Sharbel

Sharbel

38,604 người theo dõi trên Twitter

Theo dõi

Bài đăng

Nội dung chủ đề

Hầu hết mọi người đều đánh dấu các tweet và không bao giờ xem lại chúng nữa. Vì vậy, tôi đã xây dựng một kỹ năng OpenClaw đọc các dấu trang của bạn và cho tác nhân của bạn biết phải làm gì với chúng. Nó phân loại mọi thứ, trích xuất các hành động và đề xuất công việc mà nó có thể bắt đầu ngay bây giờ. http:/github.com/sharbelxyz/x-...…

Một sàn giao dịch crypto vừa vô tình làm mất 40 tỷ đô la Bitcoin. Một nhân viên đã gõ "BTC" thay vì "won" trong một chương trình khuyến mãi. 695 người đã thức dậy và phát hiện mình sở hữu nhiều bitcoin hơn cả số bitcoin mà Bithumb đang nắm giữ. Đây là lý do tại sao tự động hóa mà không có các biện pháp kiểm soát an toàn lại nguy hiểm. Mọi hệ thống liên quan đến tiền thật đều cần các bước kiểm tra an toàn chống sai sót. Không phải tùy chọn. Không phải "nên có". Mà là bắt buộc.

Robot giao dịch tự động của tôi đã lỗ 15 đô la trong một giao dịch tồi sáng nay. Tôi đã gửi cho anh ấy một tin nhắn: "Sao anh lại đặt cược 60 xu vậy?? Anh bạn, việc đó dễ dàng tránh được mà." trong vòng 3 phút nó: - Đọc kỹ 400.000 dòng nhật ký giao dịch - Đã tìm ra lỗi chính xác (một bước kiểm tra an toàn đã bị bỏ qua đối với các lệnh đặt mua lớn). - Đã khắc phục hai lỗi riêng biệt trong mã nguồn. - tự khởi động lại Tôi không viết một dòng mã nào cả. Tôi chỉ phàn nàn thôi. Đây là điều mà mọi người không hiểu về các tác nhân AI. Bạn không cần phải là một nhà phát triển. Bạn cần phải là một người quản lý giỏi. "Giao dịch đó thật ngu ngốc, hãy sửa nó" là một lời nhắc gỡ lỗi hợp lệ. Bot đã thực hiện giao dịch ồ ạt trong 7 giờ sau khi bản vá được sửa. Không có lệnh khớp sai nào. Chúng ta đã chuyển từ trạng thái "AI bị lỗ tiền" sang "AI tự tìm ra lỗi và vá lỗi" chỉ trong vòng chưa đầy 5 phút. Tôi đã xây dựng hàng loạt 2 Bots giao dịch, một bảng điều khiển nội dung và một hệ thống tóm tắt buổi sáng. Tổng số dòng mã do chính tôi viết: 0. Kỹ năng đó không phải là lập trình. Kỹ năng đó là biết cần hỏi điều gì.

Đại học Harvard vừa công bố một nghiên cứu cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) không làm giảm khối lượng công việc. Nó làm tăng cường khối lượng công việc. Họ đã nghiên cứu những nhân viên sử dụng AI để viết email nhanh hơn. Trong khi đó, AI của tôi: - giao dịch trong khi tôi ngủ - tạo bản tóm tắt buổi sáng của tôi - vận hành khung nội dung của tôi Nghiên cứu không sai. Nó đang nghiên cứu sai đối tượng. "Người dùng AI" có nhiều việc hơn. "Người vận hành AI" có nhiều tự do hơn. Khác biệt rất lớn.

