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没想到这些信息都公开出来了，那么我们就来算算上 BN 到底要多少成本 1️⃣ Binance Alpha + Day1 永续合约上线 约 125 万美金（其中 25 万可退还）+ 5% 代币供应量 2️⃣ Binance Alpha + Day1 永续合约上线 + 现货上线 约 325 万美金（其中 225 万可退还）+ 8% 代币供应量 + 20 万美金代币 那么已知 20M 是 BN 现货 + 合约的壳价值，用 Surf 大致推算下纯 Alpha + 合约的壳价值为 6M - 8M 左右 asksurf.ai/share/66f6423b… 所以接下来的选币策略，懂了吗？

麦论（持续更新） 前有慧经，后有天道，今有麦论 开个玩笑哈哈，本文主要整理了麦总 @Michael_Liu93 九月份以来的推文干货，本意只是为了方便自己复盘学习，无任何商业用途，并且本文会持续更新下去，感谢大家支持。

『喂饭教程：如何构建个人信息流和复盘模版』 想要抄作业的有福啦！ 正好今天生日，给大家分享点干货福利。前两天我发了个信息流构建和交易复盘的思路文，这两天基本构建完成 在此开个线程手把手教大家如何构建，文末附赠我个人构建的信息流和复盘模版 同时这里要非常感谢 @6551Dex @cryptoxiao1127 @scuptone @0xtaoist 提供了这么好用的工具，提了需求响应速度也是非常快🫡 废话不多说，让我们正式开始🧵

『价值百万的 KOL 干货秘籍！』 前两天在外面忙，没想到大家都开始讨论怎么做 KOL 了。但发现没什么人聊这个市场到底有哪些 KOL 的路径和方向，这里也借着教主的推说说我知道的，以便大家找准自己想做的方向 这些也都是我与一些 KOL 交流过后得出的，话不多说，直接上干货 1️⃣ KOL 方向大盘点 我见过很多人说想做 KOL，但却不知道做什么类型。因此先罗列我知道的一些方向 ➣ 流量型：经典的传统互联网流量打法，这类博主主打一个各种挑动大家情绪，有争议有流量的事情是他们的最爱，比如八卦、对喷、引战、擦边、故事整理等等。具体如某 3000 块实习生、济州岛视频等，如果你因此点开查看甚至参与讨论，那么就正中下怀 ➣ 主持型：主要以女生为主，工作内容以主持各类 Twitter Space，线下 AMA 等等，会越多的语言上限越高。具体可参考月光姐 @Moon1ightSt 、小耳朵(退圈了) ➣ 撸毛型：发表各类项目投研报告和相关交互教程，不过最近还出现了以蛙哥 @Ice_Frog666666 为首的撸毛维权赛道 ➣ 评测型：针对某一赛道/方向进行评测，比如 @0xgangWhat 做过的 KOL 评测 ➣ 数据型：整理一些相关链上链下数据并可视化，同时根据这些数据写写自己的观点。做得比较好的可参考 @Wolfy_XBT @hoidya_ @EvanCrypto17 @Murphychen888 ➣ Alpha 型：这类博主是这轮出现最多的，主要分享各类金狗标的、自身方法论、优质项目以及实盘操作等。具体可参考 @yuyue_chris @0x_KevinZ @0xJingleMingle @Shanks_A9z @kiki520_eth @xxk_hl @CryptoCharming1 ➣ 套利/二级交易型：输出交易思路和观点为主，可以理解为他们自身已形成了自己的一套交易系统并以此拿到结果。具体可参考 @dotyyds1234 @daidaibtc @thankUcrypto @zhamomo666 ➣ VC 型：这类博主自身生态位较高，获得的信息量会比普通用户多且可信度更高，因此他们的观点和一些信息是值得看的。具体可参考 @_FORAB @YeruiZhang @0xAlexon @Wuhuoqiu ➣ 投研型：输出各类各类研究报告，对时事的解读等等，宏观分析跟投研基本类似。这是我自己最开始做的赛道，相关可参考 @0xcryptoHowe @0xBeyondLee @bocaibocai_ 当然还有一些非常独特的小众赛道，比如玄学型。鉴于参考意义不大，就不罗列了 注：表格是使用 Deepseek 协助生成，可能存在错误 2️⃣ 不同赛道 KOL 现状 不同类型的 KOL 其上限和潜力是完全不同的，并且有些类型无惧牛熊，有些类型则等待时机才能爆发 ➣ 无惧牛熊类（流量型、主持型、数据型、套利/二级交易型、VC 型） 这一品类的博主基本都是有比较独特的优势或能力，不太受制于市场环境的影响 流量型的只要能够有声量即可，400u 天团的实力无需解释 主持型的属于只要行业没完蛋就一直能有活干的状态，并且这一方向市面上能做的并不多，所以只要实力过关是不太需要没有合作的 数据型的属于散户爱看型，但这条路的变现能力个人认为较差，我能想到的只有给项目方提供数据、借此找到一些数据分析岗位、辅助自己投资赚钱三种方式 套利/二级交易型的就是纯靠自己硬实力吃饭了，核心是有自己的交易系统，并且能够适应市场的变化 VC 型的由于生态位的巨大优势，可能流量增长并不多，但是赚钱的方式有很多种，并且会出来做账号本质是带有一些目的的 ➣ 等风来类（撸毛型、评测型、Alpha 型、投研型） 撸毛型很看市场行情，在上一轮撸毛路线基本是捡钱行情，但很明显这一轮由于泡沫的出清导致并没有太多很好的机会，甚至搞得博主们经常得去维权 评测型需要在市场行情较好的时候流量才会不错，尤其根据当时的市场热点进行评测。但相关变现路径比较少，应该基本都是靠接一些合作推广为主 Alpha 型同样得在市场行情好的时候才能做起来，毕竟是最具有财富效应的方向，一直得是流动性不错的时候才能有 Alpha。这个方向上限非常高，再具体的我就不方便说了 投研型的堪称本轮最难博主，现阶段写研报的效果已经大不如前，并且因为其他一些搅屎棍，导致大家很难分辨清好坏，大大挤压了投研博主的生存空间。使得很多高质量博主们纷纷开始转型，比如抽象+投研，结构+投研，Alpha+投研等等 注：表格是使用 Deepseek 协助生成，可能存在错误 ———— 如果你是看到标题并点进来看到这里，说明我的流量打法已经达到了目的 关于具体的 KOL 做法已经有很多文章了，如果你自己还有相关疑问的话也欢迎 DM 我交流 最近我准备开个自己的社区交流群，纯免费，想加入的评论私信即可🫡 有些公网不太好说的会在社区群里说🤣

