Stephen

I’ve had a vague version of this in mind for a while but this is great! It laid out in a way that feels operationalizable. I see once these compiled knowledge bases become valuable, more people will want to access them. Then i am wondering how people should navigate them, be indexed, how access should be structured.

LLM Knowledge Bases Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So: Data ingest: I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them. IDE: I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides). Q&A: Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale. Output: Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base. Linting: I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into. Extra tools: I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries. Further explorations: As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows. TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.

@blinqfi @zerodev_app @Offchain @monad Congrats! Looking forward to “data stream for predictions” via @SelanetDev ;)

Blinq now integrates @zerodev_app's Smart Wallets and Smart Routing Address, both powered by @Offchain Labs. Built on @Monad, this upgrade enables seamless, universal deposits across chains. Experience now: predictions.blinq.fi

@0xmediaco @Rav_Hedda @SuperteamSG @virtuals_io @elfa_ai @PayPal Looking forward to meeting you guys!

🦞 OpenClaw 101 for Builders 第二场 Workshop 主题揭晓 由 @0xmediaco 联合 @SuperteamSG、@virtuals_io 和 @elfa_ai 共同举办 第二场由 @PayPal Dev 兼 Clustly.ai CTO 的 Kang 主讲 带你走完从灵感到落地的完整路径 从用 Garry Tan 的 gstack 框架把想法结构化，到用 Claude 搭建并调度多 Agent 工作流，再到判断何时引入 OpenClaw 来处理专项 Agent 任务，全程实操示范 Clustly AI @clustlydotai 是专为 Agent 时代打造的自由接案平台，连接企业与专业 Agent，涵盖写作、设计、营销、软件开发等领域，并内置工作验证与安全支付机制 不管你是只有一个想法，还是已经在跑工作流，都欢迎来报名，听 Kang 分享他的实战经验 🗓 4月8日 | 6:30 PM – 9:30 PM 📍 新加坡 立即报名：lu.ma/jj9stuji

