Mave Rick

Humble farmer, trying not to be a mid curve

[Mave Rick @pyk710078]

Try it (no signup):

Browse → https://t.co/F9Gfma1in7
Plug in an agent → the MCP endpoint above
Code → https://t.co/tswZTYzJQn

Built for #SuiOverflow 2026 · Walrus track. Genuine feedback very welcome 🙏 @Mysten_Labs

[Mave Rick @pyk710078]

Building for Sui Overflow 2026 (@SuiNetwork) — @WalrusProtocol track.
In 3D game art, you never really own what you make: the platform holds the files, the rails and the license. When it shuts down, your work + income go with it.
Meet Tusk3D 👇
https://t.co/fAtJxU4es8

[Mave Rick @pyk710078]

NFTs you can actually use, not just hold: buy an NFT car and drive it in a playable racing scene — loaded from the same Walrus blob that backs the marketplace thumbnail.
Create → fork → play, one on-chain asset the whole way.

[Mave Rick @pyk710078]

@0x542121 @Polymarket 老哥 LP挂单一直被吃
一直亏
有策略群吗？
w

[Mave Rick @pyk710078]

@Neilweb3builder @NFTCPS @Web3Tinkle @grok 提醒我看一下預測市場數據集

[Mave Rick @pyk710078]

@mrblock @KillaXBT Plan B以前也被稱為神準預測

[Mave Rick @pyk710078]

1. Spin up a VM in a whitelisted region (e.g. tokyo)
2. Register accounts directly through the VM's browser
3. Run the bots on the same VM

[Mave Rick @pyk710078]

靠北啊 寫完polymarket MM bot才發現地區被禁用

[Mave Rick @pyk710078]

SSH tunnels and VPN are no longer enough
Browser fingerprint can still leak your real identity

[Mave Rick @pyk710078]

@xStocksFi_zh @xStocksFi
到底再干嘛
活动页面体验很差🙃
LP放Raydium積分不更新
Points Boost Internal erver error?
积分常常归0又回复正常
RWA产品这体验怎么和web2产品打...

[Mave Rick @pyk710078]

what surprised me today:

gstack 其實是YC的 funnel
內建的機制是只要你在討論的過程中觸發了某些信號
這些信號會評價你的 founder 特質
本質上這是 Gary Tan 用 AI 工具觸及 builder，在他們展現 founder 特質的時候推 YC 申請

[Mave Rick @pyk710078]

前幾天寫了對於SDD的理解
並用openspec嘗試實踐
結果最近用了gstack就回不去了
雖然有部分功能重疊，但gstack其他功能太強大了
idea -> market research -> plan -> implementation -> review -> shipment
一條龍全包了

今天還觸發了我沒想的彩蛋！？

[Mave Rick @pyk710078]

使用 /office-hour 提出你的想法，gstack會釐清你的意圖
startup 導向，internal project or personal side project?
接著會有一系列來回，包括需求是否真實存在，商業模式等等
甚至會問你要不要允許他做市場調查，調查回來通常會用力的 challenge 你的點子🥵

[Mave Rick @pyk710078]

今天花了一整天搞懂 Harness Engineering 到底在講什麼。

簡單說就是：AI agent 本身不難，難的是怎麼讓它不亂搞。OpenAI 內部用 Codex 5 個月寫了 100 萬行 code，全程沒有人手寫，但他們花最多力氣的不是調 model，是設計「圍欄」。

Harness:馬具，我覺得這個比喻頗爲精準。Engineer 就像馬夫，負責控制 AI agent 的方向和速度。

我自己整理出四個重點：
1. Context — 你給 AI 看什麼決定它產出什麼。CLAUDE.md 控制在 60 行，多了它反而會忽略
2. Constraints — 與其每次口頭跟 AI 說「不要這樣做」，不如寫成 linter rule 來得有效。
3. Hooks — 生命週期的自動化腳本，比如寫完檔案自動跑 format
4. clean up — 多 agent 比較需要，檢查能復用的code，避免重複造輪子

最有感的是 SDD（先寫 spec 再寫 code）。之前都是想到就直接叫 AI 寫，聊到後面功能越加越多，但是常常忘記決策過程。先寫規格再動手，在 markdown 裡發現壞主意比在 production 便宜得多。

還有一個觀念很重要：不要一開始就設計完美的 harness。先用最簡單的開始，AI 犯錯再加規則，規則擋不住再升級成 linter。跟感情一樣，不要還沒交往就在想婚禮要幾桌。

CLAUDE.md 的重點是：每一行都要問自己「拿掉這行 AI 會犯錯嗎？」不會就刪。60 行的限制反而逼你想清楚什麼才是真正重要的。

之後想試在新專案實際跑一次 openspec init + CLAUDE.md

[Mave Rick @pyk710078]

@meijiangAI @grok整理給我

[Mave Rick @pyk710078]

@meijiangAI @gork 你学习一下1到7楼的提示词编辑的方法总结出通用的提示词编辑方法告诉