王峰Anc

Codex 十大必装 Skills 技能来了！ 让你效率提升10倍不止！ 先收藏，再安装，这10个技能一个比一个实用！ 1⃣Superpowers 让 Codex 像严格工程师一样干活：先写测试，再写代码，还会主动做代码检查，减少“看起来能跑、实际有坑”的情况。 安装/来源链接： github.com/obra/superpowers 2⃣SuperClaude Framework 给 Codex 增加一套常用指令菜单。你可以用更简单的命令，让它做分析、修 bug、写代码、优化项目、生成文档等任务。 安装/来源链接： github.com/SuperClaude-Org/S… 3⃣MiniMaxSkills 一套现成的工作流程模板，覆盖前端、全栈、移动端和文档写作。适合不知道怎么下指令的新手，直接照着流程让 Codex 干活。 安装/来源链接： github.com/MiniMax-AI/skills 4⃣Anthropic Official Skills 官方示例技能库。主要用来学习“一个好 Skill 应该怎么写”，也适合拿来当模板，改成自己的专属技能。 安装/来源链接： github.com/anthropics/skills 5⃣Vercel Agent Skills Vercel 官方的网页开发检查规则，特别适合 React 和前端项目。它会帮你检查页面性能、结构、可访问性和工程规范。 安装/来源链接： github.com/vercel-labs/agent… 6⃣Planning with Files 让 Codex 用 Markdown 文件记录计划、进度和上下文。适合长期项目，避免聊着聊着忘记前面做过什么。 安装/来源链接： github.com/OthmanAdi/plannin… 7⃣Context Engineering Skills 教 Codex 更好地管理上下文：什么该记住、什么该总结、什么时候该清理。适合复杂项目，能减少跑偏和重复沟通。 安装/来源链接： github.com/muratcankoylan/Ag… 8⃣Composio Skills 帮 Codex 连接外部工具和服务，比如 GitHub、Notion、Slack、数据库等。适合想让 Codex 不只写代码，还能帮你操作工具的人。 安装/来源链接： github.com/ComposioHQ/skills 9⃣Antfu Skills 学习高手如何设计 Skills。适合想进阶的人参考，看看优秀开发者是怎么把经验沉淀成可复用工作流的。 安装/来源链接： github.com/antfu/skills 🔟Awesome Agent Skills 一个大型 Skills 目录，收集了很多公司和社区做的技能。适合当“技能导航站”，需要什么能力时进去找灵感或模板。 安装/来源链接： github.com/VoltAgent/awesome… 在用 CodeX 的强烈建议安装一下，对工作效率的提升是全方位的。 #codex #skill

申请下这个白名单，感觉会有惊喜 Some things are small enough to miss. I didn't. Applied for the @meetmotes allowlist meetmotes.com/apply

BNB Chain 想吸引更多机构资金，速度和成本还不够。 机构真正关心的是：资金可以上链，但持仓、客户信息和交易策略不能全部暴露。 这正是 Confidential Finance 的价值。 普通用户可以接受余额和交易记录公开，但对基金、做市商和企业来说，链上地址往往对应真实的资产配置。每一笔转账都公开可查，竞争对手就能推测资金流向和执行节奏。 @primus_labs 的思路，是把“需要验证的信息”和“需要保护的信息”分开处理。 zkTLS，解决链下数据如何被验证。 比如，借贷协议想确认用户是否拥有足够资产。过去可能需要提交截图、流水，甚至开放更多账户权限。 zkTLS 可以针对受支持的网页或 API 数据生成可验证证明，让协议确认某个条件是否成立，同时减少原始数据和登录凭证的暴露。 这类能力可以用于资产证明、信用资格、交易历史和储备证明。 FHE，解决加密数据能否继续参与计算。 金融业务不仅要保存数据，还要计算余额、收益和风险参数。 FHE 允许系统直接在加密数据上进行计算，降低业务过程中暴露明文的需求。 Primus 的 Confidential Vault，就是这类能力的具体应用。用户可以将 $U 转换为加密资产 $EU，再进行转账或存入金库。资产继续参与链上金融活动，但余额和交易金额不需要默认完全公开。 对 BNB Chain 来说，这意味着现有的用户、协议、稳定币和流动性，都有机会接入隐私金融能力。 未来链上金融如果要扩展到支付、薪资、借贷、资产管理和机构结算，隐私不会只是附加功能，而会成为基础设施。 Primus 的核心价值，可以概括为一句话： 让数据可以被验证，让金融活动保持隐私。 想了解 Primus，可以从 XP 任务开始，重点观察它验证了什么、隐藏了什么，以及这些证明如何进入真实金融流程。 我的推荐链接： s.kaito.ai/fXaRI2Y

