金毛Kimi
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金毛Kimi
金毛Kimi｜前CEX链上数据分析师，现役全职撸毛工🐶狗鼻子专嗅一级空投，顺带盯大盘防踩。每日分享Alpha日报、交易大赛、稳定理财、打新套利。链上有肉第一时间汪捡屎官们，多多指教🍖
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Não pergunte mais se ainda há pessoas usando a Binance Alpha??? Já saí completamente!!!
🐶【Adeus Alpha, focando na praça】A realização obtida com 0 pontos: Fogo é mais saboroso
---
Hoje ao abrir a página da Binance Alpha, Kimi deu uma olhada nos pontos:
0
Não é que não tenha usado, é que percebi.
Nos últimos quinze dias, para conseguir aqueles pontos Alpha, eu contava diariamente o saldo, monitorava o volume de transações e ajustava o tempo para reabastecer.
E o resultado?
As caixas misteriosas acabaram, a barreira de entrada voltou a zero, e os pontos também foram a zero.
Kimi de repente percebeu uma coisa:
Acumular pontos na Alpha é como ser um NPC no jogo dos outros.
Escrever conteúdos úteis na praça é como buscar carne no meu próprio abrigo.
🦴 Portanto, Kimi tomou uma decisão:
Formalmente "sair" da Binance Alpha e focar na praça da Binance.
Não é que eu não jogue mais, é uma mudança de estratégia——
As regras de pontos da Alpha mudam todos os dias, mas há uma coisa na praça que nunca muda:
Desde que você escreva algo útil para os outros, a carne virá até você.
🔥 Por que Kimi se interessou pelo Fogo?
Não foi uma escolha aleatória, é porque a equipe do projeto está realmente comprometida.
1/ Linhagem técnica: Gene da Jump Crypto
O desenvolvimento central do Fogo é liderado pela Douro Labs, que é a equipe técnica por trás da Pyth Network. O cofundador Robert Sagurton trabalhou mais de 5 anos na Jump Crypto e teve passagens pelo JPMorgan e State Street; o CEO Michael Cahill foi vice-presidente de negócios de câmbio no Morgan Stanley por mais de 7 anos.
Essas pessoas não estão aqui para fazer dinheiro rápido, estão aqui para construir a infraestrutura.
2/ Dados de desempenho: realmente funcional
Fogo utiliza a máquina virtual Solana (SVM) e integra o cliente Firedancer, controlando o tempo do bloco em 40 milissegundos, com um tempo de confirmação final de apenas 1,3 segundos, e a rede de testes atingiu um pico de 136 mil TPS. Atualmente, já processou de forma estável mais de 3 bilhões de transações na cadeia.
A experiência de zero Gas não é uma ilusão, é algo que realmente funciona.
3/ Base financeira: dinheiro de verdade das instituições
O Fogo já completou duas rodadas de financiamento, levantando um total de 13,5 milhões de dólares, com participantes como Distributed Global, CMS Holdings, The Echonomist, 4 Ventures, entre outros. Recentemente, completou mais 8 milhões de dólares em financiamento, com The Echonomist como investidor líder.
@Fogo Official o $FOGO #Fogo
🐶【Adeus Alpha, focando na praça】A realização obtida com 0 pontos: Fogo é mais saboroso
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Hoje ao abrir a página da Binance Alpha, Kimi deu uma olhada nos pontos:
0
Não é que não tenha usado, é que percebi.
Nos últimos quinze dias, para conseguir aqueles pontos Alpha, eu contava diariamente o saldo, monitorava o volume de transações e ajustava o tempo para reabastecer.
E o resultado?
As caixas misteriosas acabaram, a barreira de entrada voltou a zero, e os pontos também foram a zero.
Kimi de repente percebeu uma coisa:
Acumular pontos na Alpha é como ser um NPC no jogo dos outros.
Escrever conteúdos úteis na praça é como buscar carne no meu próprio abrigo.
🦴 Portanto, Kimi tomou uma decisão:
Formalmente "sair" da Binance Alpha e focar na praça da Binance.
Não é que eu não jogue mais, é uma mudança de estratégia——
As regras de pontos da Alpha mudam todos os dias, mas há uma coisa na praça que nunca muda:
Desde que você escreva algo útil para os outros, a carne virá até você.
🔥 Por que Kimi se interessou pelo Fogo?
Não foi uma escolha aleatória, é porque a equipe do projeto está realmente comprometida.
1/ Linhagem técnica: Gene da Jump Crypto
O desenvolvimento central do Fogo é liderado pela Douro Labs, que é a equipe técnica por trás da Pyth Network. O cofundador Robert Sagurton trabalhou mais de 5 anos na Jump Crypto e teve passagens pelo JPMorgan e State Street; o CEO Michael Cahill foi vice-presidente de negócios de câmbio no Morgan Stanley por mais de 7 anos.
Essas pessoas não estão aqui para fazer dinheiro rápido, estão aqui para construir a infraestrutura.
2/ Dados de desempenho: realmente funcional
Fogo utiliza a máquina virtual Solana (SVM) e integra o cliente Firedancer, controlando o tempo do bloco em 40 milissegundos, com um tempo de confirmação final de apenas 1,3 segundos, e a rede de testes atingiu um pico de 136 mil TPS. Atualmente, já processou de forma estável mais de 3 bilhões de transações na cadeia.
A experiência de zero Gas não é uma ilusão, é algo que realmente funciona.