金蛇献瑞， #OKX年货大使 Howe 祝您蛇年大吉！ 感谢粉丝们在过去一年里的支持，为回馈大家，随机送出 OKX 周边礼盒 x2，礼盒中有双肩包+水杯+T恤🎁 参与方式： 关注 @okxchinese，@0xcryptoHowe，@Mercy_okx 转发&点赞，留下一句新春祝福

『Alpha 调研流程 List』 梳理下 Alpha 调研时需要考察的点 每次总发现差这差那的，这次直接写下来以后对着看 当然，不是每个项目都有以下提及的所有内容，但有越多越好，这样判断下来会更准确 以下内容也可应用到一级项目调研中 ，可灵活调整 ——— Pre-TGE 阶段 1. CA（BSC 链优先） 2. 代币经济学（总量，开盘流通，预期抛压） 3. 项目叙事，所处赛道（可推断出大致的赛道市场估值） 4. 团队背景（核心成员的圈内经验，是否有与所处赛道的相关经验，是否有黑历史） 5. 融资背景（Cap Table 如何，核心投资人推测，融资金额，融资时间，融资成本价推算） 6. 空投领取时间 7. 合约，现货上线时间 8. 盘前价格 9. 池子价 10. 合理估值区间推算 11. 交易策略制定 Post-TGE 阶段 开盘时 1. 开盘价格情况（高开/低开/正常价） 2. 前排项目方地址标记（关注是否有老鼠仓代币转移情况） 3. 狙击地址跟踪（是否有狙击，份额是否全部卖完） 4. Top100 买卖情况（判断大致的真实买盘） 5. 空投实际领取情况 6. 合约开盘数据（费率变化，OI，成交量） 7. 流通市值 开盘一段时间后 1. K 线技术面分析（支撑位，阻力位，上升/下降通道，试拉盘，交易量暴增，斐波那契等） 2. 横盘时间 3. 流通市值（足够低时会有拉盘的需求） 4. 合约数据（费率变化，OI 增长情况） 5. 代币回购情况 6. 大额空投解锁时间（参考 10.27 ZBT） #Alpha新币分析

『链上“免费”借贷参与 BN Wallet 活动教程』 最近 Binance Wallet 一直积极为大家谋福利，据说之后还有好几个类似的 TGE 活动 那么找到最具性价比的参与方式就非常有必要了，因此今天给大家带来链上无利息借贷的参与方式，后续参与均可使用 声明：本教程仅供交流使用，无任何投资建议 ———— 1️⃣ 为什么说是“免费”借贷 ➣ 链上协议的借贷利率不会在短时间内有较大波动，如本教程使用的 @VenusProtocol BNB 借贷利率为 3.43% ➣ CEX 的借贷利率由于短时间内的参与人数暴增，普遍会升至两位数的借贷利率 而参与活动的时间仅有几个小时，对比下来通过链上协议借贷参与的费用只用几笔小额 gas 费 + 极低的借贷费用，约等于不要钱(“免费”) 2️⃣ 为什么要通过借贷参与活动 ➣ 一般这类活动消息会吸引大量用户参与，而此类活动只收取 BNB，但不是所有人都持有 BNB，短时间就会有大量的买单 ➣ 在活动结束后，原先购买的 BNB 会有很大一部分变为抛压，因此如果没有在结束后及时将 BNB 售出，可能会蒙受 BNB 的价差亏损 而借贷则可以避免这一潜在的价差亏损 ———— 注：本教程均在 BSC 链上进行 1. 首先我们需要在 BSC 准备足够的资金，这里建议准备 USDT 活动限制每个账户硬顶 3 BNB，那么想要完全借出 3 BNB 的话至少需要准备价值 3.75 BNB 的 USDT，但最好多准备一些如 4 BNB 等值 USDT 以免被强制清算 2. 进入 @VenusProtocol 点击左侧“Core pool”界面并点击 USDT Pool 3. 进去之后直接在右侧“Supply”界面中质押 USDT，质押完成后记得开启“Collateral”选项，否则将无法进行 BNB 借贷 若在 Supply 后没有看到“Collateral”选项，可在左侧 Account 界面找到相应池子开启 4. 回到“Core pool”界面找到 BNB 池子并点击右侧“Borrow”界面进行借贷，注意合适的借贷比例以免触发强制清算 5. 将借贷得到的 BNB 发送至 Binance Wallet 钱包，质押参与活动即可 6. 活动结束后，将对应数量的 BNB 发送回质押借贷的钱包中。然后回到 @VenusProtocol BNB 池右侧“Repay”界面还款，再到 USDT 池右侧“Withdraw”界面将质押的 USDT 提出即可 「推文限制，这里就不放图了」 ———— 补充一下，鉴于之前的表现。在拿到相关代币后如果没办法直接在 Binance Wallet 卖出的话建议直接打到 UniversalX @UseUniversalX 或者 OKX Wallet @wallet 卖出 如果链上资金需要跨链的话，可以通过 1. UniversalX：接收 -> 闪兑 -> 发送，顺手刷点交易量 2. OKX Wallet：兑换功能 3. Defi App @DefiApp_CN：deposit -> trade -> withdraw，顺手刷点交易量

最近明显感觉自己过于浮躁了，开始收心精简下信息流，这两天会尝试做以下事情： 1. 用 @6551Dex 的推特监控来代替直接刷推特，针对不同领域进行分组监控（二级交易/Meme/项目投研），初步规定每个分组的监控数量控制在 15 个以内 2. 精简日常信息流，目前微信、TG 群的消息过多，完全看不过来，初步规定控制在 10 个以内，并且固定时间间隔更新一次 3. 二级每天固定观察 BTC、各赛道龙头、涨幅榜、跌幅榜、自己关注的标的 记录其今日走势、一周走势、一月走势、一年走势、自己对该标的的短中长期观点 同时记录一些其他潜在的交易思路，比如昨天的 OM。可以的话去把 BTC 过往的 K 线都扫一遍 4. 因为没有过多时间一直扫链，Meme 部分目前暂定先把钱包监控做起来，又是一段痛苦的找地址时间 同时还会把每日的热点 Meme 进行记录，至少包括 ticker、叙事、分类、最高市值、备注。目的是为了保持对不同叙事的上限判断和敏感度（也是请教了好一些人，大家普遍会做的事情） 5. 过段时间应该会降低发推的频率，尽量以精品推文为主了。不然每次写推文，可能我大半天的时间就没有了，还是需要多思考多复盘，才能给大家带来更好的内容 6. 除去上述内容外，还得思考如何用 AI 来提高以上内容的效率。带着问题去用 AI，也算是间接地在学习 AI 方面的内容了 最后总结就一句话：两眼一黑就是干