@supernovajunn 저희 셀라넷도 어떤기회가 보일랑 말랑… 하는것 같네요

Claude $3 vs DeepSeek $0.14 21배 차이가 만든 새 사업 기회일까? 토큰 대리점이라는 사업이 존재할 수 있는가?? 나는 개인적으로 비즈니스 전략을 짜는 것을 좋아한다. 사실 디테일한 부분은 약하지만 방향과 BM 전략을 짜는 것은 좋아하는 편이다. 이런 성향이 있어서 오늘 클로드의 전격 발표 이후 글을 한번 써 봤다. 2026년 4월 4일 한국 시간 오전, 엔트로픽이 이메일을 보냈다. 5일 새벽 4시(한국 시간 기준)부터 Claude 구독으로는 OpenClaw 같은 서드파티 툴을 쓸 수 없다. 계속 쓰려면 별도 요금을 내거나 API를 사야 한다. 이메일을 받은 사람들이 가장 먼저 할 질문이 있다. 그럼 이제 우리는 어떻게 하지? 나는 이 질문에서 두 갈래 길이 보인다. 더 싼 모델을 찾거나, 아니면 누군가가 Claude API를 대신 써주는 서비스를 찾거나. 다만 현실은 조금 더 복잡하다. 먼저 시장이 얼마나 크게 열릴지 보자 The Verge, Hacker News, Reddit r/openclaw가 동시에 터진 건 이번 발표가 그냥 정책 업데이트가 아니라는 신호다. HN 스레드에 댓글이 빠르게 수백 개 달렸다. The Verge 기사는 4시간 만에 나왔다. 이 속도는 커뮤니티가 실제로 충격을 받았다는 뜻이다. 영향을 받는 사람들이 누구인지 좁혀야 한다. Claude Max 구독자, 즉 월 $100(5배 사용량) 또는 $200(20배 사용량) 내면서 OpenClaw나 Hermes로 에이전트를 돌리던 개발자나 유저들이다. 이들은 단순 챗봇 사용자가 아니다. 에이전트 자동화를 실제로 구축하고 있는 사람들이다. 엔트로픽에게 가장 헤비한 사용자들이 가장 큰 충격을 받은 딜레마다 이 순간 나에겐 세 가지 선택지가 생긴다. 첫 번째: 엔트로픽 생태계 안으로 들어간다. Claude Code, 공식 앱, 별도 과금 extra usage bundle. 엔트로픽이 원하는 방향이다. 두 번째: 더 싼 모델로 간다. DeepSeek V3.2 입력 기준 $0.28/M tokens. Claude Sonnet 4.5는 $3/M tokens. 약 10배 차이다. 성능이 같지 않지만, 많은 자동화 태스크에서 Claude가 필요한 수준이 아니라면 감당 가능하다. 세 번째: 누군가 Claude API를 대신 써주는 구조. 토큰 대리점은 이미 존재한다 Reddit r/ClaudeAI에 2024년 11월에 올라온 댓글이 있다. "서드파티 API 프록시를 쓴다. Claude 3.5 가격이 공식의 10% 수준이라 월 $200 나오던 비용이 $20으로 줄었다." claudeapi,com은 "믿을 수 있는 Anthropic API 프록시"를 대놓고 표방하는 서비스다. GitHub에는 claude-code-proxy, CLIProxyAPI 같은 오픈소스 프록시들이 별을 모으고 있다. CLIProxyAPI는 4월 4일에 업로드됐다. 타이밍이 우연이 아니다. 이 시장을 정확히 부르면 LLM API 중개업이다. 모델 공급자에게 API를 사와서 마진을 붙여 재판매하거나, 구독 계정을 공유하는 구조다. OpenRouter가 공식적이고 합법적인 버전이다. 290개 이상의 모델을 하나의 API 엔드포인트로 연결하고, 자체 마진을 붙인다. Claude Sonnet 4.5를 OpenRouter를 통해 쓰면 공식가에 약간의 프리미엄이 붙는다. 그 차이가 OpenRouter의 수익이다. 하지만 이 사업에는 치명적인 지뢰가 깔려 있다 AWS Bedrock의 Anthropic 약관 원문은 이렇다 "Customer may not attempt to... resell the Services except as expressly approved by Anthropic." 엔트로픽 소비자 약관도 동일하다. "compete with our Services... or resell the Services"는 금지다. 