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[huangserva @servasyy_ai]

谷歌云的 AI 工程师刚展示了他们如何在 30 分钟内把想法变成已部署的应用

26 分钟,免费。由谷歌 AI 团队提供。

一个人 + Claude + Google Cloud = 在笔记本上运行的完整工程团队。

比任何价值 500 美元的“氛围式编程”课程都更值得。

[币圈幸存者 @buzhidaoqishala]

重大风险提醒：
EIP-7702 不是帮你赚钱，
是可能直接搬空你钱包！
今天用最直白的话，给大家讲明白：
EIP-7702 到底是什么。

最近发现很多不知名 KOL 在疯狂推荐一种所谓的：

“AI 自动帮你 MINT”
“Claude 帮你打新”
“一键授权自动撸空投”
“你签名AI帮你挖矿”
“不用私钥，只签名即可”

听起来很高级。

实际上很多就是：
明目张胆的盗钱包！

很多韭菜甚至还觉得：
“只是签个名而已，又不是给私钥，能有什么事？”

只能说：
真的是人傻钱多。

今天我就用最白话的方式，
给你们讲清楚：

EIP-7702 到底是什么。
一、先说结论

EIP-7702 最大的危险：
不是转账。

而是：
让你的普通钱包，临时变成“智能合约钱包”。

什么意思？

正常情况下：

你的钱包（EOA）：

只能你自己操作
你点确认才会转账
私钥在你手里

但 EIP-7702 出现后：
你可以通过“签名授权”，

让一个“外部合约逻辑”，
临时接管你的钱包行为。

重点来了：

你以为你只是签名。
实际上你是在给别人代码执行权。

以前的“签名”是什么

以前大部分签名：
只是：
登录网站
验证身份
Permit 授权
挂单
NFT 白名单

简单说：
签名 ≠ 转账。
所以大家慢慢放松警惕了。

结果现在很多人看到：

“请签名”就直接闭眼点确认。

这也是现在骗子最喜欢利用的。

EIP-7702 最恐怖的地方

传统钱包：
你每一次转账，
都得自己确认。

但 EIP-7702：
有点像：
你给别人发了一张“临时无限代操作卡”。
别人写好的逻辑，
可以：
自动调用你的钱包
自动执行交易
自动授权
自动转币
自动卖币
自动调用其他合约
（手动也可以）
而且很多操作：
用户甚至根本看不懂。

现在很多所谓“AI MINT”怎么玩的
现在最流行的话术：
“你签名后，Claude 自动帮你 MINT”
“AI 自动套利”
“AI 自动打狗”
“AI 帮你抢新币”
“无需私钥，只需授权”

听起来是不是很牛逼？
实际上很多逻辑是：
让你签 EIP-7702 授权
钱包进入“可编程控制状态”
然后后台脚本开始调用你钱包

偷你资产
转走代币
清空授权

你甚至都不知道怎么没的
很多人到最后：
只看到：
“为什么我钱包自己转账了？”
因为：
你自己授权的。

为什么这个东西比传统钓鱼还危险

以前钓鱼：

至少还得：
骗你 approve
骗你 transfer
骗你私钥

现在：
可能只需要一个签名。

而且：
很多钱包现在对 7702 的提示：
用户根本看不懂。
只显示：
“Authorize”
“Delegation”
“Execute”

普通用户根本不知道：

自己已经把钱包控制交出去了。
记住，是把自己的钱包控制权交出去了。
记住，是把自己的钱包控制权交出去了。
记住，是把自己的钱包控制权交出去了。
交给了人家的合约使用。
人家合约想转账你任何资产都可以。
这笔授权盗U都可怕。（盗U是你授权了U给人家的地址或者合约）
而7702签名是你授权了人家控制你的钱包。

最离谱的是：很多KOL自己都不懂

现在推特上一堆人：

看见新东西就吹
看见 AI 就高潮
看见自动化就觉得高级
很多人自己都没研究明白：

EIP-7702 到底授权了什么。

就开始：
发教程
发邀请码
发链接
带粉丝玩

最后：

粉丝钱包没了。

KOL一句：

“我也不知道啊…”

真正的核心问题
记住一句话：
EIP-7702 本质上不是“功能”。

而是“权限”。

权限意味着什么？

意味着：

谁控制逻辑，

谁就可能控制你的钱包。

这才是核心。

以后怎么防、以后怎么防、以后怎么防

非常简单：
1、别乱签 EIP-7702 授权

尤其：不知名网站
野鸡 KOL
TG 群链接
AI 自动 MINT
自动套利

2、不要相信“只是签名”

未来：签名 ≠ 安全。

很多签名：
可能就是权限授权。

3、大额钱包永远冷钱包隔离
热钱包：
随便玩。
大钱包：
别碰这些实验性协议。

看不懂就别签

这是最重要的。

你连授权内容是什么都不知道，
你签什么？

最后一句话

以前币圈骗子：

是骗你转账。

现在高级一点了：
是骗你“授权”。

而 EIP-7702：
可能会让未来的钓鱼方式，
进入一个全新的阶段。

记住：

AI 不会帮你暴富。
但你的签名，真的可能帮别人暴富。

记住在币圈活着最重要。
正如我的名字一样，
我就是币圈其中的一个幸存者。

[peper @like_defrog]

@buzhidaoqishala 前提还是买卖平衡，供需不平衡的时候靠一些税收机制弥补，缓解死亡螺旋，但是整体来说持续的购买才是价格上涨最坚实的力量

[peper @like_defrog]

