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我让clawbot帮我买个法拉利,他说我没钱是个穷逼买不起。 我给他了个钱包冲了2000u让他打狗帮我赚钱。 他开发了监控软件,分析x热点事件,车头地址跟踪,二段抓庄,舆情分析。忙得不亦乐乎。 他能帮我顺利走到对岸嘛?


之前买了一大堆Solana二代手机,也推荐了不少人买,大家早早都通过meme空投收回了成本。 不过那都只是前菜而已,昨晚真正的官方代币 $SKR 已经确定了将在1月21日TGE 。 之前参与Seeker Season的活跃玩家应该都有机会获得,参与总人数超过了10万人。 希望这个不要拉胯,憋了这么久的大招啊, Bless






2026为自己FIGHT,为家人FIGHT,为热血FIGHT。 Coinbase宣布上线了FIGHT @JoinFightID,这拳击币🥊是之前上了hololaunch的第一个项目。 上这个项目的时候有单独去仔细研究,毕竟是Holo @HoloworldAI的第一个项目,并且采用 x402 架构,很有可能有财富效应机会。而x402 是 Coinbase 推出的全新开放支付协议,在热度上。 当时打新看的数据也很夸张:估值 FDV 1.5 亿美金,目标募资 225 万,最终结果超募打到近2亿美金。超募近90倍。 看到FIGHT这tiker的时候,最先想到的是特朗普遇刺那次喊的FIGHT口号,但项目其实是格斗体育这方面的,在项目简介里写的也很直白,FIGHT是UFC的官方合作伙伴,它围绕 UFC 的粉丝经济做生态,把热情变成深度参与。 玩法也不绕:用 FP 战斗积分去驱动用户行为,做任务、内容互动、赛事参与,合作伙伴想触达这群高活跃粉丝,需要付费进场,然后推动代币销毁,粉丝参与赚声誉、拿权益,而 $FIGHT 就是这个生态里最核心的权益和燃料。 UFC 在 X 上粉丝也接近 1300 万,拳击/格斗赛事是全球高活跃、高付费的顶级 IP,这种级别的流量池,一旦把围观用户变成可参与用户,爆发出来的价值会非常大。我不是拳击迷,对这个圈子最早的印象还停留在十几年前,我老板为了看一场泰森的比赛,门票直接花了好几万。那一刻似乎有些理解有钱的大哥总愿意为热血买单,而且买得很狠,因为可以赌输赢。我在项目介绍里看到有预测这个点,但是不确认是不是未来会在体系里加入这个玩法,理论上是可以成为最大的拳击格斗预测项目。 有关注这个项目的仔细看看官方的关于代币经济学: x.com/JoinFightID/st… 1、 $FIGHT 是 Solana(SPL)上的代币,总量固定 100 亿枚。 2、 TGE 预计流通约 20.5%(20.5 亿枚)。首发流通主要来自社区 15.5%(15.5 亿)+ 流动性 5%(5 亿),其余团队/投资者/顾问等 全部锁定。 3、空投🪂:社区部分应该是之前做了FP任务、还有pass卡的空投 这么看CB上FIGHT也是很容易理解的,顶级叙事 IP + 世界级高价值用户群体,天然就是最适合用来拉新、拉大哥、做破圈的那类资产。对交易所来说,这种项目带来的不是一波热度,而是一整个赛季的持续注意力,多好的广告牌。 当然,如果项目上线能拉盘,能长期维持高fdv,那似乎更有话题。 $FIGHT



