A nova ferramenta da PolyMarket--- PolySeer, é de código aberto Introduzido pela manhã, baseado em um projeto de código aberto Uma ferramenta de análise aprofundada de previsão de mercado. Você adiciona um link para Polymarket ou Kalshi, e o sistema automaticamente executa todo o processo de pesquisa e, finalmente, te dá um relatório de análise estruturado. A lógica central é a seguinte: Foram necessários 8 Agentes de IA especializados para fazer isso: (Você também pode colocar apenas um) → Planejador: Analisar problemas, gerar estruturas de pesquisa e identificar variáveis-chave e caminhos causais → Pesquisador: Estudo bilateral ao coletar evidências a favor e contra (evitando viés de confirmação) → Crítico: Questionar as evidências e identificar vulnerabilidades e questões de dados → Analista: Usar métodos bayesianos para agregar todas as evidências e calcular a probabilidade → Repórter: Gerar uma versão em linguagem humana do relatório de análise Todo o processo é composto por 9 etapas: 1️⃣ Capturar dados completos de mercado (preço, livro de ordens, movimento histórico, volume de negociação) 2️⃣ Otimização dos parâmetros de análise (seleção automática da granularidade temporal e dos drivers mais apropriados) 3️⃣ Gerar estratégias de pesquisa (subafirmações, variáveis chave, sementes de busca) 4️⃣ Estudo bilateral inicial (coleta simultânea de evidências PRO e CON + sinais de adjacência) 5️⃣ Análise crítica (encontrar lacunas, padrões duplicados, identificar problemas de qualidade de dados) 6️⃣ Pesquisa direcionada de acompanhamento (para preencher os pontos cegos previamente identificados) 7️⃣ Agregação probabilística (matemática bayesiana, não um tapinha na cabeça) 8️⃣ Ajuste de relevância (desconto de evidências semelhantes para evitar contagem dupla) 9️⃣ Relatório final de produção --- 📊 Fontes de dados Acesso a 4 camadas de dados: → Nível Acadêmico: Artigos de pesquisa em tempo real e publicações acadêmicas → Camada Web: Últimas notícias, comentários de analistas, redes sociais → Camada de mercado: dados financeiros, dados on-chain, sinais de negociação → Camada Proprietária: Conjunto de dados exclusivo da Valyu Dados de mercado extraídos diretamente das APIs oficiais da Polymarket e Kalshi: → Preços em tempo real e movimentos históricos → Profundidade do livro de ordens → Histórico de transações → Análise inteligente de eventos com múltiplos candidatos (por exemplo, eleições) --- 📐 Sistema de qualidade da evidência Nem toda informação é igualmente confiável, usando 4 níveis de classificação: Grau A: Fontes primárias (documentos oficiais, registros regulatórios, coletivas de imprensa originais) → Limite de peso 1.0 Grau B: Semipropriedade de alta qualidade (Reuters, Bloomberg, WSJ, análise de especialistas) → limite de peso de 0,6 Grau C: Padrão de segunda mão (notícias citadas, mídia do setor) → Limite de peso 0,3 Grau D: Evidências fracas (redes sociais, alegações não verificadas, rumores) → Limite de peso 0,2 Peso final por evidência = limite superior do tipo × (verificabilidade × 0,45 + validação cruzada × 0,25 + consistência × 0,15 + pontualidade × 0,15) --- 📈 Cálculo de probabilidade Usando atualizações bayesianas padrão: logit(nova probabilidade) = logit(a prior) + Σ logLR A priori é o preço atual do mercado, e logLR é a razão log-verosimilhança de cada evidência. Evidências no mesmo grupo serão desconsideradas por relevância: Tamanho efetivo da amostra = n / (1 + (n-1) × ρ) ρ padrão é 0,6, o que significa que quanto mais evidências do mesmo tipo, menor a contribuição marginal. Por fim, duas probabilidades são geradas: → pNeutro: Pura evidência de dedução, não uma análise de mercado → pAware: A probabilidade após misturar os preços de mercado --- Análise de adequação a categorias após a medição real | Política/Eleições | ⭐⭐⭐⭐⭐ Há muitas