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Demo看功能，Production看命硬。
今天一個底層SDK的重連Bug，2分鐘吃光65535個端口。系統掛得明明白白。
這再次驗證了軟體工程的一個鐵律：
你以為你在寫邏輯，其實你是在寫防禦。
新手死磕功能實現，老手死磕異常處理：
- 網路抖動
- 依賴崩潰
- 資源耗盡
- 異常輸入
這些不是"意外"，這些是常態。
好的系統不是設計來"避開"錯誤的，而是設計來"容忍"錯誤的。
能跑通是技術，跑不死才是工程。

2025 年快結束了。
這一年我最強烈的感受，其實不是進步，而是資訊密度的失控。
AI、加密、敘事、機會同時湧來，
每天都有一種“你不跟就會錯過一切”的壓迫感。
刷得越多，越容易焦慮；
知道得越多，反而越不確定自己在幹什麼。
後來我換了個方向。
不再試圖理解全部世界，
而是開始用 AI、vibe coding 的方式，
把注意力收縮到一個具體的問題、一次真實的構建上。
當我開始構建，而不是圍觀，
焦慮反而明顯下降了。
判斷不再停留在資訊層，
而是被迫落到“我能不能把它做出來”。
第一次真正體會到 builder 的快樂：
不是看懂趨勢，
而是在噪音中，把一個模糊念頭變成能跑的東西。
也越來越清楚：
資訊爆炸不可避免，
但是否被它牽著走，是可以選擇的。
2026 年不追求看得更全。
只希望在少數真正重要的方向上，走得更踏實。
新的一年，
祝你我都能在噪音裡，保住自己的節奏。
新年快樂。

“斩杀线”這件事，對我個人最大的啟示只有一個：
我已經不在一個允許我隨便犯錯的系統裡了。
過去幾年，我一直在往“超級個體”的方向走：
AI × Crypto × 工具 × 內容 × 個人品牌。
表面看是自由度更高了，
但真正的變化是——
我把自己暴露在一個低容錯結構裡。
我現在的很多狀態，其實都踩在一條隱形斬殺線上：
•收入高度不穩定
•現金流和精力綁定在輸出效率上
•多個項目並行，但緩衝層很薄
•對平台、生態、周期變化高度敏感
這意味著一件事：
我已經沒有“慢慢修復”的空間了。
一旦遇到：
判斷失誤、身體出問題、市場突然冷卻、平台規則變化，
不是“難受一陣子”，
而是整個系統同時承壓。
這和幣圈的斬殺線，本質是一樣的。
⸻
第二個讓我警醒的點：
我以前高估了“執行力”，低估了“結構安全”。
我很擅長推進、構建、迭代、上線。
Spark Monitor、Prediction Copilot、內容系統……
每一個單看都合理。
但斬殺線提醒我：
效率再高，如果沒有緩衝，本質是在加槓桿。
多項目並行 ≠ 抗風險
高產出 ≠ 有退路
持續輸出 ≠ 系統穩態
很多“看起來很猛”的狀態，
其實是在壓縮自己的容錯區間。
⸻
第三個，也是最重要的啟示：
我需要的不是更拼，而是“犯錯資格”。
真正讓我冷靜下來的不是市場，而是這個認知：
一旦我不允許自己失敗，
那我已經把自己推到斬殺線附近了。
所以我

Vibe coding 最大的陷阱，不是代码寫不出來，
而是你突然覺得自己什麼都能做。
AI 把“實現成本”壓得太低，
結果是：每一個想法都像值得立刻開一個新 repo。
但現實是——
真正稀缺的從來不是能力，而是聚焦。
會做很多 ≠ 在構建一個東西。

我以為 LLM 會記住上下文，結果它比金魚還健忘
開發 Copilot 時，我跟 AI 對話到第 N 輪，終於忍不住了：
剛給過的 API 文件，它說"沒見過"
剛定好的架構，下一輪自己推翻
相同的 bug 改了三次，因為它壓根不記得上次怎麼修的
那個下午我浪費了 3 小時，一直重複"我剛才不是說過嗎"。
後來我才懂：AI 不是人，它是個無狀態的函數。你不喂它記憶，它就真是金魚。
我的做法很笨但管用：
每個階段搞一份《專案快照》——目前進度、技術選型、踩過的坑，全記下來。每次對話第一句就把這個喂給它。
從此沒再為"它怎麼又忘了"抓狂。
結論：別指望 AI 聰明。你的活兒不是"聊天"，是"喂記憶"。

最近老刷到一堆AI寫的長文，分析得頭頭是道，讀完卻啥也沒剩。
最大的麻煩其實不是缺信息，而是到處都是合成垃圾在淹沒一切。
當AI一秒鐘能吐一萬字的時候，網路99%的內容基本都會自然貶值成噪音。
對很多人來說，競爭力正在翻轉：以前拼誰能挖到更多料，現在更重要的是誰能狠心屏蔽掉更多垃圾。
應該搞一個足夠苛刻的資訊過濾器，只留下那些反直覺、可靠但不太舒服的信源，可能比囤一堆AI寫作工具更值錢。
你長期餵給大腦什麼，大概就會產出什麼樣的判斷。

Polymarket不光是表面熱鬧，交易火爆，用戶也在瘋漲。
真正起飛的其實是第三方生態：PolyAlertHub實時盯鯨魚動向，Polysights用ML挖趨勢，各種copy-trading bot和AI終端層出不窮。
不只Polymarket，Opinion這些平台也在猛推builder計劃，拉開發者來建工具。
核心平台漸漸變成底層基礎設施，真正的價值正被工具層、借貸層和各種衍生品搶走。
預測市場的超級周期，已經在生態衍生這塊悄然啟動了。

