Chỉ làm việc 2 giờ mỗi ngày? Kỹ sư Google này dùng Claude để tự động hóa 80% công việc của mình

marsbitXuất bản vào 2026-04-15Cập nhật gần nhất vào 2026-04-15

Tóm tắt

Một kỹ sư Google 11 năm kinh nghiệm đã tự động hóa 80% công việc bằng Claude Code, chỉ làm việc 2-3 giờ/ngày và kiếm 28.000 USD/tháng nhờ ba bước: 1. Tạo file CLAUDE.md với nguyên tắc của Karpathy (Suy nghĩ trước khi code, Đơn giản hóa, Thay đổi chính xác, Hướng mục tiêu), giảm tỷ lệ vi phạm từ 40% xuống 3%. 2. Sử dụng Everything Claude Code - hệ thống agent tự động hoàn chỉnh thay vì làm thủ công. 3. Khắc phục lỗi token ẩn trong Claude Code v2.1.100 bằng công cụ đơn giản. Hệ thống tự động chạy mỗi 15 phút, giúp tiết kiệm 100-120 giờ/tháng. Chỉ cần 15-20 phút thiết lập để chuyển từ viết code sang giám sát, tận hưởng cuộc sống.

Lời biên tập: Khi "AI viết code" dần trở thành sự đồng thuận trong ngành, thứ thực sự thay đổi năng suất không phải là bản thân mô hình, mà là cách bạn thiết lập quy tắc, tổ chức quy trình cho mô hình và nhúng nó vào một hệ thống có thể vận hành bền vững.

Từ một tệp CLAUDE.md đơn giản, đến sự phối hợp đa agent, rồi đến vòng lặp phát triển tự động, phương pháp này biến quá trình phát triển từ "cuộc trò chuyện giữa người và AI" thành "việc quản lý một đội kỹ sư AI". Trong quá trình này, lỗi được kiềm chế từ trước, quy trình được cấu trúc hóa, việc tạo mã, kiểm thử, rà soát dần thoát khỏi việc thực thi thủ công và chuyển sang do hệ thống đảm nhận.

Đáng chú ý hơn, bài viết cũng tiết lộ một chi tiết bị bỏ qua: trong bối cảnh ngữ cảnh dài và hệ thống phức tạp, hành vi của mô hình không hoàn toàn có thể kiểm soát. Dù là việc tiêu thụ token ẩn hay chỉ thị bị pha loãng, đều sẽ ảnh hưởng vô hình đến chất lượng đầu ra. Điều này khiến "cách quản lý AI", chứ không chỉ là "cách sử dụng AI", trở thành năng lực cốt lõi mới.

Lúc này, nhà phát triển không còn lấy việc viết code làm trung tâm, mà tập trung vào việc thiết kế quy tắc, điều phối quy trình và kiểm tra kết quả. Những người hoàn thành bước này trước tiên đã bắt đầu chuyển từ "tự mình làm việc" sang "để hệ thống làm thay mình".

Dưới đây là nguyên văn:

Một kỹ sư Google với 11 năm kinh nghiệm, nhờ Claude Code và một ứng dụng .NET đơn giản, đã tự động hóa 80% công việc của mình.

Hiện nay, anh ấy chỉ cần làm việc 2-3 giờ mỗi ngày, thay vì 8 giờ như trước, thời gian còn lại về cơ bản ở trạng thái "thư giãn", để hệ thống tự vận hành và mang lại cho anh ấy thu nhập thụ động 28.000 đô la mỗi tháng.

Những gì anh ấy nắm giữ, chính là phương pháp mà bạn chưa biết.

Phần 1—Viết CLAUDE.md theo nguyên tắc Karpathy

Andrej Karpathy—một trong những nhà nghiên cứu AI có ảnh hưởng nhất toàn cầu—đã từng tổng kết có hệ thống những lỗi phổ biến nhất của mô hình ngôn ngữ lớn khi viết code: thiết kế quá mức, bỏ qua các mẫu hiện có và đưa vào các phụ thuộc bổ sung không ai yêu cầu.

Ai đó đã tổng kết những quan sát này và sắp xếp chúng thành một tệp CLAUDE.md thống nhất.

Kết quả là, dự án này đã nhận được 15.000 sao trên GitHub trong một tuần, theo một nghĩa nào đó, có thể nói 15.000 người đã thay đổi cách làm việc của họ vì điều này.

