xiaohaott @xiaohaott
凉风有序 秋月无边 moon Joined October 2014-
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Free Blender AI motion capture plugin — also compatible with UE and Unity. Connects to a 1080P webcam and runs locally with a 1-billion-parameter model, requiring 8GB of GPU memory for real-time processing. Supports single-camera real-time capture and video uploads with no limit on the number of uploads. Includes full-body, facial, and finger motion capture. Completely free to use.
還有很多人不知道MCP是什麼,這個東西聽起來很技術,但其實它正在改變我們使用 AI 的方式,甚至被很多人看好,趁這個機會來打一篇詳細的科普文,順便介紹一下為什麼MCP現在這麼紅以及為什麼是目前AI的下一個新敘事,尤其是它在幣圈的潛力! = MCP 是什麼?它是 AI 的「萬能翻譯機」= MCP 是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的一個開放標準,目的是讓 AI(特別是大語言模型,像是 Claude、ChatGPT 、xAI)能更輕鬆地跟外部世界「對話」。 想像一下,現在的 AI 就像一個超聰明的學生,但它被鎖在一個沒有窗戶的房間裡,只能靠自己腦袋裡的知識回答問題。如果你想讓它幫你查天氣、看檔案、甚至操作 GitHub,它就得靠你手動把資料丟給它,這超麻煩,對吧? MCP 的出現就像給這個學生裝了一個「萬能翻譯機」,讓它能直接連接到外面的資料來源(像是檔案、資料庫、API)並理解這些資料,甚至執行一些動作。 簡單來說,MCP 是一個標準化的「溝通協議」,讓 AI 跟各種工具、系統之間的連接變得超簡單,不用每次都重新打造一套專屬的橋樑。 = 為什麼 MCP 在 Web2 AI 這麼夯?= 在網路的世界裡,我們每天都在用雲端服務、社交媒體、線上工具,這些東西產生了海量的資料。 但問題是,AI 一直被困在自己的「資料孤島」裡,沒辦法直接用這些即時資料做事。以前想讓 AI 連接到外部系統,得寫一堆客製化的程式碼API,費時又費力。MCP 解決了這個痛點,它就像一個統一的插座,不管你用什麼 AI 模型、什麼工具,只要遵循 MCP 標準,就能快速接起來。 那這有什麼好處呢? 1. 省時省力:開發者不用為每個 AI 和每個工具寫獨立的整合程式,MCP 提供了一個通用的解決方案。 2. 即時性:AI 可以直接存取最新資料,不用靠過時的訓練資料猜答案。 3. 擴展性:從個人檔案到企業級系統,MCP 都能搞定,應用範圍超廣。 因為這些優勢,MCP 近期在 Web2 AI 圈迅速竄紅,特別是對開發者來說,這簡直是夢幻工具,對使用者來說,會感覺到AI更加強大。 = 為什麼我說MCP被視為 AI 的新敘事? = AI 發展到現在,大家已經不滿足於「AI 會聊天」這種基本功能了。未來的 AI 要能「做事」,要能像人一樣主動去解決問題,而不是只被動回答,即使現在ChatGPT或是xAI有搜尋功能,但也只是對於回答問題更加精準並沒辦法真正去讓AI解決問題,除非是接客製化的API跟流程。 MCP 正是實現這個願景的關鍵,它讓 AI 從「單機模式」升級到「聯網模式」,甚至有點像 AI 的「作業系統」雛形。很多人認為,這不只是一個技術標準,而是 AI 進化的一個新方向,也就是從「純粹的語言模型」變成「能動手的智慧助手」。 這種轉變有多重要?就像當年網際網路從 Web1(靜態網頁)進化到 Web2(互動式平台),MCP 可能帶來的是一場 AI 的「互聯革命」。它不只提升了 AI 的實用性,還可能催生全新的商業模式,比如專門提供 MCP 服務的平台,或是基於 MCP 的 AI 應用市場,未來客製化的API會越來越少,saas服務公司可能會被大大的影響。 = MCP在WEB2的應用 = 挑了一些近期討論度很高應用(這些是我覺得超酷的一些MCP) 1. Blender MCP 直接在Claude 上面用對話的方式在Blender上面製作3D模型(這真的超屌整個炸了)。 x.com/sidahuj/status… 2. Perplexity MCP 只要串接Perplexity MCP就可讓LLM有即時網路搜尋的功能。 x.com/perplexity_ai/… 3. Firecrawl MCP 只需要使用Prompt就可以複製任何網站。 x.com/dr_cintas/stat… 4. Pubmed MCP 直接讓AI可以連結Pubmed (生物醫學文獻檢索系統),意味著找醫學Paper更加方便。 x.com/MushtaqBilalPh… 5. Figma MCP 相信UI/UX工程師都知道Figma,只需要溝通就可以畫出Figma設計檔。 x.com/glipsman/statu… 這裡有整理好的很多mcp的應用: github.com/punkpeye/aweso… = MCP 在幣圈的應用:DeFi + AI = 除了 Web2 的應用,MCP 在幣圈也是可以有很多應用的地方,特別是在 DeFi(去中心化金融)領域。想像一下,如果 AI 能直接連接到區塊鏈,幫你操作智能合約、交易代幣,甚至設計投資策略,這會有多方便?MCP 或許會讓這一切變成現實! 這裡有我想到的幾個幣圈相關的 MCP 應用範例: 1. 即時查詢鏈上數據 下Prompt:「BSC 上這個代幣的流動性池有多少?」MCP 讓 AI 連接到 Binance Smart Chain 的節點或 DeFi 協議(如 PancakeSwap)的 API,秒回:「這個池子有 100 萬美元的流動性,最近 24 小時交易量是 50 萬。」 2. 自動執行Defi交易 下Prompt:「當 ETH 價格跌到 3000 美元時,在 Uniswap 上幫我買入 1 ETH。」MCP 讓 AI 連接到 Uniswap 的智能合約,監控價格並自動下單,還能回報:「交易完成,總費用 0.01 BNB。」這不只是分析,而是直接讓AI幫你操作! 3. 設計投資策略 下Prompt :「幫我分析 BSC 上最好的 yield farming 機會。」MCP 讓 AI 連接到多個 DeFi 協議(比如 Venus、Beefy),抓取即時數據,然後給你建議:「在 Venus 存入 USDT,年化收益率 15%,風險低。」甚至還能直接幫你交互。 4. 直接管理錢包 下Prompt:「檢查我的 BSC 錢包餘額,然後把 10 BNB 轉到另一個地址。」MCP 讓 AI 連接到你的錢包(當然要安全授權),查詢餘額後執行轉帳,還能提醒你:「轉帳成功,Gas 費 0.001 BNB。」 == 結論 == 其實現在的大型語言模型都有一個聰明的腦袋了,MCP 就像是給這些聰明腦袋裝上了「機械手臂」,讓它們能直接伸進區塊鏈和 DeFi 的世界,幫你抓數據、跑交易,甚至玩出更多花樣。 或許未來哪天人人都可以對 AI 說:「幫我設計一個跨鏈套利策略,從 BSC 到 Polygon 賺差價。」MCP 會讓 AI 連接到多個鏈的數據源,分析即時價格,然後透過智能合約執行交易,全程自動化,還能避開高 Gas 費的時段。 @heyibinance @cz_binance Binance已經有人寫出MCP可以讓AI操作CEX上面的功能了,BSC是不是也需要一個MCP呢?
這個好像是比剛剛那個MCP還要早的BNB-MCP 昨天發盤被黑客搞然後今天又被另外一個項目吸掉注意力😂 BTW, 我其實也在改寫Base-MCP沒想到那麼多人都在做了 MC 110K,支持一下GOOD DEV Always DYOR。
1. ⚔️ Introducing Game of Domains—the final installment of Autonomys’ incentivized staking contest designed to test the robustness of our network’s multi-domain architecture of decoupled execution (DecEx) environments on our Taurus testnet before domains launch as part of Mainnet Phase-2.
