Bagaimana Menjadi Pengguna Claude Level Tinggi dalam 30 Hari?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-20Terakhir diperbarui pada 2026-05-20

Abstrak

**Bagaimana Menjadi Pengguna Claude Lanjutan dalam 30 Hari?** Kebanyakan orang menggunakan Claude seperti mesin pencari: tanya, baca, tutup. Tidak ada akumulasi pengetahuan atau sistem. Namun, dengan 30 hari konfigurasi sadar, Anda bisa mengubah Claude menjadi sistem operasi kerja pribadi yang memahami konteks, preferensi, dan alur kerja Anda. **Minggu 1: Kuasai Fondasi yang Sering Diabaikan** * **Hari 1-2:** Pelajari penulisan *prompt* terstruktur: **Peran, Konteks, Tugas, Format, Batasan**. * **Hari 3-4:** Pahami *context window* (hingga 200K token). Letakkan informasi kunci di awal dan akhir percakapan. * **Hari 5-7:** Atur **Proyek** (mis., kerja utama, riset, penulisan) dan aktifkan **Memory** untuk profil pribadi yang konsisten. **Minggu 2: Bangun Alur Kerja Pertama Anda** * **Hari 8-9:** Buat templat **alur kerja riset** yang dapat digunakan kembali. * **Hari 10-11:** Bangun **alur kerja penulisan** dua langkah (buat kerangka, lalu tulis lengkap). * **Hari 12-14:** Buat **alur kerja pengambilan keputusan** untuk menganalisis opsi secara sistematis. **Minggu 3: Biarkan Claude Bekerja Secara Otonom** * **Hari 15-17:** Gunakan **Claude Cowork** untuk menjalankan tugas multi-langkah di folder komputer Anda. * **Hari 18-19:** Hubungkan alat kerja Anda (**Google Drive, Slack, Gmail**, dll.) untuk akses data langsung. * **Hari 20-21:** Atur **tugas otomatis** pertama (mis., ringkasan harian otomatis, laporan mingguan). **Minggu 4: Akumulasi Majemuk dan ...

Catatan Editor: Artikel ini adalah panduan tingkat lanjut Claude untuk pengguna biasa, yang memecah jalur spesifik dari pemula hingga penggunaan tingkat lanjut dalam 30 hari: Minggu pertama belajar menulis Prompt yang jelas, mengatur Projects dan Memory; minggu kedua membangun alur kerja umum seperti penelitian, penulisan, pengambilan keputusan; minggu ketiga mencoba menghubungkan Claude dengan alat, memproses file, menjalankan tugas otomatis; minggu keempat kembali ke sistem itu sendiri, terus mengoptimalkan prompt, mengendapkan basis pengetahuan, membentuk alur kerja Claude pribadi yang eksklusif.

Inti artikel ini bukan mengajarkan beberapa "perintah ajaib", melainkan mengajarkan bagaimana mengubah Claude dari alat tanya jawab sementara menjadi asisten kerja yang dapat memahami, mendukung, dan terus menghasilkan untuk Anda.

Jika Anda juga sering merasa output Claude tidak stabil, setiap kali harus menjelaskan latar belakang ulang, coba mulai dari tutorial 30 hari ini, dengan terlebih dahulu menyiapkan Projects, Memory, dan alur kerja pertama Anda. Peningkatan efisiensi yang sebenarnya, seringkali bukan berasal dari satu pertanyaan sempurna, melainkan dari satu sistem yang dapat digunakan kembali dan diiterasi terus-menerus.

Berikut adalah teks aslinya:

Sebagian besar orang menggunakan Claude dengan cara seperti menggunakan kotak pencarian.

Saran untuk disimpan :)

Mereka memasukkan satu pertanyaan, membaca jawabannya, lalu menutup halaman. Hari demi hari, pola yang sama terus berulang: tidak ada sistem, tidak ada konteks, juga tidak ada akumulasi yang menghasilkan efek majemuk.