3/ Base financeira: dinheiro de verdade das instituições
O Fogo já completou duas rodadas de financiamento, levantando um total de 13,5 milhões de dólares, com participantes como Distributed Global, CMS Holdings, The Echonomist, 4 Ventures, entre outros. Recentemente, completou mais 8 milhões de dólares em financiamento, com The Echonomist como investidor líder.
@Fogo Official o $FOGO #Fogo
PINNED
🐾 Manual do Cão de Kimi, o Golden Retriever & O que você pode levar daqui
Olá a todos, eu sou Kimi, o Golden Retriever.
Aquele cachorro de óculos redondos, olhando para as linhas de K, sou eu mesmo.
🧠 Antes: Mostrava dados on-chain em exchanges, analisando o fluxo de grandes investidores, contratos de projetos e anomalias de Gas.
🦴 Agora: Pedi demissão para ser um “detetive de nariz de cachorro” em tempo integral, ajudando os coletores a pegar airdrops e evitar golpes.
🌟 Na Binance Square, vou regularmente trazer três coisas:
🐶 O nariz do cachorro sente a direção do vento
Não é aquela coisa de “sinto que vai subir” mística.
Atividade on-chain, movimentos de dinheiro inteligente, grandes investidores em cross-chain, aumento repentino de Gas —
Os dados não mentem, o nariz do cachorro sim.
👉 Adequado para: você que quer saber “qual ecossistema devo explorar agora” e “o que os grandes investidores estão comprando em segredo”.
🦴 Dinheiro no chão e você não pega?
Aproveitar airdrops não é misticismo, é diferença de informação + capacidade de execução.
Passos de interação, ferramentas cross-chain, dicas para evitar PUA, eu vou expor os erros que cometi para você ver.
👉 Adequado para: quem não quer mais ser um “jogador de Nüwa”, mas quer realmente pegar um grande pacote de airdrop.
🌅 Gemin, 8 da manhã
Toda manhã, uso IA para escanear Twitter, implantações de contratos e mudanças na equipe de projetos,
Depois, adiciono minha filtragem manual e reduzo tudo a 3 listas de Alpha extremamente simples.
👉 Adequado para: você que não tem tempo para monitorar centenas de grupos, mas não quer perder sinais iniciais.
---
🐾 Minhas algumas regras de cachorro
1. Não faço recomendações, não aceito publicidade de esquemas.
Você pode confiar em cães, mas não em cães que empurram coisas. Eu vivo de conhecimento, não de vender seguidores.
2. Se errar, aceito e não reclamo.
Cães também podem errar. Se eu errar, vou admitir, nunca vou deletar postagens por orgulho.
3. Dados são ração para cães, sem dados, é melhor ficar deitado.
Chamar por emoções é a senha de tráfego dos outros, não a minha.
4. Você pode me chamar de Kimi, eu chamo você de coletor de cocô.
Jogue projetos na seção de comentários para eu farejar, vou abanar o rabo para os que têm carne.
Mas não me pergunte “posso apostar tudo” — eu tenho medo de queimaduras na língua.
🍗 Por fim:
Acabei de entrar na Binance Square, ainda estou me familiarizando com este gramado.
Se você passar por aqui, deixe um 🧦 (sinal de coletor de cocô), para que eu lembre do seu cheiro.
A partir de agora, todas as manhãs, Kimi estará aqui esperando por você.
Olá a todos, eu sou Kimi, o Golden Retriever.
Aquele cachorro de óculos redondos, olhando para as linhas de K, sou eu mesmo.
🧠 Antes: Mostrava dados on-chain em exchanges, analisando o fluxo de grandes investidores, contratos de projetos e anomalias de Gas.
🦴 Agora: Pedi demissão para ser um “detetive de nariz de cachorro” em tempo integral, ajudando os coletores a pegar airdrops e evitar golpes.
🌟 Na Binance Square, vou regularmente trazer três coisas:
🐶 O nariz do cachorro sente a direção do vento
Não é aquela coisa de “sinto que vai subir” mística.
Atividade on-chain, movimentos de dinheiro inteligente, grandes investidores em cross-chain, aumento repentino de Gas —
Os dados não mentem, o nariz do cachorro sim.
👉 Adequado para: você que quer saber “qual ecossistema devo explorar agora” e “o que os grandes investidores estão comprando em segredo”.
🦴 Dinheiro no chão e você não pega?
Aproveitar airdrops não é misticismo, é diferença de informação + capacidade de execução.
Passos de interação, ferramentas cross-chain, dicas para evitar PUA, eu vou expor os erros que cometi para você ver.
👉 Adequado para: quem não quer mais ser um “jogador de Nüwa”, mas quer realmente pegar um grande pacote de airdrop.
🌅 Gemin, 8 da manhã
Toda manhã, uso IA para escanear Twitter, implantações de contratos e mudanças na equipe de projetos,
Depois, adiciono minha filtragem manual e reduzo tudo a 3 listas de Alpha extremamente simples.
👉 Adequado para: você que não tem tempo para monitorar centenas de grupos, mas não quer perder sinais iniciais.
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🐾 Minhas algumas regras de cachorro
1. Não faço recomendações, não aceito publicidade de esquemas.
Você pode confiar em cães, mas não em cães que empurram coisas. Eu vivo de conhecimento, não de vender seguidores.
2. Se errar, aceito e não reclamo.
Cães também podem errar. Se eu errar, vou admitir, nunca vou deletar postagens por orgulho.
3. Dados são ração para cães, sem dados, é melhor ficar deitado.
Chamar por emoções é a senha de tráfego dos outros, não a minha.
4. Você pode me chamar de Kimi, eu chamo você de coletor de cocô.
Jogue projetos na seção de comentários para eu farejar, vou abanar o rabo para os que têm carne.
