Крипто Devs | Gnezdo Hub
445 subscribers
1.04K photos
68 videos
20 files
2.34K links
Агрегатор с крипто dev'ами

🦧 Основной канал: https://t.iss.one/cryptomokakke

☯️ Все каналы: https://t.iss.one/cryptomokakke/742

🗂 Все агрегаторы: https://t.iss.one/addlist/dNb2TYSUysU3Nzgy
Download Telegram
🩸 ЕБЕМ SOLANA 2026

Остаётся всего 30 мест до когда первого набора

Старт уже через 2 дня

https://t.iss.one/+wdwa4DdEHFBkYWJi

СОЛАНИМ ❤️‍🔥

📟 Прилетело из @code_vartcall
Слишком поздно попробовал Claude Code.

Пост заряжен на e/acc. Слабонервным не читать.

Путь прозрения:

→ Твиттер подкинул how to claude code от его фаундера
→ Увидел там упоминание методики Ralph Wiggum и кто его открыл
→ Так утонул в его ютубе и убедился: AI уже не остановить

Я раньше был наблюдателем, читал, что AI может, а что нет. Но только самостоятельные эксперименты позволят почувствовать и начать использовать в своих делах: как на работе, так и дома.

Несколько тезисов:

🌸 Если у вас на работе не любят AI — найдите время поиграться сами. Агенты как гитара — надо настроить инструмент и учиться играть.

🌻 Это не AI заберет твою работу — это будет твой коллега с AI.

🌸 Как проводить интервью тогда? Смотреть их танец с LLM. Это не читерство, это новая реальность.

🌺 Agile был создан для людей и определенных бизнес процессов, которые скоро сильно поменяются — AI уберет все ненужное.

🌸 Раньше говорили, что идеи ничего не стоят, что важно исполнение. Сейчас идея и есть исполнение. Больше не надо согласовывать капасити рисерча или разработки — можно запустить его в бекграунде бесплатно (за токены, которые дорожают).

🌸 Те, кто не умели прогать, уже могут запрогать с нуля бесплатно 70% всего, что есть.

🌸 Люди используют все меньше и меньше опенсорса (ну, кроме фундаментальных библиотек типа pytorch) — остальное проще сгенерировать с нуля.

Пара ссылок на подумать:

• Пропустили 2025? Вот вам TL;DR 3х месячной давности (eng).
• Сделать агента с нуля 300 строк БЕСПЛАТНЫЙ ГАЙД (НЕ МОЙ)
• Чел копирует Posthog, чтобы не платить за него (пример Claude Code + Ralph Wiggum)

Это мог бы быть прогрев к чему-то, но нет. Просто хайп настолько велик, что claude уже не выдерживает. И появилась минутка пост написать

📟 Прилетело из @danokhlopkov
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Какого-то парня на reddit попросили выложить изображение, которое заставит рыдать любого... 😂 А ведь это печально - во всяком случае, я бы никогда не хотел такой жизни для себя.

Бывало конечно всякое. Когда-то, помнится, приходилось вставать в 5 утра, ехать на вокзал и оттуда в другой город, проводить занятия, потом либо там же ночевать, либо тратить ещё 3+ часа на дорогу обратно, и так неделю. Но были там свои плюсы- в частности, сама работа была интересная, так как люди приезжали заинтересованные.

Но вообще даже думать о каком-то "размеренном ритме" мне бывает жутко. Возможно, сказывается круг общения - все сплошь то актёры, то музыканты, то писатели, то путешественники-геологи. Может, я простой лентяй (во многом, так и есть).

Но всё-таки, как мы говорили на стриме "о жизни" в guide dao (он, кстати, торчит на их канале, там я часа 3 вещал наверное), человек весь создан для счастья. И да...

This is all you have, but it's still something. Streets and sodium lights. The sky, the world. You're still alive.

📟 Прилетело из @dev_in_ruby_colors
Резюме по поводу блядского трояна

Сделал жесткий ебаный софт, с помощью которого у меня получилось заработать 0 рублей

Как же все это было?

Время 3 часа 30 минут РОВНО! Мне пишет достопочтенный коллега по цеху и по совместительству главный миллионер всей криптовалюты АРТЕМ, в этот момент я жестко писяю в унитаз и прибываю в шоке по поводу того, что люди умеют все еще раздавать деньги.