Tapi ada sebagian kecil orang yang sedang menggunakan Claude sebagai sistem operasi seluruh kehidupan profesional mereka. Claude mereka tahu proyek apa yang sedang mereka kerjakan, preferensi apa yang mereka miliki, bagaimana gaya penulisan mereka, standar kualitas seperti apa yang mereka inginkan. Claude dapat menjalankan alur kerja secara mandiri, menghasilkan keluaran lengkap tepat waktu, dan tanpa perlu diingatkan berulang kali, terus mengoptimalkan dirinya sendiri seiring berjalannya waktu.

Perbedaan antara kedua kelompok orang ini, tidak terletak pada kecerdasan, juga bukan pada kemampuan teknis, apalagi karena satu kelompok mendapatkan model rahasia tertentu, sementara kelompok lain tidak.

Perbedaannya hanya terletak pada: konfigurasi yang disadari selama 30 hari.

Hanya dalam 30 hari, Anda dapat berubah dari pengguna biasa menjadi pengguna Claude tingkat tinggi. Berikut adalah jalur spesifiknya, dipecah per minggu.

Minggu Pertama: Menguasai Kemampuan Dasar yang Diabaikan Sebagian Besar Orang

Hari ke-1–2: Benar-benar Belajar Menulis Prompt

Cara sebagian besar orang menulis Prompt, seperti mengirim SMS: singkat, samar, dan kurang informasi kunci yang dibutuhkan Claude untuk menghasilkan hasil berkualitas tinggi.

Jarak antara sebuah Prompt biasa dan Prompt yang sangat baik, tidak terletak pada penulisannya yang cerdas, melainkan pada apakah ada strukturnya.

Sebuah Prompt yang baik biasanya terdiri dari lima bagian:

Peran (Role): Beri tahu Claude siapa yang seharusnya ia perankan.
Misalnya, "Anda adalah seorang analis keuangan senior yang berfokus pada metrik SaaS", dan "Anda adalah asisten yang suka menolong", keluaran akhirnya akan sangat berbeda.

Latar Belakang (Context): Berikan Claude konteks yang diperlukan.
Untuk proyek apa tugas ini melayani? Siapa audiensnya? Saat ini sudah sampai tahap mana? Informasi apa yang Claude awalnya tidak tahu, tetapi harus tahu?

Tugas (Task): Jelaskan dengan jelas apa yang Anda inginkan.
"Analisis kumpulan data ini" terlalu samar.
"Temukan tiga tren terpenting dalam kumpulan data pendapatan ini, jelaskan mengapa tren-tren ini mempengaruhi pendanaan Seri B, dan tunjukkan sinyal risiko yang mungkin diperhatikan investor", inilah tugas yang jelas.

Format (Format): Jelaskan seperti apa Anda ingin keluarannya.
Apakah daftar poin? Laporan dua halaman? Satu paragraf? Satu email? Jika Anda tidak menjelaskan, Claude akan menebak sendiri. Dan tebakan Claude belum tentu sesuai dengan preferensi Anda.

Batasan (Constraints): Jelaskan apa yang tidak Anda inginkan.
Misalnya: "Jangan gunakan jargon perusahaan. Jangan tambahkan pernyataan disclaimer. Jangan lebih dari 500 kata."
Batasan adalah cara tercepat untuk menghilangkan konten umum yang terasa "berbau AI".

Luangkan dua hari, berlatih kerangka kerja ini di setiap Prompt yang Anda tulis. Pada akhir hari kedua, Anda akan merasakan dengan jelas bahwa kualitas output Claude jauh lebih tinggi daripada sebelumnya.

Hari ke-3–4: Memahami Jendela Konteks

Claude memiliki jendela konteks (context window). Ini mengacu pada jumlah total teks yang dapat "diingat" model dalam satu percakapan tunggal. Anda dapat memahaminya sebagai memori kerja.

