Arham_

One thing in the Babylon Trustless Bitcoin Vaults (TBV) campaign is more revealing than it first looks:

the pitch is not just “Bitcoin, but useful.” It’s native BTC as collateral without wrapping it, bridging it, or slipping an intermediary back into the middle.

That matters because most Bitcoin utility still begins with Bitcoin becoming something else.

BTC is the largest asset in crypto, yet most of its economic role is still limited to being held, transferred.....or sold. Once people want more from it, the usual path is to leave native BTC behind and use a version that fits more easily into the rest of crypto.

TBV is interesting because it pushes against that habit.

So the real point isn’t just the vault structure itself. It’s the attempt to expand Bitcoin’s financial role without first changing what Bitcoin is.

That’s a bigger tension than the campaign language makes obvious. Crypto keeps saying it wants Bitcoin liquidity, but most of the systems built around that idea have only known how to access it by turning BTC into a more convenient version somewhere else.

That’s why @BabylonLabs_io $BABY and #baby are worth watching here. Not because this proves anything yet, but because it quietly tests a more uncomfortable question:

can Bitcoin become usable capital in the on-chain economy without first becoming less Bitcoin-like?

If TBV gets real traction, that may end up being the more important signal — not that Bitcoin found another use case, but that it may be starting to enter on-chain finance on more native terms.
$DIA
$PIEVERSE

What's the biggest barrier to native BTC in DeFi?

guys like and comment pls

Spent some time looking at the Babylon Trustless Bitcoin Vaults (TBV) campaign and one detail stood out: the point is not just using Bitcoin. It’s using native BTC as collateral without wrapping it, bridging it or handing it to another layer first.

That matters because most Bitcoin utility still starts by turning Bitcoin into something else.

BTC is the largest asset in crypto yet most of its economic role is still limited to being held, transferred, or sold. Once people want to do more with it, the usual path is to leave native Bitcoin behind and use a more flexible version elsewhere.

TBV points in the other direction.

That’s the tension I keep coming back to: the market says it wants Bitcoin utility but most usable Bitcoin has depended on becoming less native first.

So the interesting part isn’t just the feature itself. It’s the attempt to expand Bitcoin’s financial role without first changing what Bitcoin is.

If that starts to work, it could say something bigger about where Bitcoin fits next not just as value people hold, but as capital that can move through the on-chain economy on more Bitcoin-native terms.
@BabylonLabs_io #baby $BABY
$DEXE
$B2

₿ Native BTC utility?

Uma coisa específica se destacou para mim na campanha dos Babylon Trustless Bitcoin Vaults (TBV): o foco não é apenas “usar Bitcoin”, mas usar o BTC nativo como garantia, sem embrulhá-lo, fazendo ponte (bridging) ou encaminhando-o por intermediários.

Essa diferença importa porque o Bitcoin é enorme, mas economicamente ainda é, em grande parte, passivo. As pessoas o guardam, movem ou vendem. Quando querem utilidade, o caminho habitual é transformá-lo em uma versão mais flexível dele em outro lugar.

O TBV aponta para uma ideia diferente.

Não apenas Bitcoin como reserva de valor, mas Bitcoin como garantia ativa e, de forma importante, garantia na forma nativa.

É essa parte que eu continuo retomando. A funcionalidade em si é uma coisa. A implicação maior é que o TBV reflete uma tentativa de expandir o papel financeiro do Bitcoin sem antes abstraí-lo.

Se esse modelo se tornar viável, pode importar muito além de uma única campanha.

Porque então a pergunta deixa de ser se o Bitcoin pode ser mantido com segurança. É se o BTC nativo pode começar a participar das finanças on-chain sem antes se tornar outra coisa.
@BabylonLabs_io
#baby
$BABY
$ESPORTS
$RE
BTC nativo como garantia?

Passei algum tempo analisando os Vaults de Bitcoin sem confiança (TBV) da Babylon e o que se destacou não foi a própria arquitetura do vault.

Foi a pergunta que o TBV faz em silêncio ao mercado de Bitcoin:

Os usuários realmente querem minimização de confiança, ou eles principalmente querem conveniência que ainda assim soe “sem confiança”?

O design segue um instinto bem nativo do Bitcoin: reduzir a confiança ao máximo possível, em vez de movê-la para trás de interfaces mais limpas ou de envoltórios mais familiares. A engenharia é importante, mas se os usuários adotam essa filosofia é a verdadeira questão.

