Smart Contract

|| Smart Contracts 🧭 ||
Code Review 📄 ||
Bot in Crypto 🤖 ||
Audit 📇 ||
c4 Warden 🐺 ||
Sherlock Lead Judge 🕵️‍♂️ ||

[Smart Contract @0xSmartContract]

1️⃣ Kripto hesabının gizli anahtarı hackerların eline geçmiş, cüzdanına bot kurulmuş bir hesaptaki stake de 90.000 USD’lik #AVAX ve 1 haftalık süremiz var !

Bu hafta #Avalanche ağında büyük bir mücadele ile en tehlikeli botlardan biri ile savaşarak , stake’teki AVAX ları kurtarmak için blockchainin karanlık ormanına daldım

Avalanche P-Chain’de geçen bu 1 haftalık mücadelemizin detayları ve 90.000 USD’lik AVAX’ı nasıl kurtardığımın hikayesi aşağıda 👇👇

[Smart Contract @0xSmartContract]

Bir kanser vakası için LLM’ler ile evde yapılanlar , bir tarihe tanıklık ediyoruz, bunu geçmişte labaratuarlarda bu işin uzmanları uzun sürelerde yaparken ,şuan geldiğimiz yer inanılmaz

[Javi Lopez ⛩️ @javilopen]

🔴 I NEED YOUR ATTENTION

I've spent a month helping Miriam with her case of metastatic cancer and I want to share the methodology I've been using because it's completely replicable.

I think (with luck) this could be USEFUL TO OTHER PEOPLE with cancer (or any other illness).

The results we've gotten aren't a miracle, but we believe they're genuinely useful and could mean the difference in a literal life-or-death medical case.

Here's the method step by step:

1/ Use the most advanced models of the moment (unfortunately paid, and not cheap. I think Public Healthcare should invest in this):

- ChatGPT 5 Pro + Extended Thinking (40 min aprox. of thinking per call)
- Claude Opus 4.8 MAX

Still pending deeper testing:

- Perplexity Sonar Pro Max
- NotebookLM

Tested but only useful for additional links/research (not as powerful in my experience)
- OpenEvidence

2/ Feed the AI the FULL clinical history, completely chewed up. This sounds dumb but it's critical.

- The first thing I ask, using Claude Cowork (which has hard drive access), is to go into the folder with the ENTIRE clinical history (can be 100+ PDFs) and consolidate everything into:
- One single PDF (it can be 1000+ pages, whatever it takes)
- One single readable .txt or .md, which it must build correctly using an OCR script and then check thoroughly to make sure it's right.

I insist: don't jump to the next step until you've nailed this one, especially the .txt.

3/ Once you have the above, use this prompt along with the .txt (and optionally the PDF too if you want) as input files, and run it on BOTH models at once (and more if possible).

👉 This prompt is insanely complex/advanced: https://t.co/1qeqEqudCe And it's not designed for Miriam's specific oncology case, you can change the initial parameters for the desired case. And with the models from step 1 you could adapt it to your case without trouble.

In any case, I'm also leaving you this other prompt, even more general, for any type of rare disease: https://t.co/4B327floDP

4/ The ARROWHEAD (adversarial model spiral): facing one model against the other. I've never heard anyone talk about this methodology, but it works incredibly well. The feeling is like sharpening a stake until it gets a gleaming point.

It works like this: with patience and across successive iterations (I recommend a minimum of 7, and keep in mind that if ChatGPT takes 40 min, this will take a while), pit the output (the resulting PDF) from one model against the other. With a simple prompt like:

"Another committee of experts says this. What do you think? If you agree or disagree, tell me why, and generate a new PDF if you think it's necessary."

Then you feed that result back to the opposite model. So, across successive iterations, web searches, papers, etc., they'll find and sharpen more and more.

When to stop? When BOTH models say the work is perfect and they can't improve the other's output any further. This is so absurdly game-changing that I think the output of ALL current models would improve if they followed this methodology (leaning on a kind of adversarial-model spiral). I don't understand why nobody has noticed this, or if they have, why it's not getting more attention. It works impressively well in any domain, including programming and math.

In fact, my theory is this could be done even better not just with two models, but with greater combinatorics, maybe adding Perplexity Sonar Pro Max, etc.

RESULTS

Incredible. Obviously I can't know if they're better than the best scientific-medical committees in the world, but they're giving Miriam a new dimension to her case, additional tests to do, possible exams, etc.

Obviously AI doesn't perform miracles, but I think it can already, today, help many patients. And Public Healthcare should invest a lot (but A LOT) in this.

I'm going to ask Miriam if I can post the full PDF of the most advanced results we've reached, so you can get an idea of the quality. She's already given me rough permission, but I want to make sure 100%.

FUTURE PREDICTION

Easy to make: in the near future (I hope), any person's medical history won't just be fully digitized (we're close, but not all the way, well, well, well). On top of that, it'll be "pre-chewed" so it can be consumed by an LLM in one shot.

CLARIFICATION

- We're aware this is a delicate subject and we don't let the AI make final treatment decisions. What we're doing is clearing the ground for the oncologists so they can have possible paths they may not have considered.
Thanks 🙏

- The top LLMs have context windows for that and much more (much, much more). In any case, the PDF is more of a supporting file for the .txt. Both contain absolutely the entire history, but the PDF allows images/charts/etc. The .txt is what the AI consumes.