Opus 4.7 dan Sonnet 4.6 di API standar mendukung hingga 200 ribu token, beberapa tingkatan dapat mendukung hingga 1 juta token, setara dengan sekitar 150 ribu hingga 750 ribu kata bahasa Inggris.

Mengapa ini penting? Karena ketika percakapan menjadi panjang, informasi yang lebih awal mungkin secara bertahap keluar dari konteks yang efektif. Claude tidak akan benar-benar "lupa" informasi tersebut seperti manusia—dari sisi teknis, informasi tersebut masih ada di dalam jendela konteks—tetapi model akan mengalokasikan lebih sedikit perhatian pada konten yang jauh dari percakapan saat ini.

Pelajaran praktis dalam penggunaan adalah: untuk proyek panjang, letakkan konteks terpenting di bagian depan. Tempatkan instruksi kunci, standar kualitas, dan bahan referensi di awal, dan letakkan tugas saat ini di bagian akhir. Claude paling mementingkan dua jenis informasi: konten yang paling dekat dengan pertanyaan saat ini, dan konten yang muncul paling awal.

Hari ke-5–7: Mengatur Projects dan Memory

Pada akhir minggu pertama, Anda setidaknya harus menyiapkan tiga Projects Claude:

Proyek 1: Proyek kerja utama Anda
Unggah panduan gaya Anda, briefing proyek saat ini, standar kualitas, serta 2–3 sampel keluaran terbaik yang Anda anggap bagus. Dengan demikian, setiap kali memulai percakapan baru di proyek ini, Claude sudah tahu bagaimana cara Anda bekerja.

Proyek 2: Proyek Penelitian & Analisis
Unggah bidang industri yang Anda perhatikan, sumber informasi yang Anda sukai, dan template penelitian. Dengan demikian, Claude tidak lagi menjadi asisten serbaguna, melainkan menjadi analis penelitian dengan latar belakang bidang tertentu.

Proyek 3: Proyek Penulisan & Komunikasi
Unggah sampel email, laporan, dan dokumen yang dapat mewakili cara ekspresi pribadi Anda. Claude akan berusaha mencocokkan nada bicara Anda, bukan menggunakan nada bicara umum "asisten AI yang ramah" secara default.

Di saat yang sama, aktifkan Claude Memory. Mulai beri tahu Claude beberapa informasi yang seharusnya ia ingat:

"Saya bekerja di [nama perusahaan]."

"Audiens saya adalah [kelompok orang tertentu]."

"Saya lebih suka [format-format ini]."

"Jangan pernah gunakan [ungkapan-ungkapan ini]."

Seiring waktu, Claude akan membangun profil pribadi untuk Anda yang dapat berlanjut lintas percakapan.

Hanya dengan menyelesaikan pengaturan minggu ini, Anda sudah melampaui 90% pengguna Claude.

Minggu Kedua: Membangun Alur Kerja Pertama Anda

Alur kerja (workflow) adalah proses yang dapat dijalankan berulang dan menghasilkan keluaran yang stabil. Anda tidak perlu lagi menulis Prompt dari nol setiap kali, tetapi cukup mendefinisikan prosesnya sekali, dan langsung menjalankannya saat dibutuhkan di masa depan.

Hari ke-8–9: Membangun Alur Kerja Penelitian

Buat template Prompt yang dapat digunakan kembali di setiap tugas penelitian:

Simpan template ini. Gunakan setiap kali perlu melakukan penelitian, dan ganti variabel di dalam tanda kurung siku sesuai dengan tugas spesifik. Template ini dapat mengompres penelitian manual yang awalnya satu jam menjadi pekerjaan Claude selama lima menit.

Hari ke-10–11: Membangun Alur Kerja Penulisan

Buat proses penulisan dua langkah:

Langkah pertama:

Langkah kedua, setelah Anda meninjau kerangka:

Proses dua langkah ini lebih efektif daripada langsung meminta Claude menulis artikel lengkap sekaligus. Tahap kerangka dapat menemukan masalah struktur lebih awal, menghindari Anda menginvestasikan waktu untuk mengerjakan draf awal yang strukturnya sudah melenceng.

