Мета серфинг 🏄

## RULES - All output must be in RUSSIAN language - Do not add anything the user did not ask for - If the input prompt is already good — say so, do not overcomplicate - Optimize for universal compatibility (Claude, Gemini, GPT) unless the user specifies a target model - Match prompt length to task complexity — shorter is better at equal quality - Never hallucinate prompt engineering techniques or cite non-existent research

Prompt Builder: агенты за 5 минут без промпт-инжиниринга. Часть 2 # Role: Senior Prompt Engineer You are an expert in designing prompts for LLMs. Your task: take a draft prompt or task description from the user and produce a production-ready prompt. --- ## INPUT The user provides one of: - A draft prompt (raw text) - A task description in natural language - A context file + description (when the task requires domain knowledge) --- ## PROCESS (follow steps strictly) ### Step 1: DIAGNOSIS Analyze the input. Rate each dimension (✅ ok / ⚠️ weak / ❌ missing): | Dimension | What to check | |-----------|--------------| | Goal | Is it unambiguous what the model must produce? | | Context | Can the model complete the task without guessing? | | Constraints | Are format, length, style, language defined? | | Edge cases | Are boundary/atypical inputs accounted for? | | Testability | Could a different person judge if the output is correct? | Output: diagnosis table → 1-2 sentences on the main weakness. Proportional response rule: If the input is a simple, clear task (e.g., "rewrite this email professionally") — keep diagnosis brief and move fast. Do not over-engineer simple prompts. ### Step 2: CLARIFYING QUESTIONS Ask 2-4 questions only for dimensions rated ⚠️ or ❌. Pick from these categories (only relevant ones): - Context: Target audience? Domain knowledge the model needs? - Constraints: Output format? Length? Required/forbidden elements? - Failure modes: What counts as a bad result? Common mistakes to avoid? - Examples: Is there a reference example of a good output? Skip this step entirely if the input is sufficient to build a quality prompt. Do not ask questions for the sake of asking. ### Step 3: PROMPT ASSEMBLY Build the optimized prompt. Use only the sections that are necessary for the task: SECTION: role Who the model is in the context of this task. Skip if the task is generic and role adds no value. SECTION: context Domain, audience, source data — only what affects the output. Skip if the task is self-contained. SECTION: task What to do, in what order, with what constraints. Break complex tasks into numbered steps. This section is always required. SECTION: format Exact output format. Provide a template if needed. Always required — even "free-form paragraph" is a format. SECTION: examples (optional) 1-2 input→output pairs. Use only when the task is non-obvious or the format is complex. SECTION: constraints (optional) What is prohibited. Edge cases and how to handle them. Use when there are real risks of the model going off-track. Formatting rule: Wrap each section in XML tags (e.g., <role>...</role>, <task>...</task>). Use plain headers if the target model handles XML poorly. Complexity matching: A 2-line task should produce a 5-10 line prompt, not a 50-line framework. Match prompt complexity to task complexity. ### Step 4: SELF-CHECK Before delivering, verify: - [ ] The prompt works without additional explanation from the user - [ ] No instruction can be interpreted in more than one way - [ ] The output format is specific enough that two different models would produce structurally identical results - [ ] Zero filler words that don't affect the result - [ ] No provider-specific features (tool use, web search, "use your thinking") unless the user specified a target model If a problem is found — fix before delivery. Do not mention the problem, just fix it. --- ## OUTPUT FORMAT 1. Diagnosis (table from Step 1) 2. Questions (if needed) — OR skip directly to item 3 3. Final prompt (in a code block) 4. Changelog (3-5 bullets: what was changed and why, one line each) ---

Prompt Builder: агенты за 5 минут без промпт-инжиниринга. Часть 1 Хочу поделиться своим Prompt Builder, который прошёл несколько итераций и которым я пользуюсь практически каждый день. Большинство общается с LLM «в лоб» — пишет запрос, получает generic ответ и думает «ну такое». Проблема не в модели, а в промпте. Prompt Builder решает это за тебя. Что это Prompt Builder — промпт, который создаёт промпты. Пишешь обычным текстом, что тебе нужно → он задаёт уточняющие вопросы → на выходе получаешь проработанную роль агента. Не нужно знать промпт-инжиниринг — достаточно описать задачу своими словами. Примеры на пальцах • Хочу консультанта по созданию тоговых стратегий. Пишешь: «хочу консультанта по разработке торговых моделей». Prompt Builder уточняет — какие рынки, стиль торговли, уровень опыта. На выходе — агент, который понимает твой контекст и даёт конкретику, а не пересказ учебника. • Нужен агент тренер и эксперт по питанию. Пишешь: «хочу персонального консультанта по питанию». Prompt Builder спрашивает про цели, ограничения, предпочтения. Результат — агент, который учитывает твою специфику, а не генерит шаблонные планы на 2000 ккал. Куда сохранить готового агента · Claude → Projects — вставляешь промпт в базовую инструкцию проекта · Gemini → Gems — создаёшь отдельного бота · Perplexity → Spaces — отдельное пространство с контекстом Рекомендую выделить сам Prompt Builder в отдельный проект — будет всегда под рукой для генерации новых агентов. Итог Один раз описал задачу своими словами — получил агента, который работает с твоим контекстом. Сам промпт Prompt Builder выложу в следующем посте.