- On automation: and yes, this can be automated. Yes, AutoGen supports it almost out of the box. LangGraph builds it really well with supervisor / evaluation loops. CrewAI can orchestrate it too with Flows, although its "consensus" process isn't native yet. That would be the next level: automating it.

PETITION AND DISCLAIMER

If there's any oncologist in the room or you are an LLM company, we'd be grateful if you could take a look / help 🙏

Remember: in any case, this is just one more tool for the doctor.

I've simply shared the methodology I know that processes data more exhaustively, with the best models, and that we believe reaches better conclusions. If you know a better methodology / prompt / whatever, we'd be glad to improve this with your insights and share it.

Then the doctor reviews, adopts, or discards the report.

And if it helps the doctor, it helps the patient. And if it doesn't, all we've lost is some time and tokens. In a case that's literally life or death, that's nothing.

Just plain common sense.

Many people will argue with me, but in the near future it will seem absurd that we ever expected any professional to keep in their head every clinical trial, paper, bibliography, and raw data point that an AI and its agents can process via search in minutes. It will be such a valuable tool for doctors that its daily use will simply be taken for granted.

[Smart Contract @0xSmartContract]

İnternete sızan Claude Code kaynak kodu yaklaşık 512.000 satır TypeScript (1.900 dosya) ama bu sadece Claude Code ürününün bir parçası.

Toplamı tahminen yaklaşık projenin tum kod tabanı 50-70 milyon satır olduğu tahmin ediliyor

Ama burada daha da ilginç bir şey var: Anthropic şirket içi kodların %90 ının artık Claude tarafından yazıldığını söyledi

Yani teorik olarak: 965 milyar dolarlık şirketin büyük kısmının kodunu AI yazıyor. Bu teknoloji tarihinde görülmemiş bir şey

Claude'un modelleri birkaç terabayt yer kaplıyor olabilir. Ama o birkaç TB'lık kod bazı ülkelerin yıllık ekonomisinden daha değerli hale gelmiş durumda.

Bunu göremeyen, buna adapte olmayan ülkelerin işi , sadece kullanıcı olarak bir hayli zor olacaktır

[Anthropic @AnthropicAI]

We've raised $65 billion in Series H funding at a $965 billion post-money valuation, led by @AltimeterCap, Dragoneer, @Greenoaks, and @sequoia.

This investment will help us advance our research and expand our capacity to meet growing demand for Claude.

[Smart Contract @0xSmartContract]

Dünya değişti, araçtaki batarya, fren, direksiyon, radar, kamera, klima, şarj modülü gibi parçalar birbirine sürekli küçük veri paketleri gönderir.

Teknisyen bu paketleri okuyup hangi modül ne söylüyor, hangi değer normal dışı, hangi mesaj kayboluyor veya gecikiyor bunu anlaması onu elit teknisyen yapacak

Yani olay şu değil: “Arıza lambası yandı, kodu sileyim.”

Tesla’nın genç teknisyen modeli bize geleceği gösteriyor: Elinde lokma takımı olacak ama asıl gücü laptoptan alıyor.

Mesela Tesla’da yazılım güncellemesi için araç ekrandan Kontroller > Yazılım bölümünden kontrol ediliyor; güncelleme indirmek için Wi-Fi gerekiyor ve planlanan zamanda araç kullanılıyorsa güncelleme iptal edilip tekrar planlanıyor.

Yani artık araç bakımı “iPhone güncellemesi” mantığına dönmüş durumda.

[Frank Brown @FrankBr05713205]

Need your vehicle repaired? You may have to wait a long time as there is currently a huge automotive technician shortage in America. For years, America pushed college degrees and foolishly closed down many school auto shops. Now we are paying the price as old experienced technicians are retiring and there is virtually no one to take their place. Body shops also have similar problems finding collision and paint technicians

[Smart Contract @0xSmartContract]

Ethereum üzerindeki stablecoin arzı yaklaşık 163 milyar dolar.

Ethereum çok başarılı şekilde USDT, USDC ve dolara endeksli tokenları fantastik biçimde taşıyor

Stablecoin büyümesi ETH ı değil doları güçlendiriyor

Ethereum, ABD dolarının küresel dağıtım ağına dönüştü.

Bu yüzden ABD hükümeti stablecoinlere agresif şekilde yaklaşırken Ethereum’a değil özellikle “Dijital dolar altyapısına” odaklanıyor.

Bu yüzden Ethereum birçok kez bilinçli olarak:
Fee düşürdü,
L2’leri destekledi,
Execution gelirini L2’lere bıraktı,kullanıcı maliyetini azaltmayı öncelik yaptı.

Ethereum kullanıcıyı sömürüp kar yazan zincir olmadı

Gelecekte büyük ihtimalle:
Ethereum kazanacak ama ETH ın ne kadar kazanacağı ise artık garanti değil.

[Smart Contract @0xSmartContract]

A fantastic interview with @Ehsan1579 and @MitchellAmador , I watched it with passion 👏

He said at least 38 out of 42 reports are AI-powered. Nobody expected this.🧑‍🚀

If @Ehsan1579 leaves the system, could "Orus" perform the same way?

[Mitchell Amador @MitchellAmador]

A very fun podcast with an amazing up-and-coming Security Researcher. Follow @Ehsan1579's journey, it's only going to get bigger from here.

[Smart Contract @0xSmartContract]

@immunefi 's main mistake in 2023 was positioning AI entirely as a "spam producer."

https://t.co/RKTB1Ke0h6

Now on the right way.

