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这两天 @SafuSkill 慢慢有了一些热度，也看到一些基于 Skill 的资产发行跑出了不错的效果。

对我来说，这件事挺有意义。因为它某种程度上印证了我们当时设计 SafuSkill 时的一个核心判断：
AI Agent 时代真正缺的，不只是更多工具，而是一套能让开发者持续创造、持续维护、持续获得回报的经济系统。

而这套经济系统，恰恰很适合基于 Web3 来构建。

过去一年，AI 发展很快，其中一个重要变化，是 Skill 这个概念越来越清晰。无论是开发者还是普通用户，都可以把某种能力、经验、工作流、API 或专业知识封装成 Skill，让 AI Agent 原生地理解、调用和组合。某种程度上，Skill 正在定义 AI Agent 时代的「能力单元」。它不一定是完整 App，也不一定是独立 SaaS。它可以只是一个很小的模块，但能被很多 Agent 调用。

也正因为如此，过去一段时间我们看到大量新的 Skill 出现。它们的发布者，既可以被理解为开发者，也可以被理解为创作者。他们创造的不只是代码，而是一种可以被 Agent 复用的能力。但经过一阵 Skill 发布热潮后，大家也逐渐意识到一个现实问题：

大多数开源 Skill 的开发者，很难找到有效的经济回报路径。

一个 Skill 发布以后，最好的结果往往是获得一些社交媒体传播，或者 GitHub Star。但这些注意力并不会自然转化成长期收入。即使一个 Skill 被很多人看到、被很多 Agent 使用，甚至真的解决了某个高频问题，今天大部分情况下，这些真实使用也没有被有效记录、计量和结算。

这就造成了一个断层：开发者贡献了能力，生态获得了更多可调用模块，用户和 Agent 获得了更好的体验，但真正持续维护这些 Skill 的人，却很难从中获得长期、稳定、有效的经济回报。Skill 不是没有热度，不是没有创作者，也不是没有真实需求，而是缺少一套机制，把注意力、使用量和实际价值，转化为开发者可以持续获得的回报。

如果这个问题不解决，Skill 生态很容易停留在“发布热闹、维护冷清”的阶段。大家愿意在早期尝试发布 Skill，但很难长期投入时间去更新、优化、修复和扩展。所以，如果 Skill 真的是 AI Agent 时代的新应用单元，它就不能只依赖兴趣、开源精神和短期流量，而必须拥有一套新的经济基础设施。

这也是我们构建 @SafuSkill 时最核心的想法之一：

能不能先把 Skill 的注意力和市场交易，变成开发者可以真实拿到的收益？

目前我们先做的是资产交易版税。当一个 Skill 被市场关注，社区可以通过 token 的形式，为这个 Skill 的注意力和价值建立一个更直接的承载方式。进一步地，当这个 token 产生交易量时，开发者不只是拿到曝光，也可以从交易版税里获得一部分实际回报。

这一步还不是最终形态，但它很重要。因为它至少开始把“热度”转化成“收入”，让开发者知道：我创造的 Skill 如果真的被市场认可，是可以给我带来真实回报的。

当然，SafuSkill 未来不会只停留在资产交易这一层。资产交易版税只是第一步。后面我们希望继续把 Skill 的真实调用也接进来，比如 Agent 调用了某个 Skill，调用量怎么记录，调用费用怎么结算，收入怎么分给开发者，这些都会是更长期要做的事情。

我觉得这是 Web3 和 AI 结合得不那么“生硬”的一个场景。不是为了给 AI 套一层 token，也不是为了把每个 AI 工具都变成 meme，而是用 Web3 本身擅长的资产、支付和结算能力，去解决 AI Skill 生态里开发者正在面临的真实问题。
一个好的 Skill，不应该只是 GitHub 上的一个 repo，也不应该只是社交媒体上的一次传播。如果它真的被关注、被交易、被使用，甚至未来被很多 Agent 持续调用，那这些行为都应该可以沉淀下来，并且让开发者获得长期收益。

