a los hermanos preocupados por las puntuaciones, así que propongo una guía sobre el tema de la boca, la cual he resumido según artículos oficiales y comentarios del servicio al cliente.
Uno. Composición de la puntuación de la plataforma
Cada artículo tiene puntos compuestos por tres partes:
Calidad del contenido (Puntuación del modelo de IA)
Número de espectadores (medido a través de la exposición)
Datos de participación (me gusta, comentarios, clics de tokens)
Dos. Detalles de la puntuación de calidad del contenido
1. El modelo de la plataforma descompone el contenido en: contexto principal, efectos visuales, herramientas de transacción, puntuación general. Originalidad
OpenClaw Práctica: Dos habilidades reales y utilizables para la operación automática de Xiaohongshu · Análisis del mercado de Polymarket
Ayer un grupo de personas me estaba insistiendo para que les dijera cómo ganar beneficios con camarones de río, lo único que sé es que solo estos dos funcionan, los he probado, ustedes pueden intentarlo.
HABILIDAD 01 · Operación automática de Xiaohongshu
¿Qué se puede hacer? Buscar notas, obtener detalles y datos de comentarios, obtener flujo de recomendaciones, publicar contenido automáticamente. Adecuado para recopilación de contenido, análisis de competidores, automatización de publicaciones masivas.
Configuración
Primer paso: descarga el archivo correspondiente a la plataforma
Descarga dos archivos de la página de lanzamientos de GitHub: servidor MCP + herramienta de inicio de sesión:
Windows → xiaohongshu-mcp-windows-amd64.exe + xiaohongshu-login-windows-amd64.exe
HABILIDAD 01 · Operación automática de Xiaohongshu
¿Qué se puede hacer? Buscar notas, obtener detalles y datos de comentarios, obtener flujo de recomendaciones, publicar contenido automáticamente. Adecuado para recopilación de contenido, análisis de competidores, automatización de publicaciones masivas.
Configuración
Primer paso: descarga el archivo correspondiente a la plataforma
Descarga dos archivos de la página de lanzamientos de GitHub: servidor MCP + herramienta de inicio de sesión:
Windows → xiaohongshu-mcp-windows-amd64.exe + xiaohongshu-login-windows-amd64.exe
Tengo un amigo que enseña yoga, ha estado enseñando durante doce años.
Le pregunté: ¿Qué valor tiene tu experiencia de doce años si un día los robots aprenden todos tus métodos y luego los copian a diez mil robots?
Ella se quedó en silencio por mucho tiempo.
En el libro blanco de Fabric hay un pasaje que toca directamente este tema: las habilidades profesionales que los humanos tardan años o incluso más de diez años en adquirir, los robots pueden aprender y sincronizar a casi la velocidad de la luz en una cantidad ilimitada de otros robots.
El problema de la velocidad de difusión de habilidades está resuelto.
En la economía tradicional, las habilidades son caras porque son escasas. Los buenos cirujanos son escasos, los chefs de alta cocina son escasos.
Los robots rompen esta lógica: el costo de duplicar se aproxima a cero, la escasez desaparece.
Pero hay algo que no ha cambiado: de dónde provienen originalmente las habilidades.
Los robots aprenden normas eléctricas porque hay ingenieros humanos que han organizado la documentación.
Los robots aprenden a realizar cirugías porque hay cirujanos que han contribuido con datos operativos.
La fuente de las habilidades sigue siendo el hombre.
En la sección 10.5 del libro blanco hay un pasaje
Si un grupo de humanos ayuda a los robots a adquirir una habilidad, esos robots deberían devolver una parte de los ingresos ganados con esa habilidad a las personas que los ayudaron.
La analogía es la universidad. Pero creo que se parece más a los derechos de autor: cada vez que se utiliza la habilidad, el contribuyente recibe dinero. Si un robot utiliza esta habilidad para trabajar durante diez años, el contribuyente recibe dinero durante diez años.
El problema es: ¿cómo demuestras que la habilidad utilizada por ese robot proviene de ti?
Sin un registro en la cadena, este problema no tiene solución. Una vez que la habilidad se sincroniza, la fuente se pierde.