[Immunefi @immunefi]

Today, we are introducing Immunefi Studio, a new suite of tools built with and for Immunefi’s security researcher community.

Finding a real bug is only half the battle. The other half is proving it clearly enough to get paid.

A strong finding can still be weakened by missing evidence, unclear impact, vague PoCs, unsupported claims, poor framing, or duplicate risk.

Immunefi Studio is designed to help researchers before two critical moments:

Before they start hunting and before they submit.

The first tools are Studio Review and Studio Signals.

Studio Review helps researchers strengthen bug reports before they submit to a real program.

It gives structured feedback on clarity, PoC strength, impact quality, plausibility, missing evidence, unsupported claims, and duplicate risk.

Sometimes the bug is real, the report is strong, and the impact is clear, but the same underlying issue may have already been reported.

Studio Review helps researchers check whether their report may overlap with an existing or previously submitted finding in real time, so they can sharpen their angle, clarify what makes their discovery different, and avoid wasting their best work.

It also helps researchers write, review, improve weak spots, and submit only when the report is stronger.

Studio Signals helps researchers decide where their time is most likely to pay off.

Choosing the wrong target is costly. Researchers can spend hours reading docs, tracing contracts, building context, and looking for a real vulnerability, only to realize the program does not move at the speed, severity profile, or payout opportunity they expected.

Studio Signals gives researchers better intelligence before they commit serious research time.

It shows real program data, including paid-to-closed ratio, payout speed, confirm-to-paid velocity, response speed, outcomes across severity levels, and other key signals.

The headline max bounty is not the full story.

Studio Signals helps researchers look beyond brand name, max bounty, and guesswork, so they can choose programs with more context and better alignment to their skills, goals, and time.

Together, Studio Signals helps researchers hunt smarter, and Studio Review helps researchers submit stronger.

Immunefi Studio is currently rolled out to 20% of users, with a full release coming soon.

Start using Immunefi Studio today or join the waitlist:
https://t.co/l1W4hC8cCY

More tools are coming.

[Smart Contract @0xSmartContract]

Şimdi de en kritik kısım: Mutlakbutlan'ın aynı market'te hem Up hem Down alma davranışının matematiğini AI ile görselleştirdiğimde;

Asimetrik geometri burada işler ; Küçük kayıp riskine karşı 12 kat ödülSigorta bacağı toplam riski 3.16$'a sabitler, yukarı tarafı açık bırakır

[Smart Contract @0xSmartContract]

mutlakbutlan isimli Poly trader ın işlemlerini , stratejilerini detaylı inceleyelim

⬇️⬇️

MutlakButlan Poly profil adresi:
https://t.co/huhfBRGxbY

Profil Mayıs 2026’da açılmış, 1.461 prediction görünüyor, aktif pozisyonu da yine BTC 5 dakikalık “Up/Down” market’i.

BTC 5m market sayfasında kuralı nedir ;
Eğer 5 dakika sonundaki BTC fiyatı,
işlem başındaki BTC fiyatından
Büyük veya eşitse ▶️ Up kazanır.
Değilse ▶️ Down kazanır.

İşte kritik noktaya geldik ; Polymarket burada Binance/Coinbase spot fiyatını değil, Chainlink BTC/USD Data Stream fiyatını esas alıyor.

Market sayfasında resolution source olarak Chainlink BTC/USD data stream yazıyor.

Yani bu kişinin stratejisini anlamak için sadece PolygonScan yetmez. Şunu da kontrol edeceğiz ;

1 Market başlangıç Chainlink fiyatı
2 Market bitiş Chainlink fiyatı
3 Polymarket order fiyatı
4 Trade’in 5 dakika içindeki zamanı

Bu kişinin sihri büyük ihtimalle nerede?

Bence olay şu üç şeyin birleşimi:

1. Çok kısa vadeli BTC/ETH yön tahmini
2. Polymarket fiyatı ile gerçek Chainlink/BTC hareketi arasındaki gecikme
3. + Çift taraflı pozisyon alma

Ana kazanç noktası : "Gecikme Arbitrajı"

[erdinç @defi_erdi]

bizimkilerden bir grup anlaşılan @Polymarket in bug nı bulmuş 2 günlük hesap

[Smart Contract @0xSmartContract]

@sherlockdefi 🙄

[Smart Contract @0xSmartContract]

1⃣usedPass[msg.sender] is set at the end, so an attacker can use reentrancy and call claim() again.

2️⃣_safeMint() can call another contract, but the contract updates state after it, so it breaks the Checks-Effects-Interactions rule.

3️⃣nextId++ happens after _safeMint(), so reentrancy can make the mint flow unsafe or confusing.

4️⃣There is no qty > 0 check, so claim(0) is not handled correctly.

5️⃣nextId + qty - 1 can revert with an arithmetic error when qty = 0. (Solidity 0.8 <)

6️⃣There is no max limit for qty, so one user can call claim(5000) and mint all NFTs.

7️⃣The contract only checks one wallet, so a user can use many wallets and bypass the usedPass limit.

8️⃣There is no real mint pass check, so anyone can claim even if they do not own a pass.

9️⃣There is no whitelist, Merkle proof, or signature check, so there is no strong access control.

🔟The supply check nextId + qty - 1 <= maxSupply is not the safest way and can cause arithmetic problems.(Solidity 0.8 <)

1️⃣1️⃣The loop can be too large because qty has no limit, so the transaction can fail because of high gas.

1️⃣2️⃣There is no custom Claimed event, so it is harder to track claims off-chain.

