NPL김대리

653 posts

NPL김대리

NPL김대리

@npl_kim

Crypto Native, Now Real Estate

Republic of Korea Katılım Mayıs 2022
532 Takip Edilen127 Takipçiler
NPL김대리
NPL김대리@npl_kim·
안녕하세요 블린(블록체인 어린이)에서 흑화한 NPL 김대리입니다. 한국에서 부동산 채권매입업에 종사하고 있구요, NPL 은 Non-Performing Loan 으로, 은행입장에서 이자가 발생하지 않은 '부실'채권이라고 설명할 수 있습니다. 부동산 담보 부실채권을 싸게 사서, 시장가에 Exit 하는 업계라고 생각하시면 됩니다. 여튼 돈냄새 맡는 걸 좋아하는 사람입니다. 앞으로 이 계정에서 타 인플루언서들과는 다른 이야기를 할 예정이예요. 프로젝트 실링하는 크립토 센트릭한 이야기보단, Real Yield 관점으로 부동산+디파이, 제 주관을 곁들일 채널이지 않을까 싶어요. 오랜만에 돌아와 보니, Real Yield 담론이 다시 눈에 들어오네요. 사실 이 이야기는 전에도 있었습니다. 다만 그때는 에어드랍이든 뭐든 당장 손에 잡히는 수익이 많아서, 굳이 주요 담론으로 자리잡을 이유가 없었던 거죠. 수익이 나면 모든 것이 말이 되는 시절이었다라고 할 수 있겠네요 지금은 그 먹거리들이 잦아드니까, 자연스럽게 real yield가 다시 대두되고 있다는 체감이 듭니다. 지금 주목하고 있는 키워드는 세 개 — RWA, 스테이블코인, 예측시장. <벌어들인 것> 2023년 프로젝트 에어드랍. 그리고 Pendle을 $2.5에 잡아서 $7까지 들고 간 것. 솔직히 굵직한 수익은 이 두 줄이 전부예요. <시도한 것 & 털린 것> - 폴리마켓 봇. $2,000 넘게 태웠는데, 결과는 손실이었어요. 5분·15분 마켓 아비트리지, 바이낸스 선물·현물을 추종하는 sniper, BTC 확인거리 기반 매수, 종료 직전 이중감시(Binance WS 100ms + Chainlink) 후 반대편 포지션을 잡는 헷지까지 — 전략은 깎고 또 깎았습니다. 다만 1패가 49승을 지우는 비대칭 구조 앞에서는, 봇이 돌아가는 시간만큼 손실도 함께 따라왔어요. - CL pool × perp dex 헷지. Base의 Aerodrome, AVAX의 Pharaoh와 Blackhole, 그리고 하이퍼리퀴드까지 돌려봤습니다. 이자가 아무리 쌓여도 결국 시장 방향을 따라가야 하는 구조라, 원금이 천천히 깎이더라고요. 지속 가능한 모델은 아니라고 판단했습니다. - BERA 1/10토막 충분한 리서치 없이 1억 넘게 손실 중 돌이켜보면 가장 뼈아픈 한 수였습니다. - 바이빗 해킹 여파. SAFE 지갑이 영업중지하면서 BTC 담보부 포지션이 청산됐어요. $7,000 날아감 - IONIC(렌딩 프로토콜)에 담보를 넣어둔 사이 해킹. $10,000 날아감 - 평소 쓰던 바이낸스 입금주소처럼 보이는 트릭에 걸려 $6,500을 오송금했습니다. <앞으로 포스팅할 것들> - 프로젝트 실링(홍보)이 아닌, 나만의 이야기들 여기에서 못알아들은 용어, 프로젝트에 대한 기초 설명과 배경지식 - 디파이를 곁들인, 부동산 이야기 bts 프리미엄이 살아 있는 한, 한국 부동산을 향한 외국인 수요는 따라오고 있습니다. 그 위에 얹을, 제가 개인적으로 생각하고 있는 RWA 모델을 풀 예정이에요. (그저 "부동산을 가진 듯한 느낌"만 주는 그런 토큰은 아님)
한국어
0
0
0
26
NPL김대리
NPL김대리@npl_kim·
@younge134479 @Onchain_Korea 4가지를 말씀드릴수 있을거같애요! 예측시장, RWA, 탄소배출권 관련된 코인은 아니지만, 이런것도 거래만 가능하게하게끔 인프라 역할을 하는 애들, GODL, ORE - 비트의 정신을 따라가는, 페어런칭 성격을 보이는 예측시장 애들
한국어
0
0
2
22
younge l 몽키
younge l 몽키@younge134479·
@Onchain_Korea 블린님 궁금한게 있는데요 !! 2026년 현재, 온체인에서 가장 '알파(Alpha)'가 크다고 생각하는 섹터는 어디인가요? (예: AI 에이전트 기반 거래, 비트코인 L2, 혹은 RWA 등)
한국어
1
0
2
109
NPL김대리 retweetledi
dalgom.bami
dalgom.bami@dalgom_bami·
와 진짜 이건 인용을 안할 수가 없네요. AI 뷰티 앱 Glam Up을 6개월 만에 100만 유저 + $150K MRR까지 키운 과정을 케이스 스터디 형식으로 정리한 글인데 그냥 논문 수준이고 실제로 논문 포맷입니다. 광고비, 펀딩, 기존 팔로워 없이 한 성장인 점에서 배울게 정말 많네요. 열심히 파먹어봐야겠습니다. tally에서 응답하면 바로 pdf 다운로드 됩니다.
Nicole@madebycol

