5 phút, biến AI thành bộ não thứ hai của bạn

marsbitXuất bản vào 2026-04-11Cập nhật gần nhất vào 2026-04-11

Tóm tắt

Tóm tắt: Bài viết giới thiệu hệ thống quản lý kiến thức cá nhân kết hợp Claude Code và Obsidian, hoạt động như "bộ não thứ hai" AI. Hệ thống gồm ba lớp: dữ liệu thô, kho kiến thức có cấu trúc do AI duy trì và lớp quy tắc tổ chức. Với ba thao tác chính: Thu thập (Ingest), Truy vấn (Query) và Kiểm tra (Lint), nó biến thông tin thành tài sản tri thức có thể tái sử dụng, giảm tải nhận thức và nâng cao độ chính xác của AI. Hướng dẫn thiết lập trong 5 phút bao gồm tải Obsidian, tạo kho lưu trữ, cấu hình Claude Code, thiết lập prompt hệ thống và xây dựng cơ sở dữ liệu. Mẹo nâng cao như dùng tiện ích Chrome, tách kho riêng cho công việc/cá nhân và tận dụng tính năng "Orphans" để phát hiện điểm yếu trong dữ liệu. Nhược điểm: đòi hỏi bảo trì liên tục, chiếm dung lượng lưu trữ và phù hợp hơn với người quen dùng hình ảnh hóa dữ liệu.

Biên tập viên ghi chú: Bài viết này giới thiệu một hệ thống kiến thức cá nhân được xây dựng dựa trên Claude Code và Obsidian, cốt lõi của nó không còn là cách dùng "truy vấn mỗi lần, tìm kiếm tạm thời" trong chế độ RAG truyền thống, mà là nỗ lực để AI liên tục xây dựng và duy trì một kho kiến thức (Wiki) có thể phát triển.

Về cấu trúc, hệ thống này có thể được chia thành ba tầng:
· Thứ nhất, là tầng dữ liệu thô, bao gồm các nguồn đầu vào không thể sửa đổi như ghi chú, bài viết, nội dung chép lại;
· Thứ hai, là kho kiến thức có cấu trúc do AI duy trì, hoàn thành việc tham chiếu chéo và xây dựng mối quan hệ thông qua các cập nhật liên tục;
· Thứ ba, là tầng quy tắc Schema, dùng để quy phạm cách thức tổ chức kiến thức và logic vận hành hệ thống.

Xoay quanh cấu trúc này, hệ thống vận hành thông qua ba thao tác cốt lõi: Ingest (Tiếp nhận), liên tục đưa thông tin bên ngoài vào hệ thống; Query (Truy vấn), thực hiện việc gọi kiến thức tức thời; Lint (Kiểm tra), dùng để kiểm tra tính nhất quán cấu trúc và sửa chữa các vấn đề tiềm ẩn.

Trong cơ chế này, kiến thức không còn dừng lại ở kết quả đối thoại một lần, mà thông qua vòng lặp "ghi vào - sắp xếp - tái sử dụng", dần dần lắng đọng thành tài sản dài hạn có thể tái sử dụng. Tác giả từ đó đề xuất rằng mô hình này khiến kiến thức có hiệu ứng tích lũy giống như "lãi kép": một mặt giảm bớt gánh nặng nhận thức cho cá nhân, mặt khác nâng cao độ chính xác và tính nhất quán ngữ cảnh của đầu ra mô hình.

Tuy nhiên, việc vận hành hiệu quả của hệ thống này cũng dựa trên một tiền đề - đó là đầu vào và bảo trì liên tục. Nếu thiếu sự bổ sung dữ liệu ổn định và cập nhật cấu trúc, "bộ não thứ hai" này sẽ khó hình thành hiệu ứng tích lũy thực sự, và ưu thế của nó cũng sẽ theo đó mà suy yếu.

Dưới đây là nguyên văn:

Claude Code + Obsidian, là bộ đôi AI mạnh mẽ nhất mà tôi từng dùng.

