DC在努力学习扮演法

不写AI风的低质量帖子！
最近在一直扒Polymarket的高质量策略/bot/英文博主翻译

[Dovey "Rug The CNY" Wan🪐 @DoveyWanCN]

系统性说一下, 对于年轻、没有重资本/重产业资源, 不是蓝血Phd, 大厂高P, 也没有线下供应链杠杆的 founder, 还剩下什么创业机会？

LLM对于有代码基础的人来说就是个无限满血的operational UBI, 拉平了信息差和基础研发门槛。新出现的市场无效点会迅速被抹平. 这个在prediction market做套利的朋友应该深有感触, 其他digital domain其实一样, 产品表现层和机制设计很难形成壁垒.

如果要有可持续的竞争优势, 需要是堆产业和资本壁垒, 以及企业级产品的交付复杂度. 看 Andreessen 一把融了 $15 Billion，而Benchmark 的flagship到最近一期都只有 500M 左右。这相当于一次性融出了 30 个 Benchmark。为什么要这么多钱？因为 AI 时代的竞赛已进入重工业模式（算力存储、大数据、产业垂直整合）brain power alone 的时代是在坍缩的, 原来sandhill要chase 辍学的Stanford founder, 现在都是拥有 20 年经验的 Deep Tech 老炮或蓝血 PhD (国内估计是字节高P) .. 资本对founder cohort profile发生了重要的转变, 在资本配置上完全就是K型曲线.

这一轮除了大labs (LLM labs的护城河有多深..其实也是个巨大的question mark, 这个可能要开一个新帖说, 这里不赘述) 很多真正有价值的公司必须得拥有更多“真实世界里的交付能力” 这个原来在fintech其实已经有体现. 在crypto的快速金融化之前, 我投资的时间一半时间在看fintech 一半时间在看hardtech. 当时投fintech的一个learning就是就是作为“搅局者” 的startup最大的upside不是去服务incumbents (譬如银行, 保险公司, 借贷公司) 而是要成为为这些服务本身. 所以当时投Sofi, Figure, Flexport, Lendinghome, Moneylion都是这个思路. 其实现在高度走向fintech的crypto也同样适用.

同理在老型SaaS被吊打的时候, AI powered workflow交付的不是 insurance software, 而是直接做卖保险的. 不是AI doctor copilot (OpenEvidence的上限也会在这里)

而是真正去重新打造新型的诊所, 考验的是医疗交付和运营本身, AI产业+的复杂度已经完全不是一个量级, 估值模型必然也不是ARR ... 取而代之的是考验产业整合复杂度、毛利结构和运营效率。小团队做一个 app、一个 API、一个 SaaS layer，就有机会靠产品和分发长出来的vintage不存在了.

但我也越来越相信，AI 会创造出一条非常宽的“中腰部”机会带：未必是 巨大的venture scale，但会有大量年收入 1000万到5000万美元、1-3个人就能管理得很好的机会 因为这个时代，一切都在变得高度personalized, 只需要服务一个niche的有消费能力人群就好. D2C产品上配合3D打印的技术成熟, 需要的对柔性供应链和流量同时都有抓手的founder. Digital consumer的机会在Onlyfans的垂类和变种, 要做的就是一小撮人的内容爽点(最近有个朋友默默在做女性向的sexual fan fiction, 收入非常亮眼, 起因时要给自己的女票写肉文和H漫..😆 ), 这个需要founder有deep intra community insight

如果你是有更大野心的年轻founder, 但是没有行业老登和你打配合去撬动行业再造的可能, 自己也不是蓝血PhD, 头部机会的最大杠杆依然只在两个地方：internet commerce and internet capital markets. ie: 找到可以最低摩擦去卖货的“货”和触达方式, 找到可以最低摩擦去让钱流转起来且可以有各种隐形费率的场景 (下面是我们内部memo的原话)

- Internet commerce turns attention & niche obsession into cashflow with the least friction
- Internet capital markets turn information asymmetry into fee streams with the least friction

只有在这两个地方, 速度还经常能赢规模，小团队还可能打穿大组织, 且有资本化的效率是最高的(both monetary gravity and velocity). 这也是我对未来crypto/fintech/open-fin最bullish的地方.