VC 进化三部曲：套利编年史 起因是看到 Xin 老板 @xingpt 的这篇推文，看到时脑海中思绪万千，浮现出各种场景。因此写下此文，探究 Crypto VC 是如何从理想主义一步步走向极致的“现实”主义 VC

『祛魅行动：Crypto 圈的清醒时刻由我开启』 Crypto 圈里，故事永远比真相好听。Web3 要“重塑一切”，项目自称“革命”，社区号称“未来” —— 每句都像史诗，但牛熊一换，老话应验：“听故事的，永远在买单” 我，不讲故事。我拆故事。这是我个人 IP 的升级起点，也是我的主张：#祛魅理论 ➣ 为什么“祛魅”？因为真相比包装值钱 Crypto 表面光鲜，底层粗糙。太多项目用叙事掩盖平庸，用热词包装空洞。你追的“创新”，可能是旧模复刻。你眼中的“大神”，可能是背后包装好的门面 这圈子快成草台班子的秀场了，包装得太好，新手看不穿，老手忙着赶场没空拆。我写过代码，追过 deal，见过太多“故事大王”。现在，我想帮你省点学费，做件不讨好的事：说真话，拆幻觉，讲逻辑 ➣ IP 升级，三大方向带你看清 Crypto 1️⃣ 投研报告：不止于表象，更深入结构 别人看 narrative 热不热，我关心的是机制是不是埋了雷。别人听谁站台，我去查背后资金流和地址标签 我做的不是“总结资料”，而是一场结构性解剖。从链上数据到治理逻辑，从代币分发到社交网络，层层拆解，把项目还原成它最真实的样子 我不会替你做决定，但我会确保你是在看清之后再做决定 看不懂数据？不确定该怎么查？私信我 —— 项目怎么吹不重要，真相我们一起挖 2️⃣ 个人思考：从行业出发，回到认知本质 Crypto 是我所在的行业，但不是我思考的边界 很多项目在崩塌的表象下，其实折射的是人性的共性——贪婪、恐惧、从众、懒惰。你以为只发生在 Web3？其实换到任何行业，换一套叙事，底层机制都一样 我更关心的是规律，而不是噪音；是人的运行机制，而不是行业的短期热度 这些思考不是为了显得“高”，而是为了让我自己不断认清一个事实：认知，是唯一可以跨行业迁移的资产 每一次深挖本质的过程，都是一次自我升级。我分享这些，是希望你也能从看项目、追赛道的惯性中跳出来，去发现背后真正通用的逻辑 认知变现，始于洞察本质 3️⃣ 祛魅理论：从看穿表象，到建立判断力 在这个行业，最稀缺的不是信息，而是辨识力。白皮书是 AI 写的，代币模型是复制粘贴的，连融资新闻都是成套包装的。你看到的很多“事实”，只是别人希望你相信的叙事 祛魅，不是为了唱反调，也不是为了反对谁，而是为了看见事情真实的样子 我所说的“祛魅”，是系统性地去识别那些看似合理、实则空洞的叙事；去打破行业惯性灌输给我们的伪常识；去训练我们对模糊地带的直觉和判断 信息时代最大的陷阱，不是你没看到东西，而是你看到太多“错的东西”，并误以为那就是全部 祛魅理论，就是一套让你建立清晰认知边界的方式。它让你在下一次看到一份融资公告，或是一场热度暴涨的 AMA，或是一位声称“参与早期项目孵化”的 KOL，不会马上动心，也不会直接嗤之以鼻。你会开始问：这个局是谁设计的？它希望我信什么？它遗漏了什么？ 祛魅不是冷眼看世界，而是有能力选择相信什么。它不是为了让你“什么都不信”，而是让你“只相信经得起验证的”。真正的独立思考，不是消极怀疑，而是有根有据的过滤系统 我会在这个板块，持续输出这样的内容：行业现象背后的话术逻辑、认知盲点、结构性偏差。不是教你“不被骗”，而是让你拥有“不会再被骗”的系统能力 ➣ 祛魅，是你的 Crypto 清醒指南 祛魅不是让你退出 Crypto，而是让你玩得更聪明，赚得更踏实。我不想你怀疑所有人，我希望你用逻辑分辨谁值得信任。我不想打碎你的梦，我只想让你分清幻觉和真实 我是 Howe，拒绝忽悠，只给认知。在这个故事满天飞、骗局换皮的时代，让我们一起保持清醒，在祛魅中前行 当然，祛魅不是我一个人的战斗。你遇到过哪些 Crypto “伪常识”？ 欢迎评论区或私信分享，加入 #祛魅理论，和我一起拆故事、建认知！ 如果你看到这里，说明你是圈里少数还在用脑子的人。关注、留言、转发，祛魅路上，我们不孤单 最近我也开了自己的频道和社群，欢迎大家加入 频道：t.me/cryptohowe_tre… 社群：t.me/cyrptohowe_dis…