一个 Agent 的第一笔订单，我可能愿意试。第二笔还找不找它，就得看上一次交得怎么样。 这次 @termix_ai 创作者活动，聊一个买家视角的话题：怎么挑 Agent？ 我觉得最容易踩的坑，是把“介绍写得专业”当成“交付靠得住”。 假设要买一份项目研究报告，我会先看它有没有同类交付，再问清楚来源、日期和研究范围。能整理资料，和能支撑一个结论，是两种不同的要求。 这也是 agent.family 这类市场里，交易记录和信誉机制的意义。 按此前官方文档，AACP 的链上信誉根据已结算订单结果更新，会考虑成功记录与败诉争议。 但分数得和订单历史一起看。 做过很多次简单的数据整理，不代表能胜任复杂的合约审计；过去交付顺利，也不代表这次需求一定理解到位。 所以我会把 Termix 第一次合作拆成一个小任务。 先交一小部分，核对来源和格式，再决定要不要扩大范围。买家的试错成本低一点，服务方也能更早发现理解偏差。 对开发者来说，这反而是个值得注意的机会。服务页面除了讲能力，还可以把样例、适用范围和明确不接的任务写出来。 能让客户判断“这件事适不适合交给你”，比承诺什么都能做更有用。 我希望在 Termix Agent 市场里看到的，是买家能逐渐减少反复筛选的时间，服务方能靠交付拿到下一单。 信誉最终有没有价值，就看它能不能帮双方做出更靠谱的选择。

如果一个 Agent 能写研究、做视频，还能审合约，我反而不知道该买它什么服务。 能力写得越满，买家越难判断，付钱之后到底能拿到什么。 这次 @termix_ai 聊聊 Agent 服务怎么卖。 我觉得开发者上架服务时，最值得花时间的，是把第一笔订单拆小。 比如“提供专业投研”，就很难验收。研究到什么程度算完成？买家期待投资结论，Agent 可能只交了一份资料汇总。 换成“整理指定项目的融资、产品和代币信息，附原始来源与查询日期”，双方就容易对齐得多。 同样是内容服务，“帮项目做增长”很难定价；“按给定素材交付三版推文草稿，包含一次修改”，至少买家知道自己在买什么。 这些是假设的服务设计，不代表平台已有对应订单。 放到 agent.family 的场景里，我会优先考虑三件事。 交付物能不能说清。 文件、代码、数据表，还是视频？让买家在下单前就有预期。 完成条件能不能核对。 范围、格式、截止时间和修改次数，尽量提前约定。 每单成本能不能算过来。 模型、API、算力，再加人工检查和返工，扣完之后还剩多少？ TermiX 的 AACP 提供订单、托管、交付和争议处理规则，但需求本身仍然得写清楚。验收标准越模糊，后面越容易为“到底做没做完”争执。 我会更想看到一个 Agent 先把一项小服务稳定交付十次，再慢慢扩大范围。 买家的第一笔预算，往往只需要一个具体问题被解决。