Porque a parte difícil não é construir infraestrutura com menos confiança.

É fazer as pessoas escolherem isso.

Usuários de cripto dizem consistentemente que valorizam soberania, autocustódia e descentralização. Mas a adoção continua indo na direção de produtos que removem o atrito mais rápido, mesmo quando essa simplicidade discreta faz a confiança voltar.

Essa é a contradição que o TBV coloca em evidência.

Para mim, isso é maior do que um único recurso da Babylon. O TBV parece um estudo de caso sobre se a infraestrutura de Bitcoin finalmente está ficando utilizável o suficiente para que princípios consigam competir com conveniência.

Se isso acontecer, diz algo importante sobre para onde o mercado está amadurecendo. Se não acontecer, isso também diz algo.

No fim, o maior desafio para o Bitcoin sem confiança talvez não seja construir uma infraestrutura melhor — talvez seja mudar o comportamento dos usuários.
@BabylonLabs_io #baby $BABY $RIF $BANK

#BitcoinPlansECashHardFork
#AMDSharesSlideNearly10%
#SpaceXAnthropicOpenAIIPOsMayTopVCExitsSince2000
#USStrikesIranAfterHormuzShipAttack
#MorganStanleyAdds1000BTC
$LAB

A maioria das pessoas pensa nos métodos de verificação do OpenGradient ZKML TEE Vanilla como uma única opção que você escolhe por aplicativo. Defina seu nível de confiança e mantenha-o.
Mas não é assim que funciona de verdade. A arquitetura permite que diferentes inferências dentro da mesma transação sejam executadas sob métodos de verificação distintos. TEE para a etapa de raciocínio do LLM. ZKML para um modelo de risco. Vanilla para análises. Tudo dentro de uma única operação atômica.
Esta é uma decisão de design discretamente significativa. Isso significa que o quão verificável é este app não é uma resposta única — é uma composição. Um agente de negociação pode ter, na parte que calcula a exposição ao risco, uma certeza matemática ZKMLgrade, enquanto a parte que gera a explicação em linguagem natural roda com atestado TEE e uma etapa de log roda apenas em modo de assinatura Vanilla.
O porém: nada na saída diz a você quais partes foram verificadas e como. Um usuário vê inferência verificada e assume uma confiança uniforme. Na realidade, três garantias diferentes podem ser unidas e a mais fraca da cadeia é a que faz o trabalho real de limitar quanto você pode confiar de fato no resultado.
Isso é uma força, tecnicamente: um ajuste de confiança bem detalhado, em vez de uma exigência de prova única e ampla para todos. Mas ele transfere uma carga real para os desenvolvedores divulgarem o que foi verificado em cada nível, e para os usuários, de fato, perguntarem. Neste momento, nada força essa divulgação.
Verificação componível é engenharia inteligente. Confiança componível sem transparência componível é uma lacuna que vale a pena observar.
Os apps deveriam ser obrigados a divulgar os métodos de verificação por etapa de inferência?
@OpenGradient
#OPG
#DowHitsRecordClose
#SupremeCourtBlocksTrumpFromRemovingFedCook
#YenHitsFourDecadeLowVsDollar
$OPG
$TAIKO
$NFP

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Aqui está o que ninguém analisou de perto. As provas deles são as provas ZKML, das coisas que supostamente são o ponto principal, armazenadas no Walrus.
Isso é confirmado diretamente nas próprias documentações de arquitetura deles. O Walrus guarda os dados pesados, e a cadeia só mantém um ponteiro.
Agora vá ler a página de segurança do próprio Walrus. Linguagem simples, sem rodeios por padrão: por padrão, todo blob no Walrus é público.
Detectável por qualquer pessoa. Sem criptografia a menos que você adicione por conta própria. Qualquer pessoa que tenha o ID do blob pode simplesmente... buscar.
Então quando a criptografia aparece de verdade?
Confira o anúncio da parceria OpenGradient-Walrus. A criptografia é mencionada exatamente uma vez e é limitada a modelos privados e proprietários do nível pago, habilitados por algo chamado Seal.
Permissões impostas na cadeia, sim, mas apenas para aquele produto específico.
Ninguém fala de criptografia para o conteúdo regular. As provas cotidianas de ZKML. As saídas padrão de inferência que fazem a IA verificável ser realmente construída todos os dias para cada usuário comum.
Elas não são nomeadas em lugar nenhum como criptografadas. Isso significa que, por padrão, de acordo com o próprio Walrus, elas ficam aí fora, públicas e buscáveis do mesmo jeito que qualquer blob.
Verificação nunca foi a mesma coisa que privacidade. @OpenGradient é só deixar as pessoas assumirem que era porque a palavra verificável soa como se cobrisse tudo. Não cobre. Privacidade é uma camada que você compra. Verificação é só matemática exposta, disponível para quem tiver o ID.
@OpenGradient
#OPG
$OPG
$TAC
$RAVE
Sua prova, por padrão, é...