最近一段时间，我自己也沉迷在 Vibe Coding 里。
AI 让写代码变得异常容易，几个小时就能拼出一个“看起来很完整”的系统。
那种“我好像什么都能做”的爽感，是真实存在的。
尤其对编程新手或非技术背景的人来说，
这种外挂式加速度，极容易让人误判自己的真实驾驶水平。
慢慢地，我开始遇到一个反常信号：
真正让我卡住的，从来不是“写不出来”，
而是，我已经不太敢再改它了。 🤦
对技术大牛来说，可能一眼就能看穿架构问题；
但对小白而言，这一点尤其致命。
你用 1 小时生成的大量代码，
往往正是你未来最难维护的技术负债。
这也是“虚假全能感”最危险的地方：
它让你误以为，自己已经掌控了系统的复杂度。
后来我意识到一件更现实的事：
AI 真正的杠杆，未必是上来就构建一个宏大的 SaaS，
而是先把它用在你手边那些具体、真实、反复出现的小问题上。
与其追求一次性“做很大”，
不如先确认一件事：
它有没有让你自己的某个流程，效率提升 10 倍？
如果连你每天都会用到的单点效率都没被放大，
那这个系统，大概率只是“看起来很酷”。
所以最近我在刻意做这样的事：
先把手弄脏，解决那些真实存在的具体问题；
等我真的敢长期用、反复改、持续迭代了，
再去考虑更宏大的构建。
Vibe Coding 不是万能的，
它放大的不只是代码能力，而是我们对问题和系统的理解深度。

說實話，以前一直想找 AI ➕ Crypto 的切入點，始終沒找到門路。
直到接觸 Vibe Coding 之後，才發現路其實已經鋪好了，而且邁出第一步並沒有想像中複雜。
它可以從這幾個角度切入，適合不同人群：
如果是個人流派：從自身需求出發，搞個只為自己所用、能提升效率的小工具。這是最快、最扎實的啟動方式。
如果有社群：可以放大工具的能力，做成數據看板或 Alpha 工具，提供給群友。核心目標是輸出價值，獲取反饋。
如果你是創業流派：有長期宏大願景的，直接嘗試從 0 到 1，走上 AI + Crypto 創業者的道路。
總之，它能讓你在保持不離開 Crypto 圈的同時，深度跟進 AI 的發展。你學到的知識，認識的夥伴，都是全新的維度。
Vibe Coding 成為超級個體的必備技能和不二選擇 👀

現在每次打開小紅書，首頁4篇至少有一條 Polymarket 😹

Opinion Messari 報告完整版（圖表極全）：
我的邀請連結（可略微降低部分市場手續費）：

過去一周，我從一個完全不會寫代碼的人，進化成一個可以用 AI 構建完整系統的人。
不是誇張，是字面意義上的“從零開始”：不會 React、不會 API、不會部署、不會 Git、不會邏輯模塊、不會 CSS。 什麼都不會。
現在：Polymarket 事件解析 世界線推理 mispricing engine 自動新聞抓取 概率校準 倉位 sizing …我全都做出來了。（當然，現在還是跑通的基礎版本，但核心架構已經有了。）
說白了，不是我變聰明了。
純粹是 AI 直接替我頂了一個全職團隊。
現在玩兒法完全變了。不是讓它寫代碼，是直接指導它，讓它去搞系統架構。
真的太誇張了。
一個人 + AI 真就等於一支完整的開發團隊。
這件事真的震撼到我了，它徹底顛覆了我對“個人能做到什麼”的理解。

如果自己跟每個大模型聊天的歷史記憶都能保存、更新，並且互相連通就好了
就不用切換模型的時候要先交代一遍背景，它們都非常了解用戶的最新狀態和需求
這樣搞代碼、作圖、整理內容、或者幫自己解惑，都能更遊刃有餘
還能交叉驗證出不同模型對同一個問題處理上有什麼區別

《爲什麼體育盤是 prediction 新手最大的幻覺？》
我最早接觸 Polymarket 時，也以爲體育盤“好理解”：
信息密度大、節奏快、盤口波動刺激，似乎稍微研究下就能抓到 edge。
結果做久了才發現：
體育盤的本質就是一個字——隨機。
1）體育盤沒有事件鏈
我真正能形成判斷的盤，都是節點清晰、信號可追、路徑可刪、最後會收斂的。
體育盤完全沒有這種結構。
球員狀態、傷病、節奏變化、戰術選擇，全是無法提前量化的噪音。
我越想“找邏輯”，越是在隨機裏講故事。
2）體育盤的波動不會給我任何結構性信息
Q1 領先、Q2 反超、Q3 崩盤，看着很像“節奏”，
但實際上只是高頻隨機的抖動。
沒有世界線，沒有趨勢，沒有收斂空間。
我當時以爲可以波段，後來發現那是情緒在自欺。
3）體育盤最大的陷阱是：讓我誤以爲自己“看懂了”
數據越多，錯覺越強。
但 prediction 能判斷的從來不是細節，而是結構：
路徑、節點、信號、偏差、趨勢。
體育盤這些全部缺失。
做過一段時間之後我才接受一個反直覺：
體育盤裏分析得越多，我離 edge 越遠。
因爲你在分析的是“場景”，
而 prediction 需要的是“世界線”。
對我來說，真正能訓練判斷的盤反而很固定：
結構盤
• 資金上限盤（大額募資、連續吸籌）
• 期限錯位盤（收益率倒掛、到期窗口）
• 單點機構行爲盤（強制操作、季度調整）
事件鏈

當我們和 GPT 聊預測市場時，是我們在操控模型，還是模型在重塑我們的判斷路徑？

和 GPT 或 Gemini 聊預測的時候：
“嗯…對…有道理…穩了。”
輪到自己下注的時候：
“啊？怎麼又錯了？？？”

2/
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