После такой новости я бегу к ноуту дристать говнищем, первая версия софта была написана за 1 минуту нейронкой, после чего я его полировал минут 40, зарегал 30 акков и уселся ждать, каждый раз как ток я пытался выудить БЛЯДСКИЙ последний запрос на клейм, ебучий пул иссекал и приходилось попросту ждать.

Вот и наступает тот злополучный момент, 5:15 - пул снова иссяк, сижу жду когда они его снова пополнят! НО.... НЕЕЕТ... блядские разработчики после розданных 650к долларов зажопили отдать еще 350к и решили переделать систему, посему я после столь уебищной новости прибывал в глубочайшем разочаровании

Щас у меня есть блядская обертка для апи трояна, 30 аккаунтов, проебанные 20 долларов на комиссию И ВСЕ...

Подводя итог хочу сказать вам: чистите инфополе, отбирайте хороших ребят, которые умеют блядь колить инфу раньше всех, а лучше вовсе мониторьте блядский твиттер!

📟 Прилетело из @dolbaebskicode
30 ДНЕЙ SOLANA

Остаётся последний день, чтобы подать заявку на вступление в канал разработки на Solana

Сразу скажу, это последний марафон подробного формата


ПОЭТОМУ

https://t.iss.one/code_vartcall/1092

ПРИМИ РЕШЕНИЕ
❤️‍🔥

Старт уже завтра, места заканчиваются

📟 Прилетело из @code_vartcall
SDK для работы с трояном

Вдруг кому-то реально надо — и кто-то прямо сейчас ждёт очередной остаточный плевок в ебальник от девов трояна.

Для таких ровных пацанчиков🤙 — держите SDK для работы с этим блядским трояном.
Сделано на TypeScript, так что разобраться — окей. А если вдруг придётся писать код — тоже не ебаться.

Это улучшенная версия моего сырого ночного SDK.
Если кому-то удастся на нём собрать что-то рабочее — умница ебаная 🤝

Что внутри
- получение квестов
- выполнение социальных квестов
- трейд
- менеджмент кошельков (без создания)


DL: https://github.com/gfhfyjbr/trojan_trahatel

📟 Прилетело из @dolbaebskicode
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Owlto: расчехляем фермы

Помните этот древний бридж? Мы часто его юзали для деплоя различных контрактов при фарме проектов.

Так вот сегодня они выкатили токеномику, где выделили 15% $OWL на дроп и 22% на комьюнити.

Сам проект целенаправленно мало кто отрабатывал, но получить фантомный дроп на фермы: Scroll, LZ, ZkSync вполне реально.

Токен $OWL уже появился на премаркете (пока без объемов), а так же Gate и Binance Alpha объявили о листингах.

По всей видимости TGE уже близко, больших надежд на дроп не возлагаю, но надеюсь на пиццу с фермы наберется.

Чат | Support | Market
Pelican | HiddenCode [EN]

📟 Прилетело из @hidden_coding
❤️ Призы за новогодний розыгрыш распределены
#акции


Финальный апдейт по розыгрышу 😊

— USDT выданы победителям
— С завтрашнего дня активируем подписки All In One - победителям откроется доступ, проверить можно в OduLand -> "Личный кабинет"
— С 1 февраля будут выданы подписки на Oxygen.Wallet

Еще раз спасибо всем участникам! Мы постараемся проводить подобные розыгрыши в будущем чаще

🙃 Oxygen.Tools — без нас как без воздуха

📟 Прилетело из @oxygen_tools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Крипто Devs | Gnezdo Hub
💰 ЕБЕМ SOLANA В 2026м web3.career/solana-jobs jobs.solana.com/jobs workingnomads.com/remote-solana-jobs Проанализировал рынок разработчиков на Solana и понял, что пора забирать этот рынок Контента по Solana на русскоязычном пространстве все меньше, а актуального…
ПОСЛЕДНИЙ ШАНС

Повысил количество мест до 150

Осталось 12 мест

Участники уже выполняют первое задание

Вот и наступила последняя возможность вступить в подобный марафон от меня

https://t.iss.one/code_vartcall/1092

ДЕЙСТВИЯ 💋

📟 Прилетело из @code_vartcall
😵 НЕ СТАВЬ ЦЕЛИ В 2026 ГОДУ

Уже промотивировали себя стать лучше в новом году и расставили грандиозные цели?