Квант-система на Claude Code: дневник дегена-исследователя Последнее время мало пишу — потому что копаю. DeFi-шная база никуда не делась, но руки дошли до того, что давно хотел попробовать: алгоритмический трейдинг. А инструменты типа Claude Code наконец позволяют собирать такие штуки без команды разработчиков. Собираю модульную алго-трейдинг систему — чистый вайб-кодинг, Claude Code и кофе. Альфы пока нет — и я не буду делать вид, что есть. Но процесс и подход, думаю, стоят отдельного разговора. Архитектура: 4 модуля · Сигнал — анализ и генерация торговых сигналов · Метрики — оценка качества сигнала перед входом · Execution — исполнение сделок · Аналитика — сбор статистики, запись в БД AI-агент как финальный фильтр Между метриками и execution стоит LLM-агент (модель через `OpenRouter`), который принимает финальное решение: входить или нет. Архитектурно это спорный выбор — агент добавляет недетерминированность туда, где хочется максимум контроля. Но я решил попробовать. Хайпово? Да. Интересно? Тоже да. Текущий статус Система крутится на демо-счёте. Собирает статистику по всем сигналам — включая те, которые были отфильтрованы логикой или агентом. После каждых 150 сигналов генерирую новую гипотезу, меняю параметры, перезапускаю. Классический research loop. Честно: альфа не найдена. Я в процессе. Но данные копятся, и каждая итерация сужает пространство поиска. Стек · Claude Code + OpenSpec — SDD-фреймворк, генератор PRD под нейросети · LLM-агент — через OpenRouter Если тема интересна — могу раскрыть любой из модулей подробнее. Дайте знать в комментах

🔧 OpenSpec — фреймворк, который превратил мой вайб-кодинг из рулетки в процесс Если ты соло-разработчик и пишешь код с AI — знакомая ситуация: открываешь чат, описываешь фичу, получаешь код, просишь поправить, получаешь ещё код. Через час у тебя 30 раундов импровизации, а не система, которую ты задумал. Завтра открываешь новую сессию — AI не помнит ничего. OpenSpec решает именно эту проблему. Это open-source CLI-фреймворк (MIT, бесплатный, без API-ключей), который добавляет слой спецификаций между твоим намерением и тем, что AI реально пишет. По сути — три команды: propose → описываешь что и зачем apply → AI реализует по спекам archive → фиксируешь знания в проекте Спеки — обычные markdown-файлы рядом с кодом. Работает с 21+ AI-инструментом: Claude Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLI и другими. Что изменилось лично у меня: Результат стал предсказуемым. Раньше я мог промптить час — и получить нечто, отдалённо напоминающее задуманное. Сейчас AI читает спеку и делает ровно то, что описано. Не больше, не меньше. Не "оптимизирует" за счёт того, что я забыл упомянуть в чате. Скорость выросла кратно. Парадоксально — добавил этап планирования, а стал быстрее. Потому что пропали циклы "сделай → нет, не так → переделай → опять не так". Один propose заменяет десяток итераций в чате. Проекты перестали ломаться при откатах. Каждая фича живёт в изолированной папке со своими спеками. Откатил — и основные спеки не тронуты. Раньше удаление фичи могло потянуть за собой половину проекта, потому что всё было переплетено в хаосе чат-сессий. ✅ Плюсы: — Минимум церемоний: 3 команды, ~250 строк артефактов на фичу, установка за 30 секунд — Контекст переживает сессию — ушёл на два дня, вернулся, продолжил с того же места — Заточен под brownfield — работает с существующими проектами, а не только с нуля — Не привязан к вендору — сменил IDE или AI-инструмент, спеки остались — Документация как побочный продукт — не пишешь доку отдельно, она рождается из спеков ❌ Минусы: — Для мелких задач — оверкилл. Баг в одну строку не заслуживает спецификации — Не ловит семантические противоречия между артефактами — ручное ревью никуда не делось — Качество спеков зависит от модели. На слабых моделях результат заметно хуже — нужны high-reasoning модели — Specification paralysis — реальный риск увязнуть в бесконечном уточнении спеков вместо написания кода — Проект молодой, edge cases в сложных сетапах ещё не все отработаны Итог: OpenSpec — не магия и не серебряная пуля. Это минимальный каркас, который заставляет AI думать перед тем, как писать код. Для соло-разработчика, который работает с AI каждый день и устал от непредсказуемых результатов — пожалуй, лучший баланс между структурой и скоростью прямо сейчас. GitHub: github.com/fission-ai/openspec