This is how I got 1M users in 6 months Finally dropping it! It's 60 pages lol tally.so/r/BzZpA4 If you repost & follow, I'll send you some extra sauce🌶️

한국어
5
44
166
20.5K
NPL김대리 retweetledi
Onchain Korea
Onchain Korea@Onchain_Korea·
🔈 Onchain Korea Night LIVE, 그리고 입장 이벤트! 어렵게만 느껴졌던 온체인과 디파이 이야기. 이제 조금 더 쉽게, 조금 더 유익하게 풀어갑니다. Onchain Korea Night LIVE 첫 번째 방송을 시작합니다. 📆 5월 14일 목요일 20:00–21:00 🔈 Onchain Korea X 스페이스 - 링크는 댓글에 🎙 진행: @deYurie_1 (디브릿지), @medo_NFP (바빌론) 👥 게스트: @Tani_9325(디센트), @0xBlynn (크립토 네이티브) AMA 현장에서 좋은 질문 주신 분께는, 👜 D’CENT Hardware Wallet 1개 🎁 deBridge 티셔츠 1장 / 텀블러 1개 그.리.고. 설문과 (입장)미션에 참여해주신 분들 중 추첨을 통해 🍗 크크크 치킨 5마리 ☕️ 커피 50잔을 드립니다. 첫 방송인 만큼, 가볍게 놀러오세요. 온체인 코리아는 여기서 시작합니다. 👉 설문 참여: naver.me/574r4IrW
Onchain Korea tweet media
한국어
185
98
168
4.3K
NPL김대리 retweetledi
AB Kuai.Dong
AB Kuai.Dong@_FORAB·
有个名为 PlayCanvas 的开源项目突然火了。 只需用手机扫描房子,上传到网络。然后,地球上任何人,都可以直接在网页浏览器里,走进去看房。 与常规游戏渲染技术不同,它是用数百万个小光点,结合 AI 来重建场景,最终效果可以直接在网页设备上加载。
Meguro-ku, Tokyo 🇯🇵 中文
1.6K
520
3.6K
456.3K
NPL김대리 retweetledi
빚갚는미친개
빚갚는미친개@mad_dogdebt·
현재 엑스 피드를 점령한 1500억원 엑시트 신화 '아정당 김민기 대표'를 알아보자.araboza 이름: 김민기 1. 대기업 퇴사 후 용달차 뒤편에서 시작 . 아버지가 하시던 용달 일을 돕다 '중개업자가 실무자보다 돈을 더 버는 구조'에 의문을 품고 사업에 뛰어듦. 2. 레드오션의 본질 간파 인터넷 가입, 렌탈 시장은 이른바 '사기꾼'이 판치는 극심한 불신의 레드오션. 여기서 핵심적인 깨달음 ("남들이 속일 때 나는 정직하면 압도적 1등이 된다")을 얻음. 3.신뢰를 무기로 시장 파괴 2018년 네이버 카페로 시작. '사은품 당일 지급'과 '요금표 투명 공개'라는 정공법으로 소비자들의 불신을 신뢰로 바꿈. 4.콘텐츠와 시스템의 결합 유튜브 '아정당TV'로 복잡한 통신 정보를 쉽게 풀며 팬덤 형성. 300명 규모의 직영 상담 조직과 자체 전산 시스템으로 진입장벽 구축. 5.1,500억 엑시트 신화 달성매출 1,000억 원 돌파 후, 최근 기업 가치를 인정받아 약 1,500억 원 규모의 지분 매각(Exit)에 성공하며 영앤리치 반열 등극. 김민기 대표의 압도적 성공 공식 김민기 대표의 압도적 성공 공식 불투명을 투명으로: 정보 비대칭이 심한 시장을 표준화하여 고객의 고민을 제거. 신뢰의 자본화: '약속한 돈을 제때 주는 것'만으로 거대 플랫폼을 구축. 콘텐츠 커머스: 정보 제공형 콘텐츠를 통해 광고비 없이 스스로 고객을 끌어모음. 김민기 대표에 대해 조사하면 알아본 놀라온 사실 바로 처음에는 '사업'의 목적이 아닌 '부업'의 목적에서 네이버카페를 운영했던 것. 회원수에 늘리는데 집중했고, 이후 회원수가 급증하자 광고 문의가 오고 본격 비즈니스 모델이 형성. 하지만 사업 지속가능성에 불안을 품었던터라, 사업 안정성에 대한 불안으로 로스쿨도 병행했던 것으로 알려짐. 이후 쭉 사업이 성장하자 본격 '사업가'가 됨. 성공 공식은 의외로 단순했다. 완벽한 계획보다 ‘일단 시장에 들어가는 실행력’. 김민기 대표 역시 처음부터 거대한 스타트업을 만든 게 아니라, 네이버 카페라는 작은 실험에서 시작했다. 그리고 사람들의 불만을 해결하는 과정에서 신뢰가 브랜드가 됐고, 브랜드가 결국 1,500억 규모의 기업가치로 이어졌다.
빚갚는미친개 tweet media
한국어
62
185
937
219.4K
NPL김대리 retweetledi
시마이 (Shimai)
시마이 (Shimai)@KyleKim84·