Tôi gần như đã xây dựng được một "bộ não thứ hai AI", đưa tất cả nội dung về suy nghĩ, đọc, viết, nghiên cứu trực tuyến,... của tôi vào đó. Bên trong nó chứa kế hoạch kinh doanh của tôi, tất cả video YouTube tôi đã đăng, các bài viết đã viết, và mọi thứ quan trọng đối với tôi.

Claude Code + Obsidian đã nhanh chóng nổi tiếng trên các nền tảng, và điều đó không phải ngẫu nhiên.

Đối với cá nhân tôi, hệ thống AI này đã giảm bớt đáng kể gánh nặng nhận thức, cho phép tôi tập trung năng lượng vào những việc thực sự quan trọng - cho dù là công việc kinh doanh hay cuộc sống cá nhân.

Hệ thống này trông có vẻ hơi phức tạp, nhưng thực ra việc thiết lập chỉ mất 5 phút. Quan trọng hơn, nó có cơ chế ghi nhớ, sẽ không ngừng tự tối ưu hóa theo thời gian sử dụng.

Tiếp theo, tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước để tái tạo hệ thống "bộ não thứ hai AI" này, nó thực sự có thể nâng cao hiệu suất của bạn một cách thiết thực.

Bạn nên đọc đến cuối bài - tôi sẽ đính kèm một bảng tra cứu nhanh thao tác Claude Code + Obsidian đầy đủ, cùng tất cả tài nguyên được đề cập trong bài (hoàn toàn miễn phí).

Trước khi bắt đầu

Hệ thống này không phải do tôi tự sáng tạo, cảm hứng của nó đến từ một bài đăng Twitter gây bão cách đây vài ngày của Andrej Karpathy về "kho kiến thức LLM".

Đọc thêm: https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595

Bài đăng này nhanh chóng trở nên nổi tiếng vì nó cung cấp ý tưởng giải quyết một điểm đau then chốt trong sự phát triển AI hiện tại.

Vấn đề đó là: mỗi khi bạn bắt đầu một cuộc trò chuyện mới, hoặc chuyển sang một công cụ AI mới, bạn đều phải liên tục nhập lại prompt, bổ sung ngữ cảnh, gần như là bắt đầu lại từ đầu.

Và sau khi kết hợp bộ prompt hệ thống này với Obsidian và Claude Code, vấn đề đó có thể được giải quyết triệt để, đồng thời nâng cao đáng kể chất lượng đầu ra của AI.

Hệ thống này vận hành như thế nào?

Toàn bộ hệ thống được cấu thành từ bốn mô-đun cốt lõi:

1、Dữ liệu của bạn: bao gồm bài viết, ghi chú, nội dung chép lại, ý tưởng,...

2、Cách thức tổ chức: được Claude Code tự động hoàn thành việc sắp xếp trong Obsidian

3、Gọi tức thời: Bạn có thể hỏi "cơ sở dữ liệu" này bất cứ lúc nào để nhận câu trả lời

4、Trí nhớ tiến hóa: Hệ thống sẽ trở nên thông minh hơn liên tục theo thời gian sử dụng

Sức mạnh thực sự của hệ thống này là gì?

Là con người, băng thông nhận thức của chúng ta là có hạn. Chúng ta sẽ quên, đôi khi cũng khó kết nối các ý tưởng khác nhau, và rốt cuộc thì thông tin có thể theo dõi và xử lý đồng thời là có giới hạn.

Và với sự trợ giúp của hệ thống gồm bốn mô-đun này, bạn thực chất đang giải phóng gánh nặng nhận thức của mình, giao phó công việc "kết nối, sắp xếp và hiểu thông tin" cho Obsidian và Claude Code.

Ý tưởng của bạn bắt đầu được kết nối một cách có hệ thống, một ghi chú có thể tự động liên kết đến một ghi chú khác, và bạn có thể tái trích xuất, kết hợp và gọi những nội dung này thông qua Claude bất cứ lúc nào.

Trong cấu trúc như vậy, kiến thức của bạn không còn rời rạc, mà là một mạng lưới có thể được gọi và tổ chức lại liên tục - hầu như không có giới hạn.