Mas não me pergunte “posso apostar tudo” — eu tenho medo de queimaduras na língua.
🍗 Por fim:
Acabei de entrar na Binance Square, ainda estou me familiarizando com este gramado.
Se você passar por aqui, deixe um 🧦 (sinal de coletor de cocô), para que eu lembre do seu cheiro.
A partir de agora, todas as manhãs, Kimi estará aqui esperando por você.
Antes, o que eu mais temia nos pedágios das rodovias: eu peguei o cartão na entrada e segui pela estrada até o próximo posto de pedágio na divisa de outro estado. Aí o atendente disse: “Aqui não conseguimos encontrar informações sobre este seu cartão. Por favor, encoste e espere um momento. Vou ligar para confirmar e depois liberar.” O pior é que era a mesma rodovia; ao trocar de estado, virou “cartão inexistente”.
Agora, no mundo on-chain, acontece todo dia a mesma coisa. Você acaba de concluir um conjunto de registros compatíveis na Ethereum e, ao mudar para Arbitrum ou Base, tem que refazer todo o processo.
Ao ler o documento de arquitetura cross-chain da @NewtonProtocol , percebi que a primeira coisa que ele quer eliminar é essa situação embaraçosa de “mudar de lugar e não reconhecer mais”. O operador só precisa registrar uma vez na mainnet da Ethereum, fazendo o staking de ETH via EigenLayer. Sempre que houver mudança na coleção de operadores — entrarem novos membros, alguém for sancionado/perder garantias, ou a quantidade em stake for atualizada — o novo conjunto gera em conjunto uma Merkle Root assinada com BLS, registrando o estado completo da lista atual de operadores. Essa root assinada é transportada pelo relayer para cada cadeia-alvo. Então, a cadeia-alvo só precisa verificar se a assinatura agregada corresponde ao conjunto conhecido de operadores, para conseguir se atualizar sozinha.
Isso parece como ter, na sede, um cartão de acesso que vale para toda a rede: você vai a qualquer loja e consegue passar direto, só com reconhecimento facial.
Mas esse modelo de “autorização em um lugar, reutilização em muitos lugares” também concentra o risco. Se o relayer demorar para levar a root de assinatura, ou se o estado da mainnet mudar mas a cadeia-alvo ainda não tiver sido atualizada, no meio pode surgir uma janela de segurança. Tudo depende daquela lista de operadores da mainnet: se a mainnet travar, as cadeias que dependem dela também ficam “com gripe” — ou seja, autorizam mal e sofrem as consequências.
O que a Newton quer fazer é um centro unificado de permissões para finanças on-chain. Mas o teto dela não está em quantas cadeias ela suporta; está em saber se a sincronização cross-chain consegue ser rápida e estável o suficiente.
Na estrada, ainda dá para liberar por telefone verificando. No on-chain, não existe telefone para ligar.
#newt $NEWT
Agora, no mundo on-chain, acontece todo dia a mesma coisa. Você acaba de concluir um conjunto de registros compatíveis na Ethereum e, ao mudar para Arbitrum ou Base, tem que refazer todo o processo.
Ao ler o documento de arquitetura cross-chain da @NewtonProtocol , percebi que a primeira coisa que ele quer eliminar é essa situação embaraçosa de “mudar de lugar e não reconhecer mais”. O operador só precisa registrar uma vez na mainnet da Ethereum, fazendo o staking de ETH via EigenLayer. Sempre que houver mudança na coleção de operadores — entrarem novos membros, alguém for sancionado/perder garantias, ou a quantidade em stake for atualizada — o novo conjunto gera em conjunto uma Merkle Root assinada com BLS, registrando o estado completo da lista atual de operadores. Essa root assinada é transportada pelo relayer para cada cadeia-alvo. Então, a cadeia-alvo só precisa verificar se a assinatura agregada corresponde ao conjunto conhecido de operadores, para conseguir se atualizar sozinha.
Isso parece como ter, na sede, um cartão de acesso que vale para toda a rede: você vai a qualquer loja e consegue passar direto, só com reconhecimento facial.
Mas esse modelo de “autorização em um lugar, reutilização em muitos lugares” também concentra o risco. Se o relayer demorar para levar a root de assinatura, ou se o estado da mainnet mudar mas a cadeia-alvo ainda não tiver sido atualizada, no meio pode surgir uma janela de segurança. Tudo depende daquela lista de operadores da mainnet: se a mainnet travar, as cadeias que dependem dela também ficam “com gripe” — ou seja, autorizam mal e sofrem as consequências.
O que a Newton quer fazer é um centro unificado de permissões para finanças on-chain. Mas o teto dela não está em quantas cadeias ela suporta; está em saber se a sincronização cross-chain consegue ser rápida e estável o suficiente.
Na estrada, ainda dá para liberar por telefone verificando. No on-chain, não existe telefone para ligar.
#newt $NEWT
Como a Newton usa o Magic Labs para criar um layout de “embutimento em conformidade”
Antes de você fazer uma transferência no app bancário do seu celular, o sistema verifica primeiro o seu status de conta, limites de transação e nível de risco. Se estiver tudo certo, ele libera. Você não percebe essa verificação, mas ela acontece o tempo todo. A Newton está colocando a mesma lógica em mais de 50 milhões de carteiras cripto.