reportagens, dados de pesquisas verificáveis, ricos precedentes históricos e linhas do tempo claras | Geopolítica | ⭐⭐⭐⭐⭐ Há muitas declarações oficiais, análises especializadas ricas e traços de eventos | Eventos Esportivos | ⭐⭐⭐⭐ Estatísticas completas, muitos registros históricos de batalha, mas informações em tempo real como ferimentos são difíceis de capturar | Indicadores Macroeconômicos | ⭐⭐⭐⭐ Existem muitos dados oficiais e análises profissionais, mas modelos complexos envolvem | Lançamentos de Tecnologia/Produtos | ⭐⭐⭐ Há vazamentos, previsões de analistas, mas informações internas são opacas | Entretenimento/Prêmios | ⭐⭐⭐ Existem leis históricas (como os Oscars), mas elas são altamente subjetivas | Startup de Cripto | ⭐⭐ Fragmentação da informação, ruído e falta de fundamentos confiáveis | Previsão de preço de curto prazo | ⭐ O mercado é altamente aleatório e difícil de obter vantagens com informações públicas --- 🛠 Como usar O mais fácil de usar: 1. Vidente Aberto 2. Cole um link para um marketplace da Polymarket ou Kalshi 3. Espere 2-3 minutos 4. Leia o relatório O relatório vai te dizer: → Preço atual de mercado versus nossa probabilidade estimada → Principalmente apoiando e contradizendo evidências → Principais fatores e pontos de risco → Avaliação de confiança Você pode usar estas informações: → Julgue se o mercado está precificando errado → Entenda as razões por trás dos movimentos de preço → Identificar informações que o mercado ainda não está precificado → Defina sua própria lógica de entrada e saída Não vai te dizer "comprar" ou "vender", a decisão é sua. Nós apenas fornecemos pesquisa e não fornecemos aconselhamento de investimentos. Na verdade, não há muitas mudanças, algumas coisas inúteis foram deletadas, sinizadas, e a saída da IA também é chinesa; A função do núcleo permanece inalterada Depois quis implantar no Vercel para todos usarem de fábrica, mas a arquitetura do produto era instável no Vercel, e eu não queria gastar dinheiro em um servidor, então simplesmente abri. Cada um precisa configurar a API de IA sozinho, e nada mais;

É realmente incrível Apenas testando uma biblioteca open source (Estes são os principais bots de copy trading open source em PM no GitHub) As coisas são boas, centenas de estrelas Mas há um serviço no roteiro Tire o .env (onde a chave privada está armazenada) Incrível Esse desenvolvedor provavelmente tem milhares de chaves privadas nas mãos Espere o engordo Mas o sentido contrário Os produtos dele definitivamente não são ruins Ninguém é tolo Comece com uma pequena quantidade de testes Use devagar e com cuidado Vire dinheiro grande E então, de repente, descobri O dinheiro acabou Ainda assim, mudei e usei em vez disso Por ser leve, é adequada para modificação mágica Mas não saiu

Nova ferramenta do VibeCoding lançada--- VibeSkill implantada Especificação de Habilidades para engenheiros de código aberto da Anthropic – um framework de restrições que permite que a IA produza conteúdo "especialista" em vez de "de nível geral". Baseado no Livro Oficial do Tesouro do Girassol lançado pela Claude Code, o conteúdo dourado não precisa ser dito mais Estudei esse conjunto de especificações e descobri que era realmente útil, mas havia um problema: o limite era muito alto. Você precisa entender metadados YAML, escrever centenas de linhas de restrições Markdown e construir seus próprios links de chamada. Para a maioria das pessoas, isso não é realista. Então criei o VsbeSkill: productize Anthropic Skills para que qualquer um possa usar restrições de IA em nível de especialista sem conhecimento técnico. 