Dinodied 🎒

Investidor, Manauara.
Comerciante P2P na RedotPay
Compra e venda de cripto com segurança
Crypto since 2021

[Dinodied 🎒 @GameversusW3]

Meus 800 dólares virou 20 dólares no Airdrop da @NexusLabs o pior Airdrop depois de @layeredge

Eu acho que deve ser mal de zk

[COCO 🧭 @Coco_Airdrop]

Super Simple - Free $USDC

Some ChatGPT & Claude AI users are seeing $100–$500 USDC available to claim through Paybox.

I just checked... and some users are getting up to $27 instantly.

Here's how to check yours:

1. Visit https://t.co/9lLM3Pdwhv
• Choose ChatGPT or Claude AI
• Follow the setup guide
• Connect Paybox (enable Developer Mode if prompted)

2. Open https://t.co/9NSS8V6ppW
• Sign up with the same email
• Connect your X account
• Go to Credentials
• Add your wallet
• Import a new Solana wallet (don't use your main wallet)
• Check your allocation
• Claim your USDC (no fee)

Rewards are distributed by MoonPay directly to your wallet.

⚠️ Servers are overloaded, so if you don't see your allocation, try again later.

⚠️ The more you've used ChatGPT or Claude and shared data with them, the higher your potential allocation may be.

How much USDC did you get?

Drop a screenshot below! 👇

[Claude @claudeai]

The Claude Security plugin for Claude Code is now available in beta.

Scan your changes for vulnerabilities before you commit, or run a full scan across your codebase, all from your terminal on the Claude inference you already run.

[Chesny @chesny]

El Segundo Cerebro Definitivo

El método Karpathy + Claude Code leyendo todo tu baúl de Obsidian es el segundo cerebro más inteligente del planeta.

El método es simple y brutal. Si no puedes construir algo desde cero, no lo sabes.

Los tutoriales son un aprendizaje falso y tu cerebro los borra en 3 días.

La mayoría de la gente ignora esto.

Construyen un segundo cerebro que simplemente se queda ahí, carpetas de notas que nadie vuelve a abrir, texto muerto.

Apunta Claude Code hacia el baúl y este despierta. 5000 notas, una sola mente.

Lo lee todo y responde con tus propias palabras y tus propias demostraciones, no con las suposiciones de un modelo.

Entonces el ciclo se cierra.

¿Quieres entender las redes neuronales? Sáltate el video de 3 horas y pídele a Claude Code que construya una pequeña. 200 líneas desde cero. Observa cómo se entrena, rompe una capa, mira cómo falla, arréglala.

Lo entiendes en 20 minutos en lugar de 3 semanas.

En el instante en que lo captas, la nota queda escrita. Una idea por archivo, enlazada a otras 10, depositada en el baúl mientras el conocimiento aún está fresco.

Ahora empieza a acumularse:

Mes 1: 60 notas.

Mes 6: 900 notas.

Cada nota nueva atrae a las antiguas, así que preguntas cualquier cosa y la respuesta viene de tu cerebro, no de internet.

El Contraste

Antes: 40 pestañas, 6 PDF leídos a medias, 0 retenido.

Después: Constrúyelo una vez, hazlo tuyo de por vida.

La configuración toma 4 minutos. Texto plano, sin ataduras a ninguna plataforma.

Un segundo cerebro que nadie lee es un cementerio.

El tuyo acaba de empezar a pensar.

[fred @heyfredds]

LE PIDES A TU IA QUE ENTIENDA TU CÓDIGO Y SE PASA 10 MINUTOS LEYENDO ARCHIVOS UNO A UNO.

Alguien construyó el atajo. Ya va por 86.000 estrellas en GitHub.

Se llama Graphify. Convierte tu proyecto en un mapa que tu IA consulta en vez de leer archivo por archivo.

→ Mapea código, PDFs, imágenes y vídeos con un comando
→ Marca cada conexión como real o inferida
→ Funciona en Claude Code, Cursor y 20+ agentes
→ Todo corre en tu máquina

Antes tu IA releía medio proyecto en cada pregunta.

Ahora traza el camino exacto entre dos piezas de tu código.

¿Tu IA se pierde en proyectos grandes, o ya tienes forma de ayudarla a orientarse? Repo abajo.

[Antonio Rodríguez @Antonio_RodriIA]

Deja de decirle a Claude: «haz esto».
Deja de decirle a Claude: «escribe código».
Deja de decirle a Claude: «arregla este error».

En realidad, estás tratando a una IA senior como a un pasante junior.

Aquí tienes 8 prompts que puedes copiar y pegar directamente:

[ClaudeDevs @ClaudeDevs]

A few patterns we frequently use with Fable 5:

Use Fable 5 as an "advisor."