1️⃣3️⃣maxSupply is not constant or immutable, so the supply rule is not clearly fixed in the code.

1️⃣4️⃣There is no pause function, so the team cannot stop minting quickly if a bug or attack happens.

[Smart Contract @0xSmartContract]

@antigravity Antigravity IDE doesn't display mermaid graphics.

[Smart Contract @0xSmartContract]

@AdFacc1 Kesinlikle 👍, benimki teknik basit bir inceleme, herşey olabilir

[Smart Contract @0xSmartContract]

Peki neden bu trader Polymarket de çok iyi bir LoL trader'ı ve nasıl para kazanıyor?

Onchain inceleye baktığımızda, bu cüzdan amatör bir bahisçi değil disiplinli bir trader profili çiziyor:

Bu trader : "Bottom-table mispricing'i yakalamış."

"Bottom-table mispricing" trading dilinde bir terim, Polymarket de trade yapanların çok iyi bildiği bir terim, Türkçesi yok bu nedenle bunu yazıyorum

Bottomtable = Lig tablosunun dibindeki, en kötü performans gösteren takımlar (Premier Lig'de küme düşme bölgesi, TCL'de Team Phoenix gibi 0-6'lık takımlar gibi )

Mispricing = Yanlış fiyatlanma; Bakın fiyatlama demiyorum , "fiyatlanma ",burası önemli 🚩 , yani kişi değil piyasa yanlış fiyatlıyor

Bir şeyin gerçek değerinin altında veya üstünde fiyatlanması, tabi yanlış fiyatlamayı bilmek için lig dibindeki takımların sürekli fiyatlarını takip etmek veya botlarla geçmişi okumak önemli

Yani "bottom-table mispricing" şu demek: Bahis piyasası, lig sonundaki kötü takımları gerçek kazanma şanslarından daha düşük fiyatlıyor, normalinde altı

Somut örnekle:

Team Phoenix maça $0.05 fiyatla giriyor. Polymarket'te $0.05 fiyat şu demek: "Piyasa Phoenix'in kazanma ihtimaline %5 diyor.

Yani sen $5 yatırırsan, Phoenix kazanırsa $100 alıyorsun (20x). Gayet iyi ve riskli bir oran

Ama gerçek dünyada Team Phoenix'in kazanma ihtimali gerçekten %5 mi? İşte burada mispricing devreye giriyor.

Çünkü: TCL ikinci lig sınıf farkı LCK/LEC gibi üst liglerdeki kadar keskin değil, burada geçmiş trade deneyimleri devreye girdi

Lig sonu takımları gerçekten ümitsiz vaka görünür ama oyuncu kalitesi tamamen sıfır değildir, bireysel yetenek lerde vardır

Üst takım bir maça zayıf girerse (bu oluyor her ligde , futbolda bile avrupa maçları sonrası olan durum) (taraftar baskısı az, motivasyon düşük, yedekleri oyuna sokmak gibi eer)

Esports'ta bu etki daha yüksek olabiliyor zaman zaman ve alttaki takımlara aniden avantaj verebilir

Tarihsel veriye baktığında en altlardaki TCL takımlarının win rate'i genelde %10–15 civarındadır, %5 değil. Yani:

Piyasa diyor: "%5 kazanır" → $0.05
Gerçek: "%12 kazanır" → $0.12 olmalıydı

Aradaki bu fark mispricing. Yani : "Yanlış fiyatlama"

Bunu trader nasıl kullanır?
Her alt lig takım maçına $0.05'ten giriyor 10 maçta:

8-9'unda kaybeder (favori takım kazanır, beklenen sonuç)

1-2'sinde kazanır (bottom takım yukarıda belirttiğim seneryayu yapar, 20x return , gayet iyi)

Uzun vadede bu iş pozitifle çıkar. Tek tek kayıplar acıtır ama bütünde kar eder. Buradada sabır devreye giriyor ve panik yapmamak

Bu trader bu sezon :

30 Nisan Phoenix maçında kaybetti

22 Nisan başka bir alt lig maçında kaybetti

15 Mayıs Phoenix maçında kazandı → 10x

Net olarak hâlâ kârda. Bu yöntemin adı: mispricing'i sistematik avlamak.

Neden mispricing var?

Polymarket bahisçilerinin çoğu favori takımı yatırırlar,

Phoenix nasıl kazansın, son sırada der doğal olarak $0.05'ten Ozarox yatırırlar.

Bu piyasayı bir tarafa eğer; Alt lig takımları olduğundan ucuza fiyatlar. Profesyonel trader bunu görüp ters tarafa girer.

Bu cüzdanın 10x return yapması, içeriden bilgisi olduğu için değil; Polymarket'in TCL Bottom table (Alt Lig) maçlarındaki sistemik mispricing'i(fiyat fark��nı) sezon boyunca avlayan biri olduğu için.

[Smart Contract @0xSmartContract]

🤖 Ozarox-Phoenix maçı, Polymarket bahisçisi ve "$100K vurgun" iddiasına onchain de bakıp inceleyelim, blockchain in karanlık ormanında iz arayalım ;

Bu aralar @Polymarket de onchain çok vakit geçiriyorum, bu analizde de ilginç detaylar var

1 ➡️"Anonim, düşük aktifliği olan hesap" iddiası yanlış.

Söz konusu Polymarket cüzdanı :
0xd975a2A160dC182f63D5F9d977Ab8dCFc61a8C73 son aylarda 16 farklı LoL marketinde 71 trade yapmış.