Я вот задумался, почему мы каждый год начинаем с одного и того же — расписываем себе планы, но по итогу уже через неделю забиваем на них и даже мысль о продолжении причиняет дискомфорт?

Как же у других получается стать лучше и не слиться в прокрастинацию? Я решил разобраться: покопался в исследованиях и нейробиологии и, честно, ахуел — мозг буквально работает против целей, которые мы ставим

Пост получился объемным, поэтому будет две части. В этой — ошибки и то, как на самом деле работает мотивация. Во второй — что с этим делать на практике

🤩Почему цели — это рект

Смотрим что происходит. Ты такой решаешь: "Выучу английский за три месяца" или "Начну вести Twitter и поднимать 1k$/месяц". В этот момент мозг выбрасывает дофмаин. Ты уже получаешь удовольствие только от планирования, хотя по факту ничего не сделал

Это и есть основная проблема

Нейробиолог Роберт Сапольски объяснил: дофамин работает не как награда за достижение, а как предвкушение награды. Основной кайф возникает на этапе планирования — мозг уже получает награду и поднимает очень высокую дофаминовую планку

🤩Спад дофамина и срыв привычек

Что же происходит дальше? Допустим ты один раз не выполнил цель: не написал пост, забил на повторение слов. Что делает мозг? Дофамин падает ниже ранее заданной планки

Ты внезапно чувствуешь себя хуже, чем до того, как вообще ставил цель. Появляется лень, раздражение и желание все бросить. Башка включает защиту:

"Если эта хуйня приносит дискомфорт, то значит нужно прекратить этим заниматься"

Именно поэтому привычки не приживаются и планы чего-то достичь рассыпаются уже в первую неделю после новогоднего всплеска мотивации и дофамина

Показательное исследование про новогодние обещания (сурс| сурс)
— первую неделю выдерживают около 76%
— до конца января доживают 32%
— реально достигли цели 8%

🤩Как обмануть систему

Все просто, суть проблемы в одном большом дофаминовом взрыве в момент постановки цели. Мозг сразу к такому привыкает и потом требует ещё

Решение элементарное — ставить не глобальную цель, а много регулярных маленьких действий, которые будут работать как привычка:

не "начать зарабатывать на Twitter", а "делать каждые пару дней по одному качественному треду"

Каждое выполнение = малкенькая доза дофамина. Мозг получает награду за процесс, а не за фантазии об итоговом результате. И к такому он не сможет адаптироваться и завысить планку, потому что награда приходит регулярно, а не единоразово

🤩Про когнитивные ловушки

Однако есть ловушки, в которые попадаются даже самые мотивированные люди. Harvard Business School называет это систематическими побочными эффектами целеполагания

Суть простая — глобальные цели могут как помогать, так и калечить продуктивность. Ниже три основные когнитивные ловушки:

1. Ошибка планирования или, как назвал Даниель Канеман, Planning fallacy. Мы недооцениваем время и ресурсы и стабильно думаем, что в этот раз будет быстрее.

2. Гедонистическая адаптация. Наш мозг быстро привыкает к достижениям. В приложенной статье разбирается пример: победители лотереи через год возвращаются к тому же уровню счастья.

-> Например ты думаешь: "Вот достигну цели в 1000$/месяц на Twitter", но хуй там - мозг просто поднимет планку

3. Фокализм. Ты смотришь только на глобальную цель, полностью игнорируя весь прошлый опыт. Поэтому студенты каждый раз недооценивают время на диплом в два раза

🤩Какой вывод?

Большинство целей сливаются не потому что мы "ленивые и глупые", а потому что сами цели запускают в башке механизмы, которые работают против нас:

-> завышается дофаминовая планка
-> мозг недооценивает ресурсы
-> он быстро адаптируется к результатам

В следующем посте разберу, чем заменить цели и как начинать двигаться без борьбы с самим собой. А пока напишите в комменты: какие цели вы всё никак не достигните?