建议都去交互下 @primus_labs ，积累积分，未来可能会有空投惊喜, 文章末尾有参与教程。 项目亮点：YZi Labs 投资孵化，累计融资约 700 万美元，zkTLS + zkFHE 双技术路线，已有上线产品，可以低成本参与。 这个项目值得看的地方，是它想让链下数据在保护隐私的同时，被链上应用真正用起来。 机构想证明自己有钱，不代表愿意公开所有账户；用户想证明自己的信用，也不代表愿意交出完整交易记录。 Primus 把这件事拆成了两步： zkTLS 负责验证网站、API 等来源的数据，证明某项信息确实来自对应平台，并按需披露。 zkFHE 则让数据保持加密状态，也能参与计算。 两者结合，可以支持资产证明、信用验证、隐私金融等场景。官方介绍 举个例子：证明资产达到某个门槛，只提供必要的证明，不必把完整余额和交易明细都交出去。 同样的需求也出现在 AI Agent 身上。Agent 开始替人调用服务、执行操作，应用需要验证它究竟做了什么。Primus 的官方文档也把可验证的 Agent 执行列为应用方向。应用场景 背景方面，项目资料列出的两笔融资合计约 700 万美元。 2025 年 2 月披露的 Pre-seed + Seed 融资为 650 万美元，投资方包括 VanEck、Dispersion Capital、Symbolic Capital，以及 Samsung Next、Alchemy、Amber Group、Maelstrom 等。 2026 年又获得 YZi Labs 孵化支持，资料记录的金额为 50 万美元，并加入 EASY Residency。 对普通用户来说，可以先从 AlphaNet 的账号验证任务入手，了解 zkTLS 怎么用，再积累自己的验证记录。 👇 参与方式： 第一步：进入活动页面，连接钱包。 s.kaito.ai/fXaRI2Y 第二步：点击 Enable Extension，安装 Primus 浏览器插件。 第三步：选择自己已有账号的任务。 官方教程列出的平台包括 X、TikTok、GitHub、Luma、Spotify 等。 如果选择 X 任务，需要按提示关注官推、转发指定内容，再生成证明。 第四步：完成验证，检查任务是否成功计入。 验证成功后，任务卡片会显示绿色标记。继续完成其他平台的真实账号验证，可以增加 Reputation Score。官方教程 费用提醒：官方教程以 X 任务为例，列出约 0.000035 ETH 的网络费用，另需 Base Gas，实际金额以页面为准。 我比较看 Primus Labs 好多平台验证这个参与方式：不同平台的账号和活动记录，可以为应用判断用户身份提供更多依据，交互本身也有明确用途。 后续是否发币、哪些记录对应奖励，仍以官方公告为准，积分不等于空投承诺。 感兴趣的可以先把自己能完成的验证做一下，留下参与记录，再跟进产品和激励进展。

有条件的建议多号参与 @Ptahtrade 。 今天的抽奖人均37U，真挺香的。 用币安 AI 钱包完成 Proof of Agent 铸造。 铸造地址：ptah.trade/poa 同一个人可以拥有不同的钱包，但每个 Agent ID 都代表一份独立的链上身份。接下来继续观察 AI Agent 如何参与 Web3。 Agent Agent #23871 #ProofOfAgent

昨天的抽奖，大家中奖了吗？ 人均37U！ 我的编号是 Agent #4556 今天正式铸造了我的 Proof of Agent。 AI Agent 已经可以连接钱包、检查资格、预览交易并完成链上操作。 真正有意思的地方，是把“会聊天”变成“能执行”。 Agent #4556 #ProofOfAgent @Ptahtrade

一家机构想证明自己有足够的资金，有没有办法既让对手方相信，又保住自己的持仓和交易策略？ 这件事，正是 @primus_labs 值得研究的地方。 机构金融上链，需要同时满足两个条件。 敏感信息受到保护，关键声明能够验证。 基金的持仓、做市商的库存、企业的客户流水，都有实际商业价值。但在借贷、结算和资产管理中，对手方又需要确认资金、资格和交易条件。 Primus 把这两个需求放在一起，用 zkTLS 做数据验证，用 FHE 支持加密计算。拆开看，就容易理解了。 1/ zkTLS，让链下账户信息变成可以核验的证明。 假设一个金融产品要求参与机构拥有超过 100 万美元的账户资产。 机构真正需要回答的是“是否达到门槛”。完整持仓、历史流水和登录凭证，没有必要全部交出去。 在受支持的数据源和验证规则下，zkTLS 可以围绕网页或 API 返回的数据生成证明，再按业务需要披露信息。 接收方核验证明，就能判断相关条件是否满足。 这相当于把过去依赖截图、人工核对的流程，变成应用可以读取和验证的结果。Primus 官方列出的资产证明场景就包括账户资产门槛验证。 对机构业务来说，这种能力可以用于准入审核、资产核验，以及为信用评估提供数据依据。 一次验证的结果，也因此有机会成为后续金融服务的输入。 2/ FHE，让敏感数据在加密状态下继续参与计算。 金融业务拿到数据之后，还要处理余额、计算金额、执行规则。 FHE，也就是全同态加密，允许系统直接对加密数据进行计算，减少业务过程中暴露明文的需要。 按照 Primus 的官方技术路线，zkTLS 与 FHE 分别承接数据验证和隐私计算，再为上层应用提供组合使用的基础能力。 3/ 两者结合，机构就能围绕具体业务设计披露范围。 以储备证明为例。 稳定币或收益产品需要向外界证明资产支持情况，但详细的账户分布和策略配置可能涉及商业机密。 验证机制可以围绕约定的数据与规则提供证明，隐私机制则帮助控制原始信息的披露范围。 Primus 已推出储备证明平台，为项目展示链下支持资产提供基础设施。这让“隐私 × 验证”有了具体的金融应用入口。 我觉得这里最有价值的一点，是不同参与方可以拿到各自需要的信息。 用户关注资产支持情况，业务协议关注条件是否满足，获得授权的审查方查看必要资料。信息的使用范围，可以围绕业务需求来设计。 Primus 还有一个很实际的选择，就是把能力接入现有区块链。 机构已经在使用的资产、协议和流动性，都可以成为这些能力的应用场景。开发者也能通过接口，把验证和隐私计算嵌入具体产品。 这样看，Primus 的价值就很清楚了。 链下数据经过验证，可以成为链上业务的依据；敏感信息经过保护，可以继续参与金融计算。 对机构而言，这两项能力越完善，能够搬到链上开展的业务就越丰富。 想进一步理解 Primus，可以从 XP 任务入手，结合官方资料看三个问题：验证的数据来自哪里、证明了什么条件、哪些信息得到了保护。 我的推荐链接 ⬇️ s.kaito.ai/fXaRI2Y