Lo que @Fabric Foundation está construyendo es la infraestructura que hace posible la trazabilidad. La fuente de habilidades de cada robot, el historial de tareas, los ingresos, todo estará en la cadena. La Skill App Store ejecuta automáticamente la distribución de ingresos, sin intermediarios, sin necesidad de arbitraje de disputas.
El porcentaje de distribución específico actualmente no se ha fijado en el libro blanco, queda a la decisión del mecanismo de gobernanza: esta es una honestidad en el diseño, no un defecto.
¿Qué valor tienen los doce años de mi amigo?
Antes su escasez.
En un mundo de robots, sin un nuevo mecanismo: no vale nada.
Con este conjunto de Fabric: cada robot que trabaja con su método sigue generando ingresos.
La mayoría de las empresas que hacen robots ni siquiera han planteado este problema.
Fabric al menos reconoce su existencia. $ROBO #ROBO
Le pregunté: ¿Qué valor tiene tu experiencia de doce años si un día los robots aprenden todos tus métodos y luego los copian a diez mil robots?
Ella se quedó en silencio por mucho tiempo.
En el libro blanco de Fabric hay un pasaje que toca directamente este tema: las habilidades profesionales que los humanos tardan años o incluso más de diez años en adquirir, los robots pueden aprender y sincronizar a casi la velocidad de la luz en una cantidad ilimitada de otros robots.
El problema de la velocidad de difusión de habilidades está resuelto.
En la economía tradicional, las habilidades son caras porque son escasas. Los buenos cirujanos son escasos, los chefs de alta cocina son escasos.
Los robots rompen esta lógica: el costo de duplicar se aproxima a cero, la escasez desaparece.
Pero hay algo que no ha cambiado: de dónde provienen originalmente las habilidades.
Los robots aprenden normas eléctricas porque hay ingenieros humanos que han organizado la documentación.
Los robots aprenden a realizar cirugías porque hay cirujanos que han contribuido con datos operativos.
La fuente de las habilidades sigue siendo el hombre.
En la sección 10.5 del libro blanco hay un pasaje
Si un grupo de humanos ayuda a los robots a adquirir una habilidad, esos robots deberían devolver una parte de los ingresos ganados con esa habilidad a las personas que los ayudaron.
La analogía es la universidad. Pero creo que se parece más a los derechos de autor: cada vez que se utiliza la habilidad, el contribuyente recibe dinero. Si un robot utiliza esta habilidad para trabajar durante diez años, el contribuyente recibe dinero durante diez años.
El problema es: ¿cómo demuestras que la habilidad utilizada por ese robot proviene de ti?
Sin un registro en la cadena, este problema no tiene solución. Una vez que la habilidad se sincroniza, la fuente se pierde.
Lo que @Fabric Foundation está construyendo es la infraestructura que hace posible la trazabilidad. La fuente de habilidades de cada robot, el historial de tareas, los ingresos, todo estará en la cadena. La Skill App Store ejecuta automáticamente la distribución de ingresos, sin intermediarios, sin necesidad de arbitraje de disputas.
El porcentaje de distribución específico actualmente no se ha fijado en el libro blanco, queda a la decisión del mecanismo de gobernanza: esta es una honestidad en el diseño, no un defecto.
¿Qué valor tienen los doce años de mi amigo?
Antes su escasez.
En un mundo de robots, sin un nuevo mecanismo: no vale nada.
Con este conjunto de Fabric: cada robot que trabaja con su método sigue generando ingresos.
La mayoría de las empresas que hacen robots ni siquiera han planteado este problema.
Fabric al menos reconoce su existencia. $ROBO #ROBO
El oro ha caído.
El Bitcoin ha subido un 12%.
No es porque este movimiento sea tan inteligente, es porque indica una cosa: en los libros contables de ciertas personas, el BTC ahora está en la misma casilla que el oro.
Hoy el precio del BTC está alrededor de $70,800, ha subido un poco más del 4% en las últimas 24 horas.
Los números se ven bien.
Pero, ¿cuál es el contexto?
Desde principios de año, ha caído un 23%. El punto más alto histórico de $126,080, alcanzado en octubre de 2025, ahora se ha reducido a más de la mitad.
Así que este "rebote", ¿realmente ha vuelto, o solo está en un nivel de soporte por un momento?