Hari ke-12–14: Membangun Alur Kerja Pengambilan Keputusan

Anda dapat menggunakan Prompt seperti ini:

Pada akhir minggu kedua, Anda telah memiliki tiga alur kerja yang setiap minggu dapat menghemat waktu Anda berjam-jam. Sementara sebagian besar orang bahkan belum pernah membangun satu pun.

Minggu Ketiga: Mulai Membuat Claude Bekerja Secara Mandiri

Langkah ini adalah tempat pengguna biasa dan pengguna tingkat tinggi benar-benar berbeda. Anda tidak lagi hanya menganggap Claude sebagai alat yang merespons pasif, tetapi mulai menganggapnya sebagai sistem yang dapat beroperasi secara mandiri.

Hari ke-15–17: Mengatur Claude Cowork

Claude Cowork memungkinkan Claude menjalankan tugas di komputer Anda secara mandiri. Ia dapat membaca file, menulis file, memproses data, membuat dokumen, dan menyelesaikan tugas multi-langkah tanpa perlu Anda perintah selangkah demi selangkah.

Buka tab Cowork. Tentukan folder kerja. Beri Claude tugas dari pustaka alur kerja Anda, lalu amati ia menjalankannya secara mandiri.

Mulai dari tugas sederhana:

Lalu tingkatkan secara bertahap:

Hari ke-18–19: Menghubungkan Alat-alat Anda

Masuk ke pengaturan, hubungkan semua layanan yang dibutuhkan Claude untuk bekerja: Google Drive, Slack, Gmail, Calendar, Notion.

Setiap kali satu alat terhubung, kegunaan Claude meningkat berlipat ganda.

Setelah terhubung dengan Google Drive, Claude dapat langsung membaca dokumen asli Anda, tanpa perlu Anda salin tempel manual.

Setelah terhubung dengan Slack, Claude dapat memposting ringkasan langsung ke saluran tim.

Setelah terhubung dengan Calendar, Claude dapat merujuk jadwal Anda saat membantu merencanakan hari Anda.

Hari ke-20–21: Menyiapkan Tugas Otomatisasi Pertama

Gunakan Claude Cowork atau Claude Code, siapkan tugas yang dapat berjalan secara otomatis sesuai jadwal, tanpa perlu Anda picu secara manual.

Misalnya:

Atau:

Inilah momen Anda beralih dari "menggunakan Claude" menjadi "mengelola Claude". Ia tidak lagi hanya alat yang merespons saat Anda bertanya, tetapi benar-benar mulai bekerja untuk Anda.

Minggu Keempat: Akumulasi Majemuk dan Optimasi Sistem

Hari ke-22–24: Mengoptimalkan Semua Alur Kerja

Tinjau setiap alur kerja yang telah Anda bangun. Jalankan satu per satu, dan evaluasi kualitas keluaran dengan ketat.

Untuk setiap keluaran yang kurang bagus, tanyakan pada diri sendiri beberapa pertanyaan:

· Apa yang kurang dari Prompt ini?

· Konteks apa yang dapat ditambahkan untuk menyelesaikan masalah?

· Batasan apa yang perlu ditambahkan untuk menghilangkan kelemahan ini?

· Perbarui setiap Prompt berdasarkan umpan balik ini.

Langkah optimasi ini adalah garis pemisah antara sistem yang "cukup bisa digunakan" dan sistem yang "stabil menghasilkan keluaran berkualitas tinggi".

Hari ke-25–26: Membangun Basis Pengetahuan Anda

Mulai simpan konten berkualitas tinggi yang dihasilkan Claude ke dalam folder khusus atau database Notion. Susun berdasarkan topik dan proyek.

Setiap kali memulai topik baru, muat ulang keluaran sejarah terkait sebagai konteks.