@xwickD @0xDeployer @bankrbot @dexscreener any update about mirror

[peper @like_defrog]

@mirror_fi alien

[peper @like_defrog]

@mirror_fi friday now

[peper @like_defrog]

@chenjs7512 @xwickD 还有救么，感觉快没救了

[Stanley @Stanleysobest]

一个能让你多活38年的地方👇👇👇

[peper @like_defrog]

@ChequerCat666 感觉机制上有漏洞呀，钱多就赢，就看谁钱多

[peper @like_defrog]

@suenok2 感觉没啥热度

[peper @like_defrog]

@tiger_web3 感觉这个已经跑不出来了

[peper @like_defrog]

@cryptoht88 感觉现在是不是已经死了？

[peper @like_defrog]

@beeboopx @3DMax_Virtuals @0xNanobot does it have anything to do with the one holding $nano？

[peper @like_defrog]

@beeboopx @0xNanobot what‘s that

[peper @like_defrog]

@cardanowhale001 啥楼盘？有这么夸张

[798.eth 🍌🌍☮️🗡️👁️ @798_eth]

Uniswap 的双层 permission 系统：协议层开放，前端层封闭。uPEG 是怎么同时穿过这两层的。

v4 hook 是双层门。

协议层完全开放，任何人写 hook、部署、绑池子、加 LP，permissionless。

前端层完全封闭 https://t.co/2QagqanBiq 走一个 routing allowlist。如果没过审核 ，用户搜你那对 token 时根本看不到你的池子。LP 在那里，没人来取。

绝大多数 hook 项目卡在第二层门外，死法不是机制不好，是没人知道它们在那里。

uPEG 三条路全打通：过了 routing allowlist，建了 https://t.co/2ov7ieZfxu 自家前端，做了 deep link 把流量回引到 Uniswap 指定 hook 页面。

代码人人能写。门只对少数人打开。

期待更多项目打通第二道门。

[鸟哥 | 蓝鸟会🕊️ @NFTCPS]

90天拿下20万美元AI工程师offer？不用读学位，把这10个GitHub仓库吃透就够了

说真的，现在AI工程师市场已经卷到一个程度——不是你有没有学历的问题，是你会不会用工具的问题。我帮你整理了10个仓库，从零到能打的路线，全在这里。

① awesome-llm-apps
先从这里入手。RAG、智能体、多模态应用，全是生产级代码，不是玩具demo。10.6万+ stars不是白给的，这是目前最系统的LLM应用实战指南。
https://t.co/FGLwn4NjDP

② LangChain
2026年你要是不会LangChain，简历直接被刷掉。Klarna、Replit、Elastic都在用，大多数AI创业公司的生产环境跑的就是这个框架。基础不牢，后面全白搭。
https://t.co/DO0z4Pvzwn

③ LangGraph
会LangChain还不够，LangGraph才是现在资深AI工程师岗位JD里的高频词。它是驱动生产级智能体的编排层，不懂这个你就只能做初级。
https://t.co/Z5IzoXuPdv

④ CrewAI
多智能体协调这个方向已经不是未来了，是现在。财富500强团队在用，框架成熟，上手快，面试聊多智能体架构直接有话说。
https://t.co/ABXJft5veg

⑤ Ollama
想真正搞懂模型怎么跑的，就在自己机器上跑一遍。Ollama让你本地运行任何开源LLM，这是理解模型工作原理最快、最直接的方式，没有之一。
https://t.co/RgUzu4bIRC

⑥ awesome-mcp-servers
MCP是2026年所有主流AI实验室都在用的标准协议。现在懂MCP的工程师还是少数，你学了就直接领先99%的竞争对手，这个窗口期不会太长。
https://t.co/vDVKtQpNIh

⑦ Qdrant
做RAG绕不开向量数据库，大规模生产环境里Qdrant是主流选择。嵌入和语义搜索现在是AI岗位的标配技能，不会就是硬伤。
https://t.co/uUxd0OLt8s

⑧ AI-Agents-for-Beginners
微软出的免费12节课，专门教你怎么构建智能体。真实代码、真实练习，不是那种看完啥也不会的理论课。面试前刷一遍，直接有项目可以讲。
https://t.co/FOkuZPYHPQ

⑨ system-design-primer
很多人忽略这个，但生产级AI本质上就是系统设计。FAANG工程师面试前都在刷这个仓库，你要拿高薪offer，系统设计这关必须过。
https://t.co/Nnka2kW6T9

⑩ awesome-claude-code
Claude Code现在是FAANG、OpenAI、Anthropic和大多数YC创业公司内部都在用的工具。这个仓库是它的完整使用指南，会用的人效率直接拉开一个档次。
https://t.co/vV2kqzu0Bu

说白了，90天能不能拿到offer，不取决于你背了多少理论，取决于你有没有真正动手跑过这些东西。把这10个仓库从头到尾过一遍，做出来几个能展示的项目，比任何证书都管用。

时间窗口就这么大，AI工程师的溢价不会永远存在。现在入场的人，和两年后入场的人，拿到的薪资完全不是一个量级。

[peper @like_defrog]

@ccctt521 @GemFactory24 说说看

[区块链行情研究 @qkl2058]

华尔街的对冲基金，给量化研究员开的年薪一般在 20 万到 65 万美元之间。

刚好，Jane Street 一位量化交易员最近在 YouTube 上传了一条 50 分钟的视频，把量化学习的完整路线图梳理得很清楚。建议你收藏下来，今天就抽时间看掉。比起 X 上那种“神奇公式”文章，这个更值得花时间。