Cách thiết lập bộ não AI của bạn trong 5 phút

1、Tải xuống Obsidian


Trang web chính thức: https://obsidian.md/

2、Tạo Kho (Vault) của bạn

Sau khi tải xuống hoàn tất, Obsidian sẽ nhắc bạn tạo một "Kho" (Vault).

Bạn có thể hiểu nó là một thư mục trên máy tính, chúng ta sẽ lưu trữ tất cả nội dung ở đây và để Claude Code truy cập, quản lý những dữ liệu này.

Tên của Kho này có thể đặt tùy ý - ví dụ bản thân tôi gọi nó là "Obsidian Vault".

Kho này chính là nơi Obsidian dùng để lưu trữ tất cả dữ liệu và ghi chú của bạn, tất cả nội dung sẽ được lưu dưới dạng file MD (Markdown).

3、Thiết lập Claude Code

Tiếp theo, bạn cần cấu hình một cách thức để truy cập Claude Code. Đối với tôi (và rất có thể là đối với hầu hết mọi người), cách đơn giản nhất là sử dụng trực tiếp ứng dụng khách trên desktop.

Trong giao diện trò chuyện chính, nhấp vào "Select Folder (Chọn thư mục)", sau đó tìm đến Obsidian Vault bạn vừa tạo và chọn nó.

4、Thiết lập Prompt Hệ thống (System Prompt)

Sau khi bạn chọn xong thư mục, bước tiếp theo là dán prompt hệ thống của Andrej Karpathy vào hộp trò chuyện chính.

Bạn có thể sao chép prompt này tại đây: https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

Đầu vào của bạn sẽ như thế này:

Mẹo nhỏ: Nếu bạn không muốn, cũng hoàn toàn không cần phải mở Obsidian thủ công. Chỉ cần giao thư mục MD (tức là Kho của bạn) và dữ liệu liên quan cho Claude Code, nó có thể trực tiếp đọc, ghi và sửa đổi các file này - và những nội dung này sẽ tự động đồng bộ hóa với "bộ não thứ hai" Obsidian của bạn.

5、Xây dựng cơ sở dữ liệu của bạn

Sau khi bạn nhập xong prompt hệ thống nói trên, Claude Code sẽ bắt đầu hỏi bạn về một số nguồn dữ liệu, dùng để khởi tạo và dần dần lấp đầy "bộ não thứ hai" của bạn.

Bạn có thể hình dung Obsidian như một "quyển sổ tay trắng" - lúc đầu cần bạn chủ động nhập nội dung, cơ sở dữ liệu mới dần được xây dựng. Nội dung có thể nhập vào bao gồm: ghi chú, file CSV, file Markdown / văn bản,...

Một số đề xuất hữu ích:

· Xuất dữ liệu từ công cụ ghi chú hiện có của bạn

· Nếu bạn dùng Notion, có thể xuất ra file CSV

· Để Claude (hoặc mô hình lớn khác) sắp xếp một bản thông tin về bạn, dùng để khởi tạo "bộ não thứ hai" của bạn

· Nhập một lần các bài viết, mục đã lưu, ý tưởng,... mà bạn đã có - đây là thời điểm tốt nhất để thiết lập dữ liệu ban đầu, sau này cũng có thể bổ sung bất cứ lúc nào

Cần lưu ý rằng, một cơ sở dữ liệu có lượng dữ liệu lớn như của tôi, không phải là có thể hoàn thành ngay lập tức, mà là được hình thành thông qua việc liên tục nhập vào và tích lũy dần dần theo thời gian.

Vậy là xong, "bộ não thứ hai AI" của bạn đã được thiết lập và có thể bắt đầu chạy. Tiếp theo, tôi sẽ chia sẻ thêm một số mẹo nâng cao để giúp bạn sử dụng nó hiệu quả hơn.

Mẹo nâng cao (Pro Tips)

1、Tiện ích mở rộng Obsidian cho Chrome

Nếu bạn muốn thêm dữ liệu vào hệ thống dễ dàng hơn, chỉ cần cài đặt tiện ích mở rộng Obsidian cho Chrome. Nó cho phép bạn khi duyệt web, chỉ cần nhấp vào "Add to Obsidian (Thêm vào Obsidian)" để lưu nội dung trực tiếp vào kho kiến thức của bạn. Điều này sẽ khiến quá trình xây dựng "bộ não thứ hai" trở nên rất thuận tiện.