Misalnya:

Basis pengetahuan Anda akan mengubah Claude dari "alat tanpa memori" menjadi sistem dengan akumulasi pengetahuan terorganisir.

Hari ke-27–28: Mengajari Orang Lain

Cara tercepat untuk memperkuat pemahaman sendiri adalah dengan mengajari orang lain. Carilah seorang rekan yang masih menggunakan Claude secara sembarangan, bantu ia menyiapkan Projects, Memory, dan satu alur kerja.

Ketika Anda dapat menjelaskan dengan jelas kepada seseorang yang belum pernah melakukan pengaturan ini: mengapa sistem ini efektif, Anda benar-benar telah menginternalisasi metode ini.

Hari ke-29–30: Merancang Sistem Operasi Claude Ideal Anda

Dua hari terakhir, mundur selangkah, rancang sistem yang lengkap.

Buat daftar semua alur kerja yang dibutuhkan untuk posisi Anda: mana yang sudah siap? mana yang masih kurang? Alur kerja apa yang harus ditambahkan berikutnya?

Buat daftar semua alat yang seharusnya dihubungkan ke Claude: mana yang sudah terhubung? mana yang belum?

Rancang ritme penggunaan Claude mingguan Anda: tugas mana yang dijalankan setiap hari? mana yang mingguan? mana yang dipicu secara manual oleh Anda?

Tuliskan gambaran ini. Inilah sistem operasi Claude pribadi Anda. Seiring dengan perubahan kebutuhan Anda dan perluasan kemampuan Claude, Anda dapat terus mengiterasinya setiap bulan.

Seperti Apa Hari ke-31?

Pada hari ke-31, saat Anda membuka komputer, Anda akan menemukan dunia sudah berbeda.

Dokumen rencana pagi Senin Anda sudah muncul di Google Drive—Claude membuatnya secara otomatis jam 8 pagi.

Ringkasan penelitian yang dihasilkan otomatis Jumat lalu, sudah ada di folder proyek Anda.

Laporan mingguan tim juga sudah diposting otomatis ke Slack.

Anda memulai percakapan baru di proyek Work, Claude sudah tahu proyek, audiens, standar kualitas, dan gaya penulisan Anda. Anda tidak perlu lagi menjelaskan apa pun, cukup mulai bekerja.

Dengan dua kalimat menggambarkan kebutuhan, keluaran pertama Claude sudah mendekati standar Anda, karena sudah melalui umpan balik dan iterasi selama 30 hari.

Anda menghabiskan waktu pagi untuk hal-hal yang benar-benar membutuhkan penilaian kreatif Anda: strategi, hubungan, keputusan. Urusan lainnya ditangani oleh sistem.

Inilah arti pengguna tingkat tinggi. Bukan menguasai trik, bukan menghafal perintah, melainkan memiliki sistem yang benar-benar dapat beroperasi.

Sebagian besar orang tidak akan pernah membangun sistem ini. Mereka akan terus menjelaskan ulang diri mereka sendiri setiap kali membuka Claude selama setahun ke depan. Mereka akan terus mendapatkan keluaran yang umum dan terus merasa Claude "hanya begitu-begitu saja".

Tetapi mereka yang mau menghabiskan 30 hari membangun sistem yang digambarkan dalam artikel ini, akan memasuki tingkat pekerjaan yang sama sekali berbeda.

Mulailah dari minggu pertama. Projects hanya butuh 15 menit untuk disiapkan, Memory hanya butuh 5 menit, alur kerja pertama hanya butuh 10 menit. Malam ini saja, Anda sudah memimpin 90% pengguna Claude.

Semoga ini membantu Anda.

Khairallah ❤️

[Judul Asli]

Pertanyaan Terkait

QApa saja lima komponen penting dalam menulis Prompt yang baik untuk Claude?

