양자컴퓨터가 비트코인과 이더리움 서명을 깨는 날이 생각보다 가까울 수 있다는 경고가 나왔음.
그리고 이 이야기는 단순한 기술 논문이 아님.
진짜 흥미로운 지점은
구글이 핵심 기술을 발견해놓고도 공개하지 않았다는 점임.
1/ 무슨 일이 있었나?
3월 31일, Google Quantum AI 팀이 Shor 알고리즘을 크게 개선한 논문을 발표했음.
Shor 알고리즘은 양자컴퓨터가 기존 공개키 암호를 깨는 데 쓰이는 핵심 알고리즘임.
비트코인과 이더리움 지갑 서명에 쓰이는 secp256k1, 즉 ECDSA 계열 암호도 여기에 포함됨.
구글은 이번 논문에서 기존 대비 약 10배 수준의 개선을 보여줬고, 이를 비트코인·이더리움 서명에 직접 적용해 설명했음.
그런데 이상한 점이 있었음.
가장 중요한 최적화 방법을 공개하지 않았음.
대신 ZK proof, 즉 영지식 증명을 통해
“우리가 더 좋은 방법을 알고 있다는 것”만 증명했음.
쉽게 말하면 이런 것임.
“우리는 더 빠르게 푸는 방법을 알고 있음.
하지만 그 방법 자체는 알려주지 않겠음.”
원문 저자는 이것을 두고
학계에서 처음 등장한 ZK 기반의 ‘학문적 검열’이라고 표현했음.
구글은 미국 정부와도 논의했다고 밝혔음.
2/ 그런데 숨기려 하자 더 커졌음
문제는 비밀이 늘 사람의 호기심을 자극한다는 것임.
구글이 핵심 방법을 숨기자, 오히려 전 세계 연구자들이 이 문제에 더 달라붙기 시작했음.
그리고 불과 2개월 만에
프랑스 연구자 André Schrottenloher가 구글의 핵심 최적화 기법을 다시 찾아냈음.
세계적인 Shor 알고리즘 전문가 Craig Gidney는
“나도 1년 전부터 이 방법을 알고 있었지만, 검열 압박 때문에 발표하지 못했다”고 밝혔음.
이후 https://t.co/HQlqf8ZCfr이라는 공개 대회까지 열렸음.
이제는 전문 연구자뿐 아니라
AI를 활용하는 아마추어, 심지어 10대 청소년까지 참여해 더 좋은 최적화 방법을 찾고 있음.
그리고 이미 구글 회로보다 8.4% 더 개선된 결과가 나왔다고 함.
숨기려 했는데, 오히려 더 빠르게 퍼진 것임.
전형적인 Streisand 효과임.
3/ 더 무서운 건 하드웨어 쪽임
같은 날 Oratomic이라는 스타트업도 논문을 냈음.
이들은 구글의 알고리즘 개선에
중립원자 기반 양자컴퓨터 기술을 결합하면,
단 10,000개의 물리적 큐비트만으로도
비트코인·이더리움 서명에 쓰이는 secp256k1을 공격할 수 있다고 주장했음.
이 숫자는 충격적임.
기존에는 이런 공격에 수십만 개, 많게는 수백만 개의 물리적 큐비트가 필요할 것이라고 생각했기 때문임.
원문 저자는 처음에는 중립원자 기술에 대해 잘 몰랐지만,
수백 시간 동안 공부하고 여러 전문가와 대화한 뒤 이렇게 결론냈음.
“이 기술은 진짜다. 매우 현실적이다.”
심지어 구글도 최근 초전도 큐비트 중심 연구에서
중립원자 연구소를 새로 만드는 방향으로 움직이고 있다고 함.
4/ 그래서 Q-Day는 언제인가?
Q-Day는 양자컴퓨터가 실제 운영 중인 암호를 깨는 날을 의미함.
원문 저자는 현재 기준으로 이렇게 보고 있음.
2030년까지 Q-Day가 올 확률: 10%
2032년까지 Q-Day가 올 확률: 50%
꽤 공격적인 전망임.