2️⃣ Introdução do produto 【Dados Centrais】 • Número total de habilidades: 16 (totalmente sincronizado com o repositório oficial Anthropic) • Classificação de habilidades: 5 ferramentas de desenvolvimento / 6 ferramentas de escritório / 5 ferramentas criativas • Alta Diferenciação de Habilidades: 9 (com melhora significativa na qualidade em comparação com a IA normal) • Duração média do prompt: 800+ tokens (contra 50-100 tokens para prompts normais) • Como custa dinheiro usar IA, esse produto vai te dar 60 pontos quando você se registrar primeiro, você pode experimentá-lo de 3 a 6 vezes e depois usar para recarregar; 【16 Habilidades em um Olhar】 🛠 Ferramentas de desenvolvimento • Design de front-end - rejeitar gradientes roxos e produzir uma interface verdadeiramente projetada (alta diferenciação) • MCP Server Build - Plugin Claude de Compilação de Processos em Quatro Estágios (alta diferenciação) • Criador de Habilidades - Crie seu próprio pacote Claude Skills (alta diferenciação) • Construção de artefatos web - Saída de um aplicativo React compartilhável em arquivo único (alta diferenciação) • Testes de Aplicações Web - Geração automatizada de roteiros de teste para dramaturgos 📂 Ferramentas de escritório • Processamento de documentos de texto - Suporta o acompanhamento de revisões e apenas sinaliza mudanças reais • Planilhas Excel - codificação de cores de nível banco de investimento, zero erros de fórmula (alta diferenciação) • Processamento de PDF - divisão de fusões, extração de tabelas, operações em lote • Apresentação em PowerPoint - seleção automática de cores baseada na indústria, rejeitar templates padrão (alta diferenciação) • Colaboração em Documentação - Estrutura em Três Fases: Coleta→ Refinamento→ Testes (Alta Diferenciação) • Comunicação interna - resultados padronizados como atualizações 3P, relatórios semanais, relatórios de incidentes, etc 🎨 Ferramentas criativas • Arte Algorítmica - Escrever um manifesto filosófico e depois expressá-lo em p5.js (alta diferenciação) • Design de Telas - Design Visual de Museu/Revista (Alta Diferenciação) • Diretrizes de Marca - Aplicar padrões visuais de marca em grande quantidade • Theme Factory - 10 temas profissionais pré-definidos para escolher • Criação de GIF no Slack - Otimizar tamanho e taxa de quadros para o Slack 【Modelo de Precificação】 💰 1 USDT = 1000 pontos Custo da Habilidade por Complexidade: - Habilidades Simples: 10+ pontos/tempo (comunicação interna, etc.) - Habilidades intermediárias: 20+ créditos/sessão (processamento de documentos, etc.) - Habilidades Complexas: 40+ créditos/tempo (design front-end, PPT, etc.) - Habilidades Avançadas: 80+ créditos/reputação (builds MCP, etc.) Consumo real = pontos base + bônus de duração da produção (a cada 500 tokens + 5 pontos) O depósito mínimo é de 6 USDT, que pode ser usado por muito tempo. ——————————————— 3️⃣ Instruções de uso 1. Olhe primeiro para as melhores práticas: Cada página de detalhes de habilidade tem descrições de cenários "mais adequadas" e "não adequadas", e o efeito de escolher a cena certa é muito pior 2. Forneça contexto suficiente: A vantagem das Habilidades é "entender antes de criar", e quanto mais detalhado for o input, melhor 3. Priorizar o uso de habilidades altamente diferenciadas: Habilidades marcadas como "altamente diferenciadas" são as melhorias mais óbvias em comparação com a IA comum 4. Combinação e uso: design front-end - design > tela - colaboração > documentos, um conjunto de perfuradores combinados ——————————————— 4️⃣ Finalmente Esse projeto levou cerca de 3 horas desde a ideia até o lançamento, e o código foi escrito de forma relativamente grosseira, mas as funções principais estavam rodando. Se você acha valioso depois de experimentar, seja bem-vindo ao apoio do recharge. Se você achar que algo não é fácil de usar, por favor, entre em contato diretamente comigo no Telegram para reclamar, e eu tentarei mudar isso se possível. A intenção original de fazer este projeto é simples: eu mesmo preciso disso e, aliás, vou compartilhar com quem precisar*.