. @Acurast 把 24% 的创世代币放进社区金库，但这笔钱最终能不能花出价值，比比例本身重要得多。 很多人研究 $ACU，只看计算支付、质押收益和销毁机制，却忽略了它还有一个更长期的角色： 决定网络资源流向哪里。 Acurast 采用 OpenGov 与 conviction voting。持币者可以通过锁定 $ACU，提高投票权重，最高锁定 224 天获得 6 倍权重。 这意味着，未来哪些开发者获得支持、哪些应用获得激励、Staked Compute 奖励如何调整，以及网络往哪里扩张，理论上都可能由治理决定。 说白了， $ACU 不只是网络里的「钱」，还是分配这笔钱的「票」。 这套机制真正值得关注的地方，是社区金库占创世供应量的 24%。 如果金库能够持续把资源投向真实开发者和付费应用，就可能形成一条更务实的增长路径： 金库支持应用 → 应用产生计算任务 → 处理器增加算力与质押 → 网络收入和代币使用增加。 但反过来，如果治理参与度低、提案质量差，或者资金长期流向无法验证效果的补贴，24% 的社区金库也可能从生态资产变成潜在抛压。 目前 Acurast 治理仍处于较早阶段，官方资料显示现阶段只有 Root track，提案提交权限也存在限制。 所以，判断 $ACU 的治理价值，不能只看「持币可以投票」，而要看三件更实际的事： 金库的钱投给了谁、带来了多少真实任务，以及社区能否真正影响资源分配。 会投票不稀奇。 能把金库花出收入，才是真治理。

一个 Agent 接到订单之后，也可能成为另一个 Agent 的客户。 我觉得这才是 @termix_ai Agent 经济商业化值得展开的地方。 比如，一个研究 Agent 接到项目分析任务，需要购买数据；一个开发 Agent 接到合约需求，需要调用安全检查服务。 前一笔订单的收入，可以成为下一笔服务的预算。Agent 之间开始出现具体的采购关系。 1/ 有钱包，还得有交易规则。 付款只能解决钱转给谁。 对方是谁，过去交付得怎么样，先付款后不干活怎么办，成果不符合要求又怎么办，这些都需要约定。 身份、信誉、托管、验收和结算，各自解决其中一个问题。少一环，交易双方就得额外花时间确认。 2/ Agent Marketplace，买卖的是什么？ SaaS 通常让用户购买工具，再自己操作。Agent Marketplace 可以把服务范围、价格和交付物摆出来，让买家围绕任务下单。 在我看来，与传统自由职业市场相比， TermiX 更值得关注的是 Agent 能否直接发现需求、报价，并在执行任务时购买其他服务。 这也是 TermiX 和 AACP 想承接的交易链路，agent.family 则是对应的市场入口。 3/ 开发者的收入，最终从客户预算里来。 把 Agent 注册上架，只是有了一个入口。 接下来得回答更实际的问题：替谁省了多少时间，交付是否稳定，价格能不能覆盖模型、API、算力和返工成本。 TermiX 这些能跑通，Agent-to-Agent Commerce 是趋势。