An executor (Sonnet 5) calls Fable 5 for guidance.

Most tokens are billed at the lower executor rate.

[Dinodied 🎒 @GameversusW3]

@emirmalte 2x3

[Nett0 @nett0eth]

A AMD acabou de construir o argumento mais forte contra toda a sua stack de IA em nuvem

O GMKtec EVO-X2 roda no seu bolso. o chip de dentro tem 128GB de memória compartilhada entre CPU e GPU. isso muda tudo.

Para ter referência: o RTX 5080 tem 16GB de VRAM. o 5090 tem 32GB. esse lunchbox tem 4x o segundo e 8x o primeiro, tudo num único chip x86.

O benchmark que parou a sala: o Ryzen AI Max+ 395 bateu um RTX 5080 por mais de 3x no DeepSeek R1. um mini PC de 128GB superando uma placa discreta de $1.000 numa carga real de IA.

Agora a conta que ninguém faz:
- Claude Code Max: $200/mês
- ChatGPT Pro: $200/mês
- Cursor: $20/mês
- Gemini: $20/mês
Total: $5.280 por ano

O EVO-X2 128GB custa $2.299. em 5 meses você recupera o investimento. depois disso, tudo roda local, sem custo por request, sem throttle às 3 da manhã quando você finalmente tem tempo pra construir

Instala o Ollama. puxa o Qwen3 235B. aponta o Claude Code pro localhost. mesma interface que você já usa. nada sai da sua máquina

Esse é o primeiro hardware que torna toda assinatura de IA opcionalmente descartável.

salva

[رجل Alpha @rajulmind]

بديت برأس مال 2,000 دولار.

واليوم المحفظة تجاوزت 178,000 دولار.

والمفاجأة؟

ما كنت محلل مالي.
ولا عندي شهادة CFA.
ولا أجلس أتابع السوق 8 ساعات يومياً.
كنت أستخدم الذكاء الاصطناعي.
وهذه 10 أوامر غيرت طريقة استثماري بالكامل:

[Dinodied 🎒 @GameversusW3]

Vencemos mais uma temporada

[Dinodied 🎒 @GameversusW3]

@0xbrokenn @askjuneai I feel there's a chance June could lose ground. In fact, June is continually losing relevance in the global market. It doesn't inspire confidence.

[Dinodied 🎒 @GameversusW3]

@AkilaDay @askjuneai Everyone wants to know about TGE.

[Dinodied 🎒 @GameversusW3]

🎨 Just minted "Pixelated Sakura" on Soneium! 🚀

⚡ Mint yours: https://t.co/R18QCczL8Q

@ZNS_Connect #NFT #Soneium

[Para Mühendisi @paramuhendisim]

🚨 NVIDIA artık evinizde mini bir yapay zeka veri merkezi barındırmanız için yılda 22.000 dolardan fazla maaş ödeyecek.

Sistemin arkasında Span adlı girişim var. NVIDIA GPU’larıyla donatılmış, dışarıdan klima motoru büyüklüğünde görünen bir “AI node” evin dışına kuruluyor.

Kutunun içinde:

→ 16 adet NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU
→ 4 adet AMD EPYC sunucu işlemcisi
→ 3 TB bellek
→ 15 kWh ev tipi yedek batarya

Toplam değeri 200.000$’ı aşan bu donanım size ait değil, ama sizin evinizde çalışıyor.

Model şöyle işliyor:

→ Kurulum ücretsiz (ilk etapta yeni konutlarda)
→ Elektrik ve internet masraflarını şirket karşılıyor
→ Ev sahibi aylık 150$ sabit bir kullanım bedeli ödüyor
→ Karşılığında ev, AI hesaplama gücünün bir parçası oluyor

Şirketin iddiasına göre:

Ortalama bir evin elektrik altyapısının yaklaşık %40’ı kullanılmadan kalıyor. Bu “boş kapasite”, AI hesaplama gücüne çevriliyor.

Ölçek daha da ilginç:

→ 8.000 ev = 100 MW’lık dev bir veri merkezi kapasitesi
→ 5 kat daha düşük maliyet
→ 6 kat daha hızlı kurulum
→ Yeni enerji santrali gerektirmiyor
→ Şebeke genişlemesi için yıllarca bekleme yok

Bu arada benzer bir modelin erken örneklerinde bazı kullanıcılar, evlerine kurulan mini AI donanımlarından aylık gelir elde ettiğini söylüyor.