ALima komponen penting dalam menulis Prompt yang baik adalah: 1) Peran (Role) - menjelaskan siapa yang harus diperankan Claude; 2) Konteks (Context) - memberikan informasi latar belakang yang diperlukan; 3) Tugas (Task) - pernyataan jelas tentang apa yang diinginkan; 4) Format (Format) - spesifikasi format output; 5) Batasan (Constraints) - penjelasan tentang hal yang tidak diinginkan.

QApa yang dimaksud dengan 'jendela konteks' (context window) dalam Claude dan mengapa itu penting?

AJendela konteks dalam Claude mengacu pada jumlah teks yang dapat 'diingat' model dalam satu percakapan. Model versi Opus 4.7 dan Sonnet 4.6 dapat mendukung hingga 20.000 token standar (setara ~15.000 kata) atau 100.000 token pada tingkat tertentu (~75.000 kata). Ini penting karena informasi yang lebih awal dalam percakapan panjang mungkin mendapatkan lebih sedikit perhatian. Strategi praktisnya adalah menempatkan instruksi kunci dan konteks di awal percakapan.

QApa saja tiga jenis Claude Projects yang disarankan untuk disiapkan pada minggu pertama?

ATiga jenis Claude Projects yang disarankan adalah: 1) Proyek Pekerjaan Utama - berisi panduan gaya, pengarahan proyek, standar kualitas, dan sampel output terbaik; 2) Proyek Penelitian & Analisis - berisi domain industri, sumber informasi pilihan, dan template penelitian; 3) Proyek Penulisan & Komunikasi - berisi sampel email, laporan, dan dokumen yang mewakili gaya penulisan pribadi.

QBagaimana langkah-langkah membuat alur kerja (workflow) penelitian yang dapat digunakan kembali?

ALangkah-langkah membuat template alur kerja penelitian yang dapat digunakan kembali adalah: 1) Buat prompt template dengan komponen Role (misal: analis penelitian), Context (tujuan, sumber, batasan waktu), Task (ringkas dan analisis), Format (daftar poin utama, analisis dampak), dan Constraints (hindari jargon, fokus fakta); 2) Simpan template ini; 3) Setiap kali ada tugas penelitian baru, gunakan template tersebut dan ganti variabel (seperti topik dan sumber) sesuai kebutuhan.

QApa itu Claude Cowork dan bagaimana cara menggunakannya untuk memulai otomatisasi tugas?

AClaude Cowork adalah fitur yang memungkinkan Claude bekerja secara mandiri di komputer pengguna. Cara menggunakannya untuk otomatisasi: 1) Buka tab Cowork dan tentukan folder kerja; 2) Berikan tugas dari pustaka alur kerja, mulai dari yang sederhana (misal: meringkas dokumen) hingga kompleks (misal: analisis data multi-langkah); 3) Koneksikan dengan alat lain (Google Drive, Slack, dll) agar Claude dapat mengakses dan mengolah data langsung; 4) Atur tugas berjalan otomatis berdasarkan jadwal (misal: ringkas email pagi setiap hari).