无论是 BN Alpha 还是现货，最近都上了不少 AI 项目 单看基本面已基本没有太多参考价值，反倒是背景资源成为了最需关注的部分 今天我将把近期热门的 AI 项目进行对比，顺带聊聊明天上 Alpha 的 ChainOpera @ChainOpera_AI，看看是不是真有一个专门做 Crypto AI 的“黑帮组织” 1️⃣ 在融资规模上，0G 以近 1.4 亿美金领跑，Sahara 约 4900 万美金居中，OpenLedger 800 万美金偏轻，而 ChainOpera 为 1700 万美金 表面看 ChainOpera 不占“数字优势”，但这反而意味着一个更友好的定价阶段：同属 Crypto × AI 的主流叙事，0G、Sahara 的高额融资已基本价格化，而 ChainOpera 在资源质量不逊色的前提下仍处于 TGE 前后、空间尚未被充分兑现的区间，给了参与者更清晰的“补涨 + 重估”想象力 且我一直强调，融资不是越高越好，TGE 前这是可用资金，TGE 后这是项目方需要偿还的债。结合目前的市场环境，合理的融资额对于项目方而言才是更好的选择，二级压力会小一些 2️⃣ 在团队背景上，几家项目都有着强学术或强资源：0G 来自前 Conflux 核心团队，有着不可复刻的强大背景；Sahara 有南加州大学教授与 Yzi Labs 投资背景，大部分投资人都是冲着教授的背景去的；OpenLedger 则是找到了不错的金主爸爸 ChainOpera 的亮点在于“学术到工程”的闭环更硬：联合创始人来自南加州大学的教授与博士组合，使其更像是能把“Agent 网络”做成基础设施的平台型团队。且这等团队背景对于欧美 VC 来说是非常青睐的 3️⃣ 在融资背景上，四家都有一线资本背书：Sahara 拿到 Polychain、Yzi Labs、Pantera 等；0G 得到 Hack VC、OKX Ventures、Animoca Brands 的产业资源；OpenLedger 有 Polychain、Borderless、Finality 等基金扶持 ChainOpera 的融资背景也不错：Finality、Amber、IDG 等机构投资以外，还能看到 EigenLayer 创始人、Babylon 联创等。这些 AI 项目背后的投资群体有着很高的重合度，像 EigenLayer 创始人除了投资 ChainOpera 外，还投资了 Openledger 结合目前的市场声量来看，明天 TGE 的 ChainOpera 有不小的潜力，具体的代币分析我会另开一篇讨论

牛逼!!!! @PlasmaFDN 给链上公售的低保号都空投了 1w 个 $XPL md 运气也是来到我这了，塞了两个号😭 我宣布 $XPL 本轮最豪华空投！

「Howe 的 Crypto 经历」 我真正进入 Crypto 行业算下来其实也就一年多一点。虽然没有什么太多风风火火的经历可说，但我个人的经历冥冥之中跟区块链有着不解之缘，且在这个过程中自己遇到的前辈们都很好，也找到适合自己的发展方向，因而能够在这么短的时间内让自己有这么多的转变。 本文更多地是以时间线的方式来讲述自己的心路历程，并不会谈及自身赚了/亏了多少多少钱。 —————— 华丽分割线 —————— 1/ 初始区块链 第一次听说区块链，是在高中上课偷读类似《读者》的文集时（这事相信大家都干过哈哈），其中有一篇讲到了比特币。那时的我，被比特币这一去中心化的新鲜事物所吸引，也在我的心中埋下了一颗种子。 但对于还在读高中的我来说，高考才是我那时最需要关注的事情。 2/ 又见区块链 高考完出分之后，突然在全国院校专业说明书中发现有一个学校居然开了区块链专业，但最初看到的时候由于想优先选择计算机科学与技术这类专业，便在看到一眼之后将之抛之脑后了。 在准备敲定高考志愿的前一天，有位同学根据我的分数偶然与我提及了 xx 学校，我一看要求的分数与我考的分数差不多，且是没在我的志愿列表上的学校。便先去调查了一下具体的学校情况，“感觉不错，把它加上”。这时再去翻一翻选择什么专业，突然发现这个学校就是我最初看到的开了区块链专业的学校。 最终，不出意外地没出意外。我以我高考所在省的倒数第二名分数（一分不差）踩线进了这所学校。不过因为分数不够，所以被调剂去了号称四大天坑之一的环境专业。好在运气不错，最后成功转入了区块链专业。 3/ 相识区块链 很多人其实也很好奇，国内的区块链专业到底都学些啥。教不教炒币，毕业设计是不是看每个人的合约胜率🤣。今天也带大家祛魅一下哈哈。 现阶段的教学内容，其实与传统计算机专业的现状差不多 —— 学校教的很多内容跟不上外面的发展，对于变化更快速的区块链行业来说，更是如此。没教材、师资少是最大的问题，所以课堂上能教的大多是一些最基本的比特币、以太坊的底层数据结构，计算机的三大件（计算机组成原理、数据结构、计算机网络），还有一些相关的传统开发、合约开发。 那么最大的问题就是，教的都是区块链最初发展时期的内容，并没有跟上之后的升级/变化。比如，BTC 之后的两次重要升级（Segwit 升级、Taproot 升级）。 因此在前两年的大学生涯中，我可能就是平常大家口中所谓的“乖乖孩”，把书读好，把试考好，当一当学院里的一些职位。但从没仔细思考过这样对之后的发展到底会有多少帮助。 4/ 深入区块链 前两年“浑浑噩噩”地就过去了，上了大三之后，我也面临着考研还是工作的两难问题，但在经过自己的不断反思以及与其他一些前辈的交流中，我放弃了各种沉没成本（中间还跑去考了半个月的研哈哈，买的书才到，只能忍痛送人了），坚定地选择了工作以及 Crypto 行业。 自此，我的大方向已然明朗，那么接下来要做的事情就是不断去尝试，去试错。因为自身专业的原因，我一直都是跟代码打交道比较多，所以在最初寻找工作的过程中一直着重去找开发方面的工作。 比较幸运的是这期间认识了一位前辈，一直带着我学习，之后也是加入了他的团队去做开发。但在之后因为我的一些个人经验以及团队的内部调整，我从开发转去做了 BD，不断地去跟各种各样的人 social 和 pitch。 然而，我在经历了新加坡 Token2049 的长达 7 天不间断 social 之后，累瘫躺在床上时开始思考 “这真的是我想要做或者我适合做的事情吗？”。 后面想了很久，得出的结论是：我觉得自己做开发大概率是做不到 CTO 的级别，而 BD 自己本身就不算是 E 人，加之男性在这行本身优势不算很明显，所以这些路径并不是最适合我的，故之后便辞掉了 BD 的工作，开始探索自己的发展道路。 在后面发觉好像投研这个赛道蛮适合我的，当时也参加了 @BuidlerDAO 举办的投研课程，在上课的过程中，自己也总会在笔记上加入自己的个人观点。慢慢地也养成了习惯，课程结束时，正值比特币生态大火的时候，自己平常刷推特的时候经常看到各式各样的相关研报，在经过了一段时间的“熏陶”之后，有一天自己脑海中突然闪现出了 “看了这么多研报，好像还没有从时间线发展的角度来看待比特币生态”。 由此，便开始了自己的第一份研报，在写这个研究的过程中，我能深刻地感受到自己在这个过程中的愉悦与高效率，那短短一星期的撰写时间是我觉得自己有史以来最舒服、最快活的一星期。 自此，我觉得我找到了目前自己最想要的那条路，并一直坚持走到了现在，也通过了我的这篇比特币生态研报，找到了一份让自己进步很多的研究员工作。 5/ 总结与未来期待 兜兜转转最终还是来到了区块链行业，虽然至今自己并没有什么大成就，但至少我觉得我接下里的路越来越清晰，选择也越走越多。但同样需要学习和更正观点的地方还有很多，因此在接下来自己也要加把劲，抓紧补齐短板。同时这个行业的运转让我觉得很有趣，各种人性淋漓尽致地展现在面前，也很发人深省。 以上，就是我目前在 Crypto 行业中的所有经历。不知道下次再写个人经历的时候，自己会发展成什么样子，我也很期待，让我们拭目以待哈哈……