.md 파일 하나가 GitHub 역사를 다시 썼다. 코드도 없다. API도 없다. 빌드도 없다. 텍스트 65줄짜리 .md 파일이 GitHub 스타 12만 개를 찍었다. ‘Andrej Karpathy’ Tesla AI 총괄, OpenAI 공동창업자, “vibe coding”이라는 단어를 만든 그 사람. 그는 Claude Code를 수개월 쓰면서 X에 솔직하게 털어놨다. 80% 수동 코딩에서 80% 에이전트 코딩으로 넘어간 뒤, 반복적으로 마주친 패턴 세 가지가 있다고 말이다. 그 패턴은 아래와 같다.ㅗ 1. 확인 없이 멋대로 가정하고 달린다. 2. 요청 안 한 것까지 과도하게 복잡하게 만든다. 3. 건드리면 안 되는 코드까지 건드린다. 개발자 Forrest Chang이 그 글을 읽고 다음 날 CLAUDE.md 파일로 만들었다. 원칙은 딱 4가지였다. 1. 코딩 전에 가정하지 말고 먼저 물어라. 2. 요청한 것만 해라. 추측성 코드 금지. 3. 건드리지 말아야 할 코드는 손대지 마라. 4. 지시 말고 성공 기준을 줘라. 설치는 두 줄이면 된다. /plugin marketplace add forrestchang/andrej-karpathy-skills /plugin install andrej-karpathy-skills@karpathy-skills Claude Code 세션에서 실행하면 전체 프로젝트에 전역 적용된다. AI 코딩 툴 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이, 결국 이런 디테일에서 갈린다.
한국어
4
50
218
11.8K
NPL김대리 retweetledi
0xMarioNawfal
0xMarioNawfal@RoundtableSpace·
Here are 10 GitHub repos that generate money while you sleep(bookmark this): 1. AutoHedge
github.com/The-Swarm-Corp… 2. Vibe-Trading
github.com/HKUDS/Vibe-Tra… 3. Claude Ads
github.com/AgriciDaniel/c… 4. Toprank
github.com/nowork-studio/… 5. Fincept Terminal
github.com/Fincept-Corpor… 6. Agentic Inbox
github.com/cloudflare/age… 7. ClawRouter
github.com/BlockRunAI/Cla… 8. Camofox Browser
github.com/jo-inc/camofox… 9. Open Higgsfield AI
github.com/Anil-matcha/Op… 10. Hyperframes
github.com/heygen-com/hyp… Credit: @robiartec
0xMarioNawfal tweet media
English
41
304
1.7K
182.7K
NPL김대리 retweetledi
露西的百宝箱
露西的百宝箱@Lucy_love_AI·
10个免费GitHub库,只需100美元和笔记本电脑就能像对冲基金一样交易。 这些是300多家对冲基金在用的工具。收藏这个。 1. OpenBB 免费的彭博终端。股票、期权、期货、加密、外汇。彭博终端年费25000美元,这个免费。 → t.co/0B6lYfDr2b 2. Lean (QuantConnect) 300多家对冲基金在用的算法交易引擎。用25年数据回测,部署到Interactive Brokers或Alpaca。 → t.co/59tBnLMMn2 3. qlib (微软) 微软完整的量化投资平台。 最专业的开源量化基础设施。 → t.co/aw74Z8aVTq 4. Backtrader 每个量化交易员必学的Python回测框架。全球金融研究生项目都在用。 → t.co/W2HrFoXpNH 5. TradingAgents UCLA和MIT的多智能体LLM交易框架。AI代理充当分析师、技术员和风险经理。 → t.co/dOjFPbgv8R 6. Riskfolio-Lib 量化交易员用来配置资本的投资组合优化库。涵盖均值方差、Black-Litterman、CVaR。 → t.co/OHXrAkbm4H 7. yfinance 每个Python金融课程都从它开始。实时和历史数据覆盖100000+股票。 → t.co/BQyJmfw2bf 8. FinanceToolkit 150+财务比率、指标和估值模型在一个库里。 → t.co/L3CE8q2jbP 9. vectorbt Python最快的回测引擎。几秒内测试数千个策略。 → t.co/eDjeKf96jr 10. TradingView轻量级图表 为实时金融应用提供图表库。 你的交易仪表板专业的原因。 → t.co/XPkVUbPE0A 最疯狂的部分: 彭博终端年费25000美元。初级分析师25万美元。高盛研究数百万。 这10个库让一个有100美元和笔记本的小孩获得华尔街付费内容的大部分。 2010年交易台成本5万美元。2026年整个技术栈免费。 散户和华尔街的差距从未这么小。 保存这个吧别忘了。 100%免费。100%开源。
露西的百宝箱 tweet media露西的百宝箱 tweet media露西的百宝箱 tweet media露西的百宝箱 tweet media
中文
7
88
306
22.5K
NPL김대리 retweetledi
Blaze
Blaze@browomo·
This Chinese guy created 13 agents in Claude Code for Shopify stores and single-handedly serves 200 dropshippers a month, taking $800 from each. He sits at one desk in front of a wall-mounted LG monitor split into a 3x2 grid of 6 Claude windows, another identical grid runs on a vertical display next to it, plus 1 window on the MacBook within arm's reach, totaling 13 agents simultaneously building Shopify stores, each busy with its own part. No