Hay un número que vale la pena observar.
Desde marzo, la entrada neta de ETF de Bitcoin en EE.UU. ha sido cercana a 700 millones de dólares.
No son los minoristas comprando.
Son las instituciones que están silenciosamente acumulando.
Durante el mismo período, el oro ha caído un 2%.
Puedes interpretar esto como que las instituciones están apostando por la prima geopolítica: con el aumento del riesgo de guerra, han elegido BTC en lugar de oro.
También se puede entender de otra manera:
Están apostando que el anclaje narrativo de BTC ya se ha completado.
Cuando el "oro digital" pasa de ser un eslogan a una acción real en la asignación de activos de las instituciones, la naturaleza cambia. No es fe, es estructura.
Por supuesto, no es tan simple.
Hoy vi a una ballena colocando un montón de órdenes cortas en $71,500. Este nivel de presión no se coloca al azar, está esperando que los minoristas compren al alza.
El índice de miedo y avaricia aún está en la zona de extremo miedo, con 8 puntos.
La media móvil de 200 días aún está presionando.
El aspecto técnico no ha dado una "confirmación de reversión", actualmente es solo una reparación de liquidez.
Creo que aquí hay un juicio que se puede aclarar.
El proceso de que el BTC cayera de $126,000 a $65,000 no fue porque el proyecto tuviera problemas, fue la presión macroeconómica: la guerra comercial, las preocupaciones sobre la recesión y la caída del mercado de valores han aumentado la correlación.
Ahora, al escalar desde $65,000, el motor ha cambiado a geopolítica + fondos de ETF.
El motor ha cambiado, la dirección no necesariamente cambia, pero la lógica sí.
Cuando cae, sigue al mercado de valores, cuando sube, comienza a seguir al oro.
Si este cambio se mantiene, la historia que sigue será muy diferente.
En el resto de marzo, estaré atento a dos cosas.
Primero, la Reserva Federal, los datos de inflación saldrán la próxima semana, si superan las expectativas, los activos de riesgo recibirán otro golpe.
Segundo, esas órdenes cortas en $71,500, ¿podrán ser superadas?
Si se rompen, $80,000 será el siguiente nivel de presión.
Si no se rompen, será una recolección de liquidez estándar $BTC .
El Bitcoin ha subido un 12%.
No es porque este movimiento sea tan inteligente, es porque indica una cosa: en los libros contables de ciertas personas, el BTC ahora está en la misma casilla que el oro.
Hoy el precio del BTC está alrededor de $70,800, ha subido un poco más del 4% en las últimas 24 horas.
Los números se ven bien.
Pero, ¿cuál es el contexto?
Desde principios de año, ha caído un 23%. El punto más alto histórico de $126,080, alcanzado en octubre de 2025, ahora se ha reducido a más de la mitad.
Así que este "rebote", ¿realmente ha vuelto, o solo está en un nivel de soporte por un momento?
Hay un número que vale la pena observar.
Desde marzo, la entrada neta de ETF de Bitcoin en EE.UU. ha sido cercana a 700 millones de dólares.
No son los minoristas comprando.
Son las instituciones que están silenciosamente acumulando.
Durante el mismo período, el oro ha caído un 2%.
Puedes interpretar esto como que las instituciones están apostando por la prima geopolítica: con el aumento del riesgo de guerra, han elegido BTC en lugar de oro.
También se puede entender de otra manera:
Están apostando que el anclaje narrativo de BTC ya se ha completado.
Cuando el "oro digital" pasa de ser un eslogan a una acción real en la asignación de activos de las instituciones, la naturaleza cambia. No es fe, es estructura.
Por supuesto, no es tan simple.
Hoy vi a una ballena colocando un montón de órdenes cortas en $71,500. Este nivel de presión no se coloca al azar, está esperando que los minoristas compren al alza.
El índice de miedo y avaricia aún está en la zona de extremo miedo, con 8 puntos.
La media móvil de 200 días aún está presionando.
El aspecto técnico no ha dado una "confirmación de reversión", actualmente es solo una reparación de liquidez.
Creo que aquí hay un juicio que se puede aclarar.
