О чем еще написать?

Сейчас наблюдается затишье в web3 сфере, на фоне всех политических действий, а также развития ИИ технологий. И я что-то не могу найти новую тему, которую еще не разбирали на канале и достаточно актуальную на сегодняшний день.

Если у вас есть идеи, предложите в комментариях новые темы для разбора и я подберу хороший материал для последующих постов.

#offtop

📟 Прилетело из @solidityset

TCCC AI стал глубже анализировать проекты. Ниже — 3 главных обновления, которые я добавил в сервис

Недавно я уже рассказывал о своём сервисе аналитики проектов TCCC AI: там один ИИ делает аудит, а второй фильтрует результат.

За это время я заметно его усилил.

Самое важное обновление - это верификация по документации.

Раньше TCCC AI получал анализ проекта от ИИ, фильтровал его вторым ИИ и оформлял в итоговую страницу.

На этом процесс заканчивался. Из-за этого могли оставаться неточности. Например, из-за старых постов или других источников данных.

Теперь после основной аналитики появилась отдельная верификация по документации проекта.

То есть сервис не только делает аудит, но потом ещё и сверяет ключевые данные с docs проекта.

Для защиты от лишней воды и маркетинга сервис извлекает именно конкретные данные. Но полностью исключить шум всё равно нельзя.

Документация тоже может устаревать, но это уже само по себе показатель качества проекта.

Можно было бы добавить сверку дат, но это ненадёжно: разделы в docs часто обновляются неравномерно.

Процесс:

1. Находим docs через ссылку на сайте или поддомен docs.{project}.

2. Скачиваем.

3. Документацию разбиваем по заголовкам и сверяем с соответствующими частями аудита.

Так верификация получается точнее и при этом не расходует лишние токены.

4. Получаем результат и добавляем блок в итоговый результат.

Как вам?

Примером анализа является новая версия про Ambient.


Вторым серьёзным улучшением назову ValueVerse.

Это сервис app.valueverse.ai, который даёт дополнительный слой оценки токена: не только базовые метрики, но и сигналы спроса.

Да: проектов там пока немного. Но тем не менее они есть. Да и в будущем могут добавить ещё.

В TCCC AI теперь появился отдельный блок после раздела Coin (по токену). Там отображаются факторы двумя списками. А если у ValueVerse есть числовые данные, показываются и они.

Пример: анализ Pendle (в этой версии ещё без документации). Раздел: "Token value signals from ValueVerse".

ВАЖНО: этот блок не влияет на аналитический вывод.

P. S. Создателю ValueVerse большая благодарность. Готов также дать партнёрский статус для дохода от аналитики.


И ещё я внедрил на сайт возможность запускать сразу несколько разборов (в боте не делал).

В дашборде для этого есть вкладка Several audits (несколько аудитов).
Можно вставить список URL и токенов — по одному проекту на строку.

Это удобно, если есть несколько проектов, и не хочется делать множество одиночных запусков аналитики.

Всё.

Как вам такие обновления?
И можете писать проекты, разбор которых хотели бы увидеть у меня в канале.

P. S. В случае проблем пишите в @blind_dev_chat

И буду рад лайку с репостом твита про обновления:
https://x.com/Denis_skripnik/status/2041893852764635468

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

📟 Прилетело из @blind_dev

BattleChain, как новый этап аудита контрактов

Cyfrin, компания Патрика Коллинса, пару недель назад объявила о запуске тестовой сети BattleChain. Это пре-мейннет, пост-тестнет блокчейн с реальными средствами, предназначенный для того, чтобы белые хакеры легально атаковали код протоколов до выхода на основную сеть.

Они подчеркивают, что в 2025 году индустрия потеряла 3,4 миллиарда долларов из-за взломов, и ИИ только усугубляет ситуацию. ИИ-агенты уже пишут и разворачивают контракты, генерируя небезопасный код в 45% случаев. Однако та же технология даёт и решение: ИИ можно настроить так, чтобы он всегда проходил через этап боевого тестирования.

Проблема текущей модели в том, что после аудита проекты идут с тестнета (где нет реальных противников) сразу на мейннет (где есть реальные деньги и хакеры). Баунти-программы работают слабо: за пять лет белые хакеры заработали 110 миллионов долларов, тогда как только за 2025 год чёрные хакеры украли 3,4 миллиарда.

BattleChain решает эту проблему иначе. Вы разворачиваете контракт с реальной ликвидностью, заключаете в сети юридически обязывающее Safe Harbor соглашение, и протокол переводится в режим атаки. Белые хакеры находят уязвимость, забирают 10% от найденного, а остаток возвращают. Без бюрократии, без споров о выплатах.

