TheSmartApe🔥

. @levelsio зарабатывает $250K в месяц.
Без команды, только PHP, идея и скорость реализации.
Его стратегия очень проста:
→ найти реальную проблему
→ решить её с помощью ИИ за 1 клик
→ взимать подписку
→ переходить к следующей
PhotoAI: загрузите селфи → AI-фотограф. $102K/м.
InteriorAI: загрузите фото комнаты → AI-дизайн. $39K/м.
RemoteOK: доска удалённых вакансий. $36K/м.
Nomads: база данных городов для кочевников. $15K/м.
Каждый продукт следует одной и той же формуле: что-то вводите → ИИ преобразует → платите ежемесячно.
Я давно изучаю это. У меня есть 10 идей, которые я бы реализовал в том ж

Ваш AI-агент теперь может торговать на Solana. Вот как это работает.
@dflow только что выпустил две вещи, которые меняют всё:
> универсальный MCP-сервер: предоставляет вашему агенту прямой доступ к торговой инфраструктуре Solana
> навык Claude Code (с Phantom): агенты могут создавать полнофункциональные приложения на Solana из одного запроса
Как использовать:
> установите DFlow MCP-сервер → добавьте его в вашу конфигурацию Claude или OpenClaw MCP
> настройте Phantom Connect → браузерный кошелек, встроенный кошелек или мобильные глубокие ссылки
> укажите вашему агенту задачу → "постройте мне ин

Anthropic открыл исходный код навыков, которые обеспечивают функции документов Claude. 16 навыков.
Большинство из них — примеры. Но 4 из них, PDF, DOCX, PPTX, XLSX, — это фактический производственный код, работающий за функцией "создать документ" в Claude.
Три навыка, которые стоит установить прямо сейчас:
→ MCP Builder. Пошаговое руководство по созданию серверов Model Context Protocol. Исследование API, наименование инструментов, шаблоны аутентификации, обработка ошибок.
→ Webapp Testing. Инструментарий на базе Playwright с деревом решений. Менеджер жизненного цикла сервера. Скриншоты

Недавно мы увидели эксплойт на сумму 1,78 миллиона долларов, вызванный уязвимостью, написанной Claude Opus 4.6.
cbETH был оценен в $1 вместо 2000 долларов.
Недавно после этого @OpenAI запустила EVMbench. Проще говоря, это бенчмарк, который оценивает способность AI-агентов взаимодействовать с умными контрактами.
Он имеет 3 основных режима оценки:
> Detect: анализирует способность агента обнаруживать уязвимости
> Patch: анализирует способность агента исправлять эти уязвимости
> Exploit: анализирует способность агента эксплуатировать эти уязвимости
Их анализ показал, что последние

Я построил теоретическую модель вероятностей для оценки повышения и понижения цены BTC на 15-минутных рынках @Polymarket.
Модель вычисляет вероятности, используя только целевую цену, текущую цену BTC и оставшееся время до завершения раунда.
Я не ожидал, что эта теоретическая модель будет так близка к реальным рыночным вероятностям. Разрыв между рыночными ценами и вероятностями модели составляет всего 1–5%, что означает, что модель очень точно отражает реальность.
На этом рынке вероятности напрямую устанавливаются трейдерами.
Это явно показывает, насколько он доминирует боты, управляемые логиче

сжигание денег для строительства.

Я тихо жду, когда США проснутся, чтобы $CLAWNCH наконец-то мог отправить.