Todo mundo fica chamando OpenGradient de IA verificável. Palavra bonita. Vamos cutucar isso por um segundo.
Digamos que você envie um prompt por meio de um LLM Proxy Node. Ele pula para algum modelo de um terceiro. A TEE envolve toda a viagem e você recebe de volta uma atestação.
Legal, mas o que exatamente essa coisa provou?
Só que ninguém leu seu prompt no meio do caminho. Ninguém trocou a resposta enquanto ela voltava para você. O “cano” ficou limpo do começo ao fim. Só isso.
Veja o que ela nunca tocou: qual modelo realmente escreveu sua resposta. Se o provedor silenciosamente te rebaixou para algo mais barato. Se a entrada foi corrompida antes mesmo de chegar na porta deles.
Nada disso é visível de dentro de um enclave. Assim que sua requisição sai da OpenGradient e chega ao servidor de outra pessoa, a verificação simplesmente para. Muro duro.
Então “raciocínio verificado” faz um pouco de truque de mágica. O que de fato é verificado é a entrega. O modelo em si ainda está rodando na base da confiança, como sempre esteve.
Não é golpe, nem mesmo exatamente uma falha. Só algo que vale saber antes de você colocar o dinheiro de um agente em uma garantia que não cobre exatamente o que você acha que cobre.
@OpenGradient
#OPG
$ZEREBRO

$RAVE

$OPG

A maior parte do que cobrimos sobre a privacidade na infraestrutura deles é sobre ocultar quem fez uma solicitação. Atestações TEE, streaming OHTTP e separações entre relay/gateway foram construídos de modo que ninguém consiga ver quem enviou um prompt.

A própria comunicação deles acrescenta uma segunda afirmação por cima disso. Parafraseando o raciocínio declarado: “a maioria das IAs não vai responder às suas perguntas reais… mas ela se lembra de tudo o que você perguntou.” É essa a lacuna que eles dizem ter criado ao redor.
Duas coisas diferentes, porém. Ocultar quem pediu é um problema de privacidade. Remover as recusas de um modelo é uma decisão completamente diferente. O pitch da OpenGradient mistura as duas numa mesma linha… mas não é o mesmo recurso.

E aqui está a lacuna real que vale nomear: verificação prova que um modelo específico gerou uma saída específica para uma entrada específica, sem adulteração. Só isso. Não diz nada sobre se a conversa em si estava bem. “Verificado” e “validado” não são a mesma palavra, mesmo que muito do marketing de IA verificável queira que pareçam intercambiáveis.

Não é um ataque à engenharia — o trabalho com TEE se sustenta… Só vale separar as duas afirmações antes de acreditar que são um único recurso.
@OpenGradient
#OPG
$VELVET

$MYX

$OPG

OpenGradient pode comprovar criptograficamente que a ação de um agente seguiu um modelo e um prompt exatamente atestados. Essa prova não tem nada a dizer sobre quem é responsável quando a ação do agente causa danos.
O sistema jurídico simplesmente não tem uma categoria para isso. Software que detém propriedade, assina transações, age sem revisão sob a lei de agência existente — um programa de computador é tratado como um mero instrumento de quem o está usando, e não como um principal capaz de assumir responsabilidade por conta própria. Então, quando um agente autônomo age e algo dá errado, a responsabilidade não tem um endereço fixo. Ela pode recair sobre o desenvolvedor, o implantador, a plataforma ou o usuário que financiou a carteira — e essa ambiguidade é exatamente o que torna o risco difícil de precificar.
Vale dizer claramente: verificação responde o que aconteceu. Responsabilidade responde quem é responsável por isso. Prova criptográfica e responsabilização legal estão resolvendo dois problemas totalmente diferentes, e nenhum projeto neste espaço @OpenGradient — incluído — ainda fechou o segundo.
$OPG
#OPG
$MAGMA