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我刚刚已经使用自己部署的Posiz定时发送了X,但是还是不够便捷,要用LLM+纯调用实现自动写推、自动发推。 github.com/elizaOS/agent-…
回忆2年多web3撸毛旅途 2022年9月份退伍,10月份报的撸毛班然后随大流重仓以太坊并跟着老师瞎几把撸Arbitrum。 2023年arb空投100多个地址全中,加上后续杂七杂八土狗币空投意外暴富,大部分代币又换成以太坊并从此全职撸毛。 空投改变一个普通农村娃的厂工命运,路径依赖持续大干strk/zks/zro等诸多项目,并坚信空投会使个人资产再一次飞跃,最巅峰手动党strk没日没夜上号700多个地址。 2024年strk中了100多地址利润还行,zks反撸,zro每个地址都有但利润很低。 2年间参与的其他项目也很多,印象最深刻的:W很赚、OP二期反撸、ID小赚、MANTA小赚、BLUR赚不少、ZRO小赚、ZKJ赚不少、ZK反撸、fuel没亏、solv没亏、xter严重反撸、scr严重反撸,还很多没空投rug的归零的都忘记了。 没曾想2025年开局3连反撸暴击(熊链、IP、LAYER)天塌了撸毛彻底完了。 其实这两年多兜兜转转只有撸毛在赚,也踩过很多坑,钱也大部分消费在铭文/NFT/土狗/合约上。 如今唯一正反馈的撸毛也走到了尽头,何去何从很迷茫。
撸毛的高阶玩法-架构思路及原理详解 一、全自动撸毛总体流程说明 (限于篇幅,只说每个环节原理,细分只能后续独立开篇,部分补充就在回复里吧)。 1.电脑来电自动开机(只需设置bios来电启动) 2.全自动运行脚本任务,机器停电或异常重启(只需将总控程序随系统启动) 3.脚本异常重启(比如使用指纹浏览器,2000个用户id,单机启动多少个浏览器)完成所有任务后,汇报进度到tg,日志写入数据库,方便查看板统计。 这里大致说下思路,如果某些浏览器因为代理原理,项目方网站等原因产生了异常,那么就等待几分钟后再重试,先做下一个浏览器,如果这个浏览器id连续错误达到设定比如5次,就不再重复,而是2000个做完后,tg,wx汇报异常,由人工查看。为什么要这么自动?那既然都说自动化撸毛了,你看完下面的就知道:对,就得唯快不破,要卷只卷自己。 好吧:先上2年前的初始架构图,相对简陋,但太近也不便给你看不是: 二、硬件方便的配置,如何自动化运维。 1.廉价机集群的搭建,如图比如搭建一个便宜的e5集群,建立资源池,一键克隆几百个机器来备用。 用途(仅简单描述,多了一是不好懂,二是几小时也说不完): 1.1 做管理机,可手动处理一些小任务,临时处理某些项目,统一管理,自己电脑不会乱,也更加安全; 1.2 用来执行单任务,一些只需要单开浏览器的,纯图色模拟,ocr识别模拟,这样每次只开一个浏览器,根据任务时间,计算一天的总量,单机一天做几百个浏览器, 例如单虚拟机一天200个浏览器,要做2000,克隆10台即可。 1.3 用来领水,虽然购买2cpacha,CapSolver这样的可以解决临时领水问题,但是每1-2k就是一个猪脚饭了,如果一ip一天又能领取3次,领取半年那消耗就不少,项目多了消耗也大,既然我们都是撸毛了,能节约自然毛都不想给。怎么领? 但指纹浏览器模拟点击cloudfare这样的主流的就过了,至于其他变态的就不解释了,除了tw这样的,都有解决办法,因为一般领水也不会有。 1.4 搭建局域网文件服务器,数据库服服务器,代理机,即时通讯等(不解释)。 1.5 用来搭建一些节点,一鱼多吃啥的,你买云服务器,那个内存,cpu很是心酸,用你本地的,只需要解决带宽就好,内存比白菜都便宜。