Kontrol etmek isteyen:
https://t.co/FNy7UyfAJS

TCL'nin yanı sıra LEC (Fnatic-Vitality), LCK (Gen.G-Dplus KIA), LEC (Movistar KOI) maçlarında da pozisyonu var.

Hatta 30 Nisan'daki Dark Passage vs Team Phoenix maçında bu sefer Dark Passage tarafına bahis koymuş , yani Phoenix'in karşısında.
Bu profil, "tek maçlık şüpheli hesap" değil, bölgeler arası aktif bir LoL trader'ı.

Bu Lol trader ın birçok özel Polymarket stratejinide ayrıca keşfettim

2➡️ WITHDRAW tx maçla alakasız.

Tüm parayı çekti diye gösterilen 0x8b080d65af6b8b519552ef55ea5f6f5c6af637cf8f3157f8ca0e2ae1594b4d5f hash'i:

Tarih: 6 Mayıs 2026, 00:55 UTC (maçtan 9 gün önce)
Miktar: $2,188 (yüz bin değil)
Bu tx ; Sadece pUSD'yi USDC.e'ye unwrap yapıyor, yani normal Polymarket çıkış akışı

Bu hash maçla ilgili değil, eski bir küçük bakiyenin Polymarket'ten çıkışı.
Kontrol etmek isteyen:
https://t.co/EQ22N3UeTz

3 ➡️ Toplam giriş: ~$9,500
Toplam kazanç: $102,500
Net kar: $92,000, yaklaşık 10x return

4 ➡️ Bu şike kanıtı mı?
Hayır. Hatta tam tersi. İçeriden bilgi olan biri şöyle davranmaz:

Pozisyon büyüklüğü çok küçük. Maç öncesi BO3 market'inde Phoenix tarafı @ $0.05–$0.07'de likitti order book onlarca milyon $ kapasiteliydi.

İçeriden bilgi varsa $10K değil, en az $500K–$1M yatırılırdı.

Maç sırasında alım devam etti. 15:29–15:37 arası,

Phoenix oranı $0.20'den $0.76'ya çıkarken trader hâlâ alım yapıyor. Bu bilgisi olan değilde daha çok maç gidişini çok iyi okuyan trader profili.

Trader'ın geçmişi tutarlı. Bottom-table TCL takımlarına $0.05–$0.10'da bahis koymak bilinen bir lok stratejidir

Cüzdan bunu daha önce ters yönde de oynamış (30 Nisan, Phoenix'in karşısı).

Asıl şike olabilir mi? Tabii ki olabilir, ve Phoenix'in 0-6'dan formdaki Ozarox'u yenmesi şüphe duymaya değer bir sonuç , lol takip etmiyorum ama istatistiksel olarak olabilir ama bu trader şikesine benzemiyor zira onchain de şike izleri farklı

İlgilenen olursa, Phoenix tarafının top 20 alıcısının cüzdan ağ analizini ve ortak funding kaynağı taramasını çıkarabilirim script ve metodoloji hazır. DM'den ulaşırsanız paylaşırım.

[alim.clv.eth @aalimsahin]

Satoshi Nakamoto, Bitcoin'i whitepaper'ında "distributed timestamp server" olarak tanımlamıştı. Yıllar sonra, Satoshi'nin kendi coinlerini kuantum tehdidine karşı korumasının yolu da kendi yönteminden geçiyor olabilir.

Artık başta Bitcoin olmak üzere bütün blockchainler için kuantum tehdidi konusu her hafta gündeme geliyor. Muhtemelen önlem alınmadıkça önümüzdeki birkaç yıl boyunca da bu şekilde devam edecek. Her blockchain'in kuantum tehdidine karşı kendisine özgü problemleri var. Birkaç hafta önce hem bu konuyu hem de @ParibuCustody 'nin yaklaşımını içeren bir blog da yayınlamıştık. https://t.co/P64C10m1OD

Bu konudaki anlatımı en basit problem şu: public key'i bilinen bir adresin private key'i, yeterince gelişmiş bir kuantum bilgisayarı (Cryptographically Relevant Quantum Computer, CRQC) ile tekrardan üretilebilir. Bitcoin'de günümüzde public key'ler hashlenerek tutulduğu için yeni adresler bu konuda direkt olarak tehlike altında değil. Ancak geçmişten kalan birçok adresin public adresi açık durumda. Bu yüzden bu adresler risk altında. İçlerinde Satoshi'nin adreslerinin de bulunduğu ~6-7M BTC, yani Bitcoin arzının yaklaşık %33’ü, risk altında değerlendiriliyor. Bu da kuantum bilgisayarların Bitcoin için neden ciddi bir tehdit oluşturduğunu açıklıyor.

Topluluk bu problemi nasıl çözeceği üzerine çalışıyor. Şu an uzlaşılmış bir şey yok ama üzerine konuşulan birkaç öneriye göz atarsak:

1- Hiçbir şey yapmamak

CRQC hiç gelmeyebilir. Gelmesi için hala çok ciddi fizik ve mühendislik engelleri var. Bu yüzden bu fikir tamamen saçma değil. Ama gelirse? Yüz milyarlarca dolar kuantum saldırganlara geçiyor, içlerinde ulus devletler de olabilir. Sadece piyasa değil, regülasyon felaketi de kapıya dayanır. Alınan risk hayli büyük.