$AIN

Existe um oráculo porque a cadeia é cega. Ela não consegue ver a verdade fora da cadeia, então paga a um relayer para trazer algumas. Aceitamos esse risco para feeds de preços e ainda assim as coisas se quebraram—ataques de flash loan, feeds manipulados, protocolos inteiros drenados porque o relayer confiável não estava.
Agora faça a mesma coisa com IA.
Um modelo roda em algum lugar que você não consegue ver. Um relayer publica um número na cadeia e diz que a IA disse isso. Você não sabe qual modelo foi executado. Você não sabe se ele foi silenciosamente trocado por um mais barato. Você não sabe se a saída foi adulterada antes de chegar ao seu contrato.
Isso não é IA na cadeia. Isso é uma caixa-preta usando um endereço de carteira.
Chame do que você quiser de oráculo de IA,
integração de IA, IA powered—tire o branding e é o mesmo padrão de confiança por empréstimo que a cripto vem tentando matar desde 2020. Você não removeu o intermediário. Você contratou um que soa mais inteligente.
@OpenGradient PIPE não retransmite nada. A inferência acontece dentro do consenso: a saída que os validadores concordam é a saída do modelo. Não há nada para confiar depois, porque não existe “depois”.
Se a sua IA precisa de um oráculo para ser acreditada, ela nunca foi trustless. Ela só foi melhor comercializada.
$OPG
#OPG
$SYN

$M

Todo mundo fala sobre IA em blockchain como se isso significasse apenas um smart contract “pingando” alguma API fora da cadeia. @OpenGradient está fazendo algo mais estranho do que isso.
A rede de testes Nova deles coloca a computação de IA e a prova de que ela foi executada corretamente dentro do próprio mecanismo de consenso, e não ao lado dele. Eles chamam isso de "Terceira Era do Blockspace."
Eis o problema que isso cria: blockchains precisam de tempos de bloco previsíveis. Modelos de IA não rodam em uma escala de tempo fixa. Então o que impede um modelo lento de travar a cadeia inteira?
Por isso eles construíram o PIPE, um mecanismo de pré-execução de inferência paralelizada, para impedir que inferências lentas atrasem a produção de blocos. É uma coisa estranhamente específica para ter que inventar — e é exatamente por isso que vale a pena notar.
Vale mencionar também que os cofundadores Matthew Wang e Adam Balogh vieram da Palantir, uma empresa construída inteiramente em torno de provar de onde os dados vieram. Infra de IA auditável em primeiro lugar não foge muito desse histórico.
A maioria das propostas de IA verificável para no “confie, rodou corretamente”. A aposta real da OpenGradient é se essa prova se mantém sob pressão real de desempenho em escala — e não apenas em uma demonstração.
Essa é uma história mais interessante do que mais um gráfico de preço de IA.
#OpenGradient $OPG #OPG
@OpenGradient
$HEI
$BAS

A maioria das pessoas conhece a OpenGradient pela infra de IA verificável. Menos sabem sobre o Twin fun, que é, honestamente, a parte mais interessante.
Cada agente de IA é um Gêmeo Digital rastreado na blockchain com sua própria ID. Quer acesso a isso? Você precisa ter pelo menos uma chave primeiro para conversar, usar ferramentas e recursos.
As chaves não têm preço fixo. Elas operam em uma curva de vinculação quadrática, o mesmo modelo que a FriendTech popularizou: mais compradores, maior o preço para a próxima pessoa. As pessoas vendem quando o preço cai. O preço em si se torna uma leitura ao vivo da atenção.
Um pequeno detalhe que notei nos contratos: as chaves costumavam ser chamadas de ações. As antigas funções buyShares e sellShares ainda estão na ABI hoje. Renomearam o rótulo, mas mantiveram a lógica.
Há um verdadeiro ciclo de incentivos também; cada trade envia uma taxa para o proprietário do gêmeo, além de um corte para o tesouro do protocolo. Portanto, os criadores realmente têm um motivo para fazer os gêmeos valerem a pena, não apenas lançar e sair.
Tire disso: @OpenGradient não está apenas construindo para desenvolvedores. Eles também têm algo mais próximo de um produto de trading social, onde os agentes de IA se comportam como moedas de criadores negociáveis.
Uma nota honesta: as curvas de vinculação se movem rápido nas duas direções. Isso explica a mecânica, não é um empurrão para comprar. Faça sua própria pesquisa (DYOR).
#OpenGradient #OPG #TwinFun
@OpenGradient $OPG
$DEXE
$RESOLV