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没想到这些信息都公开出来了，那么我们就来算算上 BN 到底要多少成本 1️⃣ Binance Alpha + Day1 永续合约上线 约 125 万美金（其中 25 万可退还）+ 5% 代币供应量 2️⃣ Binance Alpha + Day1 永续合约上线 + 现货上线 约 325 万美金（其中 225 万可退还）+ 8% 代币供应量 + 20 万美金代币 那么已知 20M 是 BN 现货 + 合约的壳价值，用 Surf 大致推算下纯 Alpha + 合约的壳价值为 6M - 8M 左右 asksurf.ai/share/66f6423b… 所以接下来的选币策略，懂了吗？

『价值百万的 KOL 干货秘籍！』 前两天在外面忙，没想到大家都开始讨论怎么做 KOL 了。但发现没什么人聊这个市场到底有哪些 KOL 的路径和方向，这里也借着教主的推说说我知道的，以便大家找准自己想做的方向 这些也都是我与一些 KOL 交流过后得出的，话不多说，直接上干货 1️⃣ KOL 方向大盘点 我见过很多人说想做 KOL，但却不知道做什么类型。因此先罗列我知道的一些方向 ➣ 流量型：经典的传统互联网流量打法，这类博主主打一个各种挑动大家情绪，有争议有流量的事情是他们的最爱，比如八卦、对喷、引战、擦边、故事整理等等。具体如某 3000 块实习生、济州岛视频等，如果你因此点开查看甚至参与讨论，那么就正中下怀 ➣ 主持型：主要以女生为主，工作内容以主持各类 Twitter Space，线下 AMA 等等，会越多的语言上限越高。具体可参考月光姐 @Moon1ightSt 、小耳朵(退圈了) ➣ 撸毛型：发表各类项目投研报告和相关交互教程，不过最近还出现了以蛙哥 @Ice_Frog666666 为首的撸毛维权赛道 ➣ 评测型：针对某一赛道/方向进行评测，比如 @0xgangWhat 做过的 KOL 评测 ➣ 数据型：整理一些相关链上链下数据并可视化，同时根据这些数据写写自己的观点。做得比较好的可参考 @Wolfy_XBT @hoidya_ @EvanCrypto17 @Murphychen888 ➣ Alpha 型：这类博主是这轮出现最多的，主要分享各类金狗标的、自身方法论、优质项目以及实盘操作等。具体可参考 @yuyue_chris @0x_KevinZ @0xJingleMingle @Shanks_A9z @kiki520_eth @xxk_hl @CryptoCharming1 ➣ 套利/二级交易型：输出交易思路和观点为主，可以理解为他们自身已形成了自己的一套交易系统并以此拿到结果。具体可参考 @dotyyds1234 @daidaibtc @thankUcrypto @zhamomo666 ➣ VC 型：这类博主自身生态位较高，获得的信息量会比普通用户多且可信度更高，因此他们的观点和一些信息是值得看的。具体可参考 @_FORAB @YeruiZhang @0xAlexon @Wuhuoqiu ➣ 投研型：输出各类各类研究报告，对时事的解读等等，宏观分析跟投研基本类似。这是我自己最开始做的赛道，相关可参考 @0xcryptoHowe @0xBeyondLee @bocaibocai_ 当然还有一些非常独特的小众赛道，比如玄学型。鉴于参考意义不大，就不罗列了 注：表格是使用 Deepseek 协助生成，可能存在错误 2️⃣ 不同赛道 KOL 现状 不同类型的 KOL 其上限和潜力是完全不同的，并且有些类型无惧牛熊，有些类型则等待时机才能爆发 ➣ 无惧牛熊类（流量型、主持型、数据型、套利/二级交易型、VC 型） 这一品类的博主基本都是有比较独特的优势或能力，不太受制于市场环境的影响 流量型的只要能够有声量即可，400u 天团的实力无需解释 主持型的属于只要行业没完蛋就一直能有活干的状态，并且这一方向市面上能做的并不多，所以只要实力过关是不太需要没有合作的 数据型的属于散户爱看型，但这条路的变现能力个人认为较差，我能想到的只有给项目方提供数据、借此找到一些数据分析岗位、辅助自己投资赚钱三种方式 套利/二级交易型的就是纯靠自己硬实力吃饭了，核心是有自己的交易系统，并且能够适应市场的变化 VC 型的由于生态位的巨大优势，可能流量增长并不多，但是赚钱的方式有很多种，并且会出来做账号本质是带有一些目的的 ➣ 等风来类（撸毛型、评测型、Alpha 型、投研型） 撸毛型很看市场行情，在上一轮撸毛路线基本是捡钱行情，但很明显这一轮由于泡沫的出清导致并没有太多很好的机会，甚至搞得博主们经常得去维权 评测型需要在市场行情较好的时候流量才会不错，尤其根据当时的市场热点进行评测。但相关变现路径比较少，应该基本都是靠接一些合作推广为主 Alpha 型同样得在市场行情好的时候才能做起来，毕竟是最具有财富效应的方向，一直得是流动性不错的时候才能有 Alpha。这个方向上限非常高，再具体的我就不方便说了 投研型的堪称本轮最难博主，现阶段写研报的效果已经大不如前，并且因为其他一些搅屎棍，导致大家很难分辨清好坏，大大挤压了投研博主的生存空间。使得很多高质量博主们纷纷开始转型，比如抽象+投研，结构+投研，Alpha+投研等等 注：表格是使用 Deepseek 协助生成，可能存在错误 ———— 如果你是看到标题并点进来看到这里，说明我的流量打法已经达到了目的 关于具体的 KOL 做法已经有很多文章了，如果你自己还有相关疑问的话也欢迎 DM 我交流 最近我准备开个自己的社区交流群，纯免费，想加入的评论私信即可🫡 有些公网不太好说的会在社区群里说🤣