😵‍💫 щитпост | все мои ссылки | плати соланой

📟 Прилетело из @in_crypto_info
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Алгоритмы. Big O.

Потихоньку начинаем разбирать алгоритмы в программировании, как я и писал ранее. Начнем с самых базовых для повторения и перейдем к более сложным и продвинутым. Я буду давать код алгоритмов на языке Python, так как более продвинутые решения удобнее писать именно на нем. На Solidity не все из них можно будет реализовать "без костылей", но вы сами вполне сможете поэкспериментировать с этим с помощью нейронок.

Понимание алгоритмов также качественно скажется на вашем понимании кода, который вы, возможно, будете писать с помощью редакторов со встроенными нейронными сетями, например Cursor. Итак, приступим!

Введение в алгоритмы и асимптотический (по сути означает "для больших значений") анализ начинается с понимания самой сути алгоритма. Алгоритм представляет собой последовательность четко определенных шагов для решения конкретной задачи, подобно кулинарному рецепту или инструкции по сборке. Например, алгоритм приготовления бутерброда можно описать так: взять два ломтика хлеба, намазать один из них маслом, положить сверху сыр и накрыть вторым ломтиком. Важно, что любой алгоритм предполагает некий набор инструкций, выполнение которых гарантированно приводит к результату.

Однако существует множество способов решить одну и ту же задачу. Рассмотрим процесс поиска нужного документа в архиве. Если документы не упорядочены, придется проверить каждый из них по очереди. Если же они систематизированы, например, в алфавитном порядке, поиск можно осуществить гораздо быстрее, применяя более эффективную стратегию. Эти разные стратегии и являются разными алгоритмами, и их эффективность становится критически важной при работе с большими объемами данных.

Скорость работы алгоритма напрямую зависит от количества обрабатываемых данных. Если в небольшом архиве из десяти дел поиск наугад займет всего несколько секунд, то в хранилище с миллионом документов такой подход потребует непозволительно много времени. Поэтому для оценки эффективности алгоритма используется понятие временной сложности, которая показывает, как количество необходимых операций растет с увеличением размера входных данных. Например, для поиска числа 9 в списке [3, 7, 1, 9, 5] методом последовательного перебора потребовалось четыре шага. Для списка из ста элементов в худшем случае потребуется сто операций. Эта прямая зависимость описывается линейной сложностью.

Для универсального описания скорости алгоритмов используется О-нотация (Big O). Она позволяет классифицировать алгоритмы по их «аппетиту» к ресурсам, предоставляя асимптотическую оценку роста времени выполнения или потребляемой памяти. Основные классы сложности, от наиболее к наименее эффективным, выглядят следующим образом.

1. O(1) — постоянная сложность. Время выполнения не зависит от объема данных.

def get_first_letter(name):
return name[0]


Операция получения первого символа строки всегда выполняется за одно действие, будь то имя «Аня» или «Александр».

2. O(n) — линейная сложность. Время выполнения растет прямо пропорционально размеру входных данных.

def find_element(arr, target):
steps = 0
for item in arr:
steps += 1
if item == target:
return True
return False


Это иллюстрирует простой линейный поиск, где в худшем случае необходимо проверить каждый элемент.

3. O(n²) — квадратичная сложность. Время выполнения пропорционально квадрату количества элементов, что характерно для алгоритмов с вложенными циклами.

def find_all_pairs(arr):
pairs = []
for i in arr:
for j in arr:
pairs.append((i, j))
return pairs


Для массива из пяти элементов будет выполнено 25 итераций, а для тысячи — уже миллион.

4. O(log n) — логарифмическая сложность. Очень эффективный класс, где на каждом шаге объем обрабатываемых данных уменьшается вдвое. Яркий пример — бинарный поиск в отсортированном массиве.

📟 Прилетело из @solidityset
def binary_search(sorted_arr, target):
left, right = 0, len(sorted_arr) - 1
steps = 0
while left <= right:
steps += 1
mid = (left + right) // 2
if sorted_arr[mid] == target:
return mid
elif sorted_arr[mid] < target:
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
return -1


Поиск среди 16 отсортированных элементов займет не более 4 шагов.