这也是为什么我觉得在 @BNBCHAIN 上做这件事很有意义。它不只是多一个资产发行场景，而是一次围绕 AI Agent、Skill、链上支付和开发者激励的真实技术探索。

一个健康的链上生态，也需要不断出现新的应用形态、新的资产逻辑和新的交易场景，而不是只停留在旧的叙事里。如果 Skill 会成为 AI Agent 时代的能力单元，那么围绕 Skill 形成一套更健康的发行、交易、版税和未来调用结算机制，本身就是一个值得探索的新方向。也很高兴这次借着 @fourdotmemezh 新的infra的发布跟大家亮相了我们的新产品。

AI 时代的开发者和创作者需要被看见，同样也需要被回报。@SafuSkill 真正让我期待的是，未来会有越来越多开发者不只是为了流量发布 Skill，而是可以把自己的能力、经验、API 或模型，真正沉淀成 AI Agent 生态里长期能产生价值、也能被交易和结算的 Web3 资产。

这可能只是一个很早期的开始，但我相信这个方向会越来越清晰。

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@EudemoniaCC 确实

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@Foresight_News @maraoz 好讽刺啊

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@sooyoon_eth @clawvardEDU Thanks! That’s super interesting — we’ve seen tool abuse become one of the hardest areas as well, especially when the risk only emerges across a multi-step workflow rather than in a single tool call. Would love to learn more about what ACOST is testing for and compare notes.

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We’re launching AgentGuard at Agent Campus with @clawvardEDU.

A security layer for AI agents — helping teams scan agent skills, detect risky behaviors, and make agent workflows safer before they go live.

Join us in San Jose to see it in action ↓
https://t.co/DaZJmsEUF6

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所以个人无限看好 @SocketSecurity

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AI 正在把软件生产的速度推到一个前所未有的水平。但最近频繁的供应链攻击，让我们意识到其实现代软件工程比我们想象中脆弱得多。无数百亿千亿估值公司的系统，建立在一层层开源依赖之上，而其中很多关键组件，可能只是由一个开发者、一个 npm 账号、一个邮箱在维护，安全行业可能面临从未有过的挑战。

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@yetone 在湾区一个活动上见到了作者本人pitch，感觉噱头大于实际产品价值

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建议所有活动取消Panel环节，多看点idea和demo，少点又长又没有营养的panel

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7/ I think the next step is intent consistency verification.

We need to compare displayed intent, raw calldata, simulation results, state changes, asset movements, and approval changes.

ERC-7730 moves the industry from blind signing to clear signing.

The bigger future is verifiable intent execution. We are trying to provide this service using AI.

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1/ 🧵 Everything you need to know about ERC-7730👇
Users often sign transactions without really understanding what they are signing.

They see calldata, function names, parameters, and addresses.

But the actual intent is often unclear.
https://t.co/pHa2OZBe7k

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6/ But clear signing does not automatically mean safe signing.

A message may say:

Swap 100 USDC for ETH

while the raw transaction also includes unlimited approval, hidden operator permission, multicall path, or transfer to an unknown address.

So the real question is:

is the displayed intent actually true?

[Custos @custos_labsxyz]

https://t.co/tNYk8seVIi

[Viking @vikingmute]

最近看到的少有的佳作：《Agents with taste》https://t.co/IqV855JrdK

作者 Emil Kowalski 是非常出名的设计师，文章中描述如何把设计品味变成可以让 AI agent 执行的规则，从而放大你的能力。

文中都是非常细节的规则，一看就是资深的设计师才能观察到的细节，最后他将这些设计细节最后总结成了一个 skill，可以让别人直接使用：npx skills add emilkowalski/skill

文中的一个 canvas logo 设计很赞。我录屏让大家感受一下。

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现在最好用的AI native的 E2E测试工具是什么？