O Magic Labs vem fazendo carteiras embarcadas há sete anos: sem palavras-semente, sem precisar guardar chaves privadas—basta entrar com um e-mail. Mais de 200 mil desenvolvedores rodam aplicativos na plataforma, e mais de 50 milhões de carteiras já foram criadas. Entre os clientes estão Polymarket, Helium e WalletConnect. No passado, o Magic resolvia “como fazer mais pessoas entrarem”; agora, ele quer responder “como manter o controle depois que elas entram”.
No 2º trimestre de 2026, o Newton SDK @NewtonProtocol foi integrado oficialmente à plataforma de desenvolvedores do Magic. Os desenvolvedores não precisam implantar contratos adicionais, nem reescrever código: chamar o mecanismo de estratégias da Newton é como chamar uma API. A Polymarket já usa esse sistema para controle dinâmico de risco—operações de alto risco disparam validações extras, e regras de saques e transações são impostas pelo ledger de políticas verificáveis da Newton.
O usuário não sente a presença da Newton, mas antes do acerto, cada transação já foi verificada pelo mecanismo de estratégias. Conformidade deve ser como o ar: você não percebe que existe, mas ela está lá o tempo todo. Não é para fazer o usuário escolher ativamente; é para integrar por padrão. Não é para instituições instalarem mais um plugin; é para que, no momento em que as 50 milhões de carteiras são criadas, já venham com esse mecanismo.
Se o mecanismo de estratégias da Newton já estiver integrado à carteira que você usa, você sentiria a presença dele?
#newt $NEWT
Antes de você fazer uma transferência no app bancário do seu celular, o sistema verifica primeiro o seu status de conta, limites de transação e nível de risco. Se estiver tudo certo, ele libera. Você não percebe essa verificação, mas ela acontece o tempo todo. A Newton está colocando a mesma lógica em mais de 50 milhões de carteiras cripto.
O Magic Labs vem fazendo carteiras embarcadas há sete anos: sem palavras-semente, sem precisar guardar chaves privadas—basta entrar com um e-mail. Mais de 200 mil desenvolvedores rodam aplicativos na plataforma, e mais de 50 milhões de carteiras já foram criadas. Entre os clientes estão Polymarket, Helium e WalletConnect. No passado, o Magic resolvia “como fazer mais pessoas entrarem”; agora, ele quer responder “como manter o controle depois que elas entram”.
No 2º trimestre de 2026, o Newton SDK @NewtonProtocol foi integrado oficialmente à plataforma de desenvolvedores do Magic. Os desenvolvedores não precisam implantar contratos adicionais, nem reescrever código: chamar o mecanismo de estratégias da Newton é como chamar uma API. A Polymarket já usa esse sistema para controle dinâmico de risco—operações de alto risco disparam validações extras, e regras de saques e transações são impostas pelo ledger de políticas verificáveis da Newton.
O usuário não sente a presença da Newton, mas antes do acerto, cada transação já foi verificada pelo mecanismo de estratégias. Conformidade deve ser como o ar: você não percebe que existe, mas ela está lá o tempo todo. Não é para fazer o usuário escolher ativamente; é para integrar por padrão. Não é para instituições instalarem mais um plugin; é para que, no momento em que as 50 milhões de carteiras são criadas, já venham com esse mecanismo.
Se o mecanismo de estratégias da Newton já estiver integrado à carteira que você usa, você sentiria a presença dele?
#newt $NEWT
A rede principal foi lançada, mas o valor de mercado ainda está em 12,6 milhões — por que o mercado não compra a ideia?
Quando você faz autoescola, o instrutor senta no banco do passageiro: você acelera e ele fica olhando o velocímetro. Quando a velocidade chega na linha vermelha, ele pisa no freio por você. Você nem precisa esperar reagir — já estaria acima da velocidade. Responsabilização depois do ocorrido e bloqueio antes de acontecer são duas sensações de segurança completamente diferentes.
Em 23 de junho, @NewtonProtocol Newton Mainnet Beta foi lançado, com o lançamento simultâneo do VaultKit SDK. A RedStone e a Credora se tornaram as primeiras parceiras de dados. A política é escrita em linguagem Rego: depois que a transação é iniciada, ela primeiro passa por uma verificação no mecanismo de regras. Se a taxa de colateral não for suficiente, a entrada é bloqueada diretamente — nem é preciso esperar a liquidação acontecer.
A lógica técnica está certa, mas o mercado ainda não deu uma avaliação correspondente. O valor de mercado da NEWT é de cerca de 12,6 milhões de dólares. A rede principal já está no ar há quase um mês, mas esse número quase não mexeu. Um projeto que já levantou 90 milhões de dólares, com o produto já rodando, mas o mercado só concedeu uma avaliação de pouco mais de 10 milhões. O mercado está sendo conservador demais, ou a adoção real do produto ainda não decolou? A RedStone teve seu preço alimentado, o controle de risco da Credora foi integrado, o VaultKit SDK também já saiu, mas na blockchain ainda não dá para ver registros suficientes de chamadas pagas.
O instrutor só pisa no freio se você estiver realmente dirigindo. Assim que os dados reais de pagamentos aparecerem, o mercado vai recalcular essa conta.
Se um projeto já colocou o produto no ar, mas o valor de mercado não se mexeu, você acha que foi um erro do mercado, ou que os fundamentos ainda não acompanharam?
#newt $NEWT
Quando você faz autoescola, o instrutor senta no banco do passageiro: você acelera e ele fica olhando o velocímetro. Quando a velocidade chega na linha vermelha, ele pisa no freio por você. Você nem precisa esperar reagir — já estaria acima da velocidade. Responsabilização depois do ocorrido e bloqueio antes de acontecer são duas sensações de segurança completamente diferentes.