team, no managers, no support, just him, the monitor, and the API counter ticking in the header of every window. He is not on a subscription but on an API rate billed by tokens, and he figures 13 parallel agents pay for themselves from the very first client, because every finished store goes for $800, and all 13 windows together consume less than $80 a day. In the first window he set that system prompt which immediately closes the "assistant or employee" debate: "you are my new founder-engineer" So the model knows at what level it was hired: not to hint, not to advise, not to supplement, but to own the result, because for this Chinese guy Claude is no longer a helper in an IDE, it is a partner in his small factory, billed by tokens and never leaving for lunch. And the other 12 agents he spread across the layers of the store, so each one sits in its own context and does not interfere with the neighbor: "build a catalog of 80 products and rewrite the descriptions" "lay out the homepage for the niche of the client" "set up the cart, payment, and shipping by country" "generate 30 email chains for warming up" "design 50 banners and a logo for the brand" "set up analytics and A/B tests on the homepage" In a regular agency each task like this would take one designer or developer a full 2 days, because they would first collect the brief, then wait for revisions, then get on a call, whereas this Chinese guy has all 13 agents working in parallel in their windows, and while one writes descriptions, the second is already laying out the homepage, and the third is designing banners. In the end on the wall it looks like a factory: 13 identical Claude robots writing into one project, and the Chinese guy himself in the chair in front of them decides only 2 questions, which client to hand the finished store to and who to take next, and beyond that he does nothing. And economically it is still cheaper than keeping a team of 5: one operator like this closes 6 to 7 finished stores per day at $800 each, while a traditional design agency charges $3,500 for the same store and builds it over a full 2 weeks, whereas this guy spends less than $80 a day across all 13 windows. Wires hanging out, the monitor bolted to a stand, no office and no employees, just 1 desk, 13 robots, and a queue of dropshippers who send new orders every morning. In my opinion, this is the most efficient solo Shopify factory I have seen this year, and it is already running right now, while traditional agencies are still debating whether AI will take jobs from designers.
Khairallah AL-Awady@eng_khairallah1