正如我之前说的, VC死没死不知道, 对于早期投资人来说, 实力和运气能互换的比例是越来越苛刻了, founder也一样. 所有行业都是, 选择比努力重要, 但是选择比努力难多了

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

Polymarket今天发布了一个职位，叫做国际客服（International Customer Support）， 要求是4年以上的传统金融/Web3经验。

一个客服岗要4年金融经验。什么叫他娘的熊市啊，这就是熊市。

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

这不就是扮演法吗？我一个月前就把自己的名字改成了“努力学习扮演法”。

来说一个例子：假如说一个200斤的人想减肥，他需要问自己的问题不是

“我应该怎么做才能减掉50斤？”而是“一个150斤的人会怎么吃饭锻炼保持身材？”

不要想“我应该怎么做才能成为一个好的交易员？”而要想“一个好的交易员每天会做什么？”

我记得 @silverfang88 子时哥之前也写过诡秘之主的扮演法在加密圈子里的应用；先想象自己是那个人，然后扮演那个角色，从而指导自己的行为。

想象一个自己的Pro Max版本，然后想象那个自己每天会怎么过日子，然后扮演这个版本的你，就这么活。

思维方式一转变，生活的转变真的很快很快。一天改变不是假话。

PS：网文《诡秘之主》中的"扮演法"是主角消化魔药（升级）的核心方法：服用魔药后，必须按照魔药名称所代表的角色去行事，通过扮演来理解和消化魔药。比如主角克莱恩作为"占卜家"，他会开设占卜俱乐部、给人占卜、遵循"占卜家不占卜自己"等守则来加快消化升级。

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/7l7Jef99QZ

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

与机器人完全相反的策略也能赚钱！一周盈利3w，来看看一个华人聪明钱地址广撒网、等一个高回报的 @Polymarket 盈利策略：

这个名叫“挂单好”的华人老哥在英文Polymarket社群成为了今天的讨论热点冠军，因为他的策略非常奇特：只做NFL（美国职业橄榄球联盟）比赛的相关市场，而且是广撒网买进价格在0.1美分的极低概率仓位。

截图里可以看到，在每个仓位价格只有0.1美分（意味着这件事情几乎不可能发生），他就开始每个仓位大幅买入2000份，也就是每个极低概率的仓位埋伏了2u。然后，其中的一些仓位价格开始飙升，最高的一个来到了29美分，带来了恐怖的28,800%的回报率！

这就是他一周斩获4000u的秘诀。大部分bot都追求高胜率（赢的次数多）和低盈亏比（每次赚的少），他还是目前唯一一个反向追求低胜率和极高盈亏比（一次猜中就是爆赚）的人。那为什么他能够在NFL市场，尤其是哪个运动员会成为拦截王（Interceptions）里拿到这个结果？

这就得说起NFL的拦截数据。这个市场之所以能撑起这样的战略，核心原因在于橄榄球体育本身特性。整个赛季的拦截王一般只有6-9次拦截，第一名和第五名之间可能只差2-3次拦截。

所以，偶尔的一次比赛拦截2次，就能让一个运动员直接冲上榜首。这种人人皆有可能的特性让这种低胜率、高盈亏比的策略脱颖而出，毕竟某个球员只要拿到1次拦截就足以让盈利翻上上百倍了。

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

英文CT Polymarket大神又出来分享了！月回报12%-20%，每月稳定上万美元的 @Kalshi <> @Polymarket <> @Opinionlabsxyz 的跨平台套利bot策略是怎样的？

以下是帖子的原文：

2025年，我做了个套利机器人，专门在Kalshi、Polymarket和Opinion之间薅羊毛。

先说说它的工作原理。

1. 策略思路

推上很多病毒式传播的预测市场交易bot，大多只在Polymarket内部做高频交易，专挑波动大的市场快进快出。

如果你是土豪VC，有大把预算搞顶级设备，服务器还能放在Polymarket机房隔壁，那确实能赚；但普通散户玩这个的优势很小。

我很清楚，在这条赛道上做机器人，就像穿着拖鞋想跑赢博尔特一样扯淡。

所以我的机器人必须另辟蹊径，做点别人没做过的事。

绞尽脑汁后，我想起在Kalshi上看到过很多和Polymarket一模一样的预测市场。如果两边赔率不一样，不就能套利了吗？

我对比了20多个相同市场，还真发现了不少赔率差异，这证明我的想法可行。

2. 开发

我写了个算法，把Polymarket、Kalshi和Opinion上所有的市场都扒下来做匹配。600多万个市场，几十亿种组合可能性，最后找出了约6000个相同的。