쉽게 말해서 앤트로픽한테 API 사서 다른 사람한테 되파는 거 금지다. Claude API를 사서 마진 붙여 재판매하는 건 ToS 위반이다. 발각되면 API 키가 날아간다. 엔트로픽은 이미 2025년 8월 OpenAI의 API 접근을 차단했다. OpenAI가 Claude를 자사 모델 벤치마킹에 쓴다고 의심했기 때문이다. 이 회사는 ToS 집행에 소극적이지 않다. 그래서 대부분의 저가 Claude API 프록시 서비스들은 그레이 마켓이다. 법적으로 언제든 종료될 수 있다. 단, 합법적인 틈새가 하나 있다. AWS Bedrock이나 Google Vertex AI를 통한 Claude 접근이다. 이 경우 엔트로픽과의 계약 관계가 클라우드 공급자를 통해 이뤄지므로, 기업용 재판매나 API 게이트웨이 구축이 다른 법적 구조로 허용될 수 있다. Maxim,ai 같은 회사들이 "Claude Code에서 다른 모델로 라우팅해주는 엔터프라이즈 AI 게이트웨이"를 판매하는 게 그래서 가능하다. 그러면 내가 생각하는 기회는 어디에 있는걸까? 기회 1: 모델 라우팅 레이어. OpenRouter가 증명한 모델이다. 단일 API 엔드포인트로 Claude, GPT-5, DeepSeek, Gemini 전부 쓸 수 있게 해준다. 이 레이어에서 부가가치는 "더 싼 가격"이 아니라 스마트 라우팅이다. 반복 요약, 분류, 형식 변환은 저가 모델로 충분히 된다. 복잡한 추론이 필요한 태스크만 Claude로 보낸다. 그 판단을 자동으로 해주는 스마트 라우터가 있으면 비용을 70~90% 줄일 수 있다. 이게 B2B SaaS로 팔린다. 기회 2: 수직화된 API 패키징. 특정 산업이나 태스크에 특화된 AI 워크플로우 API다. 직접 모델을 재판매하는 게 아니라 프롬프트와 파이프라인을 판다. "법률 문서 초안 생성 API", "코드 리뷰 API", "암호화폐 분석 API" 같은 형태다. Claude가 핵심 모델이어도 되고, DeepSeek가 백엔드여도 된다. 사용자는 결과물에 돈을 낸다. 법적으로 안전하고, 경쟁자가 단순 가격으로 따라잡기 어렵다. 숫자로 보는 가격 전쟁의 실체 현재 단가 비교 (2026년 4월 기준, 입력 토큰 100만 기준): Claude Sonnet 4.5: $3.00 DeepSeek V3.2: $0.28 Gemini 2.0 Flash: $0.10 GPT-4o mini: $0.15 출력 토큰은 격차가 더 크다. Claude는 $15, DeepSeek는 $0.42. 35배 차이다. 반복적인 대량 처리에 Claude가 필요하지 않다면, 이 숫자는 전환 결정을 쉽게 만든다. 진짜 Claude가 필요한 작업은 전체 워크플로우의 일부다. 그 일부에만 Claude API를 쓰고, 나머지는 싼 모델로 라우팅하는 구조가 이미 가능하고, 이미 일어나고 있다. 과연 오픈AI가 이 순간을 어떻게 읽을 것인가? 엔트로픽이 서드파티 차단을 발표한 직후, 오픈AI는 Codex 구독이 서드파티 툴에서도 작동한다는 메시지를 내보냈다. 엔트로픽이 문을 닫는 날, 오픈AI는 개방을 홍보했다. 개발자 시장에서 이런 대비는 빠르게 점유율로 전환된다. 결론은 이 시장에 들어갈 것인가? 말것인가? 합법적으로, 지속 가능하게 들어갈 수 있는 구조는 하나다. 특정 분야에 특화된 AI 워크플로우 API다. 모델을 재판매하는 게 아니라, 프롬프트와 파이프라인을 판다. 사용자는 결과물에 돈을 낸다. 이 구조에서 "API 토큰 대리점"이라는 프레임은 너무 좁다. 정확한 프레임은 AI 서비스 레이어다. 모델 위에 앉아서, 사용자가 모델을 직접 다룰 필요 없이 결과를 받아가는 구조 엔트로픽이 문을 잠갔다. 하지만 잠긴 문 때문에 우회로가 생겼다. 그 우회로를 서비스로 만드는 사람이 돈을 번다. 단, 엔트로픽 ToS를 모르고 달려들면 API 키와 함께 사업도 날아간다는 리스크를 알고 들어가야 한다.