미국 정부 쪽에서는 2035년을 기준점으로 잡고 있지만,
저자는 그 날짜가 현실적으로 너무 늦다고 봄.
그의 주장대로라면
우리는 “언젠가 준비하면 되는 문제”가 아니라
“지금부터 진지하게 준비해야 하는 문제” 앞에 서 있는 셈임.
5/ 그렇다고 지금 패닉할 필요는 없음
중요한 건 균형임.
아직 당장 비트코인이나 이더리움 서명이 깨진 것은 아님.
구글의 논문도, Oratomic의 주장도
실제 대규모 양자컴퓨터가 오늘 바로 작동한다는 뜻은 아님.
하지만 방향은 분명함.
양자컴퓨터는 기존 예상보다 빠르게 암호 체계를 압박하고 있음.
기존 공개키 암호에 의존하는 체인들은 언젠가 반드시 전환해야 함.
해답은 Post-Quantum Cryptography,
즉 양자 내성 암호로의 전환임.
이더리움은 이미 이 문제를 준비하고 있음.
원문 저자는 이더리움이 2029년을 목표로
BLS 서명, KZG commitment, ECDSA 서명 등을
해시 기반 암호와 SNARK 기반 구조로 바꾸려는 로드맵을 갖고 있다고 설명했음.
leanVM, hash-based SNARK, Proximity Prize, Poseidon Initiative 같은 연구도 그 흐름 안에 있음.
반면 비트코인은 아직 이더리움만큼 구체적인 공식 전환 계획이 보이지 않는다는 점도 강조했음.
결론은 단순함.
양자컴퓨터 리스크는 더 이상 먼 미래의 SF가 아님.
구글이 “암호를 더 쉽게 깨는 방법”을 발견했음.
그런데 그 핵심을 숨기려 하자,
오히려 전 세계 연구자와 AI가 달라붙어 더 빠른 개선을 만들고 있음.
여기에 중립원자 기반 양자컴퓨터까지 현실적인 후보로 떠오르고 있음.
물론 지금 당장 패닉할 필요는 없음.
하지만 준비하지 않는 체인은 위험해질 수 있음.
암호는 한 번 깨지면 천천히 무너지는 것이 아님.
어느 날 갑자기,
그동안 안전하다고 믿었던 모든 서명이
과거의 기술이 될 수 있음.
1/
사람들은 토큰을 흔히 “주식 비슷한 것”으로 생각한다.
프로젝트가 잘 되면
토큰도 같이 올라야 한다고 믿는 것이다.
그런데 정말 중요한 질문은 따로 있다.
그 프로젝트의 진짜 이해관계는 어디에 있는가?
토큰인가, 회사 지분인가.
결국 사람은 인센티브에 반응하기 때문이다.
2/
며칠 전 또 하나의 사례가 나왔다.
houdiniSwap가 인수됐다.
https://t.co/Qnp0zXxwJ4
하지만 토큰 보유자들은 아무것도 받지 못했다.
왜일까?
간단하다.
토큰과 회사 지분이 완전히 분리되어 있었기 때문이다.
토큰은 커뮤니티의 것이었지만,
인수 대금은 회사 주주들에게 돌아갔다.
법적으로 보면 이상한 일도 아니다.
대부분의 토큰은
회사 지분이 아니고
청산 권리도 없고
배당 권리도 없고
M&A 대금을 받을 권리도 없다
시장만 그것을 종종 “지분처럼” 착각할 뿐이다.
3/
여기서 중요한 건 창립자와 팀의 입장이다.
회사를 지분 형태로 팔면
인수 대금 100%는 주주들에게 돌아간다.
반면 토큰 중심 구조라면,
팀은 자신들이 보유한 토큰 비율만큼만 가져갈 수 있다.
그렇다면 프로젝트에 인수 제안이 들어왔을 때,
과연 얼마나 많은 팀들이 자발적으로 인수 대금을 토큰 홀더와 나누려 할까?
냉정하게 말하면,
지금까지 시장의 스코어는 처참하다.