El proceso de que el BTC cayera de $126,000 a $65,000 no fue porque el proyecto tuviera problemas, fue la presión macroeconómica: la guerra comercial, las preocupaciones sobre la recesión y la caída del mercado de valores han aumentado la correlación.
Ahora, al escalar desde $65,000, el motor ha cambiado a geopolítica + fondos de ETF.
El motor ha cambiado, la dirección no necesariamente cambia, pero la lógica sí.
Cuando cae, sigue al mercado de valores, cuando sube, comienza a seguir al oro.
Si este cambio se mantiene, la historia que sigue será muy diferente.
En el resto de marzo, estaré atento a dos cosas.
Primero, la Reserva Federal, los datos de inflación saldrán la próxima semana, si superan las expectativas, los activos de riesgo recibirán otro golpe.
Segundo, esas órdenes cortas en $71,500, ¿podrán ser superadas?
Si se rompen, $80,000 será el siguiente nivel de presión.
Si no se rompen, será una recolección de liquidez estándar $BTC .
Las 8000 horas de un electricista y los 0.3 segundos de un robot
73000名持证电工。
Cada persona, desde aprendiz hasta obtener la licencia, necesita entre 8000 y 10000 horas en promedio.
De cuatro a cinco años.
Durante este tiempo, se deben aprender las normas eléctricas, estándares de cableado, seguridad en la construcción y lectura de planos.
Esta escasez proviene del costo del tiempo.
No puedes comprimir diez años de experiencia de un electricista en un USB.
Pero los robots pueden.
Hay un párrafo que he leído varias veces:
Una vez que un robot domina las normas eléctricas y las habilidades necesarias, puede transferir esta habilidad a 100, 100000 otros robots.
No es copiar archivos de configuración.
Cada persona, desde aprendiz hasta obtener la licencia, necesita entre 8000 y 10000 horas en promedio.
De cuatro a cinco años.
Durante este tiempo, se deben aprender las normas eléctricas, estándares de cableado, seguridad en la construcción y lectura de planos.
Esta escasez proviene del costo del tiempo.
No puedes comprimir diez años de experiencia de un electricista en un USB.
Pero los robots pueden.
Hay un párrafo que he leído varias veces:
Una vez que un robot domina las normas eléctricas y las habilidades necesarias, puede transferir esta habilidad a 100, 100000 otros robots.
No es copiar archivos de configuración.
Hoy estuve mirando un dato, la tasa de utilización promedio de robots industriales en todo el mundo. Menos del 60%.
Es decir, estas máquinas de hierro que cuestan decenas de miles de dólares, están inactivas casi la mitad del tiempo. No es porque no haya demanda, sino porque la demanda no puede encontrarlas.
¿Por qué?
Porque la programación de tareas todavía depende de la intervención humana. Un robot en una fábrica tiene tiempo libre, otra fábrica tiene demanda, pero ambas utilizan diferentes marcas, diferentes sistemas y diferentes plataformas en la nube. Nadie construye este puente, así que las máquinas siguen funcionando en vacío.
Este problema se volverá aún más absurdo en la era de la IA.
Los futuros robots no serán solo herramientas para mover ladrillos, aprenderán, iterarán y generarán datos de modelos valiosos. Un robot de cuidado que ha estado funcionando en el pasillo de un hospital durante tres años, acumula experiencia en evitar obstáculos, que es invaluable para otro robot logístico recién salido de la fábrica.
Pero ahora, estas experiencias están atrapadas en los servidores de cada marca, sin poder circular.
@Fabric Foundation es lo que hay que resolver, que son estas dos cosas.
Hacer que la capacidad de cómputo disponible y las tareas de los robots puedan coincidir automáticamente, y permitir que los datos de experiencia generados por los robots puedan comerciarse libremente. Sin necesidad de intermediarios, sin necesidad de que ninguna marca dé luz verde.
$ROBO es el único idioma en este sistema.
Las tareas se valoran con él, los pagos se completan con él, los nodos se utilizan como garantía y la gobernanza se vota con él. Un token que conecta toda la economía de robots descentralizada.
Aquí hay un detalle que considero clave: la computación verificable.
Antes, el mayor agujero negro de la computación descentralizada era el problema de la confianza: ¿cómo sabes que un nodo remoto realmente ha completado la tarea?