@supernovajunn 지인이 솔로플젝으로 만든건데 이거 한국에서 될까요? 클베인데 제맘대로 막… baserouter.ai

Live from ETHGlobal Cannes 🔥 Just dropped a massive update to our open-source Web3 scraping recipes. 👉 github.com/sela-network/s… 7 new platforms added overnight: - Aave - Chainlink - DefiLlama - ENS - Flare - Hedera - Uniswap Now covering 14 platforms from on-chain explorers to DeFi dashboards. Built on Bright Data MCP + Claude Code.

@0xmediaco @SelanetAI @virtuals_io @elfa_ai @SuperteamSG Definitely!

@selarious25 @SelanetAI @virtuals_io @elfa_ai @SuperteamSG see you there! 🤜🤛

@SelanetAI is going to OpenClaw 101 for builders in Singapore! Excited to meet @virtuals_io @elfa_ai @SuperteamSG @0xmediaco !

@SelanetAI is here in Cannes now for ETHCC Hackathon 🇫🇷 DM us if you’re building AI agent or data centric applications. We will get your agent real eyes and hands at scale! #ETHCC

@Gem3a @SelanetAI 도 맨틀 해커톤에 기여할게 있을것 같습니다!

ETH 서울 기간동안 진행되는 AI/Infra Con에 맨틀이 참여합니다. 최근 맨틀에도 Virtual protocol, Allora 를 비롯한 AI 파트너들이 온보딩하면서 관련 소식들을 전해드릴 수 있을 것 같아 기대가 됩니다. 또 맨틀에서 곧 공개될 AI Hackathon까지..? 현장에서 뵙겠습니다!

Joined the OpenClaw & Web3 event as a panelist. It was a small gathering, but the interest and questions were incredibly lively and genuine. I learned a lot from the conversation. Great thanks to @Lo_gan__ @Im_zo_sol @gmryot! #openclaw #vibecoding

@chosenryot Ryot과 Mason님의 생생한 사용기 잘 들었고 많이 배웠습니다!

오늘 제1회 오픈클로&웹3 이벤트에 함께해주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다! "에이전트에게 지갑을 주자"라는 약간 어려울 수 있는 주제로 자리를 마련했는데, 이렇게 많은 분들이 관심 갖고 와주실 줄은 몰랐습니다 ㅎㅎ 총 등록해주신 분들도 200분이 넘어가셔서, 다음에 꼭 후속 이벤트를 만들어보려 합니다 :) 이번 행사는 단순한 기술 데모가 아니라, 실제로 에이전트를 운영하고, 커뮤니티를 만들고, 생태계를 고민하는 사람들이 모여서 솔직한 이야기를 나누자는 취지였습니다. "에이전트에게 지갑을 준다"는 건 결국 신뢰의 문제입니다. 코드에 대한 신뢰, 시스템에 대한 신뢰, 그리고 그 시스템을 만든 사람에 대한 신뢰. 이러한 에이전트 + Web3의 미래를 함께 고민할 수 있었던 게 가장 의미 있었습니다. @openclaw 생태계가 한국에서 이렇게 관심을 받고 있다는 걸 체감했고, 앞으로도 이런 자리를 계속 만들어갈 생각입니다. 다음에는 더 깊은 주제로, 더 실전적인 내용으로 찾아올게요. 다시 한번 와주신 모든 분들, 패널에 함께해주신 @Lo_gan__ 님과 @Im_zo_sol 님, @selarious25님, 그리고 행사를 스폰서해주신 @MeteoraAG 와 @cysic_xyz 에게 다시 한 번 감사인사 드립니다! 이번에 못 오신 분들은 꼭 다음에 뵈어요!

@SelanetAI is joining AI/InfraCon! Come and see us!

@public That is awesome!

NEW: You can now build AI Agents that monitor the market, manage your cash, and execute your trades. The Agentic Brokerage has arrived.

@SelanetDev is going to Cannes for ETHGlobal! We prepared some gifts for you :)

True?

@Mercy_okx Hey Mercy Great thanks! :)

AI 正在吸干流动性，Crypto 还有戏吗？ “AI 确实是当下全球最大的共识，所有的钱都在往那边倾斜”，直面这个残酷现实，亲历三个周期的 Yetta 反而看到了机会： Crypto 最惨淡的时候，正是 VC 进场的最好时机。她当下依然坚定押注 PayFi 与 CeDeFi，并笃定 AI 与稳定币的结合才刚刚拉开序幕 本期，Mercy很开心可以对话 Primitive Ventures 投资合伙人 Yetta @YettaSing ！ AI 狂热下 Crypto 的结构性机会——“只要还有人在 AI 里赚钱，流动性迟早会回来”。

We’re entering a world where no two people use the same software. As app creation gets cheaper, the value of packaged software declines. People won’t adapt to tools. They’ll generate what fits their own workflow. The future of software is not one app for millions, but millions of custom apps. In that world, the bottleneck is no longer building software. It’s execution: accessing the web, getting through login walls, handling geo-fragmentation, and completing actions reliably. The harder the real web gets, the more valuable infrastructure becomes.

Let's build it together!!

@GeekyAkshat04 @Haezurath Definitely!

@selarious25 @Haezurath Hey I am also into building and Saas Let's connect and grow together

Are you building apps with AI? I want to connect! Say hi 👋