Bản thân tôi cũng thường dùng tính năng này để thu thập bài báo, dữ liệu web, tài liệu nghiên cứu,...

Cần lưu ý rằng, dữ liệu được thêm qua tiện ích mở rộng, ban đầu chỉ là một "nguồn dữ liệu đơn lẻ".

Tiếp theo bạn có thể nói với Claude Code: "Tôi vừa thêm [x] vào Obsidian, hãy giúp tôi tích hợp những nội dung này vào Wiki của tôi."

Claude Code sẽ tự động thiết lập mối liên hệ giữa dữ liệu mới này với nội dung đã có, tạo liên kết, khiến nó thực sự hòa nhập vào "bộ não thứ hai" của bạn. Đây cũng là lý do khiến bộ công cụ này mạnh mẽ.

2、Tách biệt các Kho (Vault)

Andrej Karpathy đề xuất sử dụng hai Kho (Vault) độc lập:

· Một dành cho nội dung công việc / thương mại

· Một dành cho quản lý cuộc sống cá nhân / mục tiêu

Trải nghiệm sử dụng của bản thân tôi cũng vậy, cấu trúc như thế này là rõ ràng và hiệu quả nhất.

3、Tính thực dụng

Tôi phát hiện ra một cách dùng có giá trị nhất của hệ thống này, thực ra rất đơn giản: làm cho prompt LLM của bạn chính xác hơn.

Khi mô hình có thể truy cập đầy đủ thông tin cá nhân, kế hoạch kinh doanh, bối cảnh viết lách,... của bạn, nó có thể tạo ra những prompt được "tùy chỉnh" hơn, gần với tình huống thực tế hơn (thậm chí là "Super Prompt").

Tất nhiên, công dụng của hệ thống này không chỉ có vậy, nhưng nếu bạn chỉ muốn bắt đầu từ một kịch bản thiết thực nhất, tôi sẽ khuyến nghị mạnh mẽ bạn nên bắt đầu từ "nâng cao chất lượng Prompt".

4、Orphans (Nút đơn lẻ)

Trong Obsidian, "Orphans" đề cập đến những điểm dữ liệu chưa được kết nối với các ghi chú khác.

Tính năng này rất hữu ích, vì nó có thể giúp bạn:

· Tìm thấy những ý tưởng chưa được tích hợp

· Phát hiện các "vùng yếu" trong cơ sở dữ liệu

· Đánh giá nội dung nào đáng được mở rộng hoặc đào sâu thêm

Nói cách khác, nó không chỉ là một công cụ sắp xếp, mà còn là một cơ chế giúp bạn phát hiện điểm mù trong suy nghĩ.

Bạn có thể nhấp vào "ba chấm" ở góc trên bên phải, tìm và bật công tắc Orphans, để xem哪些 nội dung chưa thiết lập liên kết.

Nhược điểm tiềm ẩn của hệ thống này

Phía trước chúng ta đã nói nhiều về ưu điểm, kịch bản sử dụng và phương pháp tối ưu hóa, vậy thì thiếu sót của nó là gì? Trường hợp nào bạn không thích hợp để sử dụng hệ thống này?

1、Người không quen với trực quan hóa

Một ưu thế cốt lõi của hệ thống này, là có thể trình bày dữ liệu một cách trực quan. Nếu bản thân bạn không phụ thuộc hoặc không quen với cách thức này, thì sự trợ giúp của nó đối với bạn có thể khá hạn chế.

2、Cần chi phí bảo trì nhất định

Nếu bạn không muốn liên tục bảo trì một cơ sở dữ liệu, thì hệ thống này có thể không phù hợp với bạn. Mặc dù chi phí bảo trì không cao, nhưng nếu không liên tục nhập dữ liệu vào "bộ não thứ hai", nó sẽ khó phát huy giá trị.