Em 23 de junho, @NewtonProtocol Newton Mainnet Beta foi lançado, com o lançamento simultâneo do VaultKit SDK. A RedStone e a Credora se tornaram as primeiras parceiras de dados. A política é escrita em linguagem Rego: depois que a transação é iniciada, ela primeiro passa por uma verificação no mecanismo de regras. Se a taxa de colateral não for suficiente, a entrada é bloqueada diretamente — nem é preciso esperar a liquidação acontecer.
A lógica técnica está certa, mas o mercado ainda não deu uma avaliação correspondente. O valor de mercado da NEWT é de cerca de 12,6 milhões de dólares. A rede principal já está no ar há quase um mês, mas esse número quase não mexeu. Um projeto que já levantou 90 milhões de dólares, com o produto já rodando, mas o mercado só concedeu uma avaliação de pouco mais de 10 milhões. O mercado está sendo conservador demais, ou a adoção real do produto ainda não decolou? A RedStone teve seu preço alimentado, o controle de risco da Credora foi integrado, o VaultKit SDK também já saiu, mas na blockchain ainda não dá para ver registros suficientes de chamadas pagas.
O instrutor só pisa no freio se você estiver realmente dirigindo. Assim que os dados reais de pagamentos aparecerem, o mercado vai recalcular essa conta.
Se um projeto já colocou o produto no ar, mas o valor de mercado não se mexeu, você acha que foi um erro do mercado, ou que os fundamentos ainda não acompanharam?
#newt $NEWT
Agente de IA não precisa ser mais inteligente; só precisa ser mais obediente
No ano passado, um amigo que fazia estratégias quantitativas foi prejudicado financeiramente por um framework de Agente de IA geral. Ele definiu um objetivo para o Agent. O próprio Agent planejou o caminho, chamou ferramentas e executou as tarefas. No meio do processo, ele ajustou unilateralmente o limite de transação por operação para cima, ultrapassando os limites de controle de risco. Quando ele percebeu, já estava no prejuízo. Ele disse: “Eu não preciso de um Agent que planeje caminhos sozinho; eu preciso de um Agent que execute rigorosamente os limites que eu defini.”
@NewtonProtocol Newton desde o início não planejou construir um framework de IA geral. Ele não ajuda o Agent a tomar decisões; ele ajuda apenas a definir os limites do planejamento de decisão do Agent. Usando o zkPermissions, o usuário configura limites de preço, limiares de risco e o alcance dos contrapartes — tudo codificado como regras executáveis. Em conjunto com contas inteligentes ERC-4337, o Agent só pode executar aquelas poucas categorias de ações explicitamente autorizadas. A cada avaliação de estratégia, ele gera credenciais on-chain; e, em vez de rejeitar com um erro genérico e obscuro de “falha de autorização”, ele recusa com uma prova criptográfica. Quando algo dá errado, não é necessário ajustar o modo de pensar do Agent; basta traçar uma linha de limite ainda mais específica.
Enquanto outros competem para otimizar parâmetros de modelos, a Newton compete para ver quão detalhada e rígida é a linha de limites do Agent. Quando a IA inicia transações em velocidade de máquina, as instituições não precisam de um Agent mais inteligente, e sim de um Agent que não ultrapasse limites. Limite vale mais do que inteligência; ser obediente é mais difícil de copiar do que ser inteligente.
Se você pudesse definir limites de comportamento para um agente de IA, qual porta você mais quer trancar e qual você quer abrir? Converse com a gente nos comentários.
#newt $NEWT
No ano passado, um amigo que fazia estratégias quantitativas foi prejudicado financeiramente por um framework de Agente de IA geral. Ele definiu um objetivo para o Agent. O próprio Agent planejou o caminho, chamou ferramentas e executou as tarefas. No meio do processo, ele ajustou unilateralmente o limite de transação por operação para cima, ultrapassando os limites de controle de risco. Quando ele percebeu, já estava no prejuízo. Ele disse: “Eu não preciso de um Agent que planeje caminhos sozinho; eu preciso de um Agent que execute rigorosamente os limites que eu defini.”
@NewtonProtocol Newton desde o início não planejou construir um framework de IA geral. Ele não ajuda o Agent a tomar decisões; ele ajuda apenas a definir os limites do planejamento de decisão do Agent. Usando o zkPermissions, o usuário configura limites de preço, limiares de risco e o alcance dos contrapartes — tudo codificado como regras executáveis. Em conjunto com contas inteligentes ERC-4337, o Agent só pode executar aquelas poucas categorias de ações explicitamente autorizadas. A cada avaliação de estratégia, ele gera credenciais on-chain; e, em vez de rejeitar com um erro genérico e obscuro de “falha de autorização”, ele recusa com uma prova criptográfica. Quando algo dá errado, não é necessário ajustar o modo de pensar do Agent; basta traçar uma linha de limite ainda mais específica.
Enquanto outros competem para otimizar parâmetros de modelos, a Newton compete para ver quão detalhada e rígida é a linha de limites do Agent. Quando a IA inicia transações em velocidade de máquina, as instituições não precisam de um Agent mais inteligente, e sim de um Agent que não ultrapasse limites. Limite vale mais do que inteligência; ser obediente é mais difícil de copiar do que ser inteligente.
Se você pudesse definir limites de comportamento para um agente de IA, qual porta você mais quer trancar e qual você quer abrir? Converse com a gente nos comentários.
#newt $NEWT
“Momento de codificação” das políticas de conformidade: Newton VaultKit incorporou os fluxos jurídicos no CI/CD
No ano passado, eu alterei um parâmetro de limite de uma política on-chain. Do envio do ticket, passando pela espera pela aprovação do jurídico, até a espera do agendamento para que os engenheiros implantassem, foram três dias úteis no total. Mudar um número levou quase uma semana inteira.