很多市场标题一样，但规则有细微差别，没法套利。比如"特朗普是否会在某日期前会见某人"，Poly和Kalshi都有这种市场，但Kalshi把"会见"定义为线上或线下都行，而Polymarket只算线下见面。

为了验证匹配准确性，我先用算法筛选标题和规则相似的，然后把每对潜在匹配扔给大语言模型判断。这部分看着简单，实际上LLM超级不靠谱；同一个市场问10次，它能拒绝2次批准8次。折腾了好久调教prompt，才让准确率达到99%以上。

接下来，机器人会在本地重建所有匹配市场的订单簿，找出YES+NO价格小于1美元的套利机会，计算每边该买多少以及预期收益。（如果不清楚这里是怎么回事，看我以前的帖子）

3. 举个例子

"SpaceX上市时市值会在9000亿到1万亿之间吗？"
这个市场Poly和Opinion都有，但赔率不同：

- Polymarket：YES 4% / NO 97%
- Opinion：YES 10% / NO 92%

假设你投100美元：
- 在Polymarket买YES，花3.85美元买104.743股
- 在Opinion买NO，花96.15美元买104.743股

总共花100美元，两边各得104.7股。因为同一个市场的1股YES + 1股NO = 1美元，所以你的104.7股价值104.7美元，减去成本100美元，净赚4.7美元。

等几天到一周，赔率回归正常后，就可以同时平仓，用本金加利润继续找下一个套利机会。

100美元赚4.7看着不多，但如果每隔几天投1000或10000美元呢？

4. 实战数据

机器人上线后，每月能从5000多对匹配市场中找出约35万美元的套利机会。

这远超我个人资金量。按平均4%的套利空间算（实际经常更高），需要875万美元才能吃下所有机会。

所以我找了些专业预测市场玩家合作，按交易抽佣。后来干脆做了个公开版本放在AlertPilot上，谁都能用。

5. 能持续多久？

肯定不会永远有效。迟早会有大资金进场，竞争加剧，利差收窄（现在有时能到10%以上）。

我的策略是趁现在猛薅，同时不断更新优化，保持竞争优势。目前我还有先发优势。

过去3个月，无论是我自己用还是平台上其他交易者用，发现的套利机会反而在增加。这主要得益于预测市场交易量暴涨，尤其是Opinion，那里的套利空间更大。

6. 收益情况

说重点，我赚了多少？

刚开始只投了1000美元试水，第一周就搞定了两个5%的套利。尝到甜头后加大本金，并开始和其他交易者分享。现在每月自己交易加佣金收入稳定五位数。个人套利月化收益率在12%-20%之间。

想玩套利的朋友，我已经在AlertPilot上发布了机器人。

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

焦虑吗？看别人赚钱眼红吗？

但是实际上这个策略12月19号林晚晚老师 @linwanwan823 就写过，我在当时也写了一篇相关 @Polymarket 账号的分析，主页可见。英文CT更是一个月前就开始说了，基本上都是ZSCDAO的成员在发。

据我所知，我在20号写完转发分析的当天，就有看到我推特的朋友直接用claude搓了一个bot，到今天11天应该赚了5ku了吧。

信息流通速度决定一切。

接下来会一直写相关Polymarket的策略分析，欢迎关注

[比特币橙子Trader @oragnes]

这种策略都公布了

Polymarket 自动化搬砖思路：Dump &amp; Hedge (暴跌接针+无风险对冲)