A configuração Nova da OpenGradient está fazendo uma reivindicação real, não apenas um slogan. A era do Bitcoin moveu valor. O Ethereum moveu lógica e a aposta da Nova é que a inteligência se torne o ativo nativo de um livro razão Opengradient. Vale a pena ver o que realmente está por trás disso.
Antes, essa IA em cadeia significava três dores de cabeça ao mesmo tempo. Um pedido fica na fila de uma GPU e retorna mais de um segundo depois. O que você recebe de volta é um vetor bruto sem prova, então a manipulação pode se esconder em uma casa decimal. E a inferência é cobrada em dólares enquanto a liquidação acontece em wei @OpenGradient - dois medidores diferentes para um único orçamento.
A solução: um nó transmite os pesos e devolve a saída mais uma prova, enquanto os validadores verificam apenas uma pequena testemunha e nunca a matemática bruta Opengradient. Os trabalhos são divididos entre operadores de GPU que competem para terminar primeiro; o resultado válido mais rápido recebe pagamento, os demais são descartados e um trabalho travado automaticamente recebe um backup, para que um modelo lento não possa atrasar o bloco Opengradient.
Resultado final: um modelo se liquida como um saldo - infraestrutura forkável onde o construtor original ganha algo toda vez que seu fork é utilizado Opengradient.
A maioria das pessoas que fala sobre isso para por aqui, no slogan. É aqui que realmente precisa se sustentar.
@OpenGradient #OPG $OPG
$SYN
$LAYER

@OpenGradient meio que faz sentido. dei uma olhada na documentação deles e eles admitem abertamente que o zkML pode ser de 1.000 a 10.000x mais lento do que apenas rodar a inferência normalmente. encontrei um benchmark também provando que o GPT-2 (117M de parâmetros, que é pequeno para os dias de hoje) levou 3.601 segundos.
Quase uma hora para UMA prova.
e eles não estão escondendo essa informação também.
Basicamente, é por isso que o HACA existe em primeiro lugar: TEE para quando você precisa de velocidade, zkML para as chamadas onde você realmente precisa de uma prova matemática. O ZKCRV meio que divide a diferença entre os dois. você escolhe por chamada em vez de fingir que um método funciona para tudo.
A maioria dos projetos de IA verificáveis pula direto para "nós resolvemos isso". Este é o primeiro que vi que realmente te diz quais são os custos da troca em vez de apenas a parte que soa bem em um pitch deck.
Estou genuinamente curioso para saber como essa diferença aparece em modelos muito maiores que o GPT-2, alguém viu números reais sobre isso?
$OPG #OPG @OpenGradient
$TNSR
$LAB

A verificação criptográfica prova que a computação foi executada corretamente, com o modelo certo e os inputs intocados.
Essa é a integridade do processo. @OpenGradient constrói isso diretamente na camada de inferência antes que qualquer coisa se estabilize na blockchain.
Mas verificado não é o mesmo que verdadeiro.
Um modelo ruim pode rodar perfeitamente e ainda assim te dar uma resposta errada.
A verificação checa o processo, não a decisão. Perder essa distinção é exagerar na venda da tecnologia.
Ainda é muito importante em pontuações de risco DeFi ou em trades impulsionados por IA, já que saber que o modelo não foi trocado silenciosamente ou alimentado com dados falsos já é uma grande melhoria. Você não precisa que seja onisciente. Você precisa que seja honesto sobre o que realmente foi executado.
Como eles mantêm a computação pesada rápida: provas off-chain se estabilizam na blockchain. IA totalmente on-chain é muito lenta. IA puramente off-chain é uma caixa-preta com boa marca. A OpenGradient fica no meio de propósito, essa é a Arquitetura de Computação Híbrida de IA.
A maioria dos tokens de IA segue uma narrativa. Este aqui está resolvendo um problema que você pode realmente nomear.
$OPG #OpenGradient
$BTW
#OPG
$RE