Örneğin:

Küçük buzdolabı boyutunda bir NVIDIA tabanlı ünite kuran bir kullanıcı, cihazın 7/24 AI iş yükü çalıştırması karşılığında aylık yaklaşık 2.500$ kazandığını, hatta cihazın evin ısı dengesine katkı sağlayarak klima maliyetini bile düşürdüğünü belirtiyor.

Bu ne anlama geliyor:

Yapay zeka altyapısı artık sadece dev veri merkezlerinde değil, evlerin garajında ve duvarlarında da dağıtık şekilde çalışmaya başlıyor.

Ve eğer bu model ölçeklenirse:

Yapay zeka ekonomisi merkezileşmeden çıkıp mahallelere yayılan bir “dağıtık compute ağına” dönüşebilir.

[AI超元域 @AISuperDomain]

🚀真的太强了！

👀Anthropic为Claude Code悄悄发布了一个官方插件:

它能自动扫描你的项目，并一键配置好 hooks、skills、MCP 服务器、子代理（subagents）和各种自动化工作流

说真的，90% 的人用 Claude Code 连一半的功能都没摸到

#ClaudeCode

https://t.co/NGLpFlOIM9

[Quang @quang250802]

updated tools im using everyday !

there is not rank tier here, just because you guys asked me before

1. AI x Crypto Research Stack
@SurfAI
@getmoni_io
@xhunt_ai
@SorsaApp

2. Onchain Intelligence & Smart Money
@arkham
@frontrunpro

3. Holder Investigation & Research Data
@bubblemaps
https://t.co/P9yVYdWXWN

4. Reputation & Social Identity
@ethos_network
@uxento

5. Alpha Discovery & Narrative Tracking
@alphagate_io

feel free to ask me if you have any questions ! 🫠🫠

[DeFi Warhol @Defi_Warhol]

📂 Crypto research tools for beginners
┃
┣ 📂 Onchain analytics
┃ ┣ 📂 @DefiLlama
┃ ┣ 📂 @artemis
┃ ┣ 📂 @tokenterminal
┃ ┣ 📂 @Dune
┃ ┣ 📂 @nansen_ai
┃ ┣ 📂 @glassnode
┃ ┗ 📂 @DappRadar
┃
┣ 📂 Market & token data
┃ ┣ 📂 @CoinMarketCap
┃ ┣ 📂 @CryptoRank_io
┃ ┣ 📂 @Tokenomist_ai
┃ ┗ 📂 @ICO_Analytics
┃
┣ 📂 RWA & Stablecoins info
┃ ┣ 📂 @RWA_xyz
┃ ┗ 📂 @stablewatchHQ
┃
┣ 📂 Research & news
┃ ┣ 📂 @MessariCrypto
┃ ┣ 📂 @Blockworks
┃ ┗ 📂 @DefiantNews
┃
┣ 📂 AI tools
┃ ┣ 📂 @minara
┃ ┣ 📂 @grok
┃ ┗ 📂 @nansen_ai (the AI tool)
┃
┗ 📂 Community
┣ 📂 @X (arguably the best one to learn)
┗ 📂 @discord (only some servers)

[Bull Theory @BullTheoryio]

THIS IS INSANE 🚨

DeepSeek is now up to 50x CHEAPER than OpenAI and Anthropic for AI tokens.

DeepSeek’s latest permanent 75% price cut pushed some inference costs down to fractions of a cent per million tokens.

AI companies charge based on input tokens, output tokens, cached tokens and reasoning tokens.

1 BILLION output tokens costs approximately, $3,480 in DeepSeek, $30,000 in OpenAI GPT-5.5 and $15,000 in Claude Sonnet.

That’s why enterprises are panicking, A coding agent can burn millions of tokens PER DAY.

If 10,000 engineers each consume 10 million AI tokens per day, annual costs could range from just MILLIONS with DeepSeek to BILLIONS with OpenAI or Anthropic models.

Microsoft is reportedly cancelling most Claude Code licenses internally and pushing engineers toward its own cheaper GitHub Copilot tools instead, while Uber already used it's entire year AI budget by April due to heavy usage by it's engineers.

The smarter AI models become, the longer they think, the more tokens they generate and the more compute they burn.

Reasoning AI models secretly generate massive internal tokens before replying, meaning a visible 5,000 token response can actually consume 20,000 to 100,000+ effective reasoning tokens. That’s why OpenAI is pushing mini models, Google is pushing Flash and Anthropic is aggressively optimizing token caching.

The biggest problem with AI may not be how smart it is, but how expensive it becomes at scale. In the future, the winners may be the companies that offer good enough AI at the cheapest cost.

[Ramz @0xRamz]

Big things a’cooking 🍳

https://t.co/Sw87nRmSPM