Помимо временной, важна и пространственная сложность, которая оценивает объем дополнительной памяти, требуемой алгоритмом. Например, алгоритм нахождения максимума в массиве использует фиксированный объем памяти O(1), тогда как создание полной копии списка потребует памяти O(n).

Практическое значение асимптотического анализа становится очевидным при сравнении алгоритмов. Рассмотрим задачу поиска дубликатов. Наивный подход с двойным циклом имеет сложность O(n²):

def find_duplicates_slow(arr):
duplicates = []
for i in range(len(arr)):
for j in range(i + 1, len(arr)):
if arr[i] == arr[j] and arr[i] not in duplicates:
duplicates.append(arr[i])
return duplicates


Более разумный подход с использованием хэш-множества имеет сложность O(n):

def find_duplicates_fast(arr):
seen = set()
duplicates = set()
for item in arr:
if item in seen:
duplicates.add(item)
else:
seen.add(item)
return list(duplicates)


На списке из тысячи элементов второй алгоритм окажется в сотни раз быстрее первого.

Для наглядности можно представить себе сводную таблицу сложностей. O(1) обозначает мгновенное выполнение, например доступ к элементу массива по индексу. O(log n) характерна для алгоритмов типа бинарного поиска. O(n) — для линейного прохода по данным. O(n log n) — это типичная сложность эффективных алгоритмов сортировки. O(n²) часто возникает при обработке матриц или использовании вложенных циклов. O(2ⁿ) — экстремально медленная сложность, присущая некоторым задачам полного перебора.

Понимание этих принципов позволяет делать осознанный выбор алгоритма, что является фундаментальным навыком в разработке эффективных программ.

#algorithm

📟 Прилетело из @solidityset
gm! На сайте у Polymarket до сих пор написано: «Polymarket does not charge trading fees» и «Polymarket does not benefit from trader activity.»

Окей. 5 января они тихо включили комиссии на 15-минутных крипто-рынках. Сначала 100% возвращалось мейкерам как ребейт. Типа мы не зарабатываем, мы за ликвидность.

А потом – мейкерам уже 20%. 80% забирает платформа. $100k в день. Без анонса. Просто поменяли цифры.

Добровольное пожертвование на развитие prediction markets от вайб-кодеров с ботами

📟 Прилетело из @insuline_eth
Флоу работы с AI coding agent в 2026, если кто в танке:

• пришла идея что-то большое запрогать — пишешь идею в Claude Code:

… Let’s have a discussion and you can interview me.


• просишь сгенерировать спеку + implementation plan и положить в specs/*.md:

… Update specs/*.md and create implementation plan bullet points and cite the specification for lookup source or source code that needs to be adjusted


• открываешь руками спеку и план разработки - тюнишь, если надо
• ОТКРЫВАЕШЬ НОВЫЙ ЧАТ (очищаешь контекст, no context rot, no compaction)

и пишешь файл prompt.md:

study specs/readme.md
study specs/*my-new-feature*.md and pick the most important thing to do

~ дальше по вкусу добавляешь
author property based tests or unit tests (which ever is best)
after making the changes to the files run the tests
пуш в мастер деплой в прод если balls are big enough


и запускаешь:


while :; do cat prompt.md | claude —dangerously-skip-permissions;done


если тупит — просто отредактируйте prompt.md или spec.

📟 Прилетело из @danokhlopkov
😎 Арбитражим предикшен маркеты
#Polymarket #полезное


Мы сделали бесплатную таблицу, которая в реальном времени показывает спреды между Polymarket, Opinion и Predictfun.

Вы сможете находить выгодные расхождения в ценах, крутить объёмы на площадках и при этом оставаться в плюсе.

👀 Что умеет таблица

— 3 режима парсинга: mid-price / market / limit
— Статистика по событиям: объёмы, цены
— Подсказка Strategy: где и сколько шейров купить под ваш бюджет
Авто-обновление каждые ~15 секунд

😀 Как пользоваться

1. Создаем аккаунты на Polymarket / Opinion / Predictfun
2. Пополняем балансы
3. В таблице находим маркет с нормальной ликвидностью и хорошим профитом
4. Покупаем шейры по Strategy (там уже расписано что где брать)

Пример:
Если таблица показывает 10% profit и ваш бюджет $100, вы покупаете шейры по подсказке на 100$.
В итоге при любом исходе получаете ~$110 (профит за счёт арбитража, а объём при этом накручен).