配个图吧: 2.高端机器配置,比如最新的i9+3060+显卡+64内存,得有个几台吧。 用途(仅简单描述...): 2.1 用来多开浏览器,这时候需要吃内存,也吃硬盘,带点游戏的项目吃显卡,这样的好处比如单机40开浏览器,可以快速完成2K号的任务,做4K号怎么办?克隆几台就好了,可预装好系统,git同步,连接局域网数据库。 你也可跟网吧一样,ghost多播等。 就不配图了,可能陆续就能看到我其他推文的截图。 2.2 用来临时打手动,都自动化了,还有手动吗?自然,因为就几个小时的任务你写上自动化的时间手都打完了. 三、如何实现脚本的自动化? 1.实现一个主监控,查询数据库,看板,配置参数(比如异常几次,单机开多少个浏览器),全局管理这一台机就看主监控了,配置好主控后,他就会启动启动主脚本控制程序。如图: 2.实现一个脚本控制程序,用于启动浏览器执行脚本, 如果是多开浏览器,是用多线程吗?不,我建议是多进程,这样万一脚本卡主只影响这一个浏览器,就跟chrome一样道理。此程序需要执行脚本执行,就看根据各位语言选择,比如选择js,还是python,lua,或者pascal之类,为什么要用脚本?就是自动git了就执行,不然你得重新编译,项目很多都是短平快,甚至几十种交互,需要修改的,自然就没有效率。如果你不具备构建这些能力,你就会使用一点python,好吧,前面这些就当没说了,思路只是借鉴,你独立执行python就可以了。如图: 3.是否一定要中心数据库? 是的,你要快,这是必然的,不然局域网这么多机器怎么全自动启动就知道干什么,因为他们都读取数据库配置啊,对应的机器名称,或者他主监控配置,根据读取数据库就知道各自去干什么了,通常我们都没显示器。 当然你就是要跑单机,一个个去处理下又怎么样呢?是的,闲着也是闲着,开心就好。但我们的口号是能机器尽量不人工。 4.还没说到怎么怎么具体跑浏览器自动化? 这个就需要各位根据自己的能力去找对应的解决方案了,搜索下一堆,js在网页是一等公民, python当然因为他的库天下第一,所以建议就这两个,加上需要做脚本载入,自然也他们两个更合适。框架诸如Selenium,Puppeteer,Playwright等。 四、跑协议(脱机),跑合约? 这个方面,链上基本都是对接rpc,其他需要网页调试,就不展开说,大多时候是一个可选项,或者辅助项,当然你就用这一项完成任务,那么ok,前面的都不用看了,你也似乎没必要看到这里来了。 五、如上自动化怎么对抗女巫的简单说明 1.模拟,加入随机,自然是安全度最高的,鼠标移动,点击按下弹起的时间,输入的速度,这些函数都经过封装后,通常很难被检测的。 脚本的随机时间,因为指纹浏览器每个启动都有一个独立的id,所以每次启动的时候随机启动,其实连自己都不知道规律在哪里,比人工自然随机得多。 2.跑协议,只能凭运气,如果项目方前端检测,因为他的网站是后台更新的,他只要加入一个简单的隐藏参数或者检测,某一天网站更新了,你还在用老版网站数据来交互,但是他也让你协议能正常交互通过,那这时候你该明白么? 再举个例:就好比他多一个v2接口新网站交互,你一直用v1,请问他网站都更新了,你怎么去打开的v1? 也有一些库,他会检测你的鼠标,键盘的行为,然后提交,所以你协议中并没模拟这个数据,但是你也能交互,最后是否决定你女巫就看项目方了。 再举例:个人认为movment这样的不容易女巫的原因,是因为除了领水你很多交互都是在各自项目方或者galxe这样三方平台上的。 六、安全的问题 1.机器运维安全,首先每台机器防火墙配置,对外不开放端口,保持基本工作在局域网内, 2.代码内不能有敏感数据,比如私钥,钱包密码等,都需要是加密的。 3.