3、Chiếm dụng dung lượng lưu trữ

Tất cả nội dung sẽ được lưu trữ cục bộ dưới dạng file Markdown, điều này sẽ chiếm một không gian thiết bị nhất định. Điểm này cũng cần được cân nhắc trước.

Câu hỏi Liên quan

QHệ thống 'Bộ não thứ hai AI' được xây dựng dựa trên những công cụ nào?

AHệ thống được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa Claude Code và Obsidian.

QBa lớp cấu trúc chính của hệ thống này là gì?

ABa lớp cấu trúc gồm: Lớp dữ liệu gốc (nguồn đầu vào không thể sửa đổi), Lớp kho kiến thức có cấu trúc do AI duy trì và Lớp quy tắc Schema để tổ chức kiến thức.

QBa thao thức hoạt động cốt lõi của hệ thống là gì?

ABa thao thức hoạt động chính là Ingest (Thu nạp) - đưa thông tin bên ngoài vào hệ thống, Query (Truy vấn) - gọi kiến thức tức thì, và Lint (Kiểm tra) - kiểm tra tính nhất quán và sửa lỗi.

QLàm thế nào để bắt đầu xây dựng hệ thống này trong 5 phút?

ATải Obsidian, tạo một Kho (Vault), thiết lập Claude Code để truy cập thư mục Vault đó, dán System Prompt của Karpathy vào Claude Code, và bắt đầu nhập dữ liệu để xây dựng cơ sở dữ liệu.

QMột nhược điểm tiềm ẩn của hệ thống này là gì?

AHệ thống đòi hỏi chi phí bảo trì nhất định, cần được duy trì và cập nhật dữ liệu liên tục. Nếu không có dữ liệu đầu vào ổn định, lợi thế của nó sẽ giảm đi. Ngoài ra, nó còn chiếm dung lượng lưu trữ cục bộ và có thể không phù hợp với những người không quen với việc trực quan hóa dữ liệu.

Nội dung Liên quan

94 tỷ, khoản đầu tư lớn nhất của người máy năm nay đã xuất hiện

Ngành robot hình người vừa chứng kiến khoản đầu tư lớn nhất trong năm khi Neura, công ty robot hình người có trụ sở tại Munich, Đức, hoàn thành vòng gọi vốn Series C với 1.4 tỷ USD (khoảng 94.9 tỷ NDT). Điều đáng chú ý là sự tham gia của các nhà đầu tư chiến lược từ ngành công nghiệp như Schaeffler và Bosch - những tập đoàn linh kiện công nghiệp lâu đời của Đức. Sự tham gia này cho thấy sự chuyển dịch trong logic của lĩnh vực này: từ những màn trình diễn công nghệ sang triển khai thực tế trong nhà máy, và từ câu chuyện vốn đầu tư sang hệ thống thương mại thực sự. Sau vòng gọi vốn, định giá của Neura đạt khoảng 7 tỷ USD, đưa công ty vào nhóm dẫn đầu toàn cầu. Khác với các công ty như Figure AI tập trung vào robot hình người đa năng với câu chuyện về AI thể hiện (embodied AI) được hậu thuẫn bởi OpenAI hay Microsoft, Neura theo đuổi con đường ứng dụng theo ngành dọc trong công nghiệp. Công ty đã có khách hàng thực tế là BMW và sản phẩm của họ đã được kiểm chứng trên dây chuyền sản xuất. Có hai lý do chính cho làn sóng đầu tư mạnh mẽ này. Thứ nhất là sự tiến bộ vượt bậc của các mô hình lớn (AI), phá vỡ giới hạn về khả năng nhận thức và ra quyết định của robot. Thứ hai là áp lực từ phía nhu cầu: tình trạng thiếu hụt lao động và chi phí nhân công ngày càng tăng trên toàn cầu, đặc biệt ở các nền công nghiệp như Nhật Bản, Đức, buộc các nhà sản xuất phải tìm giải pháp thay thế. Mặt trận chính của robot hình người giờ đây không còn là các buổi ra mắt sản phẩm mà là mặt bằng nhà máy. Hai lĩnh vực được kỳ vọng sẽ triển khai quy mô sớm nhất là sản xuất công nghiệp (vì môi trường có cấu trúc, nhiệm vụ lặp lại) và các môi trường làm việc nguy hiểm (hóa chất, hạt nhân). Tuy nhiên, thách thức lớn nhất cho việc triển khai hàng loạt không còn là công nghệ lõi mà là các vấn đề kỹ thuật và thương mại như chi phí thích ứng với từng dây chuyền cụ thể và xây dựng hệ thống bảo trì, dịch vụ địa phương đáng tin cậy. Việc các gã khổng lồ công nghiệp lâu đời bắt đầu "bỏ phiếu" bằng tiền thật cho thấy ngành công nghiệp này đã chuyển từ câu hỏi "Liệu có làm được không?" sang "Làm thế nào để làm tốt hơn, nhanh hơn và ổn định hơn". Đây mới là tín hiệu quan trọng nhất từ khoản đầu tư kỷ lục này.