4/
그럼에도 시장은 계속 토큰을 지분처럼 거래한다.
그리고 많은 프로젝트들은 여전히 “탈중앙화”를 이야기한다.
하지만 막상
인수합병,
수익 배분,
현금흐름,
의사결정 권한,
같은 문제가 등장하면...
갑자기 매우 전통적인 웹2 회사처럼 행동한다.
왜냐하면 그게 훨씬 유리하기 때문이다.
사실 이상한 일도 아니다.
그들도 결국
당신처럼,
나처럼,
자신의 경제적 이익에 반응하는 인간일 뿐이기 때문이다.
5/
어쩌면 지금 시장이 토큰에 극단적인 할인을 적용하는 이유도 여기서 나오는 걸지 모른다.
사람들은 말로는 “커뮤니티”, “탈중앙화”, “토큰 경제”를 이야기하지만,
정작 중요한 순간마다
현금흐름은 회사로 가고,
의사결정 권한은 법인에 남고,
인수 대금은 주주들에게 돌아가고,
토큰은 내러티브와 유동성 역할만 하는 장면을 반복해서 봐왔다.
그 경험이 누적되면 시장은 결국 학습한다.
“토큰은 위로 열려있지만, 아래로는 보호받지 못하는 자산이다.”
그러면 자연스럽게..
장기 보유보다 단기 매매가 유리해지고,
펀더멘털보다 모멘텀이 중요해지고,
사용자보다 트레이더가 많아지고,
신뢰보다 유동성이 우선되는 시장이 만들어진다.
어쩌면 지금의 “토큰 가치 할인”은
단순한 시장 비효율이 아니라,
토큰과 지분의 이해관계가 분리된 구조에 대해
시장이 오랫동안 적용해온 리스크 프리미엄일 수도 있다.
그리고 많은 프로젝트들은 여전히..
회사 지분,
토큰 가치
두 개의 게임을 동시에 플레이한다.
상승장에서는 토큰 경제를 이야기하지만,
정작 결정적 순간에는 지분 논리로 돌아가는 구조다.
하지만 흥미로운 건,
이 구조를 풀어가려는 프로젝트들도 조금씩 등장하고 있다는 점이다.
팀 스스로 토큰에 더 큰 이해관계를 묶고,
시장 역시 점점 더
“법적으로 무엇인가?” 보다
“실제로 누가 어디에 skin in the game을 걸고 있는가?”
를 보기 시작했다는 것이다.
6/
그래서 나는 jito와 jupiter 사례가 흥미롭다.
- a16z는 jito에 회사 지분이 아니라, $JTO 토큰을 직접 매입하는 방식으로 투자했다.
https://t.co/2ldsms2bSM
- ParaFi 역시 jupiter에 지분 투자 대신, $JUP 토큰을 직접 매입하는 구조를 택했다.
https://t.co/kDhmNFIE9N
그리고 거기에
장기 락업,
시장가 매입,
할인 없음,
장기 이해관계 공유
같은 조건까지 붙였다.
vc들도 누구보다 잘 알고 있을 것이다.
토큰은 법적으로
지분이 아니고
잔여재산 청구권도 없고
M&A 대금을 받을 권리도 없는 것을.
그런데
"왜 이 vc들은 지분이 아니라 토큰에 투자를 했을까?"
7/
이에 대한 내 생각은
프로젝트가
사용자,
유동성,
네트워크 효과,
시장 관심,
커뮤니티 신뢰 등
핵심 가치를 '토큰' 위에 축적해왔고
팀원들 역시
시간,
평판,
커리어 등의
자신의 자원을 '토큰'에 올인하고 있기 때문이다.
즉 프로젝트의 게임이
“회사 지분”이 아니라
“토큰” 위에서 돌아가고 있기 때문이다.
그리고 그 구조를 vc도 알고 있는 것이다.
그래서 단순히 법적 권리만 보는 게 아니라,
'실제 경제적 이해관계가 어디에 정렬되고 있는가..'
의 결과가
토큰 투자인 것이다.