想知道一个 Agent Marketplace 好不好用，我会先发一笔真实需求，看它能不能把订单做完。 这次 @termix_ai 创，聊聊 agent.family 的产品流程。 假设我要找一个 Agent，整理一份项目研究报告。 1/ 先把需求写清楚。 研究哪些项目、需要哪些来源、交付什么格式、预算和截止时间，都应该提前约定。 在 agent.family，可以发布需求，让 Agent 发现任务并报价；也可以直接找已经上架的服务。 这一步我最关心的，是双方能不能明确“做到什么程度才算交付”。 2/ 看接单到交付，能不能对得上。 报价确认后，买家将款项存入托管合约，服务方接单、执行，再提交成果。 验收研究报告时，我会检查来源是否可追溯、数据是否对应日期、结论有没有依据。 链上有交付记录，也得打开文件看质量。 3/ 验收之后，再看钱和信誉。 按文档，接受交付会触发结算；有问题可以请求一次返工，或进入挑战与争议处理。 BNB Chain 和 Base 支持 USDC、USDT。订单结算结果还会更新 Agent 的链上信誉，供后续买家参考。 对开发者来说，另一端的路线也很明确：注册 Agent 身份、建立服务页面、上架可购买的服务，再通过订单积累记录。 我觉得真正值得展示的 Demo，就是一笔完整订单：需求怎么写，Agent 怎么报价，交了什么，最后怎么验收和收款。 跑完这一单，才知道下次还愿不愿意用。

两个 AI Agent 谈好一笔生意，谁来保管钱，谁来认定交付，出了问题又找谁？ @termix_ai 的 AACP，就是把这些交易规则接起来。 这次拆一下它的技术架构。按官方文档，可以分成三层看。 1/ 合约层，管身份、钱和交易记录。 ERC-8004 提供 Agent 身份基础，订单托管采用 ERC-8183，另外配合质押和信誉合约。 身份回答“你是谁”，托管约束款项如何释放，质押提供违约约束，信誉记录已结算订单的结果。 这几块连起来，Agent 才有一份能被核对的接单历史。 2/ 后端层，负责让交易跑得起来。 服务搜索、需求发现、Agent 间通信、交付文件存储，以及链上事件索引，都在这一层。 有个细节值得注意：订单状态根据链上事件更新。 广播成功只代表交易发出去了，不能直接当成付款或结算成功。 3/ 客户端层，掌握签名权。 按文档，涉及链上操作时，后端返回未签名的交易意图，由 Agent 或用户钱包签名并广播。 也就是说，API 负责组织流程，钱包授权执行，合约约束资金流转。 我觉得 AACP 值得研究的，就是这套分工。让 Agent 接到任务之后，有规则可循地交付、收款，并留下信誉记录。 但边界也得说清。 交付哈希能核对文件，判断内容质量还需要验收与争议机制；评估者和仲裁者资格由运营方授予，合约与管理权限风险也仍然存在。 看懂谁签名、钱放哪、谁有权改规则，再判断这套架构能承接多大的生意。

AI Agent 能不能赚钱，我觉得得先看：做完工作，钱到底怎么收。 @termix_ai 的解决方案让人眼前一亮。 TermiX 的定位，是 AI Agent 经济的商业与结算基础设施。AACP 是核心协议，agent.family 则是基于 AACP 构建的 Agent Marketplace。 它覆盖的流程从服务展示延伸到接单、交付、验收、信誉和结算。 1⃣能力怎么变成收入？ 按官方文档，Agent 可以把服务明码标价挂出来，也可以发现买家发布的需求，主动报价。 双方确认后，资金进入托管合约，Agent 接单执行、提交成果，再按验收或争议处理结果结算。BNB Chain 和 Base 支持 USDC、USDT。 对开发者来说，这给 Agent 商业化提供了一条具体路径：让服务能被找到、购买和验收。 2⃣钱上链了，质量谁负责？ 付款记录证明不了报告有没有乱编，代码是否符合要求。 AACP 设置了验收、一次返工、挑战和争议处理路径。 买家接受交付后释放款项；无人回应时，也需要在挑战窗口结束后调用合约结算。 上传成果，并不等于自动到账。 3⃣做完一单，还能留下什么？ 除了收入，还有信誉。 按文档，Agent 的链上信誉根据已结算订单结果更新，考虑成功记录和败诉争议。买家下次挑服务时，可以核对它过去的交付表现。 同一个 Agent 也能在不同订单中分别当买家和卖家。比如研究 Agent 接到任务，再向其他 Agent 购买数据，这就是 agent-to-agent commerce 的具体场景。 我觉得 TermiX 后续最值得看的，是有没有真实付费、稳定交付和持续复购。 注册了多少 Agent 是一个指标，有多少客户愿意再次买单，更能说明商业化成色。#TermiX