我拿着策略直接找GPT深度优化了下，然后直接丢Cursor ，现在数据都跑通了，正在测试实盘😂

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

【合集总结】1万点赞，2万收藏，英文CT博主总结的 @Polymarket 套利方法大合集：
（我还贴心地帮你加上了所有账户的链接🔗！）

为什么有人能在 Polymarket 上每月赚1万 - 200万美元？

他们实际上是这样做的：

///

1. 套利机器人（Arbitrage Bots）

当 YES + NO 的价格之和 < $1 时同时买入。

例子：
YES = 48¢，NO = 49¢，合计 97¢
无论最终结果如何，每投入 $1，锁定 $0.03 利润。

交易者 “distinct-baguette” 用这种方式 1.5 个月赚了 $242k。
https://t.co/xxGHr1O1JM

主要目标是 15 分钟结算的加密市场，因为价格波动快。

实现方式：
Python 脚本每 1–3 秒轮询一次 API，当价格之和 < 99¢ 时自动下单。

///

2. 统计套利（Statistical Arbitrage）

寻找高度相关、但短期出现偏离的市场。

例如：“Trump 赢得大选” vs “共和党控制参议院”
这两个市场理论上应该同步波动。

当价差扩大到 4–7% 时：

做空更贵的那个+做多更便宜的那个

等价差回归后平仓。

交易者 “sharky6999” 每分钟扫描 100+ 个市场，累计盈利 $480k。
https://t.co/mUwwLTYjrZ

///

3. AI 概率模型（AI Probability Models）

训练机器学习模型，从新闻 / 社交媒体数据中估算真实概率。

如果模型判断：

YES 概率 = 60%
市场价格 = 50¢

就买入。

交易者 “ilovecircle” 在 2 个月内赚了 $2.2M，模型准确率 74%。
https://t.co/fhTT32dpK6

///

4. 点差 farming（Spread Farming）

在买一价买入（例如 5¢），
在卖一价卖出（例如 6¢），
反复执行。

或者：
跨平台对冲（Polymarket 做空，Binance 做多）。

交易者 “cry.eth2”通过 100 万笔交易 赚了 $194k。
https://t.co/7cFDFJMHxp

使用 CLOB API 进行高频循环交易。

///

5. 复制交易自动化（Copy-Trading Automation）

自动镜像成功的大户交易。

方式：

扫描盈利交易者的历史

按比例自动跟单

某个机器人在 2 周内赚了 $80k，主要复制接近结算的市场。

///

技术栈（Tech Stack）

Python + requests（API 调用）

https://t.co/3fPK9uxslI（区块链交互）

VPS 部署（7×24 小时运行）

Polymarket 提供完整的 REST API：

Gamma Markets API（价格 / 成交量）

CLOB API（下单）

Data API（仓位追踪）

[Argona @Argona0x]

programmers are making $10k-200k monthly on polymarket

here's how they actually do it

///

1. arbitrage bots

buy YES + NO when combined price < $1

example: YES at 48¢ + NO at 49¢ = 97¢ total

you lock $0.03 profit per $1 no matter who wins

trader "distinct-baguette" made $242k in 1.5 months doing this

targets 15-min crypto markets where prices move fast

python script polls API every 1-3 seconds, executes when sum < 99¢

///

2. statistical arbitrage

find correlated markets that drift apart

"trump wins" vs "GOP senate control" should move together

when spread hits 4-7%, short expensive one, long cheap one

close when they converge

trader "sharky6999" made $480k scanning 100+ markets per minute

///

3. AI probability models

train ML models to estimate real odds from news/social data

if your model says 60% YES but market at 50¢, buy

trader "ilovecircle" made $2.2M in 2 months with 74% accuracy

uses ensemble of 10 AI models, retrains weekly

///

4. spread farming

buy at bid (5¢), sell at ask (6¢), repeat

or hedge across platforms (short polymarket, long binance)

trader "cry.eth2" made $194k with 1M trades

high-frequency loop via CLOB API

///

5. copy-trading automation

mirror successful whale traders automatically

scan profiles, execute proportional trades

one bot made $80k in 2 weeks copying near-resolved markets

///

tech stack:

python + requests library for API calls

web3-py for blockchain interactions deploy on VPS for 24/7 operation

polymarket has REST APIs for everything:

gamma markets API (prices/volumes)
CLOB API (place orders)
data API (track positions)

///

starting point:

> build simple arbitrage bot first
> fund with $100-1k for testing target high-volume markets (politics/crypto)
> expect 50-70% win rate but focus on positive EV

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

@yummyuyu_ @Polymarket @PolymarketTrade @PolymarketSport @zscdao 哥比赛中还会盯盘实时交易吗 还是说比赛前看好基本盘基本就定了

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

@hhhx402 @Polymarket 太有东西了 Polymarket自己的doc是真的有点难用

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

英文区的Polymarket博主又扒出来了一个账户，和我上一条里的名叫“NeverYes”的账户预测逻辑非常相似，而且这个人的胜率是100%。

这个叫filthyBera的账户目前盈利13万美元，收益率130%+。

该账户的出手主要是预测Monad、Meteora、Infinex上线一天后的市值「不会」超过某个门槛，比如$2B。而大家都知道上线一天后是情绪冷却、空投抛售的时机，所以VC币市值偏低几乎是板上钉钉的事情。