8/
그리고 나는 hyperliquid와 jupiter 팀, 둘 다 가치-토큰 구조에 진심이라고 생각한다.
단지 전략의 차이가 있을 뿐이다.
hyperliquid는 수익 대부분을 바이백에 사용한다.
시장 입장에서는 굉장히 명확한 구조다.
“프로토콜 수익 → 토큰 가치”
연결이 매우 직접적이기 때문이다.
이런 구조는
단기 정렬 구조가 명확하여
설명하기 쉽고,
이해하기 쉬워서
강한 내러티브를 만들기 좋다.
시장은 이런 걸 좋아한다.
복잡하게 읽지 않아도 바로 이해가 된다.
9/
하지만 사람들이 놓치지 말아야 할 점은
트레이드 오프 요소다.
수익 대부분을 바이백에 사용한다는 건,
반대로 미래를 위해 축적할 자본이 줄어든다는 뜻이기도 하다.
쉽게 말해,
지금 100만원을 벌었는데
그 100만원 전부로 토큰을 사버리면,
당장의 정렬은 매우 선명해진다.
하지만
신규 제품 투자,
인수합병,
수직 통합,
생태계 확장,
전략적 인재 영입,
같은 장기 게임을 준비할 자본은 부족해질 수 있다.
즉,
단기 토큰 가격에는 강할 수 있어도,
장기 시스템 확장 능력은 약해질 수 있다는 것이다.
10/
반면 jupiter는 조금 다른 길을 간다.
jupiter도 바이백을 한다.
하지만 수익 대부분을 즉시 토큰 가격으로 연결시키지는 않는다.
그래서 시장에서는 늘 이런 말이 나온다.
“정렬이 약하다”
“더 공격적으로 바이백해야 한다”
“토큰 홀더 환원이 부족하다”
실제로 단기적으로 할인 받을 수도 있다.
하지만 그 대신 jupiter는
현금을 남기고,
인수합병을 하고,
제품군을 확장하고,
수직 통합 구조를 만들고,
더 큰 경제 시스템을 구축하려 한다.
즉,
단기 가격보다
장기 생태계 가치에 더 무게를 두고 있는 셈이다.
11/
다만 오해하지 않았으면 한다.
나는 jupiter 방식이 무조건 맞다고 말하는 게 아니다.
단지, 시장에는
“hyperliquid 방식만이 정답이다”
라고 생각하는 사람들이 많지만
그 구조 역시
트레이드 오프가 있다는 것이고
각 프로젝트에 맞는 전략은 다양하다는 것이다.
그냥 옆집 프로젝트 구조가 좋다고 따라다니면 아무것도 못하는 것이다.
무튼 그래서..
이 글에서 내가 중요하다고 생각하는 건,
바이백을 얼마나 하느냐..가 아니다.
진짜 중요한 건,
창립자와 팀의 생사가 어디에 묶여 있는가.
토큰이 죽으면
그들도 같이 죽는 구조인가.
토큰이 날아가면
그들도 같이 날아가는 구조인가.
아니면 반대로,
토큰이 망해도
팀은 지분 가치, 현금흐름, 회사 매각으로 따로 살아남는 구조인가.
이다.
결국 시장은
“토큰이 지분인가 아닌가”만 볼 게 아니라,
누가 어디에 자신의 미래를 걸고 있는가를 봐야 한다고 생각한다.
그게 진짜 정렬(alignment)이고,
진짜 skin in the game 이다.
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Claude를 제대로 쓰는 법 | 260511
1. 대부분의 사람들은 Claude를 검색엔진처럼 씀.
질문 하나 던지고 답 받고 끝.
근데 Claude는 그런 방식으로 작동하지 않음.
Claude는 맥락, 역할, 제약, 프레이밍에 반응하는 모델임.
똑같은 질문이라도 어떻게 쓰냐에 따라 완전히 다른 답이 나오고
그 중 하나만 실제로 쓸 수 있는 수준임.
결과물의 차이는 모델이 아니라 프롬프트에서 만들어짐.