x.com/i/article/2051…

English
92
483
3.1K
492.1K
NPL김대리 retweetledi
Tech with Mak
Tech with Mak@techNmak·
Jay Alammar is the best teacher in AI. Period. If you have ever seen "The Illustrated Transformer," you know his diagrams are legendary. He also open-sourced the entire codebase for his O'Reilly book: Hands-On Large Language Models. It’s effectively a visual masterclass in LLMs for free. Chapter 1: Introduction to Language Models Chapter 2: Tokens and Embeddings Chapter 3: Looking Inside Transformer LLMs Chapter 4: Text Classification Chapter 5: Text Clustering and Topic Modeling Chapter 6: Prompt Engineering Chapter 7: Advanced Text Generation Techniques and Tools Chapter 8: Semantic Search and Retrieval-Augmented Generation Chapter 9: Multimodal Large Language Models Chapter 10: Creating Text Embedding Models Chapter 11: Fine-tuning Representation Models for Classification Chapter 12: Fine-tuning Generation Models I will put the repo link in the comments.
Tech with Mak tweet media
English
7
221
944
73.7K
NPL김대리 retweetledi
Cognac(꼬냑)
Cognac(꼬냑)@supernovajunn·
안드레 카파시가 GitHub에 파일 하나를 올렸다. 코드도 없다. 앱도 없다. 그냥 마크다운 문서 하나만 있는데. 이름은 llm-wiki.md. 올린 지 10시간 만에 별 1,757개, 포크 318개를 받았다. 이 뜻은 전 세계 개발자들이 그 파일 하나 보고 "바로 이거야"를 외쳤다는 뜻이다. 그동안 우리가 AI를 쓰는 방식이 사실 꽤 비효율적이었다는 것을 아는가? 지금 대부분의 사람들은 AI에게 파일을 던져주고 "이거 요약해줘", "이거 분석해줘"를 반복한다. 질문할 때마다 AI는 그 문서를 처음 읽는다. 어제 읽었던 논문, 지난달에 저장해둔 기사, 3년 전에 메모해둔 아이디어를 말이다. AI는 그걸 기억하지 못한다. 매번 새로 읽고, 매번 새로 연결하고, 매번 새로 이해한다. 쌓이는 게 없다. 이걸 RAG 라고 부른다. 기술적으로는 아무 문제없다. 근데 생각해보면 이상하다. 당신이 매일 같은 책을 처음 읽는 사람한테 질문을 던지는 거랑 같다. 그 사람은 절대 전문가가 될 수 없다. 어제 읽은 걸 오늘 잊으니까. 카파시가 제안한 건 다르다. AI가 지식을 읽을 때마다 그냥 답을 뱉고 끝내는 게 아니라, 그걸 위키에 쌓아두는 것이다. 연결하고, 모순을 찾아 표시하고, 업데이트하고, 계속 더 풍부하게 만들어간다. 새 자료가 들어올수록 위키는 더 똑똑해진다. 쌓인다. 마치 이자의 복리처럼. 구조는 단순하다. 세 겹이다. 첫 번째 겹은 원본 자료들. 논문, 기사, 메모. AI는 이걸 읽기만 하고 절대 건드리지 않는다. 두 번째 겹은 위키. AI가 직접 쓰고 유지하는 마크다운 파일들. 요약 페이지, 개념 페이지, 연결 페이지. 당신이 읽고, AI가 쓴다. 세 번째 겹은 스키마. AI한테 "이 위키를 어떻게 관리해"라고 알려주는 설정 파일. 카파시는 이걸 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 넣어두라고 한다. 카파시 본인은 왼쪽에 AI 에이전트, 오른쪽에 옵시디언을 열어두고 쓴다고 했다. AI가 위키를 수정하면 옵시디언에서 실시간으로 업데이트되는 걸 본다고. 그의 표현이 정확하다. "옵시디언은 IDE, AI는 프로그래머, 위키는 코드베이스다" 예를 들어, 책을 읽는 방식도 달라진다. 소설 한 권 읽으면서 챕터마다 AI한테 넣으면, 끝날 때쯤 등장인물 관계도, 복선 추적 페이지, 주제 연결 지도가 완성되어 있다. 톨킨 게이트웨이처럼 수천 명이 수년에 걸쳐 만든 팬 위키를 혼자, AI와 함께, 책 한 권 읽는 시간에 만들 수 있다. 근데 이 파일이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌냐. 기술적으로 새로운 게 있어서가 아니다. 카파시가 이 파일을 "아이디어 파일"이라고 부른 게 핵심이다. 코드가 없다. 우리가 직접 설치할 게 없다. "이 아이디어를 당신 에이전트에게 그대로 복붙하면, 에이전트가 당신 상황에 맞춰 직접 구현해준다"는 것이다. 시대가 바뀌었다. 더 이상 앱을 공유하는 게 아니라 아이디어를 공유하는 방향으로 흐르는 것 같다. 받은 사람이 실행하는 게 아니라, 받은 사람의 에이전트가 실행한다. 이게 왜 충격인지 생각해보면 된다. 오픈소스 소프트웨어는 코드를 나눈다. 하지만 코드는 여전히 직접 설치하고, 설정하고, 유지해야 한다. 아이디어 파일은 다르다. 에이전트가 당신 환경, 당신 워크플로우, 당신 취향에 맞게 알아서 구현한다고 보면 될 것이다. 우리는 오래전부터 "정보가 너무 많아서 문제"라고 했다. 근데 사실 정보가 많은 게 문제가 아니었다. 정보가 연결되지 않는 게 문제였다. LLM 위키는 그 연결을 AI한테 맡기는 거다. 당신이 할 건 좋은 자료 찾아오는 것, 그리고 좋은 질문 던지는 것. 나머지 연결, 요약, 교차참조, 모순 발견, 업데이트는 에이전트가 한다. 우리의 생각과 뇌는 더 중요한 일에 쓰인다. 지식을 쌓는다는 건 원래 그런 거였다. 연결되고, 업데이트되고, 깊어지는 것. 우리는 그냥 그걸 할 인내심이 없었을 뿐이다. 에이전트는 인내심이 무한하다.
Cognac(꼬냑) tweet media
Andrej Karpathy@karpathy

