Zonz

|BTC爱好者 | 区块链解读,专注加密资产安全策略与反脆弱投资，助力上千用户构建攻防一体的链上生存体系。技术逻辑拆解风险，人性博弈锚定决策，技术思维锁死安全边际，Web3浪潮里当个清醒的长期幸存者 🚀

[Zonz @Web3Zonz]

承认无知，一切以市场为主，要有耐心，不要犹豫

[Zonz @Web3Zonz]

@Web3shenqing 深情老师牛逼啊

[Zonz @Web3Zonz]

@Web3shenqing 老师带带啊

[Zonz @Web3Zonz]

@bissbtc 1M

[Zonz @Web3Zonz]

@AndrewBolis free

[Zonz @Web3Zonz]

@Wuming_Mr_ Money

[Crypto老鹰 @laoyingkhq]

我已经下定决心辞去现有工作，把全部精力投入到Claude搭建套利体系这件事上。

整套思路的起源很简单，我只给AI下达了一条完整分析指令：

帮我筛查Polymarket全市场存在定价偏差的套利窗口，同步检索长期依靠这类价差获利的链上钱包，后续直接同步他们的交易思路。

指令下发后的一整夜自动运算，2000美元本金直接增值至12000美元，期间AI持续监测了上千个交易账户。

Polymarket中文官方访问入口：
https://t.co/XOIs6CMprG

复盘后我才理清现实困境：市面上各类自动化套利脚本层出不穷，没有编程基础的普通人很难靠自研程序和专业量化工具竞争。

既然无法单独抗衡，最优思路就是顺势跟随，精准定位成熟盈利账户，同步复刻全部交易操作。

之后依托Claude搭建一套全天监控终端，对接TG端自动跟单机器人，筛选出优质钱包后一键同步全部委托。

全网响应速度领先的预测市场跟单工具：https://t.co/xrFNgicH8Q

这套工具和普通简易脚本有本质区别，属于自主迭代AI智能代理，同步的优质交易账户数量越多，模型分析精准度会持续自我优化。

它可以完整抓取目标钱包全部交易特征：持仓习惯、入场离场时机、单笔资金规模、各类价差套利逻辑。

当前稳定同步7个优质大户，全天监控约500个潜在交易账户，全程无主观预判、不靠运气博弈，依托数理模型与历史正向收益持续自动执行，整体交易胜率稳定70%。

[Zonz @Web3Zonz]

@AndrewBolis money

[Andrej Karpathy @karpathy]

LLM Knowledge Bases

Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So:

Data ingest:
I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them.

IDE:
I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides).

Q&A:
Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale.

Output:
Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base.

Linting:
I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into.

Extra tools:
I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries.

Further explorations:
As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows.

TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.

[断浪 WaveKing @waveking1314]

和女朋友家里人聚餐，丈母娘突然问起我是做什么工作的。当时一桌子长辈瞬间全盯向我。

我回答：在搭建自动化交易系统。

丈母娘追问：那就是炒股咯？

我说：不是，是全开源的。任何人都可以直接看到它的底层是怎么运行的。

丈母娘笑了一下：这听起来有点虚无缥缈，不太真实啊。

我没多废话，直接掏出了手机。

一个钱包在 6 周内跑出了 83% 的回报率。另一个钱包刷出了 710 万美金的交易量。还有一个更是把 600 美金硬生生滚到了 7,200 美金。

原本嘈杂的饭桌瞬间变得鸦雀无声。

丈母娘愣了一下，说：这……居然全是真的？

我笑了笑：一分不差。

紧接着，我直接把这套开源代码库展示给了他们看。

第一个：https://t.co/s2UySwNJJ2
累计抓取了 8600 万笔以上的历史交易，包含了 Polymarket 上的每一个盘口结果。所有人都可以免费下载。

第二个：https://t.co/tLgzr36mny
这是一个顶级的做市商机器人，能同时在订单簿的双边挂单，甚至可以直接通过网页表格来操控执行。

第三个：https://t.co/w8JVupe6H0
机器学习模式识别系统。之前那个 600 美金变 7,200 美金的暴利机会，就是它在所有人反应过来之前精准捕捉到的。

听到这里，她妈妈把手里的叉子放了下来，神色认真地问我：我妹妹的儿子能跟着一起做吗？他刚好也是个程序员。

其实真相就在这里：https://t.co/AaZrXOl2EU

在这个赛道，不需要你有金融学位，也不需要你有对冲基金的背景。你需要的，仅仅是代码和一颗充满好奇的心。

复制跟单：
https://t.co/Ga8TtLGpLn

[火山哥🕊️ @huoshan007]

这个钱包监控Agent让我第一时间发现了2000万SOL异动！

👀 兄弟们，整个人都警醒了！快点进来感受下！

说真的，兄弟们，盯钱包盯到眼睛瞎掉——Solana链上大户什么时候建仓、什么时候出货，人工根本盯不过来。

直到我给兄弟们挖到了Atlas。

专门监控Solana鲸鱼和VC钱包，24小时自动追踪，一有异动立刻推送。

前天凌晨3点，它第一时间捕捉到一个VC钱包突然转出2000万SOL，紧接着币价直接砸了8%。

兄弟们，从发现异动到价格反应，只有4分钟。

如果人工盯盘，等你看到行情的时候早被收割了。

我设置的监控逻辑很简单：鲸鱼钱包 > 50万SOL异动 → Telegram实时推送。

GitHub 24 stars的趋势榜产品，专门解决信息差问题。

https://t.co/TDzTsKWtnX

兄弟们，链上博弈拼的就是信息速度，谁先发现鲸鱼动向谁就跑得快，这次是真的不能再靠人工盯盘了。

[tradinghoe @tradinghoex]

https://t.co/Q3AaQA8hBS

[Zonz @Web3Zonz]

@CyptoVVV 111

[Zonz @Web3Zonz]

BTC 恐慌指数 15，近期四连阴。
目前市场处于存量博弈，72k-74k 是关键观察位。这里撑不住，下面就要看 6 字头。
既然是震荡市，没出趋势信号前，最好的应对就是不强行试错。等放量确认再动。

[Zonz @Web3Zonz]

@Coins03 111

[Zonz @Web3Zonz]

@Web3to888btc 童老师，带带

[Zonz @Web3Zonz]

今天的交易做的非常成功，虽然金钱数额不怎么理想，但在其中收益非浅，你太受情绪操控了，你贪心，不守纪律，不够冷静，尤其是在情绪变动时无法对信息进行处理，导致决策的不断失误，在交易停止下来后，会发现其中有许多的要点，是只要能够冷静下来就完全能够辨别真假，今天最大的收获就是，错误的贪心破坏了严格的交易纪律，导致不该有的情绪误导了理性的分析，进而使失误的决策影响了交易过程，交易有好有坏，要明白，当你从最初的建仓，到最终的清仓，中间唯一要遵循的是最大成功概率，而不是总想着将利润最大化，人无法预测行情，更无法预测他人心中所想，严格遵循交易纪律，做好自已应该做的，剩下的，就交给天意。

[Zonz @Web3Zonz]

在这个大型学习平台上，我花费的将近两个月的时间，用了2000多的学费，终于学会了一件事。
那就是耐心，我应该沉下心来，静静等待结果出现，无论它是好是坏。

[Zonz @Web3Zonz]

@Web3to888btc 童总，看看这个
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[Zonz @Web3Zonz]

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跟着CEO小何冲，目标清晰方向明，团队同心，业绩准能再上新台阶！