marsbit4 giờ trước

94 tỷ, khoản đầu tư lớn nhất của người máy năm nay đã xuất hiện

marsbit4 giờ trước

Thị Trường Trước Niêm Yết của Anthropic Sụt Giảm Sau Lệnh Hoa Kỳ Buộc Ngừng Hoạt Động Mô Hình

Công ty trí tuệ nhân tạo Anthropic thông báo đã nhận chỉ thị từ chính phủ Mỹ vào ngày 12/6, yêu cầu ngừng cung cấp quyền truy cập hai mô hình Claude Fable 5 và Claude Mythos 5 cho người nước ngoài, kể cả nhân viên nước ngoài trong công ty. Để tuân thủ, Anthropic đã vô hiệu hóa cả hai mô hình trên toàn cầu. Lệnh này được mô tả là một biện pháp kiểm soát xuất khẩu khẩn cấp liên quan đến an ninh quốc gia. Các mô hình khác như Claude Opus 4.8 không bị ảnh hưởng. Anthropic phản đối quyết định này, cho biết chính phủ chỉ cung cấp bằng chứng bằng lời nói về một lỗ hổng "jailbreak" hẹp và không phổ biến, liên quan đến việc yêu cầu mô hình xem xét một mã nguồn cụ thể. Công ty lập luận lỗ hổng này nhỏ, đã biết trước và có thể được tìm thấy bởi các mô hình công khai khác, không cần thiết phải đóng cửa toàn bộ mô hình thương mại. Họ cảnh báo tiêu chuẩn này nếu áp dụng rộng rãi có thể đình chỉ mọi triển khai mô hình mới của các nhà cung cấp AI tiên phong. Thị trường tiền điện tử đang theo dõi sự việc do các hợp đồng phái sinh liên kết pre-IPO của Anthropic, cho phép giao dịch phản ánh tâm lý về lĩnh vực AI. Ngay sau chỉ thị, hợp đồng vĩnh viễn Anthropic trên Hyperliquid đã giảm 3.7%. Sự kiện này cho thấy quy định AI đang trở thành yếu tố có thể giao dịch được, và cơ sở hạ tầng AI đang hòa vào bản đồ thị trường đầu cơ cùng với crypto. Tuy nhiên, rủi ro là các thị trường này có thể biến động mạnh dựa trên thông tin không đầy đủ, trong khi báo cáo kỹ thuật của chính phủ chưa được công khai.

bitcoinist10 giờ trước

Thị Trường Trước Niêm Yết của Anthropic Sụt Giảm Sau Lệnh Hoa Kỳ Buộc Ngừng Hoạt Động Mô Hình