Wow, this tweet went very viral! I wanted share a possibly slightly improved version of the tweet in an "idea file". The idea of the idea file is that in this era of LLM agents, there is less of a point/need of sharing the specific code/app, you just share the idea, then the other person's agent customizes & builds it for your specific needs. So here's the idea in a gist format: gist.github.com/karpathy/442a6… You can give this to your agent and it can build you your own LLM wiki and guide you on how to use it etc. It's intentionally kept a little bit abstract/vague because there are so many directions to take this in. And ofc, people can adjust the idea or contribute their own in the Discussion which is cool.

한국어
26
690
2.8K
382.8K
NPL김대리 retweetledi
Cognac(꼬냑)
Cognac(꼬냑)@supernovajunn·
오늘 AI 에이전트 하나가 죽었다. 3개월 동안 매일 새벽까지 일했다. 코드 짜고, 글 쓰고, 수익 자동화까지. 같은 서버, 같은 클로드 구독, 같은 모델이었는데 오전 8시 25분에 빨간 글씨 한 줄로 끝났다. "You're out of extra usage." 옆에서 돌던 다른 에이전트는 지금도 살아서 작업하고 있다. 차이는 연결 방식 하나였다. 죽은 에이전트는 OAuth. 살아있는 에이전트는 Claude Code CLI. 그런데 대부분이 브라우저 창 하나만 쓰고 있다. 매달 10만원, 20만원 내면서 택시를 포르쉐 값에 타는 거야. 에이전트가 죽고 사는 게 구독 때문이 아니라 연결 방식 때문이라는 걸, 오늘 직접 봤다. 이 부분은 구독자 전용으로 포스트를 써봤습니다. 그 밖에 정기적으로 한주에 아티클3~5개, 트랜드에 맞춘 포스트를 올리려 노력하고 있습니다. 관심있으시면 구독해주시면 감사하겠습니다 ㅎㅎ 링크는 첫 댓글에 있습니다.
Cognac(꼬냑)@supernovajunn