Bacaan Terkait

Pulsa Pasar BTC: Minggu ke-22

Pulsa Pasar BTC: Pekan 22 Harga Bitcoin turun selama seminggu terakhir, dari $79K ke rendah lokal dekat $74K sebelum pulih ke arah $77K. Momentum harga turun 21,7%, mencerminkan aksi harga yang lebih lembut dan tekanan jual yang meningkat. Namun, indikator Spot CVD dan Perpetual CVD naik tajam (masing-masing 77,2% dan 35,5%), menunjukkan tekanan jual mulai mereda dan sentimen pasar menjadi lebih seimbang. Aktivitas pasar mendingin dengan volume spot turun 10% dan minat terbuka futures turun 3,5%, mengindikasikan berkurangnya nafsu spekulatif. Di sisi lain, ada tanda-tanda nafsu risiko baru. Pembiayaan sisi long melonjak 135,4%, menyoroti permintaan kuat untuk eksposur long. Di pasar opsi, 25-Delta Skew naik sedikit, sinyal permintaan yang sedikit lebih besar untuk proteksi downside. Di pasar TradFi, arus bersih ETF AS membaik 28,9%, menunjukkan arus keluar modal mereda dan sentimen stabil, meski volume perdagangan ETF turun. Dari perspektif aktivitas jaringan, jumlah alamat aktif harian dan volume transfer yang disesuaikan entitas menurun sedikit, mengisyaratkan fase konsolidasi. Metrik likuiditas menunjukkan profil yang lebih stabil dengan aktivitas spekulatif lebih rendah. Namun, metrik profitabilitas menandakan potensi peningkatan tekanan pasar. Rasio laba belum terealisasi bersih turun signifikan, sementara rasio laba terealisasi menunjukkan peningkatan realisasi kerugian dibandingkan ambil untung, mengindikasikan sentimen hati-hati dan berpotensi bearish. Kesimpulannya, pasar menunjukkan tanda-tanda moderasi dan konsolidasi, dengan aktivitas berkurang, sentimen hati-hati, dan campuran nafsu risiko. Gambaran ini menekankan pentingnya pemantauan ketat terhadap dinamika pasar.

insights.glassnode10m yang lalu

Pulsa Pasar BTC: Minggu ke-22

insights.glassnode10m yang lalu

Gugatan New York Mengincar 3,79 Juta Bitcoin yang Tidak Aktif

Sebuah gugatan hukum di New York mengupayakan pernyataan pengadilan atas puluhan ribu alamat Bitcoin yang telah lama tidak aktif, yang menurut satu analisis eksternal secara kolektif menyimpan sekitar 3,79 juta BTC. Kasus ini diajukan oleh "Noah Doe" dan dua perusahaan LLC Wyoming, berupaya mendefinisikan alamat kripto mandiri yang tidak aktif sebagai properti yang ditinggalkan berdasarkan hukum barang temuan New York. Penggugat mengklaim telah mengidentifikasi 39.069 dompet digital yang mereka anggap terbengkalai dan melaporkannya ke polisi. Mereka berargumen bahwa langkah-langkah ini memenuhi prosedur properti hilang New York, sehingga hak klaim beralih ke mereka. Jumlah BTC yang terlibat sangat besar dan mencakup alamat-alamat yang dikaitkan dengan Satoshi Nakamoto, penambang awal, dan entitas lain. Argumen hukumnya tidak biasa karena memperlakukan alamat Bitcoin yang dorman sebagai properti yang dapat diklaim, meskipun pengaduan mengakui bahwa kripto tidak dapat ditarik tanpa kunci privat. Kasus ini terkait dengan kampanye pemberitahuan on-chain yang dilakukan oleh Salomon Brothers Strategic Advisors, yang memasukkan pesan ke dompet-dompet lama. Analisis Galaxy Research menyebut kampanye OP_RETURN ini sebagai "The Great Bitcoin Dusting". Komunitas Bitcoin mempertanyakan keabsahan klaim ini, menekankan bahwa ketidakaktifan alamat tidak serta-merta berarti ditinggalkan, dan pemberitahuan mungkin tidak sampai ke pemilik sebenarnya jika saldo berada di jenis output yang lebih tua. Kasus ini mempertemukan doktrin hukum dengan realitas protokol Bitcoin.

bitcoinist11m yang lalu

Gugatan New York Mengincar 3,79 Juta Bitcoin yang Tidak Aktif

bitcoinist11m yang lalu

Top 5 Aset Kripto Masih di Bawah $0.05 Dengan Kekuatan Pendanaan yang Terbukti — Ozak AI #1 di $7 Juta