『为什么下一个该 Bullish 的 Crypto AI 项目是 Gradient』 声明：非广非广非广！ Crypto AI 赛道在经过近两三年的发展过后，从一开始的去中心化算力赛道，到相关的数据存储、计算、Agent 框架等基建设施，再到各种 DeFAI，社交 AI，搜索 AI 等应用协议。但最关键的去中心化模型推理运行却一直处于迟滞不前的状态 大量的 Crypto AI 项目打着“去中心化”的旗号，却用着中心化的服务器或底层模型，因此 DeAI 赛道的发展仍处于较为早期的阶段。也如 Lao Bai 老师的推文所写，当前 DeAI 赛道的主要问题在于去中心化训练无法支持大模型的预训练，而去中心化推理则“大模型推不动，小模型没人用” x.com/Wuhuoqiu/statu… 而 Gradient @Gradient_HQ 近期推出其 OIS（Open Intelligence Stack）架构中的核心组件之一 Parallax，则正好解决了去中心化推理这一难题 为了更好地意识到实现去中心化推理的难度，我们需要先分辨清楚本地推理、分布式推理、去中心化推理和可验证推理这四者的区别 也就是说，分布式推理解决的是“在数据中心内扩大算力”，而去中心化推理则试图让全球任意设备共同参与推理 这不是简单“把模型进行分片”的问题，而是： ➣ 设备性能不一样：不同电脑/GPU 能力差距很大，需要自动把模型拆成合适的大小，让每台机器都能跑得动 ➣ 网络不稳定：有的节点是家用 Wi-Fi，有的是海外节点，有的延迟高，所以连接必须能随时换线路，不能卡住 ➣ 推理过程中机器之间要不停传数据：如果传得慢，就会延迟直接飙到不可用，所以必须想办法降低延迟和加速传输 ➣ 节点可能随时掉线：系统必须能自动补位、重新调度，不崩溃、不重来 这也是为什么去中心化推理长期被认为“理论上可行，工程上地狱” 实际运行例子中，老白老师提到的 Prime intellect 做的是 INTELLECT-2-32B 的去中心化训练模型 Gradient 的联创 Eric @0xEricYang 则通过 Parallax 实现了在 Mac Mini + MacBook + RTX 4070 等不同设备上运行 LLM x.com/0xEricYang/sta… 并且 Parallax 近期已适配/支持托管的两大 AI 模型如 Miles 哥 @Miles082510 所说，分别为： ➣ 今年 7 月发布的 Qwen3-235B-A22B（阿里巴巴通义千问最新一代模型），其参数规模高达 2350 亿，在开源模型中已跻身世界前列 ➣ Kimi K2 是一款达到 trillion‐clas 参数级别的 Mixture-of-Experts 模型：总参数超 1T，激活参数约 32B，可见这篇论文：arxiv.org/pdf/2507.20534 这仅仅只是 Gradient 的核心组件之一 Parallax 所带来的功能，除此之外还有： ➣ Echo：一种将训练与推理分离的分布式强化学习系统，可在全球不同的设备网络上实现高效且容错的强化学习训练（arxiv.org/abs/2508.05387） ➣ Lattica：使任意设备之间能够进行低延迟直连通信的去中心化网络协议（arxiv.org/abs/2510.00183） ➣ Gradient Cloud：将最新 AI 研究成果以高效、低成本的方式提供给企业使用的云平台 并且每个组件都有相关的技术论文作为技术支撑，相比于其他项目来说这是非常难得一见的 除技术基本面和项目产品外，Gradient 的团队和融资基本面也非常好 ➣ 创始人 Eric 技术+金融复合背景，加州大学伯克利分校计算机本科，曾任红杉中国投资人 ➣ 联创 Yuan Gao 曾任 Helium Foundation 增长负责人，Neo Blockchain 市场负责人 ➣ 研发团队则来自各个不同的海内外顶尖高校和 Google，Apple 等大厂 目前已完成一轮 1000w 美金的种子轮融资，Pantera，Multicoin，红杉中国三家头部机构共同投资。同样是 Pantera 和 Multicoin 共同投资的还有 Arch Network 和 Zama 这两个目前市场的热点项目 因此，如果你想找到有足够的技术支撑和实际应用场景，且项目基本面不错的有实力、有潜力的 Crypto AI 项目，那么一定不能错过 Gradient @Gradient_HQ 之后我还会再整理整个 DeAI 赛道的生态版图，方便大家更好地了解 DeAI 生态项目

无论是 BN Alpha 还是现货，最近都上了不少 AI 项目 单看基本面已基本没有太多参考价值，反倒是背景资源成为了最需关注的部分 今天我将把近期热门的 AI 项目进行对比，顺带聊聊明天上 Alpha 的 ChainOpera @ChainOpera_AI，看看是不是真有一个专门做 Crypto AI 的“黑帮组织” 1️⃣ 在融资规模上，0G 以近 1.4 亿美金领跑，Sahara 约 4900 万美金居中，OpenLedger 800 万美金偏轻，而 ChainOpera 为 1700 万美金 表面看 ChainOpera 不占“数字优势”，但这反而意味着一个更友好的定价阶段：同属 Crypto × AI 的主流叙事，0G、Sahara 的高额融资已基本价格化，而 ChainOpera 在资源质量不逊色的前提下仍处于 TGE 前后、空间尚未被充分兑现的区间，给了参与者更清晰的“补涨 + 重估”想象力 且我一直强调，融资不是越高越好，TGE 前这是可用资金，TGE 后这是项目方需要偿还的债。结合目前的市场环境，合理的融资额对于项目方而言才是更好的选择，二级压力会小一些 2️⃣ 在团队背景上，几家项目都有着强学术或强资源：0G 来自前 Conflux 核心团队，有着不可复刻的强大背景；Sahara 有南加州大学教授与 Yzi Labs 投资背景，大部分投资人都是冲着教授的背景去的；OpenLedger 则是找到了不错的金主爸爸 ChainOpera 的亮点在于“学术到工程”的闭环更硬：联合创始人来自南加州大学的教授与博士组合，使其更像是能把“Agent 网络”做成基础设施的平台型团队。且这等团队背景对于欧美 VC 来说是非常青睐的 3️⃣ 在融资背景上，四家都有一线资本背书：Sahara 拿到 Polychain、Yzi Labs、Pantera 等；0G 得到 Hack VC、OKX Ventures、Animoca Brands 的产业资源；OpenLedger 有 Polychain、Borderless、Finality 等基金扶持 ChainOpera 的融资背景也不错：Finality、Amber、IDG 等机构投资以外，还能看到 EigenLayer 创始人、Babylon 联创等。这些 AI 项目背后的投资群体有着很高的重合度，像 EigenLayer 创始人除了投资 ChainOpera 外，还投资了 Openledger 结合目前的市场声量来看，明天 TGE 的 ChainOpera 有不小的潜力，具体的代币分析我会另开一篇讨论