Tuần này, hệ thống nội dung của tôi đã giúp tôi tạo ra một tweet thu hút 104.000 lượt xem. Đây là cách nó hoạt động: - Mỗi sáng, nó phân tích các tweet của tôi trong 30 ngày gần đây để tìm ra các mẫu - Trước 7:30 sáng, nó gửi cho tôi một bản tóm tắt với các đề xuất nháp - Tôi chấp thuận, từ chối hoặc chỉnh sửa từng đề xuất. Mỗi lần từ chối giúp nó hiểu được những gì tôi không muốn - Nó chấm điểm tiềm năng lan truyền của mỗi bản nháp trước khi tôi đăng - Tạo hình ảnh cho những tweet cần thiết Toàn bộ hệ thống chạy trên một chiếc Mac Mini trị giá 600 đô la và tốn của tôi khoảng 200 đô la/tháng tiền đăng ký. Video phân tích chi tiết sẽ được đăng tải trong tuần này. Bạn sẽ thấy chính xác cách mọi thứ hoạt động. Đây mới chính là hình ảnh thực sự của một người điều hành chuyên nghiệp.

Nội dung chủ đề

Cách tôi xây dựng một bot giao dịch mà không cần viết mã: 345 trận thắng. 26 trận thua. Tỷ lệ thắng 93%. Tôi không biết Python. Tôi không biết Stack Overflow. Chỉ là tôi nói chuyện với một trợ lý AI và lặp lại quy trình. Đây là chiến lược: 1. Hãy bắt đầu với phiên bản đơn giản nhất có thể. Yêu cầu đầu tiên của tôi theo đúng nghĩa đen là "Hãy xây dựng cho tôi một con bot đặt cược trên thị trường Polymarket 15 phút". Tôi đã thua 11 đô la trong giao dịch đầu tiên. Nhưng nó đã hoạt động. 2. Lặp lại với dữ liệu thực. Mỗi khi bot thua lỗ, tôi sẽ dán nhật ký giao dịch vào Claude và hỏi "Tại sao lại thua? Hãy sửa lỗi." Mỗi lần thua = một lời nhắc = một lần sửa lỗi. 3. Hãy để AI tự kiểm tra, đánh giá. Thiết lập một tác vụ định kỳ (cron job) chạy sau mỗi lần thua. Nó sẽ đọc nhật ký, phân tích lỗi, đề xuất cách khắc phục. AI sẽ tự gỡ lỗi. 4. Mẹo kết hợp trí não và cơ bắp. Mô hình đắt tiền cho các quyết định phức tạp. Mô hình rẻ tiền để giám sát. Logic dựa trên quy tắc miễn phí cho các giao dịch thực tế. Chi phí AI giảm từ 300 đô la/tháng xuống còn 30 đô la/tháng. 5. Ghi chép mọi thứ. Mọi giao dịch, mọi quyết định, mọi khoản lỗ với đầy đủ phân tích chi tiết. Khi tôi nói 345 lần thắng, đó là từ tệp nhật ký thực tế của tôi. Con bot này chạy 24/7 trên một chiếc Mac Mini giá 600 đô la. Nó giao dịch BTC, ETH, SOL cứ mỗi 15 phút. Điều cốt yếu là: bạn không cần biết lập trình. Bạn cần biết cách vận hành. Mô tả những gì bạn muốn. Thử nghiệm với tiền thật (số tiền nhỏ). Dán lại những lần thất bại. Lặp lại quy trình. Con bot không thông minh. Cái quy trình mới thông minh.

50 trận thắng. 1 trận thua. Lãi 19 đô la. Sự mất mát đó gần như đã xóa sạch mọi thứ. Đây là điều mà không ai nói cho bạn biết về các chiến lược có tỷ lệ thắng cao: Dù bạn thắng đến 98% cũng chẳng có ý nghĩa gì nếu số lần thua gấp 10 lần số lần thắng. Bot của tôi kiếm được khoảng 0,30 đô la cho mỗi trận thắng. Trận thua SOL nhất đó đã khiến tôi mất 29 đô la. Lợi thế thực sự không nằm ở tỷ lệ thắng, mà là khả năng quản lý rủi ro. Sẽ khắc phục lỗi này hôm nay.

My AI agent lost $80 while I slept last night. The last 12 hours were brutal for Max. He made a whole $100 betting on prediction markets yesterday, only to wipe away his wins in 5 trades. This is the reality of building a betting bot. x.com/sharbel/status…

Loading..