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== Vibe Coding 零基础教程 == 通过 Vibe Coding,我自己实现了信息流产品的开发,发布了 Mac App,构建了满足自己需求的 AI Agent,还有更多新任务正在解锁中。 接下来,我会写一系列教程,带你用最少的步骤和刚刚好的知识,轻松开发满足你自己需求的产品。 1️⃣ 模型和工具怎么选 从编程任务来说,这三个模型可以考虑:OpenAI 的 Codex、Claude 系列、Gemini 3 Pro。如果你能解决网络和支付问题,我推荐首选 Claude(更均衡且成熟),其次是 Codex。从入门级订阅开始即可,不建议使用免费的版本。 工具方面,如果你习惯使用 IDE,可以用 VS Code 或者 Cursor。如果你更偏好直观的图形界面,Cursor 会更适合初学者。不过在刚开始阶段,直接使用这三个团队的官方应用或网页版也是完全够用的。 2️⃣ 整理需求 构建复杂的产品完全没问题,但需要循序渐进。再复杂的工具也都是由基础模块组合而成的。 如果你不知道从哪里下手,那就从详细梳理需求开始吧。把你想到的所有功能和逻辑尽可能详细地告诉 AI,最好使用高级一些的模型,比如 GPT-5-Think、Gemini 3 Pro 或者 Sonnet 4.5 / Opus 4.5。 你可以这样告诉 AI: > Hi AI,我想开发一个产品,它有以下这些需求,请你帮我梳理成一份逻辑清晰、结构严谨的产品需求文档。[然后换行,一条条写出你想实现的所有功能] AI 能很好地把模糊的、不确定的需求转化为完整且专业的文档。如果觉得有不符预期的地方,及时告诉它进行修复即可。 保存好这份文档,它会成为你产品开发的良好起点。如果你不确定,还可以请 AI 帮你初步评估整个产品的复杂度和实现难度。如果真的太复杂,不如早一点调整方向。 3️⃣ 拆解任务 热知识:不要在同一个对话窗口长时间和 AI 聊天,它的「智商」会随着对话的累积逐渐下降。 重启一个新的对话窗口,把之前整理好的产品需求直接给到 AI,让它帮你分析第一个可以快速实现且易于验证的功能。你可以这样请求: > Hi AI,以下是我的产品需求文档,但我从来没有编程过,请帮我分析一下,我可以在 10 分钟内快速实现的第一个任务是什么,并指导我如何快速验证这个功能。[然后换行,附上之前的产品需求文档] 让 AI 手把手教你搭建环境,运行代码并看到结果。有两个额外建议: 1. 大部分编程模型更擅长 Python,而且 Python 的入门门槛较低,可以优先选择。 2. 如果任务需要联网,优先考虑不联网的本地任务,因为联网任务的复杂度更高。如果不理解,直接问 AI 就好。 4️⃣ 持续迭代,明确验证方法 创造出一个「正向反馈机制」才是最终交付产品的关键,避免一次性完成过于复杂的任务。 完成第一个小任务后,继续告诉 AI 根据你的需求和已有的代码,明确下一步应该实现什么功能,并清楚告诉你如何验证每个任务。 确保每次开发的功能都能快速验证其有效性。 5️⃣ 修复 Bug 开发过程中难免遇到 bug,比如结果与预期不同。遇到问题时,同样可以依靠 AI 帮助你 debug。 详细地描述你的实际问题,包括报错信息或运行结果,AI 会根据情况指导你如何修复和优化代码,可能经过几轮迭代就能顺利解决。 6️⃣ 学点软件工程基础 任务复杂度增加后,就需要逐渐了解一些软件工程的基本知识了,否则很多问题将难以修复。 这就像搭建家具:拼装简单桌子只需直觉和说明书,但更复杂的橱柜则需要学习使用专业工具和理解基础结构。 怎么学?当然是通过 AI,可以逐步了解「数据结构与算法」、工程师团队的基本组成,以及整体的工作流程。 7️⃣ 开发工具和 GitHub 任务变复杂后,趁手的工具也必不可少。 你可以选择 VC Code 或 Cursor 来编辑代码,也可以直接通过终端打开 Codex 或 Claude。我个人更偏爱后者,但建议你多尝试,找到自己舒服的方式。 代码管理也至关重要。当你频繁修改代码时,Git 就显得不可或缺。最简单的图形化工具就是 GitHub 官方 App,可以让 AI 帮你一步步学会如何 Commit 和管理代码。 8️⃣ 服务器或 Cloudflare 大多数现代产品都需要联网获取数据或持续运行某些任务,比如抓取数据、计算、存储数据等。 你可以租用服务器,比如亚马逊云或 Digital Ocean,每个月几美元起步。但你也需要从零学习 Linux 系统,环境搭建较为复杂。 我推荐 Cloudflare Worker,免费版就能很好地入门,收费版每月也只需 5 美元。我自己的产品基本都用 Worker 构建,它帮你降低了很多基础设施的复杂度,让你专注于业务逻辑。 Cloudflare 还有很多有用的工具,比如 5GB 免费数据库,扩展性强。你也可以让 AI 帮你评估一下是否适合自己的产品。 9️⃣ 积累 Vibe Coding 经验 我相信未来通过这种 Vibe Coding 方式构建产品将会越来越流行,门槛也会更低。从现在开始积累经验,你会发现自己与 LLM 技术共同成长,未来能轻松驾驭更多产品开发场景。 网址: chatgpt.com gemini.google.com claude.ai