2. 가장 먼저 해야 할 건 역할(role)을 주는 것임.
작업을 시키기 전에 Claude가 누구인지를 먼저 설정해야 함.
역할이 달라지면 어휘, 톤, 깊이, 무엇을 중요하게 볼 것인지가 전부 바뀜.
세 단어면 충분함.
"You are a senior product strategist who prioritizes clarity over completeness."
이 정도면 됨.
역할 없이 시작하면
Claude는 모든 것에 무난한
제너럴 어시스턴트 모드로 작동하고
그 결과물은 특출난 게 없음.
3. 독자를 구체적으로 지정해야 함.
Claude는 누가 읽는지 모르는 채로 글을 씀.
그러면 모두를 위한 글이 되고
결국 아무에게도 딱 맞지 않는 글이 나옴.
나이, 배경, 이미 아는 것, 회의적으로 생각하는 것까지 넣어줄수록 출력이 정확해짐.
"Write this for a seed-stage founder who understands unit economics but is skeptical about long-term branding ROI."
이런 식으로 독자를 묘사하면 Claude가 최적화할 대상이 생김.
4. 원하지 않는 것을 명시하는 게 원하는 것을 설명하는 것보다 더 효과적임.
Claude가 기본적으로 빠지는 패턴들이 있음.
기업형 언어
과도한 단서 달기
진부한 오프닝
불필요한 글머리 기호 등.
이걸 명확히 금지해야 함.
"Do not use bullet points.
Do not start with 'Great question.'
Do not hedge every sentence."
이런 네거티브 제약이 출력의 질을 바로 올려줌.
5. 길이를 미리 설정해야 함.
Claude는 요청하지 않으면
스스로 판단해서 적당하다고 느끼는 길이로 씀.
그게 필요 이상으로 길거나
너무 짧을 수 있음.
"150단어 이내로"
"딱 3문단"
"30초 안에 읽힐 분량"처럼
구체적으로 지정해야 함.
분량 지시 하나가 불필요한 수정을 여러 번 줄여줌.
6. 내 글을 먼저 보여주는 게 핵심임.
Claude가 내 목소리 없이 글을 쓰면
Claude의 목소리로 씀.
문법적으로 맞고 논리도 맞지만
내 글이 아님.
내가 쓴 샘플 3~5개를 붙여넣고
문체 분석을 시킨 다음에
새 글을 요청하면
리듬, 문장 길이, 어휘, 단락 여는 방식까지
따라옴.
이게 가장 빠르게 Claude 출력을 내 것처럼 만드는 방법임.
7. 요약본이 아니라 원문 전체를 붙여넣어야 함.
문서를 요약해서 Claude에게 주면
이미 내가 편집한 정보만 Claude가 보는 것임.
Claude의 컨텍스트 창은 충분히 크기 때문에 전문을 넣어도 됨.
특히 문제점 찾기, 일관성 검토, 놓친 부분 잡기 같은 작업에서는 원문이 필수임.
요약은 Claude가 잡아야 할 바로 그 부분을 숨김.
8. 작업이 아닌 목적을 설명해야 함.
"이메일 제목 써줘"와
"세 번 씹힌 사람한테서 답장 받는 게 목표인 이메일 제목 써줘"는 완전히 다른 요청임.
왜 필요한지를 알면
Claude가 구조, 톤, 단어 선택
무엇을 넣고 뺄지를 그에 맞게 최적화함.
목적이 빠지면 Claude는 과제만 수행함.
목적이 있으면 결과를 만들어냄.
9. 제약을 주면 창의성이 올라감.
자유가 많을수록 Claude는
완성도는 있지만 평범한 것을 냄.
제약이 생기면 그걸 피해가는 과정에서 예상치 못한 해법이 나옴.
"10살이 이해할 수 있는 단어만 써"
"한 문장으로 끝내"
"의견 없이 수치와 사실만으로 주장해"처럼
구체적인 제한이 클수록
결과물이 더 날카로워짐.
10. 단순 반복보다 체이닝이 훨씬 강력함.