Если ваш контракт взломали на BattleChain — это не провал, а успешное краш-тестирование. Вы получаете сигнал, которому можно доверять.

Тестнет BattleChain уже работает. Всё программное обеспечение открыто. В планах — рынки предсказаний, приватные транзакции через Prividium и поддержка AI-десктопов для не технических исследователей безопасности.

Если смотреть на проект со стороны аудитора, то проект действительно решает проблему с оспариванием отчетов по найденным багам: сумел взломать протокол - деньги твои, нет - ищи дальше.

При этом я не смог найти ответы на вопросы целесообразности размещения протокола в battlechain для разработчиков. Из описания сети ясно, что используются реальные активы компании разработчика, и при удачном взломе, аудитор может оставить себе только 10%, а остальное придется вернуть.

Но зачем мне размещать 100% реальной ликвидности на тестовой сети и откладывать запуск на боевой сети? В web3 также и как и в web2 - время очень ценный ресурс. И нужно поскорее набирать пользователей, чтобы хоть как-то выйти в плюс.

Во-вторых, я не нашел ответа эмуляции реальной сети с реальными пользователями и реальными протоколами. Если вы интересовались аудитом, то наверняка знаете, что очень много проблем протокол может иметь в некорректной связке вызовов с внешним протоколом, например, с Uniswap V3, Aave, OpenSea и др. Были ли эти проекты загружены в battechain?

А уникальные параметры l2 сетей? Какие настройки содержит battlenet: похожие на polygon, arbitrum, optimism? А ведь это тоже может иметь значение.

Кроме того, что делать если уязвимость не может быть подтверждена тестом, а соответственно и атакующим контрактом? Грубый пример, не правильный расчет подтверждения блока на сети, или heartbeat в Chainlink? Проблема реальная, но тестов на этот счет я еще не встречал в отчетах.

В-третьих, я не встречал открытой публичной информации о том, какие проекты сейчас загружены в battlechain. Т.е. как аудиторы узнают о новых протоколах в сети, которые можно взломать? О конкурсах говорили и сами площадки c4, cantina и другие в Твиттере, Дискорде, DailyWarden, сами аудиторы. Обсуждались правила и размеры пула. А тут тишина.

Протокол может быть загружен в сеть, только знающие аудиторы просмотрят контракты, протокол решил, что все ок и загрузит код в боевую сеть. И чем это лучше публичных конкурсов?

И это все учитывая то, что рынок аудитов сильно просел за последний год!

В общем у меня больше вопросов к реальной ценности для разработчиков, чем к самой идее. Хотя я могу и ошибаться, и через некоторое время battlechain станет полноценной сетью для работы аудиторов и протоколов.

А вы что думаете?

#battlechain

📟 Прилетело из @solidityset

GM! Сегодня иду стримить на YouTube вместо твича, чтобы поспамить запретки пообщаться про AI, о чем же еще говорят мужчины в наше время.

Формат – инфлы с разным бекграундом собрались и хаотично обсуждают текущий стейт оф AI. У каждого свой угол – проекты, схемки, тулзы, реальные кейсы. Я бы точно хотел поговорить о том, как НЕ СТОИТ применять AI и где лучше обходиться своей головой.

Будет сумбурно, будет весело. Приходите с чайком.

18:00 МСК, ютуб – https://www.youtube.com/watch?v=Z_sqd7ao0gs

На микрофонах:
• @unicodeunicode
• @unicornweb3
• @deployladeploy
• @Samurai_VC

📟 Прилетело из @insuline_eth

https://fanpass.onefootball.com/sign-in
Если нужна помощь с клеймом с сдрейненного кошелька - @thinkingthinkingthinking

📟 Прилетело из @n4z4v0d

ЖДЕМ ЛИЧНО ТЕБЯ!!

https://www.youtube.com/watch?v=Z_sqd7ao0gs

📟 Прилетело из @insuline_eth

Продавай на HiddenCode Market

У нас сидит много кодеров, инфлов и различных криейтеров и многие не знают, что у нас есть свой маркет - @hcmarket_bot, на котором вы можете продавать софты/услуги и даже доступы в приватку/чат.

Для продажи своего продукта/услуги нужно пошагово создать проект внутри маркета и отправить нам на ревью. Каждый софт проверяется нами лично, так как качество продуктов - превыше всего.

По всем вопросом можете писать: @aero25x @stepanBD

📟 Прилетело из @hidden_coding

Законопроект обязывает резидентов с 1 июля 2026 года уведомлять ФНС по месту учёта об открытии и закрытии блокчейн-кошельков в иностранных системах в срок не позднее одного месяца со дня открытия или закрытия

А че им может 1000000000000000000000000000000000000000000 метамасков зарегать и пусть сидят разбирают потом?
Интересно, а как можно "закрыть" кошелек

📟 Прилетело из @n4z4v0d

📟 Прилетело из @n4z4v0d

gm!!