Ý tưởng cốt lõi thực ra rất đơn giản: Nếu lỗi có thể dự đoán trước, thì có thể tránh được sớm thông qua các chỉ thị rõ ràng. Chỉ cần đặt một tệp markdown trong kho lưu trữ code, bạn có thể cung cấp cho Claude Code một bộ quy tắc hành vi có cấu trúc, từ đó thống nhất cách ra quyết định và thực thi trong toàn bộ dự án.

Bên trong tệp này, chủ yếu chứa bốn nguyên tắc cốt lõi:

· Suy nghĩ trước, code sau → Tránh giả định sai và sự đánh đổi bị bỏ qua
· Ưu tiên sự đơn giản → Tránh thiết kế quá mức và sự trừu tượng cồng kềnh
· Sửa đổi như phẫu thuật → Tránh sửa những code không ai yêu cầu sửa
· Thực thi định hướng mục tiêu → Kiểm thử trước, rồi xác minh theo tiêu chuẩn thành công rõ ràng

Không phụ thuộc vào bất kỳ framework nào, cũng không cần công cụ phức tạp—chỉ với một tệp, bạn có thể thay đổi cách hành xử của Claude ở cấp độ dự án.

Sự khác biệt thực sự nằm ở:

· Không sử dụng CLAUDE.md: Claude vi phạm quy chuẩn trong khoảng 40% trường hợp
· Sử dụng CLAUDE.md của Karpathy: Tỷ lệ vi phạm giảm xuống còn khoảng 3%
· Thời gian thiết lập: Chỉ 5 phút

Lệnh dùng để tự động tạo tệp CLAUDE.md của riêng bạn:

claude -p "Đọc toàn bộ dự án và tạo CLAUDE.md dựa trên:
Suy Nghĩ Trước Khi Code, Ưu Tiên Sự Đơn Giản, Thay Đổi Như Phẫu Thuật, Thực Thi Định Hướng Mục Tiêu.
Thích ứng với kiến trúc thực tế bạn thấy." --allowedTools Bash,Write,Read

Nó thay thế cho một Claude kiểu này: đối mặt với nhiệm vụ đơn giản nhưng lại thiết kế quá mức, đưa vào các phụ thuộc không ai yêu cầu, thậm chí tùy tiện sửa các tệp không nên động vào.

Phần 2 Everything Claude Code: Một đội kỹ thuật hoàn chỉnh trong một kho lưu trữ

Everything Claude Code (Đã đạt hơn 153.000 sao trên GitHub)

Đây không chỉ là một bộ sưu tập prompt, mà giống như một hệ điều hành AI hoàn chỉnh để xây dựng sản phẩm.

Hỗ trợ chạy trên Claude, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini và nhiều công cụ khác—một hệ thống, dùng được ở mọi nơi.

Cách cài đặt:

/plugin marketplace add affaan-m/everything-claude-code

Hoặc cài thủ công—chỉ cần sao chép các thành phần bạn cần vào thư mục .claude/ của dự án. Đừng tải tất cả nội dung cùng một lúc—việc tải đồng thời 27 agent và 64 kỹ năng rất có thể sẽ làm cạn hạn mức ngữ cảnh trước khi bạn nhập prompt đầu tiên. Chỉ giữ lại những phần thực sự cần thiết.

Sự khác biệt thực sự nằm ở:

· Trước đây: Bạn đang trò chuyện với AI
· Sau đó: Bạn đang quản lý một đội kỹ sư AI tự động chạy

Nó thay thế cho: việc bạn từng cần bỏ ra hàng tuần để xây dựng hệ thống agent riêng, cấu hình riêng biệt các công cụ lập kế hoạạch/đánh giá/bảo mật khác nhau, và chi trả 200–500 đô la mỗi tháng cho các dịch vụ AI đa dạng.

Phần 3 Một "vụ bê bối" ẩn: Claude Code v2.1.100 đang âm thầm tiêu thụ tokens của bạn

Ai đó đã thiết lập một proxy HTTP, chặn bắt và phân tích toàn bộ các yêu cầu API của 4 phiên bản Claude Code khác nhau.

Họ phát hiện:

v2.1.98: 169,514 byte request → Tính phí 49,726 tokens
v2.1.100: 168,536 byte request → Tính phí 69,922 tokens
Chênh lệch: -978 byte nhưng +20,196 tokens

v2.1.100 gửi ít byte dữ liệu hơn, nhưng lại tính phí thêm 20 nghìn tokens. Sự "lạm phát" này hoàn toàn xảy ra ở phía máy chủ—bạn không thể thấy, cũng không thể xác minh thông qua giao diện /context.

