xiaohaott @xiaohaott

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Solana 手机到了，很好用，硬件钱包，但是太多了，用不完！ 为了感谢关注我的好友，从关注列表中随机抽取 50 名小伙伴，免费送手机！关注我就能送！转发评论，随机抽取，7 天后中奖的小伙伴我会私信要地址发过去！！！

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@wakuangdashen 抽我 我想中一次大奖🤩(„ಡωಡ„)

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.

erm... moonlanding... ;-P #glsl #allcode #portal #voxelart

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？

0xFunky @0x0funky

a year ago

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。

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@AutonomysNet @AutonomysLabs @0x0xFeng @Tree_of_Alpha @DtDt666

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.

cursor. directory 这个网站有非常全的 Cursor 资源 各种编程语言的 Rules MCP 服务商店 Cursor 的各种视频教程而且还有分类

@Arenaweb3 Dont miss the Draw. Use my code: 3655TQA0 Visit: quest.arenavs.com

@0x_Northland 怎么做都是可以的 只要坚持 看好的就是你坚持

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。

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一款支持15+种格式文档的RAG系统：wdoc，包括PDF、网页、YouTube、音频等，可以对大量文档进行总结、搜索及查询 可以把各类文件无缝组合在同一个索引中进行查询，甚至可以去除音频和YouTube视频中的静音部分 支持高级RAG查询和高级摘要功能，不仅是简单要点提取 而是分析作者的思维过程，使用markdown层级结构，支持多语言输出 支持100+LLM，目前使用openrouter的deepseek v3作为主要LLM和评估LLM，支持本地和私有 LLM 相当于一个超级智能文档助手，适合需要处理大量资料的场景使用 #RAG #wdoc

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

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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…

ILIAS ISM @illyism

a year ago

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.

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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…

99｜乞丐版 @99holders

a year ago

🎯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？

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【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…

@Bitget_zh 老用户与狗不得入内