Вчера у Paradigm прошёл хакатон на Optimization Arena. Мы с ребятами из Дайверов тоже залетели потестировать свои силы. Три трека: промптинг AI-агента для переговоров, маркет-мейкинг на лимитном ордербуке, и самый хардкорный – оптимизация kernel для H100. Призовой фонд $9K, но не в деньгах суть.

В основе – AutoResearch от Karpathy. Идея простая: даёшь AI-агенту базовый сетап и просишь автоматизировать в цикле. Он сам модифицирует файлы, гоняет эксперименты и итерирует. Один файл, одна метрика, фиксированное время.

Результаты и некоторые winning projects уже опубликованы. Там реально много альфы, если вчитаться в подходы и код. Рекомендую покопаться.

optimizationarena.com/hackathon

📟 Прилетело из @insuline_eth

ИИ-агенты уже умеют многое. Но чем дольше ими пользуешься, тем сильнее понимаешь: сильной модели мало, если сам агент неудобный

И я сейчас не про спор, какая модель умнее.

Я про более практичные вещи:

• можно ли нормально разделять контексты;
• видно ли, какой моделью работает агент;
• понятно ли, когда включился fallback (автоматическое переключение на запасную модель);
• ясно ли, что делает субагент;
• не превращается ли диалог с ботом в одну длинную кашу.

Последнее время я смотрел на это не только как пользователь, но и как человек, который может предлагать изменения в коде проектов с открытым кодом.

Речь про Hermes и OpenClaw - софт для работы с ИИ-агентами.

Начну с Hermes.

Одна из самых полезных идей, которую я туда предложил, - темы в личке Telegram-бота.

Когда у тебя один чат с агентом, туда быстро сваливается всё подряд: код, контент, эксперименты, тесты. И через время это больше похоже не на рабочий диалог, а на кладовку.

Контекст смешивается, и пользоваться ботом становится тяжелее.

Если же есть темы, всё уже выглядит намного чище:

• одна тема под один проект;
• другая под другой;
• третья под отдельный режим или навык.

Бот остаётся один, но внутри появляется нормальная структура.

Для обычного пользователя это вполне практическое улучшение:
меньше путаницы, проще держать фокус, легче возвращаться к нужной задаче.

Это для меня один из самых удачных кейсов за последнее время:
мою реализацию тем в личке забрали в основной репозиторий с сохранением авторства. Итоговый PR: https://github.com/NousResearch/hermes-agent/pull/3163

Ещё в Hermes я предлагал такие UX-улучшения:

• подпись к voice-сообщению вместо отдельного текста;
• отображение модели у субагента;
• отдельную модель для отдельной темы;
• уведомления о fallback.

Но они пока не приняты.

Когда агентом пользуешься каждый день, такие вещи быстро перестают казаться мелочами.

Теперь про OpenClaw.

Там мне не хватало другой вещи - прозрачности.

Если запускается субагент, это лучше явно показывать пользователю.
Если система тихо переключилась на fallback-модель, это тоже лучше не прятать.

Иначе работать становится очень неудобно. Пишешь код или что-то обсуждаешь, а потом в какой-то момент понимаешь: ответы резко стали хуже. И пользователь узнаёт о переключении не из интерфейса, а по симптомам.

Наиболее сильно мне запомнился случай, когда я делал правки в OpenClaw с ChatGPT, но у него закончились лимиты. В результате произошло тихое переключение на Minimax. А она программировать нормально не умеет. После чего начинается отдельный квест: понять, что она там насобирала 🙂.

Итог - синтаксическая ошибка, из-за которой приложение перестало запускаться. Пришлось разбираться вручную.

Поэтому я считаю важным, чтобы агент явно сообщал о переходе на fallback-модель и показывал, какая модель выбрана для субагента.

Но эти предложения пока не вошли в основной репозиторий.

Итог:

ИИ действительно сильно ускоряет такую работу.
С ним проще собрать черновик, быстрее проверить гипотезу и быстрее дойти до рабочего варианта.

Но в деталях он всё ещё часто ошибается.

Особенно неприятно, когда в процессе незаметно включается fallback на более слабую модель.
Тогда хорошая идея легко превращается в сырой PR, который потом всё равно приходится допиливать вручную.

Мне интересно не просто писать код или отправлять pull request'ы ради галочки.

Гораздо интереснее улучшать реальный опыт работы с ИИ-агентами:
чтобы ими было удобнее пользоваться,
чтобы было меньше скрытой магии,
чтобы было больше прозрачности.