bitcoinist10 giờ trước

Ví Khai Thác Chuyển Đổi Token Bị Đánh Cắp Thành 18,510 ETH Và 1,548 BNB

Ví tiền liên quan đến một vụ khai thác lỗ hổng bảo mật đã chuyển đổi tài sản bị đánh cắp thành 18,510 ETH (khoảng 30,83 triệu USD) và 1.548 BNB (khoảng 924.000 USD), theo cảnh báo theo dõi trên chuỗi được WuBlockchain chia sẻ, trích dẫn dữ liệu từ Lookonchain. Việc chuyển đổi này đáng chú ý vì sau khi khai thác, các ví thường chuyển từ các token kém thanh khoản hoặc dễ bị truy vết sang các tài sản có tính thanh khoản cao hơn như ETH và BNB trước khi cố gắng rút tiền. Kẻ tấn công được cho là liên quan đến token "H" bị xâm phạm và vẫn đang nắm giữ số token trị giá khoảng 14 triệu USD. Các giao dịch hoán đổi lớn sau khai thác quan trọng vì chúng có thể gây áp lực bán lên tài sản, hé lộ bước di chuyển tiếp theo của kẻ tấn công và cung cấp manh mối cho các nhà điều tra. Trong khi theo dõi trên chuỗi (on-chain) giúp hiển thị các chuyển động này, việc xác định danh tính thực tế của người kiểm soát ví vẫn là thách thức. Các ví có thể nhanh chóng chia nhỏ hoặc chuyển tài sản xuyên chuỗi, làm phức tạp công tác truy vết. Báo cáo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi dữ liệu để hiểu cách quỹ bị đánh cắp được hợp nhất, đồng thời lưu ý rằng thông tin từ các nguồn như Lookonchain và WuBlockchain cung cấp cái nhìn nhanh chóng, nhưng không thay thế cho báo cáo điều tra chính thức. Việc chuyển đổi sang các tài sản có tính thanh khoản cao như ETH và BNB thường là giai đoạn phổ biến, làm phức tạp thêm các lựa chọn thu hồi tài sản sau đó.

bitcoinist12 giờ trước

Ví Khai Thác Chuyển Đổi Token Bị Đánh Cắp Thành 18,510 ETH Và 1,548 BNB

bitcoinist12 giờ trước

Từ 119 đến 176 USD: Phía sau vụ IPO của SpaceX, MSX một lần nữa chứng minh vòng khép kín Pre-IPO

Tiếp nối thành công từ Cerebras với lợi nhuận 300% vào tháng 5, MSX một lần nữa chứng minh mô hình Pre-IPO của mình qua vụ IPO lịch sử của SpaceX. Ngày 12 tháng 6, SpaceX (SPCX) chính thức lên sàn Nasdaq với mức vốn hóa đỉnh điểm đạt 2,3 nghìn tỷ USD. Đối với người dùng MSX, đây là thời điểm then chốt để hiện thực hóa lợi nhuận từ dự án Pre-IPO SpaceX được mở bán từ tháng 3 với giá 119 USD. Tính theo giá đóng cửa phiên đầu tiên (166,85 USD), lợi nhuận đạt khoảng 40%. Thành công này đánh dấu lần thứ hai MSX hoàn tất một cách trọn vẹn vòng khép kín Pre-IPO, từ đăng ký mua, nắm giữ, đến niêm yết, giao dịch và chốt lời. Quy trình 6 bước này đã được kiểm chứng trong đợt IPO SpaceX, khi một số nền tảng khác gặp sự cố về hạn ngạch và phải hoàn tiền cho người dùng. Trước đó, vào tháng 5, MSX đã giao dịch thành công cổ phiếu Cerebras (CBRS) ngay sau khi công ty này lên sàn, mang về lợi nhuận lên tới 300% cho những người tham gia từ giai đoạn Pre-IPO. Hai trường hợp liên tiếp này cho thấy giá trị thực sự của sản phẩm Pre-IPO không chỉ nằm ở việc cung cấp cổ phần sớm, mà quan trọng hơn là khả năng tạo ra một lộ trình rõ ràng và khả thi để chuyển đổi tài sản và thoát vốn sau khi công ty niêm yết. MSX tiếp tục mở rộng danh mục dự án Pre-IPO tiềm năng, tập trung vào các lĩnh vực như AI và công nghệ tiên phong, nhằm mang đến cho người dùng Web3 cơ hội tham gia vào các tài săng tăng trưởng toàn cầu trước khi chúng lên sàn chính thức.

Odaily星球日报16 giờ trước

Từ 119 đến 176 USD: Phía sau vụ IPO của SpaceX, MSX một lần nữa chứng minh vòng khép kín Pre-IPO

Odaily星球日报16 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片