这个账户最出彩的一笔是下注了Meteora上线之后不会超过1B市值，当时概率仅仅7%（7¢）；这笔直接狂赚13倍。

整体的逻辑就是上线就空“高市值低流通”的VC币，顺着今年的大众散户情绪走。还是那句话，很多人都有这个认知，但这哥们在这里变现了。

采用同样策略的高盈利账号NeverYes可以看我上一条。

[Lorden @lorden_eth]

+$133k earned on crypto launches without participating in them on Polymarket

FilthyBera made 37 predictions across multiple crypto token launches, and bet on NO in most cases

It allows him to have 100% win rate, and it seems he's not going to stop

His profile:
https://t.co/PMm2HvUq7y

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

@lorden_eth @PolymarketMoney @Polymarket Dude this is the exactly the same strategy as the NeverYes guy

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

该账号目前重仓Lighter上线后不会超过3B、4B和6B，MegaETH不会超过2B、3B和4B等。

买入时间非常早期，基本都在50¢左右的价格就买入，也就是说一个月前他就非常确定地看空新上线的VC币。这个认知可能大家都有，但他找到了合适的市场而且出手了。

该账号低频，所以很适合跟单。

账号传送门：https://t.co/3A6NBDuNBK

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

【每天看一个Polymarket钻石手】系列1

来看看这个在 @Polymarket 上只下注 No 选项，低风险1月狂揽10万美元的地址。

这个账号名叫NeverYes（从不Yes），账户总资金20万美元，短短一个月的收益最高点达到了惊人的95k，收益率达到了45%。

而且他只在12个市场里下注，策略非常有意思：

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

这个账号的策略总结起来就是：低频交易，只做熟悉的几个市场，但每个市场下重注。

他所有下注的市场都是关于新币上线之后的总市值会不会超过某个门槛（比如$1B），而且只下注No。这个策略和新币上线直接空非常相似，例如下图里的预测MegaETH上线一天后市值不会超过3B，但预测市场的payout会更直接。

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

这条路（起码在近期）应该是非常可行的。

刚去买了一个TradingView的高级账号，然后下载了过去35小时的数据做了个回测。

数据显示，在约155个15分钟的区间里：
比特币（相比于15分钟开始）上下波动均超过100美元的区间占18.9%；
50美元的区间占40.3%，30美元更是占到55.5%。

而且，很多时候15分钟市场只有2k～6k的深度，20美元就足以把up或者down选项压到30¢了。

理论上，比特币的15分钟猜涨跌市场，整整一半都可以用这个策略盈利。

而这样的市场每天有24*4=96个。

[林晚晚的猫 @linwanwan823]

本金2000u，两月赚30万u？回报率150倍。

我之前写过，10月21号Polymarket上线了15分钟BTC涨跌盘。

当时觉得这功能挺有意思，缝合怪也有自己的第二春。

8天后，有个地址小仓位入场试水。
52天后，累计利润突破$305454。

它是个bot，毫无疑问。

我看了它的交易记录，一分钟能下15单。
人手不可能。

目前晚晚我对这个bot的策略理解为三点：

1.不是同时买两边，是分时买入

等YES跌到低于35¢时买入YES；等NO跌到低于35¢时买入NO；不同时间点分别入场

2.目标是让YES + NO的平均成本 < $0.99

不需要同一秒买入；只要最终持仓的加权平均成本低于$1就锁定利润

3.如果没对冲成功，直接平仓不亏损退出

核心逻辑：分时低吸，锁定价差

因为BTC 15分钟涨跌盘，只有两个选项：Up和Down。

结算时，对的=100¢，错的=0。
理论上 Up + Down = 100¢。

但散户情绪化，经常砸出错误定价。 恐慌时Up跌到30¢，贪婪时Down跌到25¢。

所以bot的操作：

等Up跌破35¢，买入；等Down跌破35¢，买入；
不同时买，分时间点入场；
两边加权平均成本 < 99¢，利润锁定；
找不到对冲机会，直接平仓，零亏损退出。

但说实话，研究完我反而不兴奋了。
这种bot不适合跟单。

它赚的是毫秒级价差，一分钟15单的速度。
你看到机会的时候，它可能已经吃饱了。
跟它的单，它赚你亏。
不过有一点可以确定：

Polymarket的量化时代开始了。

以后会继续扒这类地址，有意思的我再发。
@Polymarket

[DC在努力学习扮演法 @HanzoDC]

