Degen Sing
Web3 Degen | 山寨幣分析與交易見解 | #表情幣交易者
Degen Sing
五年在加密貨幣領域是很長的時間。大多數這些不會成功。不是因為技術不好。因為在實體資產基礎設施中的生存取決於三件事： → 機構是否真的整合了它，還只是試點 → 在主要市場是否具有監管明確性 → 是否
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vibe coding 是將多巴胺成癮偽裝成生產力。
你輸入提示。你得到一個應用程式。
你感覺自己是天才，持續 11 分鐘。
然後你記得你得告訴別人這件事。
所以你打開一個新標籤，改做其他事情。
建造的過程很有趣。行銷則是
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你感覺自己是天才，持續 11 分鐘。
然後你記得你得告訴別人這件事。
所以你打開一個新標籤，改做其他事情。
建造的過程很有趣。行銷則是
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Vibe 編碼是將多巴胺成癮偽裝成生產力。
你輸入提示，你得到一個應用程式。你感覺自己是天才，持續11分鐘。
然後你記得你得告訴別人這件事。
所以你打開一個新標籤，反而建造了另一個東西。
建造很有趣，行銷卻是工作。
我們已經創造出一整代對第二部分過敏的建造者。
網路即將成為24小時副業項目的墓地。
每一個都技術令人印象深刻。
每一個都完全沒有用戶。
查看原文你輸入提示，你得到一個應用程式。你感覺自己是天才，持續11分鐘。
然後你記得你得告訴別人這件事。
所以你打開一個新標籤，反而建造了另一個東西。
建造很有趣，行銷卻是工作。
我們已經創造出一整代對第二部分過敏的建造者。
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每一個都技術令人印象深刻。
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我在看科技界40歲以上的男士時，感受到一種特殊的嫉妒。
他們進入這行時，「軟體工程師」已經足夠了。
沒有LeetCode馬拉松。沒有每個職位有500個應徵者。沒有AI威脅在三年內自動化整個工作。
只要……找到工作。留下來。晉升。積累財富。
現在他們已經是高級或管理層，收入以千萬計，存款足夠讓裁員變成不便而非災難。
他們成為每個印度父母花十年說「寶貝，讀計算機科學」的原因。
而且他們也沒錯。對他們那一代來說，這是作弊碼。
令人沮喪的不是他們比較容易成功。
而是他們爬上的梯子在他們之後就被拉了起來。
規則改變了。期望值倍增。競爭變得全球化。
同一個目的地。完全不同的道路。
查看原文他們進入這行時，「軟體工程師」已經足夠了。
沒有LeetCode馬拉松。沒有每個職位有500個應徵者。沒有AI威脅在三年內自動化整個工作。
只要……找到工作。留下來。晉升。積累財富。
現在他們已經是高級或管理層，收入以千萬計，存款足夠讓裁員變成不便而非災難。
他們成為每個印度父母花十年說「寶貝，讀計算機科學」的原因。
而且他們也沒錯。對他們那一代來說，這是作弊碼。
令人沮喪的不是他們比較容易成功。
而是他們爬上的梯子在他們之後就被拉了起來。
規則改變了。期望值倍增。競爭變得全球化。
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我熱衷於編碼已經持續了7個月。
我整個測試過程是：它在我的螢幕上看起來對嗎？很棒。推到生產環境。
AI從未說過“嘿，你可能不應該那樣做”。
這個月我終於建立了一個測試環境。
獨立的Vercel。獨立的Supabase。獨立的資料庫。獨立的分支。
第一週就發現了三個會讓真正用戶崩潰的問題。
這是我真正學到的：
本地主機不是測試。它是你給自己看的演示。
測試環境才是你真正了解會出錯的地方。
直接將產品推送給用戶，沒有中間步驟，並不是在快速前進……而是在賭博。
熱衷編碼讓你只會說“在我的機器上可以運作”。
測試環境讓你說“對所有人都有效”。
在你需要之前就設好它，而不是等到需要時才做。
查看原文我整個測試過程是：它在我的螢幕上看起來對嗎？很棒。推到生產環境。
AI從未說過“嘿，你可能不應該那樣做”。
這個月我終於建立了一個測試環境。
獨立的Vercel。獨立的Supabase。獨立的資料庫。獨立的分支。
第一週就發現了三個會讓真正用戶崩潰的問題。
這是我真正學到的：
本地主機不是測試。它是你給自己看的演示。
測試環境才是你真正了解會出錯的地方。
直接將產品推送給用戶，沒有中間步驟，並不是在快速前進……而是在賭博。
熱衷編碼讓你只會說“在我的機器上可以運作”。
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AI 編碼代理每週為你節省了 10 小時。你沒有拿回這 10 小時。你獲得了額外的 10 小時工作。代理人交付得更快，所以你現在審查更快、除錯更快、擴展範圍更多、說「是」的次數更多。速度提升了。工作量立即跟上了。沒有人告訴你這一點。