Fabric exige que los nodos presenten pruebas criptográficas y solo pagan si el contrato en la cadena verifica que todo está correcto. El costo de hacer trampa es perder todo el depósito. Esto transformó la computación descentralizada de una hermosa visión a un ciclo cerrado que puede operar realmente.
Ahora, muchas personas piensan que $ROBO carece de una historia de explosión.
Una tasa de utilización del 60% en robots industriales significa que hay una cantidad masiva de capacidad de cómputo y máquinas operando en vacío todos los días en el mundo. Si Fabric puede aumentar este número aunque sea en 10 puntos, el valor que fluye a través de $ROBO no será del tamaño actual.
Esto no es esperar que una narrativa despegue, esto es esperar que un problema de eficiencia del mercado sea resuelto.
Y los problemas de eficiencia del mercado siempre han sido las oportunidades más silenciosas y seguras.
#ROBO
Es decir, estas máquinas de hierro que cuestan decenas de miles de dólares, están inactivas casi la mitad del tiempo. No es porque no haya demanda, sino porque la demanda no puede encontrarlas.
¿Por qué?
Porque la programación de tareas todavía depende de la intervención humana. Un robot en una fábrica tiene tiempo libre, otra fábrica tiene demanda, pero ambas utilizan diferentes marcas, diferentes sistemas y diferentes plataformas en la nube. Nadie construye este puente, así que las máquinas siguen funcionando en vacío.
Este problema se volverá aún más absurdo en la era de la IA.
Los futuros robots no serán solo herramientas para mover ladrillos, aprenderán, iterarán y generarán datos de modelos valiosos. Un robot de cuidado que ha estado funcionando en el pasillo de un hospital durante tres años, acumula experiencia en evitar obstáculos, que es invaluable para otro robot logístico recién salido de la fábrica.
Pero ahora, estas experiencias están atrapadas en los servidores de cada marca, sin poder circular.
@Fabric Foundation es lo que hay que resolver, que son estas dos cosas.
Hacer que la capacidad de cómputo disponible y las tareas de los robots puedan coincidir automáticamente, y permitir que los datos de experiencia generados por los robots puedan comerciarse libremente. Sin necesidad de intermediarios, sin necesidad de que ninguna marca dé luz verde.
$ROBO es el único idioma en este sistema.
Las tareas se valoran con él, los pagos se completan con él, los nodos se utilizan como garantía y la gobernanza se vota con él. Un token que conecta toda la economía de robots descentralizada.
Aquí hay un detalle que considero clave: la computación verificable.
Antes, el mayor agujero negro de la computación descentralizada era el problema de la confianza: ¿cómo sabes que un nodo remoto realmente ha completado la tarea?
Fabric exige que los nodos presenten pruebas criptográficas y solo pagan si el contrato en la cadena verifica que todo está correcto. El costo de hacer trampa es perder todo el depósito. Esto transformó la computación descentralizada de una hermosa visión a un ciclo cerrado que puede operar realmente.
Ahora, muchas personas piensan que $ROBO carece de una historia de explosión.
Una tasa de utilización del 60% en robots industriales significa que hay una cantidad masiva de capacidad de cómputo y máquinas operando en vacío todos los días en el mundo. Si Fabric puede aumentar este número aunque sea en 10 puntos, el valor que fluye a través de $ROBO no será del tamaño actual.
Esto no es esperar que una narrativa despegue, esto es esperar que un problema de eficiencia del mercado sea resuelto.
Y los problemas de eficiencia del mercado siempre han sido las oportunidades más silenciosas y seguras.
#ROBO
¿Sigues mirando a otros ganar dinero con cangrejos de río mientras no sabes cómo empezar? Guía completa de instalación de Skill de cangrejos de río
Muchas personas al instalar los cangrejos de río preguntan primero si pueden chatear.
Pero el verdadero valor de los cangrejos de río no está en chatear, sino en que pueden 'trabajar'.
¿Con qué se trabaja? Con Skill.
ClawHub actualmente tiene más de 13000 comunidades de Skill, pero la mayoría son ruido. Realmente vale la pena instalar, solo unos pocos.
Esta guía se filtró de la descarga total y la calificación de la comunidad en toda la red, clasificada por escenarios, para que no te desvíes ni te pierdas.