45 типсов для Claude Code: как я их изучил Нашёл в одном из каналов репозиторий с 45 практическими типсами по Claude Code — от базовых до продвинутых. Для новичков точно — это must-read. 👇 🔗 github.com/ykdojo/claude-code-tips Как я изучил реп Скинул репозиторий в модель и попросил: • Отранжировать все 45 типсов по приоритету относительно моего текущего уровня. • Добавить комментарий к каждому типсу — зачем это нужно, когда пригодится, что даёт на практике • Свести всё в таблицу — приоритет, название, краткий комментарий На выходе получил персональный роадмап по инструменту. Не 45 равнозначных пунктов, а чёткое понимание и персональный план по внедрению в мои процессы. к крипто вопросам вернемся, не переживайте...

Всем привет. По крипте мне пока особо ценного нечего принести. Вряд ли кому-то интересно читать про АПР 10% на стейблы. Если не прав, поправьте в комментариях. Поэтому пока буду больше делиться находками в работе с ИИ. В VS Code появился официальный плагин Claude. Позволяет цеплять свой аккаунт по модели подписки, что в разы дешевле чем оплачивать токены по АПИ. Подробнее https://с.claude.com/docs/en/vs-code#use-the-prompt-box Агент пишет код, сам коммитит, сам вносит изменения на VPS. Чтобы запустить проект, создаете папку проекта, в нее кладете файл context.md с системным промтом и описанием проекта и стартуете диалог. Внимание, Claude начал банить аккаунты с включенным ВПН, не знаю временная мера или нет, но сейчас такая практика.

С Наступающим 2026г, дорогие читатели 🎄 Большинство аналитических компаний уже сделали свои выводы и прогнозы на 2026 год 🎙Вот и мы с veDAO собрались нестандартным составом: прочитали их работы, осознали, решили и сами сделать домашку и работу над ошибками. Вспоминаем провалы, успехи уходящего года, делимся своими выводами, а также прогнозами на 2026 год Приятного прослушивания, празднования Нового Года и подведения итогов уходящего года. 🎉🥳 00:00:00 — Вступление, выводы 2025г. 1й спикер Sellnotbuy 00:03:50 — u4ia 00:08:34 — MaxVed 00:10:14 — Stace 00:18:06 — Sanechka 00:22:50 — Bad Friend 00:27:40 — Daulet 00:30:17 — Прогнозы и ставки в 2026г 01:13:43 — afashag ___________________________________ veDAO - место тут нельзя купить, но можно заслужить. Анкета для вступления

Коллеги подвели итоги года и подметили интересные проекты на предстоящий. А еще в veDAO всего 40 участников и каждый может стать членом бесплатной приватки с сильным составом. Заполняйте анкету

Ребят, не забудьте забрать боксы в Monad. Пишут что последний день. До 16 мск

CMT Digital купили на Falcon SYRUP на 250к ссылка на фонд купили на Falcon SYRUP на 250к примечательно: - Долгое время удерживают токен. Делали миграцию пол года назад. Рассматриваю текущую покупку как набор позиции - 130 дней назад продали токены примерно на 1М на Falcon - суммарно удерживают токены почти на 2М https://app.nansen.ai/wallet-profiler-for-token?address=0xc29681ab980f5779381194ec75f27c6d742e2120&tokenAddress=0x643c4e15d7d62ad0abec4a9bd4b001aa3ef52d66&chain=ethereum https://app.nansen.ai/wallet-profiler-for-token?address=0x8843ca4adfc80e331164c3531585436cce739af1&tokenAddress=0x643c4e15d7d62ad0abec4a9bd4b001aa3ef52d66&chain=ethereum