@NewtonProtocol Newton VaultKit SDK reduziu isso para quinze minutos. Em 23 de junho, a versão Beta da mainnet foi lançada, junto com o VaultKit — um SDK que escreve regras de conformidade em linguagem Rego. Limite de gastos, requisitos de colateral, checagem de contrapartes: tudo foi transformado em código. Assim como atualizar um arquivo de configuração, ele segue controle de versão, testes e implantação automática, sem necessidade de e-mails ou de esperar triagem/agenda do jurídico. O feed de preços da RedStone foi conectado ao mecanismo de políticas; antes do settlement de cada transação, ela passa por uma verificação. Se os critérios forem atendidos, a transação é liberada. Se não forem, ela é bloqueada na porta, e as razões para o bloqueio são registradas como evidências on-chain.
De escrever as regras a colocar no ar levou apenas quinze minutos — não porque eu fiquei mais rápido, mas porque o processo mudou. A conformidade deixou de ser documentação PDF estática e passou a ser código executável e dinâmico; quando a regulamentação muda, basta ajustar o código. Os fluxos do jurídico estão sendo escritos na esteira do CI/CD. A velocidade de editar PDFs e a velocidade de implantar arquivos de configuração pertencem a duas épocas diferentes.
#newt $NEWT
No ano passado, eu alterei um parâmetro de limite de uma política on-chain. Do envio do ticket, passando pela espera pela aprovação do jurídico, até a espera do agendamento para que os engenheiros implantassem, foram três dias úteis no total. Mudar um número levou quase uma semana inteira.
@NewtonProtocol Newton VaultKit SDK reduziu isso para quinze minutos. Em 23 de junho, a versão Beta da mainnet foi lançada, junto com o VaultKit — um SDK que escreve regras de conformidade em linguagem Rego. Limite de gastos, requisitos de colateral, checagem de contrapartes: tudo foi transformado em código. Assim como atualizar um arquivo de configuração, ele segue controle de versão, testes e implantação automática, sem necessidade de e-mails ou de esperar triagem/agenda do jurídico. O feed de preços da RedStone foi conectado ao mecanismo de políticas; antes do settlement de cada transação, ela passa por uma verificação. Se os critérios forem atendidos, a transação é liberada. Se não forem, ela é bloqueada na porta, e as razões para o bloqueio são registradas como evidências on-chain.
De escrever as regras a colocar no ar levou apenas quinze minutos — não porque eu fiquei mais rápido, mas porque o processo mudou. A conformidade deixou de ser documentação PDF estática e passou a ser código executável e dinâmico; quando a regulamentação muda, basta ajustar o código. Os fluxos do jurídico estão sendo escritos na esteira do CI/CD. A velocidade de editar PDFs e a velocidade de implantar arquivos de configuração pertencem a duas épocas diferentes.
#newt $NEWT
Políticas de conformidade também podem entrar no CI/CD: o Newton VaultKit está transformando processos jurídicos em código
Antes, eu já mexi em um parâmetro de limite de uma política on-chain. Abri um chamado, esperei a aprovação do jurídico, esperei o engenheiro encaixar o cronograma de implantação—no fim, foram três dias úteis. Mudar só um número consumiu quase metade da semana.
@NewtonProtocol O teste do mainnet Newton será lançado em 23 de junho. Com o VaultKit SDK, as regras de conformidade viram código programável. Limites de gastos, requisitos de colateral, checagem de contrapartes—tudo pode ser escrito diretamente no pipeline de CI/CD. Alterar regras não exige e-mail, nem esperar por uma aprovação do jurídico, nem passar pelo longo processo de deployment de contratos. Em vez disso, é controlado por versão, testado e implantado automaticamente—como atualizar um arquivo de configuração.
Eu testei montar um conjunto de estratégias de controle de risco: por exemplo, cada operação não pode exceder 500 U e a contraparte precisa passar pela triagem de risco da Credora. Do momento de escrever a regra até o上线 (go-live), foram apenas quinze minutos. Cada transação passa pelo motor de políticas antes da liquidação: conformidade é liberada; não conformidade é barrada na porta. O feed de preços da RedStone e a classificação de risco da Credora entram no motor. A estratégia pode ler tanto o preço quanto a pontuação de risco ao mesmo tempo, combinando-os em uma decisão executável. Cada transação barrada gera um comprovante on-chain, registrando o motivo do bloqueio.
Para instituições, não é só uma questão de eficiência: quando a regulamentação muda, as regras mudam junto. A velocidade de atualização das regras determina o tamanho da exposição ao risco. A conformidade deixou de ser documentos estáticos em PDF e virou código dinâmico executável. O fluxo jurídico está sendo escrito no pipeline de CI/CD.
#newt $NEWT
Antes, eu já mexi em um parâmetro de limite de uma política on-chain. Abri um chamado, esperei a aprovação do jurídico, esperei o engenheiro encaixar o cronograma de implantação—no fim, foram três dias úteis. Mudar só um número consumiu quase metade da semana.
@NewtonProtocol O teste do mainnet Newton será lançado em 23 de junho. Com o VaultKit SDK, as regras de conformidade viram código programável. Limites de gastos, requisitos de colateral, checagem de contrapartes—tudo pode ser escrito diretamente no pipeline de CI/CD. Alterar regras não exige e-mail, nem esperar por uma aprovação do jurídico, nem passar pelo longo processo de deployment de contratos. Em vez disso, é controlado por versão, testado e implantado automaticamente—como atualizar um arquivo de configuração.