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非技術人員對軟體開發者的看法： → 一整天坐著寫程式 → 五分鐘內修好錯誤 → 知道所有電腦的所有事情 → 因為三個月的訓練營而得到這份工作 → 不需要和任何人溝通 → 一次交付，永遠運行
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AI 編碼代理每週為你節省了 10 小時。
你沒有拿回 10 小時。
你得到了更多的工作時間。
代理人出貨更快，所以你現在審查更快、除錯更快、範圍更大、說「是」的次數更多。
速度提升了。
工作量立即跟上了。
沒有人告訴你，生產力工具並不會減少工作。
它們提高了對你的期望基準。
那些時間並沒有消失。
它們只是變得更昂貴。
查看原文你沒有拿回 10 小時。
你得到了更多的工作時間。
代理人出貨更快，所以你現在審查更快、除錯更快、範圍更大、說「是」的次數更多。
速度提升了。
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它們提高了對你的期望基準。
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每個工程角色剛剛新增了一個沒有人在職位描述中提及的需求。 🔸開發者 → Cursor + GitHub Copilot 🔸測試工程師 → Playwright + Testim 🔸DevOps → Terraform + Claude 🔸資料工程師 → Airflow + dbt + AI 管道 🔸後端工程師 → Docker + Cursor + 系統設計
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非技術人員對軟體開發者的看法：
→ 一整天坐著寫程式
→ 5分鐘內修好錯誤
→ 知道所有曾經製作過的電腦的一切
→ 因為為期三個月的訓練營而得到這份工作
→ 不需要和任何人溝通
→ 一次交付，永遠運行
軟體開發者實際的工作內容：
→ 花40%的時間開會
→ 花40%時間閱讀2019年別人寫的程式碼
→ 花19%時間除錯「不應該發生」的問題
→ 花1%時間實際寫新程式碼
而在所有這些之後..
「AI現在可以取代你的工作了嗎？」
是的。那1%。
查看原文→ 一整天坐著寫程式
→ 5分鐘內修好錯誤
→ 知道所有曾經製作過的電腦的一切
→ 因為為期三個月的訓練營而得到這份工作
→ 不需要和任何人溝通
→ 一次交付，永遠運行
軟體開發者實際的工作內容：
→ 花40%的時間開會
→ 花40%時間閱讀2019年別人寫的程式碼
→ 花19%時間除錯「不應該發生」的問題
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「AI現在可以取代你的工作了嗎？」
是的。那1%。
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每個工程角色剛剛新增了一個沒有人在職位描述中提及的需求。
🔸開發者 → Cursor + GitHub Copilot
🔸測試工程師 → Playwright + Testim
🔸DevOps → Terraform + Claude
🔸資料工程師 → Airflow + dbt + AI管道
🔸後端工程師 → Docker + Cursor + 系統設計
🔸網路安全 → Burp Suite + ChatGPT 用於威脅分析
🔸站點可靠性工程師 → Datadog + Claude 以加快解決速度
🔸資料分析師 → Power BI + ChatGPT 以獲取洞察
🔸嵌入式工程師 → TensorFlow Lite 用於邊緣AI
工具變了，職稱沒變。
這意味著那些默默適應的人已經領先。
而那些等待許可的人，正落在一場他們不知道的比賽後面。
查看原文🔸開發者 → Cursor + GitHub Copilot
🔸測試工程師 → Playwright + Testim
🔸DevOps → Terraform + Claude
🔸資料工程師 → Airflow + dbt + AI管道
🔸後端工程師 → Docker + Cursor + 系統設計
🔸網路安全 → Burp Suite + ChatGPT 用於威脅分析
🔸站點可靠性工程師 → Datadog + Claude 以加快解決速度
🔸資料分析師 → Power BI + ChatGPT 以獲取洞察
🔸嵌入式工程師 → TensorFlow Lite 用於邊緣AI
工具變了，職稱沒變。
這意味著那些默默適應的人已經領先。
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每個人都想成為 AI 工程師。這就是為什麼真正做到的人少的原因：數學 👇 Python 👇 數據 👇 機器學習基礎 👇 深度學習 👇 PyTorch 👇 自然語言處理 👇 計算機視覺 👇 大型語言模型 👇 提示工程 👇 微調 👇 向量資料庫 👇 嵌入 👇 RAG 👇 智能代理 👇
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$BTC down. $TAO down. $FET down. $RENDER down.