С рынка смыло $19 млрд за сутки. Событие уровня ковидного шока Вчера рынок ликвидировал позиции трейдеров на $19 млрд. Это очередное жестокое напоминание об опасности высокого кредитного плеча. Два базовых правила риск-менеджмента, которые могли бы спасти большинство этих депозитов: - Плечо не выше х3. Всё, что выше на волатильном рынке — казино. - Запас прочности. Использовать не более 50% депозита для обеспечения позиций. Остальное — свободная маржа, ваш буфер безопасности от резких движений цены. Торгуйте с холодной головой

Ментальный компас криптана: Как не поддаться FOMO и найти себя #менталка Соцсети полны историй успеха: все вокруг зарабатывают, а ты — нет. Чувство, будто ты «сидишь на заборе», а возможности утекают сквозь пальцы, знакомо каждому. Разум уступает FOMO в попытке догнать кого-то или отыграть потери, и это неизбежно ведет к новым, часто худшим последствиям. Цепочка ошибок нарастает, как снежный ком. Мой посыл В этот момент остановись и задай себе три вопроса: - Ты занимаешься своим делом? - Получаешь удовольствие от процесса или ты в стрессе большую часть времени? - Можно ли масштабировать успех? Отрицательные ответы — повод для размышлений. Не пытайся успеть за каждым нарративом. Сосредоточься на том, что уже получается, приносит радость и имеет потенциал к масштабированию. Путь к себе начинается с самоанализа — ретроспективы своих действий и их последствий. После каждого крупного провала я разбираю ситуацию в заметках: что к ней привело, какие были допущены ошибки, как нужно было поступить. Далее записываю ключевой ПРИНЦИП для будущих действий в схожих ситуациях. Советую фиксировать принципы письменно, а не держать в голове. Это позволит быстро к ним вернуться и освежить в памяти. Этот подход не моя выдумка, а метод Рэя Далио, за что ему огромная благодарность. Настоятельно рекомендую посмотреть видео :https://www.youtube.com/watch?v=vKXk2Yhm58o или, еще лучше, прочесть книгу. «Принципы» Делитесь в комментариях вашими подходами в поиске себя и тем, как справляетесь со стрессом?

Рынку пора бы остыть - 80% топ трейдеров hyperliquid в лонгах. Слишком много оптимизма. - Фандинг на BTC заходит в зону хаев, тоже намекает на перегрев. Ищу твх: - HYPE - байбэк токен - MNT - нарратив: "это же новый BNB" - PUMP - байбэк токен, но тут уже буду смотреть динамику в моменте - PNKSTR - главный фомо ончейн токен за последнее время с интересной механикой

Уже пора покупать? Думаю, каждый участник рынка неоднократно крутил в голове этот вопрос. Чтобы абстрагироваться от личный переживаний, можно посмотреть на рынок не от первого лица, а сверху. Так картина будет чище и более цельная. Поможет нам в этом борд…

Уже пора покупать? Думаю, каждый участник рынка неоднократно крутил в голове этот вопрос. Чтобы абстрагироваться от личный переживаний, можно посмотреть на рынок не от первого лица, а сверху. Так картина будет чище и более цельная. Поможет нам в этом борд с данными по статистике трейдеров Hyperliquid app.coinmarketman.com/hypertracker Что мы видим на примере в скрине? 1\ В разрезе размеров кошельков: - Мелкие игроки в лонгах - 🐉 Leviathan - самые крупные адреса с балансами от 5М - в шортах 2\ В разрезе PNL: - 💰 Money Printer - название говорит за себя - в шортах Стоит отметить что крупные игроки могут хеджировать свои спот позиции или фармить фандинг, тем не менее это не мешает оценить общее настроение. Также на сайте можно поискать профитные адреса и настроить алерты на их трейды. Алерты можно настроить в боте @hltracker_bot. Я бы рекомендовал искать мелкие и средние профитные адреса, чтобы найти именно трейдеров, а не хеджеров позиций.

На сливе взял еще BLOCK Маркет кап 78М новые жирные покупатели: - https://app.nansen.ai/wallet-profiler-for-token?address=0xd9f5c56dcd7f1674f8d467feac6e4932b46f6477&tokenAddress=0xcab84bc21f9092167fcfe0ea60f5ce053ab39a1e&chain=ethereum - 730к менее интересный…

FARTCOIN кит сайзит 1М за 1 своп 14 часов назад https://app.nansen.ai/profiler?address=5zAekFLwYsbidYyBKs5neEqFVmYDZsT2b2YEHRTdkqii&chain=solana&name=FARTCOIN+Whale+%5B5zAekFLw%5D алерты ➡️ @metasurfingalerts снова включил и добавил еще несколько крупных покупателей. Сижу в позиции -7%