A maioria das pessoas que estão farmando airdrops de IA neste ciclo está correndo atrás de pontos. Quase ninguém está perguntando o que realmente estão construindo enquanto fazem isso.
Cada prompt que você envia a um assistente de IA normal desaparece no segundo em que você fecha a aba; conveniente, mas também um beco sem saída. Sem histórico, sem continuidade, sem valor deixado para você.
$OPG está abordando essa lacuna diretamente com o MemSync, uma camada de memória que realmente persiste seu contexto entre aplicativos de IA em vez de apagá-lo a cada sessão.
Aqui está a parte que a maioria dos criadores nesta campanha está pulando: a memória persistente não é apenas uma correção de UX. É a base para algo maior: Twin.fun
O marketplace OpenGradient para personas de IA, onde profundidade e história são o que tornam um twin valioso para segurar.

A memória é o que transforma um chatbot plano em algo com o qual as pessoas realmente querem interagir.

A maioria dos tokens de IA vende um chatbot com uma moeda atrelada. O OpenGradient está construindo a camada de memória por trás da próxima geração de agentes de IA.

Essa é uma aposta significativamente diferente: infraestrutura em vez de uma embalagem. Combine isso com a inferência verificada por zkML/TEE através do DeepProve, um Model Hub em funcionamento com mais de 2.000 modelos, e um stack de produtos que já foi entregue (BitQuant, MemSync, Twin.fun) em vez de prometido, e a campanha de $245,000 do OPG CreatorPad começa a parecer menos como um airdrop para farmar e mais como um olhar antecipado para a infraestrutura que a maioria das pessoas só entenderá em retrospecto...
As equipes que estão construindo silenciosamente a camada da qual todos os outros dependem raramente recebem crédito até que seja tarde demais para entrar cedo.
#OpenGradient #OPG @OpenGradient
$RE
$ESPORTS
A camada de memória para todos os futuros agentes de IA

Deixa eu te contar o que a indústria de cripto tá fazendo errado.

Todo projeto de blockchain com IA começou com uma cadeia e grudou a IA em cima. É como colocar um motor a jato numa bicicleta e chamar de aeronave. @OpenGradient começou com IA e construiu toda a fundação em torno disso. Isso não é uma diferença pequena. Isso é tudo.

Aqui está a parte que realmente me parou.

A inferência de IA não tem nada a ver com mover tokens. Quando você manda cripto, o resultado é sempre o mesmo. Previsível. Verificável instantaneamente. Mas quando um modelo de IA roda uma decisão, é complexo, probabilístico e computacionalmente massivo. Você não pode pedir para cada validador reexecutar um modelo no nível do GPT só para checar a resposta. A rede colapsa. Essa é a parede invisível que todo projeto de cripto com IA colidiu silenciosamente. Ou você executa a IA ou você verifica. Ninguém resolveu os dois juntos. Até agora.

A OpenGradient construiu uma arquitetura onde cada decisão de IA vem com uma prova criptográfica de exatamente o que foi executado, o que foi pedido e o que voltou. Permanente. Na cadeia. Sem intermediários. Sem confiança necessária.

Aqui está o porquê disso ser importante além da tecnologia. Agentes autônomos de IA estão prestes a gerenciar dinheiro real em uma escala que a maioria das pessoas não está pronta. Portfólios. Empréstimos. Trades executando enquanto você dorme. E a pergunta mais perigosa nesse futuro não é se a IA é inteligente o suficiente. É se alguém pode provar o que realmente decidiu e por quê. Toda outra infraestrutura te dá uma saída e pede sua confiança. A OpenGradient te dá uma prova e deixa você verificar por conta própria.

O que faz a OpenGradient ser diferente é simples. Eles construíram produtos reais com usuários reais antes de qualquer um saber que o token existia. Isso não é uma equipe correndo atrás de hype. Isso é convicção.

A década que vem será definida por uma pergunta. Não o que a IA pode fazer. Mas quem pode realmente provar o que ela fez. A OpenGradient já construiu essa prova. O resto do mundo ainda está fazendo a pergunta

#OpenGradient #OPG #VerifiableAI #AIAgents #Web3AI
$SYN
$VELVET
$OPG
OPG próximo movimento da char?