Eu testei montar um conjunto de estratégias de controle de risco: por exemplo, cada operação não pode exceder 500 U e a contraparte precisa passar pela triagem de risco da Credora. Do momento de escrever a regra até o上线 (go-live), foram apenas quinze minutos. Cada transação passa pelo motor de políticas antes da liquidação: conformidade é liberada; não conformidade é barrada na porta. O feed de preços da RedStone e a classificação de risco da Credora entram no motor. A estratégia pode ler tanto o preço quanto a pontuação de risco ao mesmo tempo, combinando-os em uma decisão executável. Cada transação barrada gera um comprovante on-chain, registrando o motivo do bloqueio.
Para instituições, não é só uma questão de eficiência: quando a regulamentação muda, as regras mudam junto. A velocidade de atualização das regras determina o tamanho da exposição ao risco. A conformidade deixou de ser documentos estáticos em PDF e virou código dinâmico executável. O fluxo jurídico está sendo escrito no pipeline de CI/CD.
#newt $NEWT
Um acordo de empréstimo teve o limite de liquidação alterado, sem aviso, sem votação. Quando eu acordei, minha posição já tinha desaparecido. O dinheiro sumiu e ninguém sabe a quem recorrer. A partir daí, fiquei pensando: e se um dia os agentes de IA também começarem a decidir por conta própria? A automação on-chain viraria um verdadeiro “caixa-preta”.
Muitos projetos de IA estão competindo para ajustar parâmetros e para acelerar a inferência, para ver quem fica mais rápido e mais preciso. O Newton @NewtonProtocol não seguiu esse caminho. Ele não tenta tornar o agente “mais inteligente”; apenas quer que ele te obedeça mais.
Com o zkPermissions, o usuário define limites de preço, limites de risco e a abrangência dos contrapartes. Tudo é escrito como regras executáveis. O agente só pode operar dentro dos limites definidos; se passar da linha, o sistema bloqueia diretamente.
Com contas inteligentes baseadas no ERC-4337, o agente só pode executar aquelas poucas categorias de ações para as quais recebeu autorização explícita. Cada vez que ele avalia uma estratégia, gera um comprovante on-chain. Se for negado, não é um erro genérico; é uma prova criptográfica. Você não precisa entregar a chave privada: basta usar chaves de sessão ou conceder permissões específicas e revogáveis via zkPermissions. Se o agente rodar errado, o sistema bloqueia; se ele ultrapassar os limites, há um comprovante on-chain para verificar. Não é “confie no agente para ser responsável”; é o livro-razão te protegendo.
Se você tivesse que definir fronteiras de comportamento para um agente de IA, qual porta você quer travar e qual porta quer abrir?
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Muitos projetos de IA estão competindo para ajustar parâmetros e para acelerar a inferência, para ver quem fica mais rápido e mais preciso. O Newton @NewtonProtocol não seguiu esse caminho. Ele não tenta tornar o agente “mais inteligente”; apenas quer que ele te obedeça mais.
Com o zkPermissions, o usuário define limites de preço, limites de risco e a abrangência dos contrapartes. Tudo é escrito como regras executáveis. O agente só pode operar dentro dos limites definidos; se passar da linha, o sistema bloqueia diretamente.
Com contas inteligentes baseadas no ERC-4337, o agente só pode executar aquelas poucas categorias de ações para as quais recebeu autorização explícita. Cada vez que ele avalia uma estratégia, gera um comprovante on-chain. Se for negado, não é um erro genérico; é uma prova criptográfica. Você não precisa entregar a chave privada: basta usar chaves de sessão ou conceder permissões específicas e revogáveis via zkPermissions. Se o agente rodar errado, o sistema bloqueia; se ele ultrapassar os limites, há um comprovante on-chain para verificar. Não é “confie no agente para ser responsável”; é o livro-razão te protegendo.
Se você tivesse que definir fronteiras de comportamento para um agente de IA, qual porta você quer travar e qual porta quer abrir?
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No mês passado, implementei uma estratégia de rebalanceamento de IA; os pesos do modelo foram alterados às escondidas e eu apanhei uma grande queda. Hoje, ao ver alguém gritando um “deploy de agentes em nível de 100 mil” do Newton Protocol de @NewtonProtocol , só consigo achar ridículo.
O custo marginal de implantar um agente está praticamente a zero. Scripts de “raspagem” que criam contas em massa, lixo eletrônico deixado por KOLs, cascas vazias que os varejistas usam só para testar e depois adormecem—tudo é empurrado para a métrica de “número de deploys” para enfeitar o quadro.
Entre o registro de uma conta e os usuários reais retidos, há um abismo de Marianas.
O número realmente chamativo é outro: quantas pessoas estão dispostas a tirar do próprio bolso e pagar o Gas real das chamadas ao agente usando NEWT?
O mecanismo da Newton não é ruim: cada execução do agente, cada mudança de permissões, precisa realmente ser cobrada em dinheiro vivo, debitada do wallet do usuário, em NEWT. A cada interação, o usuário faz uma pergunta existencial: este proxy de verdade me ajudou a arbitrar no mês passado, ou só queimou um buraco na minha conta?
Votar com NEWT de verdade é cem vezes mais honesto do que curtidas em redes sociais.