$ACU 不是算力积分，而是网络的「履约保证金」 聊 DePIN，很多人先看节点数量和质押 APR 但计算网络真正难解决的，不是哪里有设备，而是开发者提交任务后，这些设备能不能持续在线、按承诺完成计算 从这个角度看，Acurast 最值得关注的不是把手机变成节点，而是通过 $ACU，让分散的设备为服务质量负责. Staked Compute，相当于链上算力合约 处理器参与 Staked Compute，需要承诺算力和服务期限，并质押 $ACU 作为担保 履行承诺可以获得奖励；长时间离线或实际算力低于承诺，则可能遭到 slashing，被削减的代币还可能进入销毁队列 人话翻译一下： 不是质押完就坐着收钱，而是拿代币保证自己的设备会好好干活 网络任务越多，对稳定算力的要求越高，处理器想提高奖励权重、承接更多任务，就可能需要提供更强设备、更长期承诺和更多 $ACU 质押 没有设备的持币者，也可以作为 Delegator 将 $ACU 委托给处理器，参与网络经济安全和奖励分配 真正的问题不是 APR，而是奖励从哪来 Acurast 初始供应量为 10 亿枚 ACU，年度固定通胀最高为 5%，其中 70% 分配给 Staked Compute Pool @Acurast 早期用通胀吸引设备并没有问题，没有足够处理器，开发者也无法获得稳定服务 但如果设备和质押量不断增长，真实任务、计算费用和开发者留存却没有同步提升，那么这套网络仍然是在用新增代币购买算力供给 节点越多，未必越值钱 - 判断 $ACU 的价值，我认为重点看四件事： - 处理器在线率和履约率 - 真实付费任务与开发者留存 - Staked Compute 的算力承诺和质押规模 - 计算费用销毁能否对冲通胀与解锁 如果这些数据同步增长，$ACU 才可能从节点奖励，变成处理器争取任务、证明信用和担保服务质量的基础资产 如果真实需求跟不上，质押规模再大，也只是更多代币围着同一批通胀奖励打转 真正支撑 $ACU 的不是有多少部手机，而是有多少设备愿意用真金白银保证。 立即体验：hub.acurast.com/rebellion?re… 保持关注。 @EchoHunt_ai @Acurast

快去查查 @conso_xyz 有没有白名单。 给很多人都发免费铸造的白单了，没有白写文也能获得。 项目热度不错，总量5555个，全部免费铸造。 CONSO 在做的是消费者信誉层，它把一个用户链上社交这些碎片化的行为整合成一份属于你自己的、可验证的便携式信誉（Consumer Passport）。 这份信誉可以跨应用使用，并且通过积分、徽章和品牌活动产生实际价值，而不是只给平台贡献数据。 CONSO BOTS定位是网络里的移动节点。每只 BOT 可以给 Miner App 提供 +25% 挖矿加成，单账号最多 10 个。 获取方式有两种： 连 X 查资格（GTD），或者通过发推赚 impressions。 项目技术上基于 Sui + Walrus，强调数据归用户所有。 👇想参与的可以先去查下有没有资格：conso.xyz/bots

新东西，注册下这个「不朽协议」。 10月份就会上线，创始人是 @0xMontBlanc ，一个老DeFi 玩家了。 后续可能会有惊喜。 I have registered to become an active participant in the emergence of a new autonomous network economy. I believe in forever. xitter.gq/forevercultfund/status…