everything red today.
and right now, in this exact moment, you're either one of two people:
the one who sees a sale.
or the one who sees a warning.
neither is wrong.
but which one you are right now is exactly who you were in 2022.
and exactly who you'll be in the next cycle too.
red days don't build character.
they reveal it.
buying or waiting? drop it below.
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everyone wants to be an AI engineer.
here's why so few actually are:
math
👇
python
👇
data
👇
ML fundamentals
👇
deep learning
👇
PyTorch
👇
NLP
👇
computer vision
👇
LLMs
👇
prompt engineering
👇
fine-tuning
👇
vector databases
👇
embeddings
👇
RAG
👇
agents
👇
eval
👇
deployment
👇
Docker
👇
cloud
👇
scaling
👇
monitoring
that's not a roadmap.
that's a filter.
most people quit somewhere around deep learning.
the ones who didn't are building the products everyone else is using right now.
the bar is high on purpose.
that's why it's still worth clearing.
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math
👇
python
👇
data
👇
ML fundamentals
👇
deep learning
👇
PyTorch
👇
NLP
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computer vision
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LLMs
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prompt engineering
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fine-tuning
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Docker
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that's not a roadmap.
that's a filter.
most people quit somewhere around deep learning.
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2026 年整個科技創業生態系統：開發者為其他開發者打造 SaaS 工具。
他們正在為其他開發者打造 SaaS 工具。
他們正在為其他開發者打造 SaaS 工具。
這就像烏龜一直往下延伸。
在某個時候，必須有人擁有實際的客戶。
我們沒有。
查看原文他們正在為其他開發者打造 SaaS 工具。
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西方的每個人都害怕人工智慧會來搶他們的工作。
日本則害怕根本沒有人會來搶工作。
人口已經連續14年下降。
未來20年將少掉1500萬工人。
他們不是為了降低成本而自動化。
他們是為了維持運作而自動化。
相同的技術。相反的恐懼。
大多數人工智慧的討論假設只有一種情境。
全球有80億人，每個人都面對著8億種不同版本的這個問題。
查看原文日本則害怕根本沒有人會來搶工作。
人口已經連續14年下降。
未來20年將少掉1500萬工人。
他們不是為了降低成本而自動化。
他們是為了維持運作而自動化。
相同的技術。相反的恐懼。
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全球有80億人，每個人都面對著8億種不同版本的這個問題。
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2026 年整個科技新創生態系統：
開發者為其他開發者打造 SaaS 工具。
誰在為其他開發者打造 SaaS 工具。
誰在為其他開發者打造 SaaS 工具。
這就像烏龜一直在往下延伸一樣。
在某個時候，必須有人擁有實際的客戶。
我們不談那部分。
查看原文開發者為其他開發者打造 SaaS 工具。
誰在為其他開發者打造 SaaS 工具。
誰在為其他開發者打造 SaaS 工具。
這就像烏龜一直在往下延伸一樣。
在某個時候，必須有人擁有實際的客戶。
我們不談那部分。
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