runesleo

一位主战场约 96% 胜率的 Polymarket 玩家：我把 BipBop 的 1632 笔仓位拆开了
排行榜上这个账号：BipBop
1632 笔已结算仓位，主战场胜率约 96%，连续多个月月月为正。
大多数人第一反应是：抄他。
我们真去抄了「看起来像他」的那一层——把「买 0,85–0,95 高概率盘、拿到结算」做成机械策略，回测 5378 个市场（高概率盘对照组）：胜率 88,9%，净收益 −2,5%。
胜率是幻觉。高胜率可以是亏钱策略。他赚的，不是你以为的那笔钱。
——
我拆了什么
拉全史公开成交 2414 笔，把 1632 个已结算仓位对上官方结算，再按事件类型 × 入场价格带切矩阵。
已结算合计：成本约 $300 тыс.，利润约 +$58 тыс.，ROI 约 +19%。
不给可跟单路径。只讲聚合结果，和一套以后也能用来看别人的读法。
——
主结论：利润不在 0,85+
主战场是 mention / say 类事件。
（图 1：胜率幻觉对照）
（图 2：主战场四价格带）
读法只有三句：
1. 别被最高胜率骗。0,85+ 最好看，但不是钱袋。
2. 别被最高 ROI 骗。<0,4 很猛，样本太少，当不了主引擎。
3. 先找绝对利润落点，再解释它为什么成立。
主战场里，0,6–0,85 绝对利润约 +$28,6 тыс.; 0,85+ 只有约 +$10,9 тыс.。笔

Codex сломался — поздравляем всех, совсем скоро вас ждет новая волна сброса лимитов!

Когда вас нет дома, пожилые люди рядом с вами, а у них при этом есть очень конкретные потребности, то с появлением ИИ теперь действительно стало удобно делать высоко персонализированные небольшие инструменты.
Например, у меня дома пожилому человеку нужно какое-то время выполнять мышечную реабилитационную тренировку. Я превратил уже подтверждённые упражнения и уровень нагрузки в специальную страницу для его использования: открываешь — сразу видно, что нужно тренировать сегодня, и на одном экране один пункт, который можно просто выполнять по шагам. Если позже планы изменятся, я тоже смогу напр

Все говорят, что AI пишет код, но сегодня я сделал кое-что куда интереснее — заставил его написать фрагмент, который автоматически тратит реальные деньги и делает заказы полностью без присмотра.
Сначала я зафиксировал логику решений: продумал границы, худшие сценарии и условия kill, и только потом приступил. Изначально хотел, чтобы Codex сам собрал исполнительные механизмы, но в канале выдачи весь день была нестабильность, поэтому пришлось собирать всё самому в основном потоке — шаг за шагом.
Перед запуском я прогнал 7 раундов антагонистического code review, жёстко выковыряв 26 критических P0-

Пять дней назад я привязал все четыре «потока» — Claude, Codex, Cursor и Grok — к самым мощным моделям и включил самый высокий уровень рассуждений. Идея была такая: раз я заплатил, значит нужно выжать из этого максимум.
Через пять дней выяснилось, что это просто не тянет. Лимиты падают слишком быстро: самая мощная модель уходит на повторяющиеся проверки и форматирование — по сути, это пустая трата.
Теперь я поменял схему: распределяю по плотности суждений. Для задач, где ошибки могут стоить денег или загрязнить данные — проверки, кросс-верификацию, задачи по стратегии средств — продолжаю остав

Я передал один и тот же UI‑запрос одной и той же модели и прогнал его 9 раз: без Skill, apple-design, ui-ux-pro-max — по 3 раза каждое.
Результат заставил меня поменять способ оценки: одна и та же связка Skill может один раз сработать отлично, а в другой раз — провалиться.
После анонимизации 9 результатов и передачи их на независимую оценку двум людям средние баллы по трём группам составили:
apple-design 91,3
ui-ux-pro-max 89,0
без Skill 85,8
Но ни одна группа не набрала 3/3 без единого дефекта.
В apple-design и без Skill по одному разу «пережало» главную кнопку в экране с деталями телефона; в

Самый опасный сбой в AI‑воркфлоу — не то, что сразу появляется ошибка.
Проблема в том, что отвалилась основная модель, а резервная тоже не сработала, но система всё равно выдаёт фрагмент, который выглядит как полностью готовый результат — и человеку кажется, что работа завершена.
Я наступал на это один раз: при ежедневной обработке информации основная модель проработала только до 60 секунд и была обрублена, резервная тоже не сработала, а в итоге всё равно получилась вполне достойно выглядящая извлечённая разметка. Дело не в том, что нужно «поменять маршрут и продолжить попытки». Дело в том

Как строить публично?
Сегодня я заставил ИИ работать с раннего утра до позднего вечера: продвинул задачи, исследования, скрипты и очереди на несколько шагов вперёд, но в X всё равно почти нечего публиковать. Контент-система ведёт себя так, будто у неё вообще не было темы.
16-го я выпустил 8 публикаций, 17-го сделал больше реальной работы — и при этом подача явно снизилась.
Поэтому я сделал Work → Surface v1.
Он прошёл 19/19 тестов, а также прочитал и проверил 99 live task card. На данный момент есть только один зрелый reusable object, который автоматически порождает 2 preview-ready пак