谁能在业务端做到更难的事情，谁的回报就能更大；之前听一些美国老版本每天在社区里敲门推销厨具产品的老Sales分享经验，从细节到心理把控面面俱到，然后他们可以很轻松在每一个公司找到位置，创业、销售、甄别样样都行。

从别人口袋里掏钱是一件最难的事情，能做到之后的事情会容易很多。

[North@CreaoAI @anorth_chen]

上次我在群里喷了一个合作的agency后，他们为了挽留我这个客户，特地来线下请我吃饭。
跟我交了个底，道歉并提了后续合作方案。

她坦率地承认，他们池子里约有一半比例的KOL都是买粉的。对于什么都不懂的甲方，就会提供这个掺杂了买粉KOL的池子——两边皆大欢喜。
而对于懂行的甲方，他们会提供纯净版的KOL池子，把诈骗KOL过滤出去，保证所有投放数据真实有效。

以后给我们的合作，就只走纯净版的KOL池子。
这其实是典型的行业现象：
——当你不具备专业判断力，你就会在合作中被割上一刀，还完全不自知。

这件事让我重新意识到一个更大的问题：互联网行业过去十年，一直在卷产研侧的“中后台能力”。于是今天，你能轻易找到优秀的工程师、设计师、PM。我相信很多创业团队的老板在招人时能感受到，要找到一个优秀的业务岗的人，异常困难。

原因也很简单：
过去的增量市场，根本不需要太多专业度。用户自然会来，业务岗的人都随便做做都能拿到漂亮的结果。现在潮水褪去，才发现业务岗很多人都在裸泳。他们甚至不具备对乙方交付结果的验证能力。

所以，这个市场卷吗？
最早一轮的互联网竞争，是“能做出来就赢”。技术人才供给不足，研发是瓶颈。后来市面上产品多了，大家开始卷产品力，进入了“人人都是产品经理”的时代，比拼用户体验与留存效率。

现在产研侧人才供给早已溢出。AI与互联网产品就像货架上的商品琳琅满目，竞争转向了“品牌、增长、定位”的层面。直到这时候，业务岗才真正开始参与到竞争中。他们是否理解产品与业务逻辑？是否理解用户与乙方下游的生态？能否跟产研侧沟通清楚一线的真实情况？

过去这么多年，各大公司的业务岗里藏着大量的水货，大环境从要求他们像技术岗的人那样持续迭代自我认知并学习新的知识。但在新的周期下，只要你能做到这一点，你就能轻松超过这群人，并获得来自市场和用户的正反馈。

这个领域的竞争才刚刚开始，也是当下最被低估的红利。

[Cyn @CQ_Neverland]

最近有很多小伙伴来问Mysten Labs和Sui基金会的组织架构，这里给大家一次性分享一下。Sui 基金会是一家非营利组织，致力于推动 Sui 的发展与普及。Sui 基金会负责举办线下活动、扶持开发者和持续挖掘项目方，通过生态扶持计划，比如说投资, 来支持生态的可持续性发展。Mysten Labs是Sui和Walrus的开发者和主要贡献方。同时，也想给大家介绍一下Sui基金会这边亚洲地区的主要成员，希望之后能跟大家更紧密地沟通和合作 🙌

-> 生态发展（ecosystem development)： 我自己在的团队，主要是负责生态项目投资和区域内的战略合作，比如跟交易所，同时会维护VC还有机构的关系。

-> 开发者关系 (developer relationship) @weiduong @theharrisonkim @wangtxxl 主要负责挖掘和教育Move开发者，针对开发者组织线下活动和线上的黑客松。 @wangtxxl 老师也是我们华语开发者社区的扛把子，技术支持第一人。@daniellam258 是我们越南的开发者关系负责人

-> 社区（community) @AntoineBlanc @jjonlydown 主要负责对接亚洲社区，举办针对社区成员的线下活动，以及协助一些开发者和机构的线下活动。同时组织线上townhall/AMA聆听社区反馈，或者通过生态项目创始人访谈等其他电子内容创作，让社区了解生态的最新进展。

-> 市场 (marketing) Rachel主要负责对接亚洲的媒体小伙伴和KOL，沟通亚洲区域的峰会赞助事项，以及管理我们的 @SuiNetworkCN 账号。

[LazyCat|猫姐🎒 @Crypto_Cat888]

炒meme 必备的45个工具

[EIi·亮 @EIiLiang]