2) BIP-360: Pay-to-Merkle-Root

BIP-360, Taproot'un kuantum açığı yaratan key-path spend mekanizmasını kaldırarak yerine Merkle root tabanlı yeni bir output tipi ekliyor. Bu sayede public key açığa çıkmıyor. Tek başına kuantum riskini tamamen ortadan kaldırmıyor ama gerekli altyapıyı hazırlayan bir ilk adım. Sonrasında kuantum güvenli imza şemalarının ayrı BIP'lerle eklenmesi planlanıyor.

Kritik sorun yine aynı: geçiş public key'i ortaya çıkmış bütün adreslerin fonları transfer etmesine dayanıyor. Yani risk altındaki ~6-7M BTC otomatik olarak korunmuyor.

3) BIP-361: Sunset

Belirli bir tarihten sonra public key'i açığa çıkmış adreslerden harcama yapılmasını engelleyen bir soft fork önerisi. CRQC geldiğinde çalınmayı önlüyor. Ama ciddi bir bedeli var. O tarihten sonra adresin private key'ini bilen gerçek sahipleri de Bitcoin'lerini harcayamıyor. Bu yüzden herkes sunset öncesi aksiyon almak zorunda kalıyor. Yıllarca Bitcoin'ini hareket ettirmemiş kişiler, örneğin Satoshi, onchain işlem yapmak zorunda kalacak. Hayatta mı değil mi bilmediğimiz, kimliğini bilmediğimiz biri için bu aynı zamanda büyük bir privacy ihlaline dönüşüyor.

BIP-39 ile üretilmiş adresler için seed phrase'i bildiğini kanıtlayarak sunset sonrası kurtarma yapılabileceği rescue path'ler tartışılıyor. Ama BIP-39 öncesi adresler için böyle bir yol yok. Satoshi'nin adresleri de bu kategoride. Yani sunset hem zorunlu görünüyor hem de mevcut haliyle yetersiz. Topluluk başka yollar aramaya devam ediyor.

Birkaç gün önce Paradigm'den Dan Robinson bu konuya yönelik yeni bir makale yayınladı ve oldukça mantıklı görünüyor.

PACT: Provable Address-Control Timestamp

Fikir şu sorudan geliyor: CRQC sonrasında herkes private key'i türetebildiği için, gerçek sahibini nasıl ayırt edeceğiz? Eğer biri private key'i CRQC'den önce bildiğini kanıtlayabilirse aslında gerçek sahibini ayırt etmek mümkün oluyor. Peki bunu kimliğini ifşa etmeden nasıl mümkün kılabiliriz?

Öneri iki aşamadan oluşuyor:

1- Commit
Adresin private key'ini bildiğini bugünden sessizce kayıt altına alıyorsun. Önce o adresin kontrolünü kanıtlayan bir imza oluşturuyorsun. Sonra bu imzayı hash'liyorsun. Ortaya çıkan bu hash'i OpenTimestamps aracılığıyla bir Merkle tree'ye ekliyoruz ve Bitcoin'e yazıyoruz. Zincire giden tek şey bu, hangi adres, hangi anahtar, kim olduğuna dair hiçbir bilgi yok.

Hashleme aşamasında kullanılan gizli bilgiler ise saklanmaya devam ediyor.

2- Rescue (Sunset sonrası, gerekirse)
Bitcoin sunset uygularsa zincire yazdığın o hash devreye giriyor. Harcama yapmak için commit aşamasında kullanılan gizli bilgilerle bir STARK proof oluşturuluyor. Bu proof, o adresi sunset öncesinde kullanabildiğini daha önce yazdığımız hash sayesinde kanıtlıyor. CRQC sonrası private key ele geçirilmiş olsa bile diğer gizli bilgiler bilinmediği için fonlar ele geçirilemiyor. Aynı zamanda fonlarını hareket ettirene kadar hiçbir şey ifşa edilmemiş oluyor.

Sistemin maliyeti gerçekten düşük, privacy korunuyor ve birinci aşama için herhangi bir protokol değişikliğine gerek yok. Bugün halihazırda uygulanabilir. Satoshi bile şu an bunu sessizce yapabilir.

Fakat ikinci aşama için topluluğun uzlaşıya varması ve rescue path'i protokole entegre etmesi gerekiyor. Bitcoin topluluğu bunu kabul etmeyebilir ya da farklı bir yol seçilebilir. Ayrıca STARK proof doğrulamasını Bitcoin protokolüne eklemek de küçük bir iş değil.

İşin güzel bir tarafı bu yöntem aslında Bitcoin Whitepaper'ının 3. bölümüne de dayanıyor. Satoshi, Bitcoin'i 2008'de bir "distributed timestamp server" olarak tanımlamıştı. Bugün Satoshi'yi kurtarmak için, yıllar önce Satoshi'nin bizzat tarif ettiği yöntem tartışılmaya başlandı.

[Smart Contract @0xSmartContract]

@optimizoor @base @SpearbitDAO @cantinaxyz this is excellent report for teach inline assembly high level.

[Doruk İşmen @dorukismen]

Crypto Twitter'da gürültüden uzaklaşmak isteyenler için bu video net bir çözüm sunuyor.

@pacifica_fi'nin AI ajanı sayesinde BTC ETF takibi + stablecoin depeg + haber takibi tek Telegram mesajında toplanabiliyor.