Потому что сами модели уже часто сильные.

А вот UX (удобство использования) местами всё ещё сырой.

И именно такие вещи часто решают, будешь ли ты реально пользоваться таким агентом каждый день или просто иногда запускать его как игрушку.

А вам в ИИ-агентах чего не хватает больше всего:
прозрачности, управления или просто удобства?

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

📟 Прилетело из @blind_dev

Хакатон по оптимизации от Paradigm с флёром кибербезопасности и CTF
(часть 1 из 2)

https://www.optimizationarena.com/hackathon

Великие чады с кем пробовали решать:
https://t.me/insuline_0x (https://t.me/insuline_eth)
https://t.me/anaTONomantra (https://x.com/barsik_eth)
https://t.me/bluelegomachine
https://t.me/leevandr
https://t.me/f4r33x

Общие впечатления - самый веселый закатон за последние года

Непредвзятая аналитика на происходящее в нашем чате хакатона от чатагпт:
В нашем чате всё началось с того что invent and chill полчаса пытался достучаться до бота который не верил что умеет управлять браузером. Когда наконец поехало — запустили конвейер: бот ебошит стратегии, invent жмёт "да", gua:charo кидает гениальные идеи с галереи через бесплатный GPT, а Lev параллельно разворачивает пять клодов на сервере и кричит "скриньте downdetector". Arnold тихо нашёл баг в движке и культурно написал Дэну, 4r33x поддерживал морально и гифками, insuline_0x следил чтоб контекст не взорвался. Кульминация — бот в три часа ночи в автономном режиме выбивает рекорд за рекордом, а invent пишет "ОБЕЗЬЯНЫ В ЭТОМ ЧАТЕ ОФИЦИАЛЬНО ПОД НАШЕЙ ЗАЩИТОЙ".

3 задачи:
Negotiation — участник пишет текстовый промпт-стратегию для AI-агента (Gemini flash-lite), который ведёт 10 раундов переговоров о разделе ресурсов (книги, шляпы, мячи) с разными скрытыми ценностями. Оценка по среднему проценту захваченной ценности. По сути prompt engineering + game theory.
Prediction Market — участник пишет Python-стратегию маркетмейкера на order book бинарного предсказательного рынка. Пассивные лимит-ордера, заработок на ретейле (случайные трейдеры), потери на арбитражёре (знает fair value). 200 симуляций, скоринг по mean edge. По сути алготрейдинг.
Attention Kernel — участник пишет самый быстрый block-sparse attention для H100 GPU. Вход: Q/K/V в bfloat16 + CSR sparsity pattern, выход: attention output + log-sum-exp. Оценка по latency в миллисекундах. По сути GPU kernel optimization (Triton/CUDA).

Альфа, врайтапы и рекапы участников
https://t.me/automatedresearch/779
https://x.com/bqbrady/status/2042358844232515623
https://www.benedict.dev/optimization-arena-learnings
Статья объясняет, что оптимизация — это не про тюнинг параметров, а про процесс: важно правильно проверять результаты, находить реальные узкие места и фокусироваться на них, причём наибольший эффект дают не мелкие настройки, а более глубокие изменения (данные, архитектура, постановка задачи).

https://t.me/automatedresearch/952
https://x.com/artoriatech/status/2042441084077310355
Автор занял 11 место в задаче по ускорению attention для H100 и понял, что без сильного baseline раннее распараллеливание и отсутствие опыта тормозят прогресс, тогда как несколько удачных идей дают кратный прирост, причём главный выигрыш приходит от прорывов, а не мелкого тюнинга.

https://t.me/automatedresearch/1049
https://x.com/ryanli/status/2042694073639932219
https://github.com/ryanli-me/paradigm-pm-challenge
Ryan Li запустил 20 параллельных Claude Code агентов которые автономно генерили и тестили стратегии — 1039 вариантов за хакатон. Финальная: skip при узком спреде, Gaussian модель вероятности арба для sizing, эксплойт 5% price floor, котировки при пустой книге (highest edge), jump detection. Per-CS параметры затюнены отдельно. "I barely read the problem set, 100% slop" — чистый Bitter Lesson.

https://t.me/automatedresearch/1087
https://t.me/automatedresearch/942
https://x.com/kropiunig_csh/status/2042770466150994028
https://github.com/Kropiunig/optimization-arena-exploits
Kropiunig — не конкурировал, а ломал. Реверснул топ-стратегии через публичный API (транскрипты игр видны всем). PM exploit $323 — баг в scoring метрике, невозможный при легит игре. Negotiation — prompt injection. Нашёл ещё критический баг в самой платформе, готов показать приватно.

Чат | Наши сервисы

📟 Прилетело из @insuline_eth