❗️ Потестить можно тут:
https://oxygendelta.com
https://oxygendelta.com
https://oxygendelta.com

Это ранняя версия, так что баги возможны. Если увидите кривой маркет/ошибку/идею по улучшению - пишете в наш чат.

🙃 Oxygen.Tools — без нас как без воздуха

📟 Прилетело из @oxygen_tools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Glider Fi: ончейн портфолио и стратегии их ребалансировки. Оценка команды, концепта, коина, кода + практики. Стоит ли его использовать?

Например, проект позволяет удерживать активы в определённом процентном соотношении по цене или даже устанавливать условия.
Заинтересовал своим уникальным функционалом, а также реализацией ожидаемого многими функционала ребалансируемых портфелей.

Читать в Teletype, читать в Paragraph.

Общий итог
• Команда: 4 из 5: команда публична, но ссылки и информации на сайте нет. Большинство участников обладают опытом на текущей или смежных должностях.
Соцсети активные (за исключением Youtube), и на вопросы отвечают корректно & быстро.

• Концепт: 3 из 5: функционал интересный и уникальный. Но не описано, каким образом проект управляет смарт-кошельком пользователя со стратегией: нода это, централизованный сервер или оракул... Хорошо хоть выдаются сессионные ключи для управления стратегией без возможности вывода со смарт-кошелька - это повышает безопасность.
Также нет анализа рынка, конкурентов и спроса.

• Коин: 3 из 5: токена и токеномики нет, но есть поинт программа. Также есть инвестиции, в том числе от известных фондов (например, A16Z и Uniswap). Но сумма всего 4 МЛН (по данным Cryptorank).

• Код: 1 из 5. Он закрыт (нет репозиториев, в том числе основного; невозможно оценить активность разработки). Есть аудиты смарт-кошелька, но это от других разработчиков: к проекту не относится. У самого Glider Fi их нет.

• Практика: 4 из 5: уникальный функционал, можно сделать почти любую стратегию управления портфолио. Почти, потому что ребалансирование при изменение цены на 10% в USDC и обратно не смог.
Все блоки конструктора понятны, но в if/else принцип работы не совсем ясен.
Также важно, что депозит у топ 1 стратегии всего около 1,2 МЛН $: считаю, что не стоит выделять сюда существенную сумму: максимум 1% от портфеля - это мой максимальный риск участия в проекте.

Итоговая оценка - 15 из 25 баллов: слабовато.

Читать в Teletype, читать в Paragraph.

Буду рад распространению обзора.



Как вам проект? Кто уже тестировал подобные ребалансируемые портфели - что оказалось неожиданным на практике?

P. S. Коротко по терминам. Ончейн данные - это реальные действия и балансы, зафиксированные в блокчейне. Нода или оракул - инфраструктура, через которую проект получает данные или исполняет логику стратегии. Сессионные ключи - временные права на управление стратегией без доступа к средствам пользователя. Ребалансировка - автоматическое приведение портфеля к заданным долям активов.

📟 Прилетело из @blind_dev
GM! Четвёртый месяц без фуллтайма. LinkedIn не сдаётся – офферы, рекрутеры

Но я пока сохраняю приоритет на свои проекты:
- AI-ассистент – много прогресса с начала года
- Дельта нейтралки на prediction маркетах
- Попытка в offline продукт
- Диджеинг

но DeFi по-прежнему в сердечке. Aqua от 1inch – один из проектов, за которым интересно следить из фундаментальных новинок. Писал про shared liquidity месяц назад.

Сегодня пришел пуш от ассистента, что с предыдущего поста в Telegram уже прошел месяц. Пора посмотреть что нового. А тут как раз Space для разработчиков – послушаем что готово и какие продукты билдить поверх.

Пятница, 16 января, 19:00 мск – https://x.com/1inchdevs/status/2011131896139563088
Aqua docs – https://portal.1inch.dev/documentation/aqua

📟 Прилетело из @insuline_eth