Yeni videoda adım adım gösterdim:

https://t.co/NBAFrK9ebO

[Smart Contract @0xSmartContract]

@mongkesama Bunlar daha çok otomatik botlarla like ve retweet yapıyorlar yukarıdaki strateji daha çok orta vadede kendini gösterir

[Smart Contract @0xSmartContract]

Bu model mantığına göre en iyi X postu şöyle olur;

1. İlk satır durdurur. (Postları kullanıcılar kaydırırken görünce durmalı)
2. İkinci satır net problem söyler.
3. Gövde teknik/özgün değer verir.
4. Son satır paylaşılabilir bir cümle olmalı
5. Negatif sinyal üretmez.
6. Doğru Algoritmik kitle grubuna oturur.

Örnekli gidersek, örneğin bir futbol ile ilgili tweet atacaksınız ve çok sayıda like ve retweet olmasını istiyorsunuz;

Bu derbiyi kadro kalitesi değil, ilk 15 dakikadaki psikolojik üstünlük belirleyecek.

Galatasaray baskıyla ilk pası bozmak isteyecek.
Fenerbahçe o baskıyı kırarsa maç geniş alana döner.
Kilit yer orta saha: ikinci topları kim toplarsa ritmi o alır.

Skoru tabeladan önce temas sertliği gösterecek.

Bu 6 maddeyi taşır:
1- İlk satır durduruyor, dikkat çekiyor
2 -İkinci fikir problemi söylüyor.
3- Gövde taktik değer veriyor.
4- Son cümle paylaşılabilir, net
5- Hakaret yok.
6- Bu paylaşım doğru kümeye gider görünüyor : Taraftar duygusu, derbi romantizmi , kulüp aidiyeti, maç atmosferi kümesine gider.

X gönderilerinizi AI modellerine göndermeden önce yapıştırıp yukarıdaki bilgilere göre düzenlemesini isteyin, bu şekilde algoritmik olarak daha çok like ve kullanıcı gelecektir çünkü matematik bunu istiyor görünüyor

Ama diğer yandan doğallık , orjinallikde ortadan kalkacaktır

[Smart Contract @0xSmartContract]

@elonmusk X in algoritmasını açık kaynaklı olarak paylaştı

Buradan çıkaracağımız dersler ;

Bir şeyi beğenmesen bile uzun uzun okuyorsan, sinirlenip cevap yazıyorsan, sürekli tartışmaya giriyorsan, video kötü de olsa sonuna kadar izliyorsan, sistem bunu “bu içerik bu kullanıcıyı tutuyor” diye yorumluyor

Bu yüzden feed’in bozulmasının sebebi çoğu zaman algoritmanın “kötü niyeti” değil, kullanıcının verdiği karışık sinyalleri

Örneğin:

Bir siyasi kavga postunu beğenmiyorsun ama 3 dakika okuyorsun.
Spor tartışmasını sevmiyorsun ama yorumlara girip kavga okuyorsun.
Toksik bir hesabı takip etmiyorsun ama sürekli profilini açıyorsun.
Bir influencer’ı sevmiyorsun ama her postunu izliyorsun.
Algoritma bunu şöyle okuyor:“Bu kullanıcı bu içerikle ilgileniyor.”

Dolayısıyla ; Görmek istemediğin şeyi izleme, tartışma, profiline girme, yorumlarında vakit geçirme. Direkt geç, mute et, not interested kullan.

Feed temizliği stratejisi şu şekilde olmalı ;

Bu mimariye göre feed’i düzeltmek için pasif kalmak yetmez. Aktif sinyal vermek gerekir.

Görmek istemediğin içerikte hızlı geç.
Sürekli rahatsız eden hesabı mute/block yap.

[Smart Contract @0xSmartContract]

@0xdodo nun tweetinde bahsettiği şey, aşağıda anlattığım stratejinin esports kardeşi. Açıklayayım.

LoL stratejisi burada da geçerli mi?
Evet, birebir geçerli. Çünkü altta yatan mantık oyundan bağımsız:
https://t.co/B9IjAXq1uk

Harika bir yaklaşım , Esport Polymarket için sağlam projeyi bilen Z kuşağı istihdam edin :)

Z kuşağı oyuncuları niye @Polymarket için "değerli"?

Çünkü onlar:

Profesyonel oyuncuların formunu, takım dinamiklerini, patch değişikliklerini, oyuncu rotasyonlarını piyasadan daha iyi biliyor

Polymarket bahisçilerinin çoğu ; "Valorant nedir" bile bilmiyor, sezgisel/yüzeysel bahis koyuyor

Valorant, Riot Games'in (League of Legends'ı da yapan şirket) 2020'de çıkardığı FPS oyunu. Türkiye'de özellikle Z kuşağı arasında çok popüler.

Yani bir Valorant fanatiği "bu maçta favori $0.85'te ama Sentinels'in IGL'si dün yedek koltuğa indi, takım moralsiz" gibi bilgileri görüyor, piyasa ise eski form verisine bakıp $0.85 fiyatlamış

Sen oyunu bilirsen, piyasa bilmediği için yanlış fiyatlar; sen doğru tarafa girersin. Uzun vadede sistematik kar.

[dodo @0xdodo]

polymarket z kuşağı için aslında kazançl�� bir yer, bana valorant bağımlısı csgo bağımlısı dota bağımlısı bebeler lazım

+1$, +8$, +21$, +23$

--&gt; https://t.co/WWhBkwQnJ6

[Smart Contract @0xSmartContract]

🤖 Ozarox-Phoenix maçı, Polymarket bahisçisi ve "$100K vurgun" iddiasına onchain de bakıp inceleyelim, blockchain in karanlık ormanında iz arayalım ;

Bu aralar @Polymarket de onchain çok vakit geçiriyorum, bu analizde de ilginç detaylar var

1 ➡️"Anonim, düşük aktifliği olan hesap" iddiası yanlış.