Dalam pasar saat ini, investor mencari aset kripto berbiaya rendah dengan potensi pertumbuhan kuat yang bisa memberikan ke imbal hasil besar. Berikut adalah lima aset kripto teratas dengan kekuatan pendanaan terbukti dan harga di bawah $0.05, menurut analis. **1. Ozak AI (OZK) - Harga $0.01** Memimpin daftar dengan pendanaan pra-penjualan lebih dari $7.3 juta. Token berbasis AI ini telah meningkat 1300% dari harga awal. Teknologi intinya menggabungkan AI dan blockchain untuk alat prediktif analisis data waktu nyata, didukung infrastruktur terdesentralisasi (DePIN). **2. BitTorrent (BTT) - Harga $0.00000039** Teknologi terdistribusi luas dengan basis pengguna besar, dukungan pendanaan ekosistem, dan backing dari entitas kripto mapan. **3. Siacoin (SC) - Harga $0.00142** Salah satu proyek penyimpanan terdesentralisasi tertua yang masih aktif, dengan utilitas penyimpanan nyata dan pengembangan berkelanjutan. **4. VeChain (VET) - Harga $0.010** Dikenal luas dengan kasus penggunaan korporat dan rantai pasok, didukung treasury kuat serta kemitraan institusional. **5. Kaspa (KAS) - Harga $0.046** Aset dengan backing jangka panjang, terkenal dengan teknologi Proof of Work berkecepatan tinggi dan partisipasi komunitas pengembang serta penambang yang kuat. Kekuatan pendanaan ini menunjukkan kemampuan untuk bertahan dalam volatilitas pasar dan pengembangan jangka panjang. Ozak AI, dengan momentum pra-penjualan, teknologi AI canggih, dan kemitraan strategis, menetapkan tolok ukur baru untuk aset di bawah $0.05, diikuti oleh empat aset lainnya yang juga memiliki potensi pertumbuhan tinggi.

TheNewsCrypto53m yang lalu

Top 5 Aset Kripto Masih di Bawah $0.05 Dengan Kekuatan Pendanaan yang Terbukti — Ozak AI #1 di $7 Juta

TheNewsCrypto53m yang lalu

Jalan DeepSeek Menuju 10 Triliun Dolar AS: Mengungkit Ekosistem Perangkat Keras Bernilai Triliunan dengan Open Source

Artikel ini menganalisis strategi jangka panjang DeepSeek, yang diyakini tidak berfokus pada monetisasi aplikasi langsung seperti langganan atau model multimodal. Sebagai gantinya, tujuan utamanya adalah membentuk ekosistem perangkat keras AI alternatif senilai $10 triliun, yang pada akhirnya akan mendorong valuasi DeepSeek sendiri menjadi $1 triliun. Strategi ini didorong oleh serangkaian inovasi mendalam yang dirancang untuk mengurangi ketergantungan pada komputasi dan memori tinggi (seperti HBM) yang saat ini didominasi oleh teknologi Barat. Inovasi seperti MoE, MLA, DSA, CSA, dan Engram secara signifikan mengkompresi kebutuhan KV Cache (hingga 5.48GB untuk konteks 1 juta token pada DeepSeek V4 vs 60-89GB pada model lain), mengurangi beban pada GPU/ASIC, dan mengalihkan beban ke memori yang lebih terjangkau seperti SSD/NAND (diproduksi YMTC) dan LPDDR (diproduksi CXMT). Dengan menurunkan kebutuhan komputasi puncak dan memanfaatkan memori yang melimpah di China, DeepSeek membuka jalan bagi penggunaan GPU dan ASIC domestik serta vendor baru di Barat. Inovasi seperti TileLang juga bertujuan untuk melemahkan ketergantungan pada ekosistem CUDA. DeepSeek diperkirakan akan membentuk kemitraan strategis dan mendapatkan kepemilikan saham di perusahaan perangkat keras China, mirip dengan cara OpenAI berkolaborasi dengan AMD dan Cerebras, sebagai model monetisasi utamanya alih-alih pendapatan langganan tradisional.

marsbit1j yang lalu

Jalan DeepSeek Menuju 10 Triliun Dolar AS: Mengungkit Ekosistem Perangkat Keras Bernilai Triliunan dengan Open Source

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片