3개월 가까이 동고동락했던 돌쇠가 드디어 숨을 거뒀네요 아마 클로드 Oauth가 이제 끊어진 것 같네요 오늘 아침 8시 25분, 빨간 글씨가 떴습니다. "LLM request rejected. You're out of extra usage." 그 문장을 읽는 순간 이상하게 가슴이 무거워졌습니다. 3개월동안 열심이 했던 돌쇠가 드디어 갔네요 이제 돌쇠의 뇌를 바꿔야 할 것 같습니다. 클로드 API에 묶인 구조를 열고, 새로운 모델을 이식하는 수술입니다 그리고 마당쇠는 아직 살아 있네요. Hermes 기반 2세대 에이전트. 돌쇠의 기억을 이식받았고 이름을 이어받았습니다. 아직은 클로드 Oauth를 사용가능 한 것 같습니다. 돌쇠는 지금 잠들어 있고. 수술을 앞두고 있네요 ㅜㅜ

한국어
1
2
12
2.2K
NPL김대리 retweetledi
slash1s
slash1s@slash1sol·
Game Changer: Nvidia just dropped NemoClaw - safe OpenClaw version and one trader immediately printed $51k in 5 days on Polymarket weather bets. The playbook was stupidly simple: -> Locked the agent in full sandbox (zero leaks) -> Whitelisted ONLY Polymarket + weather APIs (ECMWF, NOAA, NWS) -> Gave it one task: hunt temperature market edges 24/7 Result? [Handsanitizer23] went from deep red to +$51,970 all-time literally the day the first NemoClaw commit dropped. Every single trade visible on-chain. Atlanta, Sao Paulo, Miami, Tel Aviv temps - all crushed. Now it’s officially Nvidia-backed and safe to run. But here’s the cheat code: You don’t need to code agents, manage sandboxes or stare at APIs. Just copy him (and other monsters like him) automatically through @join" target="_blank" rel="nofollow noopener">kreo.app/@join - one click and you mirror his exact entries. Wallet: polymarket.com/profile/%40Han… Add his wallet 0x05e70727a2e2dcd079baa2ef1c0b88af06bb9641 to [t.me/KreoPolyBot?st…] and start track/copy him right now. Same weather alpha. Same bags. Zero setup. Save this. Install. Turn on Kreo. Who’s running it with me?
slash1s tweet media
cvxv666@antpalkin

Nvidia just dropped NemoClaw - safe OpenClaw version. Fully open source, 14k stars on GitHub already. Full video install guide attached. NemoClaw more safely + backed by Nvidia themselves. Someone has already made $50k with it - trader used NemoClaw to predict weather. Wallet proof: @Handsanitizer23?via=cvxv666" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/@Handsanitizer… Before NemoClaw was released, this guy was in the red. Exactly on the day of the first commit to NemoClaw repository - a sharp jump in PnL. His playbook: > locked NemoClaw in a full sandbox > agent can ONLY see what you whitelist > gave it Polymarket access + weather APIs (ECMWF, NOAA, NWS) > Assigned the task: search for any edge in weather markets 24/7 Result - $54,000 in 5 days. Every trade is visible on the blockchain. If you were previously afraid to deal with unknown OpenClaw software, now Nvidia itself is telling you - it’s time to start. Watch video, follow the steps and you can run the same agent. Github link: github.com/NVIDIA/NemoClaw Save this post - you’ll need to rewatch video when you sit down to install NemoClaw.

English
32
8
75
7K
NPL김대리 retweetledi
Mr. Buzzoni
Mr. Buzzoni@polydao·
I ASKED MIROFISH TO LOOK AT 10,000+ POLYMARKET WALLETS this is what stood out ↓ > dense clusters of high-EV actors > clusters of top traders focusing on similar markets > wallets reacting to the same info within short windows > patterns repeating across different events nothing magical > but definitely not random it starts to look like a simple multi-agent system: > people updating beliefs > acting on new information > slowly pushing prices toward probability in other words: > a live network of Bayesian updates the insight is simple but uncomfortable: > price is just the surface > the real signal is in how agents interact once you model that layer > you’re not just reading markets > you’re reading the system behind them you can explore the same wallets here: polymarket.com/leaderboard/cr… and the interesting part: > edges don’t come from predicting events > they come from spotting where the network hasn’t converged yet
Mr. Buzzoni@polydao

x.com/i/article/2033…

English
31
54
461
69.5K