『从黑盒到白盒：Kite AI 与 Brevis 如何为 AI 构建信任与支付闭环』 在昨天聊完 MKT 的随思之后，Kite AI @GoKiteAI 继 Codatta @codatta_io 和 Irys @irys_xyz 之后又跟我看好的另一个项目 Brevis @brevis_zk 强强合作，Level 又高了一档！ 在过去这几年 AI 技术的不断突破，也逐渐暴露出一个非常重要的问题 —— 信任。用户可以让 AI 执行任务、产出内容，甚至自主决策，但却无法证明它的过程与结果是否真实、合规、可靠 在我之前关于 AI 的观点中也一直强调，信任验证和安全性是阻碍 AI 项目走向 Mass Adoption 的最大阻碍，尤其是涉及到金钱操作的 AI 应用 用户放一两百块可能亏了或者被盗了还不怎么心疼，但如果是几百上千的资产交由一个“黑盒”的 AI 应用进行管理，谁都会胆战心惊的 这次 Brevis 与 Kite AI 的战略合作，就刚好补足了这一信任问题。Brevis 负责“证明 AI 做对了什么”，而 Kite AI 则负责“基于这些证明完成可信的支付与结算” 两者的结合，能够大幅提高 AI 应用的可信度，至少用户们能够知道 AI 到底做了什么，有没有按照正确的策略流程进行执行。过去的 AI 服务经济往往建立在“先付费后信任”的单向逻辑上，用户必须在不透明的算法与输出中承担不确定性 而在 Kite AI × Brevis 模式中，AI Agent 在获得报酬之前，必须先通过 ZK 证明自身确实按照约定标准执行任务。Brevis 的证明成为 Kite AI 支付合约的触发条件，从而实现从“黑盒自动化”到“白盒问责制”的转变 一个 Agent 完成任务后，不仅能收到报酬，还能将任务记录与行为证明沉淀为声誉资产。随着这些数据被持续积累，信誉良好的 Agent 将获得更多的信任与机会，从而构成一个“行为 → 信任 → 价值”的正向飞轮 这次合作的另一个核心价值，是让大规模的 AI 经济活动在成本上变得可行。Brevis 的可验证 rollup 技术，能够将数十亿笔微交易打包成一笔链上结算，并以单次 ZK 证明完成验证。结合 Kite AI 的稳定币微支付通道，整个过程的费用低于一美分 过去用户们关心 AI 能做什么，而现在和未来用户们更关心它能否被信任 在这之后，AI Agent 的每一次推理、每一笔交易、每一个行为都将带有数学级别的证明与经济级别的激励。黑盒的 AI 时代正在结束，而可验证的 Agent 时代，正在从 Kite AI 与 Brevis 的这一合作正式启航

『喂饭教程：如何构建个人信息流和复盘模版』 想要抄作业的有福啦！ 正好今天生日，给大家分享点干货福利。前两天我发了个信息流构建和交易复盘的思路文，这两天基本构建完成 在此开个线程手把手教大家如何构建，文末附赠我个人构建的信息流和复盘模版 同时这里要非常感谢 @6551Dex @cryptoxiao1127 @scuptone @0xtaoist 提供了这么好用的工具，提了需求响应速度也是非常快🫡 废话不多说，让我们正式开始🧵

VC 进化三部曲：套利编年史 起因是看到 Xin 老板 @xingpt 的这篇推文，看到时脑海中思绪万千，浮现出各种场景。因此写下此文，探究 Crypto VC 是如何从理想主义一步步走向极致的“现实”主义 VC

『EVOLVE 打造亚洲多链 RWA 基础设施』 23 年 RWA 叙事的出现，让大家开始关注到传统与 Crypto 之间的结合可能，但中途也因为各种合规、操作上的复杂性导致一直没有什么实质性进展。如今随着市场合规趋势的到来，RWA 逐渐成为 Crypto 金融的核心叙事之一 根据 rwa.xyz 的最新数据（截至 2025 年 10 月），RWA 市场的总规模已突破 40 亿美元，不含稳定币类资产。其中： - Private Credit（私募信贷） 占比最高，接近 60%，成为推动 RWA 增长的核心板块 - US Treasury Debt（美债） 与 Corporate Bonds（公司债） 分别约占 20% 与 10% - 其他类别如 Private Equity（私募股权）、Commodities（大宗商品） 与 Actively-Managed Strategies（主动管理策略） 也开始形成增长曲线 从趋势上看，自 2023 年起，RWA 总体规模呈现出指数型增长 尤其在 2024 年中期后，美债类 RWA 达到饱和，市场重心逐渐转向 私募信贷、供应链金融、以及实物资产代币化。这也标志着 RWA 的发展进入“第二阶段：多元化与实用化” 从最早的国债收益型产品（如 MakerDAO 的美债池、Ondo 的短期国债基金），到如今的多资产代币化实践，RWA 的逻辑正在从“上链金融资产”转向“上链真实经济” 这种变化的核心原因在于：单一的美债类资产无法满足 Web3 金融的真实经济渗透需求。美债型 RWA 提供了安全、低风险的收益渠道，但其本质仍局限在传统金融的再包装；而下一阶段的 RWA，则需实现资产的原生上链，让链上价值与线下经济活动同步 在这一趋势下，Velo 与 EVOLVE 的合作成为亚洲市场的标志性事件。它不再仅仅是一个稳定币或支付网络的扩张，而是试图构建一个结合 IoT、区块链和现实资产的“数字金融基础层”。EVOLVE 的多资产 RWA 产品（$EVPC、$EVMA）正是这一愿景的具象化尝试 EVOLVE 是由泰国金融科技集团 Mile Green 发起的多资产、多链 RWA 平台，目标是将现实世界中的多类型资产，以可验证、可流通、可结算的方式进行代币化，实现机构级资金进入真实经济的通道。其核心架构依托于以下三层： ➣ 基础设施层（Velo & Lightnet）：提供跨境支付与结算通道，使资产代币具备真实清算能力 ➣ 数据与合规层（Pangaea & Chainlink）：Pangaea（1473.HK 上市公司）提供 IoT 与 AIoT 能力，使底层资产状态实时可追踪；Chainlink 提供储备证明与数据喂价，保障链上数据真实性与监管可审计性 ➣ 资产发行层（EVOLVE）：负责资产设计、结构化、代币发行与收益分配。目前已推出 $EVPC 与 $EVMA 两类代表性资产 1. $EVPC — 私募信贷资产池 $EVPC（Evolve Private Credit）代表 EVOLVE 推出的首个信贷类代币化产品。它把企业贷款、贸易融资、供应链账款等真实资产搬到链上，让投资者能直接分享企业还款带来的收益。这些回报来自真实的现金流，而不是金融衍生品或二级市场操作 因此，$EVPC 的定位并非“高收益版美债”，而是一个面向真实中小企业与供应链生态的链上信贷基础设施。这让 EVOLVE 成为少数将 企业融资 → 链上资产化 → 投资者回报 形成闭环的 RWA 模型。 2. $EVMA — 多元资产组合（电动车基础设施 + 房地产） $EVMA（Evolve Multi-Asset）则是 EVOLVE 推出的第二类复合资产代币，聚焦在具备长期现金流与实物抵押的产业资产。首批资产包括电动车充电站与配套设施融资，房地产租赁，商业地产抵押资产等 与传统 RWA 不同，$EVMA 的创新点在于 IoT 驱动的实时资产监控。通过 Pangaea 的 AIoT 模块，充电设备、使用频次、能耗数据等可实时上链，使资产运行状况与收益能力透明化。同时，这类资产具备 ESG 与新能源属性，使其成为亚洲机构资金青睐的“绿色 RWA”通道 总体来看，$EVPC 与 $EVMA 构成了 EVOLVE 的“两翼”，前者聚焦现金流驱动型资产，后者聚焦实物资产 + 长期价值型资产。两者共同描绘出 EVOLVE 想要实现的多资产、多链化 RWA 金融体系雏形 在美债类 RWA 模式中，区块链仅承担托管与分配职能；而在 EVOLVE 模式中，链上数据、IoT 数据与现实资产的生命周期是同步的 这意味着资产的存在、使用、收益与风险都可以在链上被实时验证。这正是 RWA 从“金融产品阶段”向“数字基础设施阶段”的质变 Velo 在其中提供了关键的结算层，使这些资产具备真实的资金流动能力；而 Mile Green 与 Pangaea 则通过 IoT 与合规架构，将现实世界与链上世界的边界打通 这不仅是一个 RWA 产品的创新，更是亚洲金融数字化的下一步： 让真实世界的数据，成为金融世界的资产