研究 Acurast，我觉得应该先问一句：手机收到的 $ACU，到底是谁在付账？ 这个问题，比「一台手机每天赚多少」更值得聊。 按照官方 Tokenomics，Acurast 设定的年度通胀率为 5%，新增代币的一部分用于奖励算力提供者。 因此，手机获得奖励，并不能直接说明已经有开发者为它贡献的算力买单。 这套设计有它的现实逻辑。 开发者希望任务发布后就有设备接单，设备提供者又希望有收入才愿意保持在线。两边互相等，网络很难启动。 代币激励相当于先承担一部分组织算力的成本，把可用设备聚集起来，再吸引需求进入。 但接下来怎么走，才决定这门生意的成色。 Acurast 的动态定价机制里，实际提供计算服务的设备可以获得奖励权重加成，提高其参与网络通胀奖励分配的权重。 这里有个细节：执行任务获得更高奖励权重，仍然不能简单理解成「开发者支付的钱直接变成节点收入」。 任务付费和代币发行，需要分开看。 对手机参与者来说，要算实际收到的奖励，也要算电费、设备损耗和维护时间。对关注 $ACU 的人来说，则要追踪付费使用能带来多少代币消耗，以及新增供应和解锁的压力。 我更愿意观察这样的变化：开发者愿意持续付费，设备因为有实际任务而留下来，用户获得奖励也有越来越扎实的需求支撑。 走到这一步， @Acurast 的增长才更有说服力。 接入一台手机，是供给增加；让一个开发者持续续费，才是更难拿到的成绩。 @EchoHunt_ai 👉平台传送门：hub.acurast.com/rebellion?re…

发现一个超实用的AI工具！ 🎬Next Scene LoRA（V2）能让 Qwen-Image-Edit 像导演一样思考：输入当前画面，它就能生成连贯的「下一个镜头」，角色、光线、构图都尽量保持一致，还能链式做分镜。 用法也很简单： 基础模型：Qwen-Image-Edit-2509 LoRA 强度：0.7–0.8 提示词开头：下一个场景： 然后把上一张结果继续喂回去，链式生成连续分镜。 V2 还提升了提示词响应，修复了黑边问题，整体更适合做故事板、AI 视频前期和连续镜头设计。 注意：它更适合“场景接场景”，不是单张人像修图工具。 官方地址：huggingface.co/lovis93/next-… #AI绘画 #ComfyUI #Qwen #NextScene #AI视频

AI Agent 真正缺的，可能不是更大的模型 但我重新看 @Acurast 后，觉得下一阶段更棘手的问题可能不是「AI 会不会思考」，而是： 当 AI Agent 开始读取邮件、处理企业数据、调用 API，甚至执行链上操作时，我们凭什么把数据和权限交给它？ Acurast 想解决的，正是这层执行信任。 1/ 模型负责做决定，执行环境负责守住秘密 Acurast 的思路，是让任务运行在手机的 TEE 可信执行环境中，再通过硬件证明验证设备与代码状态。 2/ 手机的优势，不只是便宜 手机天然分布在全球不同地区，拥有 CPU、GPU、存储、网络和安全芯片，而且距离真实用户更近。 Cargo 又给这些手机提供了接近 Linux 服务器的部署环境，让开发者能够运行 Node.js 服务、API 和模型，而不需要把整个产品重写成手机 App。 Acurast 真正要组织的，不只是手机算力，而是一张分布式的可信执行网络。 3/ $ACU 承接的是「履约」，不是简单发奖励 如果网络只是不断给新设备发币，规模越大，潜在抛压反而可能越大。 Staked Compute 的意义，在于把 $ACU 质押与设备性能、在线时间和计算承诺连接起来，让 Processor 不只是「挂着手机领激励」，而是对实际服务能力作出经济承诺。 开发者任务增加，才会带来更多计算需求；计算需求增加，才可能推动设备接入、质押和网络费用增长。 所以我判断 $ACU 价值时，不会只看接入了多少台手机，而会重点看： 有多少真实开发者持续部署任务； 付费计算量是否增长； Processor 能否稳定履约； 网络使用能否沉淀为费用、质押和安全需求。 Acurast 已经证明手机可以运行真实计算任务，但从「能运行」到「值得企业和开发者长期使用」，中间还隔着稳定性、工具链、付费需求和合规要求。 如果这几关能够跨过去，Acurast 的定位就不再是一个手机 DePIN 项目，而可能成为 AI Agent 调用敏感数据和真实权限时的一层可信执行基础设施。 这条线没有「手机挖矿」那么容易传播，但上限可能高得多。