如果你有员工,觉得钱包能到处私钥怎么办,我觉得疑人不用是最好的,不然都很难。 有的工作室修改钱包插件来防止员工,但他要真懂卸载重新导入一个插件,或者替换下插件里的钱包文件也是能恢复的,若他真不懂,那心思也就小。 当然你可以用堡垒机,全程录制,用于追溯,但事实上长期跑起来你要防自己人,个人认为多半是不现实的,百密一疏 ,毕竟去中心化零容错,不能像交易所你改个密码就好了。而且丢了不仅是钱,丢了他会很长时间恶心你,比如你还继续撸吗? 4.聊天工具被监控,你做什么在现在大数据时代就不多解释了吧,不中毒都有人能看到,因为隐私问题只是民事, 不起诉都没事,聊天内容审查很多人都有权限看, 甚至普通员工,因为他上面约束的只是法律,懂的都懂。你发出私钥他查看信息,对屏幕拍个照就行。 5.安全总是开始会觉得很注意,一段时间之后一定就松懈了,毕竟要安全就麻烦。 就到这里吧,确实不能用这么一点文字就能表达出太多,就当先抛砖引玉吧。 #web3 #撸毛
这位推友分享了使用 Cursor 的时候添加的一个实用的 Cursor Rule,Agent 生成代码的时候让 Claude 添加一个类似 R1 的 thinking 过程(当然原理不一样),包裹在一个 thinking 的 tag 当中,从三种解决方案里面选最合适的一种,确实是一个特别棒的技巧,我亲自测试了一下,效果很不错,非常实用,可以看我的测试视频,推荐给大家。 文字版提示词提供给大家: gist.github.com/vikingmute/470…
You don't need a reasoning model like R1 or o3, just use this .cursorrules with Claude Sonnet to add a thinking step, works 100x better.
融资8500w的@SentientAGI 指纹卡又涨价了,前天 才2 $POL ,今天就涨到了5.5 $POL (1.7U),这说明需求量在不断增加。 因为@SentientAGI 指纹卡是访问dobby网络的门槛,只有持有指纹卡才权限和 @SentientAGI 交互,以博取未来空投。 所以持有指纹卡基本不会卖出,而且指纹卡只有不到67W张,只要 @SentientAGI 用户在增加价格也会水涨船高。 不是让你屯卡赚差价,而是多少要买两张用来博取融资8500W的 @SentientAGI 空投。 如果你现在不买,可能以后的交互门槛会越来越高。 指纹卡已停止注册,只能在opensea上购买,顺便交互下@opensea opensea.io/assets/matic/0… 怎么玩看这篇帖子:x.com/99holders/stat…
🎯融资8500W的 @SentientAGI 一定要重视,高融资+不卷才是真正值得撸的项目。 别的项目融个3~5000W门槛都挤破, @SentientAGI 首轮8500W你却视而不见。 📌为什么说 @SentientAGI 是大毛? 答:融资高+赛道好+人少不卷。 📌门槛是啥?
【熊链和Story空投之后 -我的公链撸毛重心变更】 1️⃣一层Layer1公链 ⓵Monad ⓶Farcaster ⓷Humanity Protocol ⓸SaharaAI 2️⃣二层Layer2公链 ⓵Base ⓶Eclipse ⓷Abstract ⓸Soneium 🌟我先以这些为主,也有分主次,其他的,慢慢跟进。 🌟我更新到下面的“谷歌表格”中了。 docs.google.com/spreadsheets/d…
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