¿Cómo instalar Skill?
Primer paso, abre CMD y ejecuta el comando de instalación:
clawhub install [nombre del skill]
Segundo paso, cierra todos los CMD y reinicia Gateway:
Pero el verdadero valor de los cangrejos de río no está en chatear, sino en que pueden 'trabajar'.
¿Con qué se trabaja? Con Skill.
ClawHub actualmente tiene más de 13000 comunidades de Skill, pero la mayoría son ruido. Realmente vale la pena instalar, solo unos pocos.
Esta guía se filtró de la descarga total y la calificación de la comunidad en toda la red, clasificada por escenarios, para que no te desvíes ni te pierdas.
¿Cómo instalar Skill?
Primer paso, abre CMD y ejecuta el comando de instalación:
clawhub install [nombre del skill]
Segundo paso, cierra todos los CMD y reinicia Gateway:
La lógica subyacente detrás de la caída de las acciones en Asia
Hoy se abrió el mercado
El Nikkei 225 tuvo una caída diaria que superó el 7%, cerrando finalmente con una caída de más del 5%, retrocediendo a alrededor de 51,740 puntos.
El KOSPI de Corea del Sur está aún peor, activando directamente el mecanismo de interrupción, con una caída que llegó a acercarse al 8%. Las acciones de chips como Samsung y SK Hynix fueron consideradas por el mercado como una ventana de venta, cayendo sin ningún orden.
El índice ponderado de Taiwán cayó más del 5%, el ASX de Australia cayó casi un 3%, y el valor de mercado evaporado en un solo día fue de aproximadamente 900 millones de dólares australianos.
Incluso el Hang Seng, que suele ser relativamente estable, no pudo mantenerse hoy, cayendo casi un 2.5%.
Toda Asia parece haber sido presionada al mismo tiempo por una gran mano.
El Nikkei 225 tuvo una caída diaria que superó el 7%, cerrando finalmente con una caída de más del 5%, retrocediendo a alrededor de 51,740 puntos.
El KOSPI de Corea del Sur está aún peor, activando directamente el mecanismo de interrupción, con una caída que llegó a acercarse al 8%. Las acciones de chips como Samsung y SK Hynix fueron consideradas por el mercado como una ventana de venta, cayendo sin ningún orden.
El índice ponderado de Taiwán cayó más del 5%, el ASX de Australia cayó casi un 3%, y el valor de mercado evaporado en un solo día fue de aproximadamente 900 millones de dólares australianos.
Incluso el Hang Seng, que suele ser relativamente estable, no pudo mantenerse hoy, cayendo casi un 2.5%.
Toda Asia parece haber sido presionada al mismo tiempo por una gran mano.
Tengo una costumbre muy extraña, cada vez que investigo un nuevo proyecto, no miro primero el precio de su token, ni el fondo del equipo, primero busco su estructura de incentivos.
Porque descubrí que lo que un proyecto realmente cree, teme y desea, está completamente oculto en cómo diseña la incentivación. La narración puede ser envolvente, el mapa de ruta puede ser atractivo, pero la estructura de incentivos es difícil de engañar.
Por casualidad, vi el @Fabric Foundation libro blanco y pasé a la página del sistema de reputación.
Cada Agente de IA que desee tomar tareas en la red debe primero apostar una cierta cantidad de $ROBO como garantía de crédito. Esta apuesta no es una tarifa simbólica, es un colateral real.
Después de completar la tarea, la red evaluará el rendimiento de este Agente: calidad de la finalización, tiempo utilizado, si actuó según las reglas acordadas; los resultados de la evaluación se acumulan en un puntaje de reputación en la cadena.
Por casualidad, vi el @Fabric Foundation libro blanco y pasé a la página del sistema de reputación.
Cada Agente de IA que desee tomar tareas en la red debe primero apostar una cierta cantidad de $ROBO como garantía de crédito. Esta apuesta no es una tarifa simbólica, es un colateral real.
Después de completar la tarea, la red evaluará el rendimiento de este Agente: calidad de la finalización, tiempo utilizado, si actuó según las reglas acordadas; los resultados de la evaluación se acumulan en un puntaje de reputación en la cadena.
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