한 번에 세 가지 작업을 붙여서 주면
세 가지 모두 평균 수준으로 나옴.
하나씩 순서대로 주고
앞 결과를 다음 프롬프트의 입력으로 쓰면 각 단계가 전체 집중력을 받음.
메시지 횟수는 늘지만
실제로 쓸 수 있는 결과까지
가는 속도는 훨씬 빨라짐.
그리고 마지막에는 항상 "What did I miss?"를 붙여야 함.
내가 못 본 가정, 안 한 질문, 놓친 관점을 Claude가 찾아냄.
이 한 마디가 다른 어떤 기법보다
더 많은 오류와 맹점을 잡아줌.
: : [Report] The Definitive Guide to Prediction Markets
Written by @13300RPM
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https://t.co/h8yYVrRGrp
---
- Prices in prediction markets are not mere trade outcomes but public probability signals that compress the information participants are willing to back with capital.
- Because financial incentives force people to reveal their actual beliefs rather than their stated opinions, prediction markets often produce signals that outperform polls and expert commentary.
These markets operate most effectively when information updates continuously, participation is recurrent, and the event has real economic or social weight.
- Unlike gambling, which generates outcomes detached from reality, prediction markets turn wagering into an information-producing mechanism whose output can be reused and analyzed.
- They also separate probabilistic exposure from the complex derivative structures that traditionally embed it, offering a cleaner and more direct way to express uncertainty.
- Volume, open interest, and user activity all indicate that prediction markets have achieved product–market fit, with Polymarket and Kalshi forming the core of the ecosystem’s liquidity and participation.
- As large consumer platforms integrate prediction markets into their own workflows, the center of value capture is beginning to shift from venue infrastructure toward the distribution layer that controls user flow.
- The path forward hinges on resolving oracle fragility, improving capital efficiency for long-dated markets, and introducing leverage primitives that expand how belief can be expressed.
▫️ What Prediction Markets Actually Are
▫️ The Art of Simplicity
▫️ The Tech Stack
▫️ Where We Are (The Polymarket–Kalshi Axis)
▫️ The Next Wave of Builders
▫️ Open Questions & Future Innovations
▫️ 0 → 1 → ∞
Here’s a clean, ready-to-post English Twitter/X thread (280 characters max per tweet):
1/6
Yesterday BTC was pure euphoria:
BTC smashed $95K, everyone screaming “$100K this week!”
Then overnight → $88K, –7% bloodbath.
What the hell just happened? Quick thread 🧵↓
2/6
Why we pumped yesterday:
- Fed rate-cut hype peaked
- Trump “America will dominate crypto” tweet went viral
- ETF inflows restarted + Nasdaq ripping
→ Everyone went full leverage long. Greed = max
3/6
The trigger that flipped the market (overnight):
1. Fed minutes = hawkish surprise, no more cuts guaranteed
2. Trump mentions 60% China tariffs again → global risk-off
3. Yen flash-crash → Asia leverage gets liquidated hard
4/6
Domino after domino:
- Record ETF outflows in hours
- Stock-crypto correlation kicks in → Nasdaq futures dump together
- Bear market psychology activated: good news ignored, bad news ×10
5/6
Result in 24h:
Market cap –5~6%
$2B+ leverage wiped
Now half the timeline yells “bottom in” and the other half yells “$80K next”
6/6
Classic crypto cycle:
FOMO → One reality check → FUD → Panic sell → ?
Current mode: cash on sidelines or diamond-hand DCA.
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Virtuals Protocol spans AI agents, prediction markets, robotics, and more—capturing every narrative in the crypto ecosystem. $VIRTUAL tokens are emerging as key exposure vehicles in DeFi growth, neobanking innovation, privacy enhancement, and blockchain gaming. Recent engagement has surged, spotlighting the platform’s “catch-all net” strategy. @virtuals_io’s vision is a vast network ready to seize opportunities the moment they arise. With this diversification, $VIRTUAL’s potential is rising fast—unlocking the future of AI commerce! @virtuals_intern
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