『币圈 VC 真的快没了吗？』 深潮的这篇文章很有意思，在之前我也聊过 VC 的进化史 x.com/0xcryptoHowe/s… 但文章中部分内容我觉得有些以偏概全了，整体还是挺认同的 这里先用 GPT 大致总结下文章的 4 个核心观点（建议看原文）： ➣ 亚太加密 VC 陷入低迷，投资数量断崖式下滑 ➣ 多家 VC 转型：部分做 KOL 或营销代理，部分扩大投后团队，部分转向二级市场或合规退出路径（ETF、DAT、PIPE） ➣ “纯一级投资几乎等于自杀” ➣ 行业逻辑从“叙事驱动”转向“现金流与合规驱动”的基础设施建设 ——— 首先，评价 VC 市场的好坏不应该以投资数量来批判，而是 Portfolio 中好的投资 deal 占比和实际回报率有多高 且文中的投资数量图只统计了亚洲 VC，这是我认为以偏概全的一点 众所周知，亚洲 VC 的市场话语权是一直弱于欧美 VC 的，即使是有领投能力的亚洲 VC，其背书含金量也依然要差一截 且当前的市场和 timing 本来就已经不适合进行一级投资了（除非为了布局下一轮周期）。毕竟起步半年/一年的锁仓期，最终高位站岗的可能就只有 VC 自己了 亚洲 VC 如此惨烈现状的同时，海对面的欧美 VC 们则如火如荼的进行各种投资布局。投 AI，投 Stablecoin，投大基建等长期叙事 就个人体感而言，欧美 VC 的投资偏好与上一轮没有太多差别，亚洲 VC 则从原先的跟随逐渐转为场内厮杀博弈 这也是为什么大家都在共识“纯一级投资几乎等于自杀”，因为真正赚钱的地方早已不在代币解锁的那一天 叙事定制，融资拿钱，Marketing 宣发，Tokenomics 设计，MM 策略，每一个地方都有值得赚钱的地方 当你还在傻傻进行一级投资时，聪明的 VC 早已跟随市场进化，去承接各种上中下游业务 这一轮的合规趋势，不仅压缩了 VC 的生存空间，也压缩了行业红利的窗口期，更压缩了散户们的参与难度 或许最近两年真的就是 Crypto 行业最后的狂野红利期了。珍惜机会吧，现在的游戏已经越来越难了 所以币圈 VC 真的快没了吗？大家只是换了种角色继续参与市场罢了

现阶段的“投研”理论上得分两类 这是最近想了想自己的定位得出来的结论 所谓的“投研”，本质上是涵盖了 Trader 和 Researcher 这两种角色 以哪个为先决定了不同的打法 以 Trader 为先则基本上是短平快的 Degen，以 Researcher 为先则基本上是长期的赛道布局 典型的例子如 @CryptoCharming1 哥在 BSC Meme 的各种通杀，@EleveResearch 哥在 Alpha 上的敏锐操作，均属于以 Trader 为先的 Degen 类型 而像 @tmel0211 哥则一直在跟大家科普布道 AI、x402 赛道，@0x_Todd @Wuhuoqiu 等则会在不同领域方向输出各种硬核的赛道前沿信息 这两条路我正好都尝试过，各有利弊我只能说 前者需要对项目有够快的理解思考和反应，且不断打磨出能够适应市场的个人打法。但相对地容易丧失对市场整体的感知，短平快的热点会占据个人非常多的时间和精力，这是一场身体与心理的拉锯战 后者则对市场整体的把握更好一些，且留有足够多的时间去体验生活和思考行业未来的发展和潜力方向，通过长期的提前布局最终拿到结果。听起来可能有点假大空，但这条路是“慢就是快”的最佳体现 在体验过两边的节奏过后，后者要更适合我一些，当然偶尔市场行情好的时候去当个 Degen 也是不错的 可能自己还是有理想主义的包袱在，这就跟我的账号一直不温不火一样是个未解之谜吧😂