Söz konusu Polymarket cüzdanı :
0xd975a2A160dC182f63D5F9d977Ab8dCFc61a8C73 son aylarda 16 farklı LoL marketinde 71 trade yapmış.

Kontrol etmek isteyen:
https://t.co/FNy7UyfAJS

TCL'nin yanı sıra LEC (Fnatic-Vitality), LCK (Gen.G-Dplus KIA), LEC (Movistar KOI) maçlarında da pozisyonu var.

Hatta 30 Nisan'daki Dark Passage vs Team Phoenix maçında bu sefer Dark Passage tarafına bahis koymuş , yani Phoenix'in karşısında.
Bu profil, "tek maçlık şüpheli hesap" değil, bölgeler arası aktif bir LoL trader'ı.

Bu Lol trader ın birçok özel Polymarket stratejinide ayrıca keşfettim

2➡️ WITHDRAW tx maçla alakasız.

Tüm parayı çekti diye gösterilen 0x8b080d65af6b8b519552ef55ea5f6f5c6af637cf8f3157f8ca0e2ae1594b4d5f hash'i:

Tarih: 6 Mayıs 2026, 00:55 UTC (maçtan 9 gün önce)
Miktar: $2,188 (yüz bin değil)
Bu tx ; Sadece pUSD'yi USDC.e'ye unwrap yapıyor, yani normal Polymarket çıkış akışı

Bu hash maçla ilgili değil, eski bir küçük bakiyenin Polymarket'ten çıkışı.
Kontrol etmek isteyen:
https://t.co/EQ22N3UeTz

3 ➡️ Toplam giriş: ~$9,500
Toplam kazanç: $102,500
Net kar: $92,000, yaklaşık 10x return

4 ➡️ Bu şike kanıtı mı?
Hayır. Hatta tam tersi. İçeriden bilgi olan biri şöyle davranmaz:

Pozisyon büyüklüğü çok küçük. Maç öncesi BO3 market'inde Phoenix tarafı @ $0.05–$0.07'de likitti order book onlarca milyon $ kapasiteliydi.

İçeriden bilgi varsa $10K değil, en az $500K–$1M yatırılırdı.

Maç sırasında alım devam etti. 15:29–15:37 arası,

Phoenix oranı $0.20'den $0.76'ya çıkarken trader hâlâ alım yapıyor. Bu bilgisi olan değilde daha çok maç gidişini çok iyi okuyan trader profili.

Trader'ın geçmişi tutarlı. Bottom-table TCL takımlarına $0.05–$0.10'da bahis koymak bilinen bir lok stratejidir

Cüzdan bunu daha önce ters yönde de oynamış (30 Nisan, Phoenix'in karşısı).

Asıl şike olabilir mi? Tabii ki olabilir, ve Phoenix'in 0-6'dan formdaki Ozarox'u yenmesi şüphe duymaya değer bir sonuç , lol takip etmiyorum ama istatistiksel olarak olabilir ama bu trader şikesine benzemiyor zira onchain de şike izleri farklı

İlgilenen olursa, Phoenix tarafının top 20 alıcısının cüzdan ağ analizini ve ortak funding kaynağı taramasını çıkarabilirim script ve metodoloji hazır. DM'den ulaşırsanız paylaşırım.

[ZAMAZİNGO @magazamazingo]

🚨TCL’DE SON DAKİKA! MATCHFIXING(ŞİKE) ŞÜPHESİ!

📌Bugün oynanan Ozarox Esports vs Team Phoenix serisiyle alakalı oldukça ciddi bir iddia ortaya çıktı.TCL’de 0-6 skorla ligin son sırasında bulunan Team Phoenix’in, ligin en formda takımlarından biri olan ve maça 5-1’lik derecesiyle ağır favori çıkan Ozarox Esports’a karşı kazandığı maç öncesinde bir bahis sitesi üzerinden şüpheli hareketler tespit edildi.

Anonim bir hesap tarafından son 24 saat içerisinde sadece bu maç özelinde, farklı saat aralıklarında defalarca bahis oynandı ve bütün bahisler Team Phoenix galibiyetine yatırıldı.
Görülen verilere göre hesabın yalnızca bu maçtan 100 bin doların üzerinde kazanç elde ettiğini söyleyebiliriz.

Ayrıyeten hesabın son 24 saat içinde başka hiçbir maça bahis yapmadığını görüyoruz.

📌Konu şu anda ilgili kişiler aracılığıyla Riot tarafına iletilmiş durumda.

[Smart Contract @0xSmartContract]

Blockchain yatırımında Nash dengesi şunu öğretir:

Token fiyatının geçmişine değil, oyuncuların teşviklerine bak.

Founder, VC, validator, LP, farmer ve kullanıcı kendi çıkarını maksimize ettiğinde protokol güçleniyorsa oyun sağlıklıdır.

Ama herkesin en rasyonel hamlesi “diğerlerinden önce satmak” ise, o proje yatırım değil çıkış yarışıdır.

[Smart Contract @0xSmartContract]

1️⃣ Oyun Teorisi ( Game Theory ) nedir ve blockchainde kendinizi teknik olarak geliştirmek istiyorsanız neden öğrenmeliyiz ?

⬇️⬇️