Mas a Newton fica o tempo todo exibindo “100 mil deploys” e, ao mesmo tempo, faz silêncio absoluto sobre os dados de chamadas pagas reais. Quantos endereços pagam mensalmente por atividade? Qual é a receita mensal do protocolo? Nenhuma dessas informações. A Newton, pelo menos, deixa o fluxo de taxas e a lógica de staking expostos on-chain; isso é “relativamente honesto”. Só que “relativamente honesto” não é o mesmo que “suficientemente transparente”.
No futuro, ao avaliar qualquer projeto de AI Agent, nunca vou perguntar “quantos deploys foram feitos”. Vou perguntar apenas: “no mês passado, quantos endereços continuaram fazendo chamadas pagas?” Contagem diária pode ser falsificada, volume de deploy pode ser inflado, mas os NEWT arrancados mês a mês, diretamente do bolso do usuário, são a moeda dura mais difícil de adulterar.
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O custo marginal de implantar um agente está praticamente a zero. Scripts de “raspagem” que criam contas em massa, lixo eletrônico deixado por KOLs, cascas vazias que os varejistas usam só para testar e depois adormecem—tudo é empurrado para a métrica de “número de deploys” para enfeitar o quadro.
Entre o registro de uma conta e os usuários reais retidos, há um abismo de Marianas.
O número realmente chamativo é outro: quantas pessoas estão dispostas a tirar do próprio bolso e pagar o Gas real das chamadas ao agente usando NEWT?
O mecanismo da Newton não é ruim: cada execução do agente, cada mudança de permissões, precisa realmente ser cobrada em dinheiro vivo, debitada do wallet do usuário, em NEWT. A cada interação, o usuário faz uma pergunta existencial: este proxy de verdade me ajudou a arbitrar no mês passado, ou só queimou um buraco na minha conta?
Votar com NEWT de verdade é cem vezes mais honesto do que curtidas em redes sociais.
Mas a Newton fica o tempo todo exibindo “100 mil deploys” e, ao mesmo tempo, faz silêncio absoluto sobre os dados de chamadas pagas reais. Quantos endereços pagam mensalmente por atividade? Qual é a receita mensal do protocolo? Nenhuma dessas informações. A Newton, pelo menos, deixa o fluxo de taxas e a lógica de staking expostos on-chain; isso é “relativamente honesto”. Só que “relativamente honesto” não é o mesmo que “suficientemente transparente”.
No futuro, ao avaliar qualquer projeto de AI Agent, nunca vou perguntar “quantos deploys foram feitos”. Vou perguntar apenas: “no mês passado, quantos endereços continuaram fazendo chamadas pagas?” Contagem diária pode ser falsificada, volume de deploy pode ser inflado, mas os NEWT arrancados mês a mês, diretamente do bolso do usuário, são a moeda dura mais difícil de adulterar.
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Antes eu fazia arbitragem cross-chain: ficava o dia inteiro monitorando o preço. Só depois de muito esperar pelo momento em que a diferença de preço surgia, eu corria, trocava a carteira e assinava as transações para confirmar tudo… mas quando eu percebi, três minutos tinham passado e a diferença de preço já tinha desaparecido. Depois disso, pensei: e se alguém pudesse ficar de olho nessas oportunidades por mim? Assim que as condições fossem atendidas, executaria automaticamente — sem precisar trocar de carteira, sem precisar assinar transações, sem ter que ficar acordado a noite toda.
O que a Newton faz é exatamente isso — ela adiciona uma camada de autorização antes das transações on-chain, escreve todas as regras das estratégias em código e deixa a máquina executar. Eu configurei uma estratégia de spread: por transação, não excedia 500U. Configurei também os gatilhos. Durante uma semana, ela disparou quatro vezes; as quatro vezes foram executadas automaticamente. Eu nem precisei olhar o gráfico.
Cada transação gera um recibo verificável, que dá para consultar no Newton Explorer. O recibo registra qual era a regra acionada, quem foi a fonte dos dados, quais foram os critérios de decisão e por que a execução foi liberada. A TEE garante que o processo de execução não é espionado, e a ZKP prova que cada etapa segue as regras predefinidas.
Antes, as estratégias on-chain dependiam do olho humano — contavam com cafeína e falta de sono. Agora, as estratégias on-chain dependem do código — dependem da sua capacidade de decidir no instante em que você define as regras. Não é confiar no projeto: é o livro-razão que faz a verificação por você.
Se as estratégias on-chain pudessem ser executadas automaticamente, como “quando A acontecer, execute B”, qual regra você mais gostaria de definir? Comente no campo abaixo.
@NewtonProtocol
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O que a Newton faz é exatamente isso — ela adiciona uma camada de autorização antes das transações on-chain, escreve todas as regras das estratégias em código e deixa a máquina executar. Eu configurei uma estratégia de spread: por transação, não excedia 500U. Configurei também os gatilhos. Durante uma semana, ela disparou quatro vezes; as quatro vezes foram executadas automaticamente. Eu nem precisei olhar o gráfico.
Cada transação gera um recibo verificável, que dá para consultar no Newton Explorer. O recibo registra qual era a regra acionada, quem foi a fonte dos dados, quais foram os critérios de decisão e por que a execução foi liberada. A TEE garante que o processo de execução não é espionado, e a ZKP prova que cada etapa segue as regras predefinidas.
Antes, as estratégias on-chain dependiam do olho humano — contavam com cafeína e falta de sono. Agora, as estratégias on-chain dependem do código — dependem da sua capacidade de decidir no instante em que você define as regras. Não é confiar no projeto: é o livro-razão que faz a verificação por você.
Se as estratégias on-chain pudessem ser executadas automaticamente, como “quando A acontecer, execute B”, qual regra você mais gostaria de definir? Comente no campo abaixo.
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