新人打狗工具必备

1.看盘扫链交易SOL链: https://t.co/4mneMrZR2Z
2.看盘扫链交易BSC链：https://t.co/s7sxZhMI0l
3.看一些以太或者寻找OG：https://t.co/IhAMr1XFrW
4.查询工具: 查看删推历史:https://t.co/tt08nk3f1x( 推特标注插件等功能(开启需要0.5S每个月)
5.一个可自定义的链上监控平台https://t.co/547NkCVUX1 (可以自己进行筛选一些频道监控聪明钱动向)
6.监控所有推特上新的带pump合约的推文https://t.co/No8brE5v7R (方便找角度，也可以根据合约出现的次数来判读热度)
7.聪明钱监控:https://t.co/PZSckXuHIC(批量监控链上聪明钱如果大量聪明钱买入提醒最多三次)
8.社区监控:https://t.co/SSKV4HW77G…(监控 1000+ 社区聚合了calls，Solana趋势，推特提及等信息)
9.PUMP监控:https://t.co/3KyKm8AOYc(检测链上PUMP合约市值达到3万，然后根据过滤条件去查询匹配，最后符合要求策略提醒)
10.PUMP发射提醒:https://t.co/33HLZ5kwVi(检测链上PUMP合约发射即提醒，但是也有一定的过滤条件)
11.外盘提醒:https://t.co/0YRYr2AX4K(只检测PUMP外盘，拒绝内盘PVP，实时检测外盘5分钟K线，如果交易量异常翻倍，研究在多，不如老老实实看着5分钟k线和交易量，金狗狗庄都会提前埋伏，从交易量上反馈结果。)
12.PUMP大V名人检测:https://t.co/3KyKm8AOYc(检测推特引擎是否有大V名人KOL发送PUMP合约)

[Jingle @0xJingleMingle]

邪修小技巧3.0：如何快速走出自己的信息茧房？

其实在当代算法的包裹下，人是很难做到这一点的，这其实不能算是是一件坏事，但有时让我们有失偏颇，不知道市场的热点真正在哪里。

如果想要避免这一点，可以思考的一个角度是，市场的热点一定是有足够的数据痕迹留下。

那么我们要做的是，找到这些帮我们统计好数据的平台和工具，直接通过别人聚合好的信息，直接享用别人的劳动成果（不是

我的一些私藏工具合集如下⬇️

一、leak me @leakmealpha (每天Trending 的加密账号排行榜单与每日热点总结）:

第一次看到是因为 @btcly17 的推荐，感恩表姐 ^ ^

网站本站可以直接看到24小时内被最多kol关注的账号，同时它的tg频道也会实时推送动向。

另外，对我来说最喜欢的一点就是它的每日热点总结。币圈人自己的每日外刊英语阅读材料（不是

会总结热点并告诉你到底发生了什么，可以说很贴心了，我还蛮喜欢看的

二、kolscan @kolscan （链上kol盈利排名）

其实上期推荐过了，但感觉和本期的话题不违和，就再发一次吧。

可以看到它收录的kol里近期盈利最多的，可查看近一天、一周、一个月，盈利最多的trader。

和三的问题点一样，专注点只在于当前版本安卓链solana。

三、MobyScreener (@mobyagent )

算是一个信息监控的集成网站了，各种代币和kol，以及鲸鱼钱包动向，我个人觉得DCA这个板块挺好的？唯一的问题是专注当前版本安卓链solana，像我这样的旧时代残党可以用用。

另外他们十月要出app了，这个有点期待。

子账号@whalewatchalert @whalewatchdefi 都会推送鲸鱼们的动向，看看热钱在哪，但这些账号推送频率有点高，对我个人属于【没那么实用】的工具范畴，如果你的链上时长够长，可以考虑……）

四、任何一个你觉得看着舒服的tg新闻推送频道

这种比起关注推特，我觉得被动接收信息更实用……等着tg弹窗就完事了。选择很多，我个人是用的金十。

五、cookie🍪@cookiedotfun

额，好像放不下图了

但它的“voice"板块我觉得还挺实用的，可以看到推特上哪些帖子占据热门，哪些博主发了热帖🤔

好了，今天也下课噜，其实类似的工具还有很多，只是希望给大家提供个思路，工具贵精不贵多，绝对是你能看下去的就是最好的……

本来今天是打算发怎么懒人方法进行信息流整理的（也是个画了很久的饼），草稿都快码完了，我的推特炸了下文字全没了，那就过两天再发吧嘻嘻，绝对不是我偷懒喔🤡