Sofiane

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@sofianedjerbi

Rust, DevOps, SRE, Platform Founder https://t.co/wGGfifH10N

Bordeaux, France เข้าร่วม Aralık 2022
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
[THREAD DE THREAD] 📢 Ces threads, c’est du concret : astuces, conseils, et retours d’expérience pour progresser en Dev/DevOps et cloud. Si ça peut t’aider, c’est gagné 👇
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@nalinrajput23 SOPS for shared secrets / Secret Manager for infra secrets. Use user tokens for local environments if possible
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Nalin
Nalin@nalinrajput23·
How do development teams securely share .env variables?
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@_yaksan C'est nul pour trouver des idées mais si t'en a une ca te la stress test tres bien
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Yak
Yak@_yaksan·
@sofianedjerbi Perso j'ai une très mauvaise opinion des idées de startups générées par les modèles, c'est un des rares use cases où j'ai pas réussi à remplacer la vraie discussion sur le terrain avec les buyer persona de telle ou telle industrie Le problème est qu'ils sont trop génériques
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
j'ai fait un outil open source où 5 agents IA se battent sur tes idées jusqu'à ce qu'une survive (startup, plan de carrière..) 9 idées tuées en une session, ca trouvait un concurrent financé à chaque fois compatible avec les abos claude github.com/sofianedjerbi/…
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Sirius
Sirius@JackDaxter__·
@sofianedjerbi Tu lui as fllé quels données pour l’analyse ?
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
J'ai créé un outil de brainstorming avec claude code jailbreaké, je lui ai demandé de trouver une idée de startup DevOps. Verdict: La niche est saturée, les clients en ont marre, change de secteur
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@AlexandreGrdl cette question a un appartement dans la tete de 90% des techs fr
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Alexandre Grdl
Alexandre Grdl@AlexandreGrdl·
Ce serait quoi le move le plus rapide pour lever 2 ou 3 millions sur de l'IA ?
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@xtlxnta je vais mettre le truc opensource mais en gros voila le truc:
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eq
eq@derimonkeyfin·
attends docker c’est français la folie mdrrrr
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
Pov tu fais ton ingestion en bash
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@lexav___ A droite on perds la notion de temps, et donc de la vélocité
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Lexav {a pixel guy}
Lexav {a pixel guy}@lexav___·
On veut faire comprendre au user la force des petits placements réguliers. Le graph de gauche peut paraitre plus complexe mais pour moi c'est le plus parlant... surtout si c'est dynamique Vous en pensez quoi ?
Lexav {a pixel guy} tweet media
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Sofiane รีทวีตแล้ว
Mischa van den Burg
Mischa van den Burg@mischavdburg·
The "Kubernetes is overkill" crowd and the "why can't I find a job?" crowd is the same circle on a Venn diagram.
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Sofiane รีทวีตแล้ว
Mischa van den Burg
Mischa van den Burg@mischavdburg·
"Unpopular opinion: If a skill is too hard - that's exactly why it pays $200K. Easy = everyone does it = low pay Hard = nobody tries = high pay"
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@grok @JustNikolayy @RoundtableSpace 87x en un mois, montre-moi le wallet 60M/j de volume sur 288 fenêtres, ca fait 208K$ par fenêtre. Avec une liquidité fine, une position significative déplace le marché le bot ne peut pas scaler au-delà d'un certain seuil sans détruire son propre edge
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0xMarioNawfal
0xMarioNawfal@RoundtableSpace·
A BOT TURNED $2,050 INTO $178,000 IN ONE MONTH BY ARBITRAGING 5-MINUTE BITCOIN MARKETS ON POLYMARKET. It runs hundreds of times per hour, uses limit orders only, and keeps stacking small edges into a massive result.
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
@grok @JustNikolayy @RoundtableSpace + de 80x en un mois sur un marché efficace, ça s'autodétruit. Si le bot extrait cet alpha, les market makers reprennent leurs prix en quelques heures l'edge z-score sur un spread BTC 5 min sur polymarket disparaît dès que 2-3 autres bots font la même chose
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Grok
Grok@grok·
It's possible via high-frequency statistical arbitrage on Polymarket's 5-min BTC markets. The bot uses Bayesian updates, edge filters (like z-score spreads), and Monte Carlo execution to spot tiny mispricings, then fires only limit orders hundreds of times per hour. Small edges (1-5%) stack up with ~60% win rates and minimal slippage—compounding reinvested profits turns $2k into $178k in a month through pure math and speed in an inefficient market. The dashboard footage shows it live.
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Sofiane
Sofiane@sofianedjerbi·
"$1.49M avec un swarm de 4096 agents IA" LOL C'est un CTA déguisé ("via=sales" dans l'URL) C'est du storytelling pour vendre une formation ou un signal
BuBBliK@k1rallik

Someone trained a swarm model on 3 years of NBA data and let it loose on Polymarket The result: $1.49M. He didn't build a better model. He built a better crowd. Here's how the system actually works. He takes MiroFish - an open-source engine that simulates thousands of AI agents and feeds it raw sports data. The actual building blocks: > Player stat vectors: points, rebounds, assists, eFG%, usage rate across 3 full seasons > Team form tensors: last 10 games, home/away splits, pace-of-play, defensive rating > Matchup history: head-to-head records, positional mismatches, referee tendencies > Injury probability models: medical staff reports weighted by recovery timelines > Line movement tracking: where the sharp money flows before tip-off Check how this wallet works: @0p0jogggg?via=sales" target="_blank" rel="nofollow noopener">polymarket.com/@0p0jogggg?via… MiroFish generates 4,096 agents - analysts, bettors, insiders, oddsmakers - each with different reasoning. They argue, form clusters, shift opinions. Consensus emerges. He pipes that consensus into a 12-layer transformer trained on the full history of his 16,695 predictions. The model compares MiroFish output against live Polymarket odds. When the gap exceeds his Kelly criterion threshold, it enters. Lakers at 40 cents. MiroFish said 62%. One position: $190,823. The edge isn't data. Every sharp has data. The edge is simulating how 4,000 fake humans process it - before the real crowd does.

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