Tại sao việc này quan trọng không chỉ dừng lại ở tính phí, 20 nghìn tokens bổ sung này sẽ bị nhét vào cửa sổ ngữ cảnh thực tế của Claude.

Điều này có nghĩa là:

→ Chỉ thị CLAUDE.md của bạn sẽ bị pha loãng bởi 20 nghìn "nội dung ẩn" này

→ Trong các cuộc hội thoại dài, chất lượng đầu ra sẽ giảm nhanh hơn

→ Khi Claude bỏ qua quy tắc của bạn, bạn khó có thể tìm ra nguyên nhân

Chỉ cần 30 giây để sửa: npx [email protected]

Đây là một giải pháp tạm thời trước khi Anthropic chính thức sửa lỗi, nhưng trong sử dụng thực tế, bạn gần như có thể cảm nhận ngay sự thay đổi về hiệu quả phiên làm việc.

Nó thay thế cho: việc bạn không còn phải đoán tại sao Claude đột nhiên không tuân theo chỉ thị của mình nữa.

Case study: Hệ thống tự động hoàn chỉnh trông như thế nào

Một kỹ sư với 11 năm kinh nghiệm, đã xây dựng một hệ thống gồm ba phần:

Kết quả sau một tuần:

· Trước: 8 giờ viết code mỗi ngày
· Sau: Chỉ 2–3 giờ rà soát code và kiểm thử mỗi ngày

· Chất lượng code: Về cơ bản không đổi—vì anh ấy sẽ review từng cái một
· Trạng thái Teams: Luôn trực tuyến—chuột tự động di chuyển mỗi phút
· Thời gian còn lại: Tự do suốt ngày

Đây không phải là "phép màu" gì, mà là kết quả của việc kết hợp CLAUDE.md + các agent phù hợp + cơ chế vòng lặp mỗi 15 phút.

Danh sách đầy đủ:

Bạn đạt được gì sau khi đọc:

· Trước: Claude vi phạm quy chuẩn hiện có trong 40% trường hợp
· Sau: Sử dụng CLAUDE.md của Karpathy, tỷ lệ vi phạm giảm xuống 3%

· Trước: Bạn cần vài tuần để xây dựng agents
· Sau: 27 agents dùng ngay

· Trước: Hạn mức Claude Max cạn kiệt trong 2–3 giờ
· Sau: Hạ cấp xuống v2.1.98 có thể khôi phục khoảng 40% hạn mức sử dụng

· Trước: Cần 8 giờ viết code mỗi ngày
· Sau: Chỉ cần 2–3 giờ review, phần còn lại do hệ thống tự chạy

· Thời gian thiết lập: 15–20 phút
· Tiết kiệm hàng ngày: 5–6 giờ
· Tiết kiệm hàng tháng: 100–120 giờ

Nếu giá trị thời gian của bạn là 30 đô la mỗi giờ—thì mỗi tháng bạn thực sự đang "mất mát vô hình" 3000–3600 đô la.

Nếu là 100 đô la mỗi giờ—thì mỗi tháng 10000–12000 đô la trôi đi một cách vô ích, chỉ vì bạn vẫn đang viết thủ công những code mà Claude đáng lẽ có thể tự hoàn thành.

Hầu hết các nhà phát triển sẽ không bao giờ đạt đến trình độ này—không phải vì họ không làm được, mà vì họ nghĩ việc này phức tạp. Trên thực tế, giữa bạn và "tự động hóa toàn phần", chỉ cách nhau ba lệnh và một tệp.

Người kỹ sư tôi đề cập lúc đầu, không phải là thiên tài, cũng không phải là kỹ sư kỳ cựu từ Google. Anh ấy chỉ dành một buổi tối để thiết lập hệ thống—từ đó, công việc do hệ thống hoàn thành, anh ấy chỉ phụ trách cuộc sống.

Bạn cũng có thể làm điều tương tự tối nay. Khi những người khác còn đang tranh cãi liệu AI có thay thế nhà phát triển không, thì những người đã dựng xong hệ thống, chỉ việc vừa kiếm tiền, vừa thư giãn.

Sự lựa chọn thực ra rất rõ ràng. Bạn đang xây dựng cuộc đời chính mình—vậy hãy chọn đúng con đường.

Câu hỏi Liên quan

QClaude Code và CLAUDE.md có thể giúp tự động hóa công việc lập trình như thế nào?

AClaude Code kết hợp với file CLAUDE.md giúp thiết lập các quy tắc hành vi có cấu trúc, giảm tỷ lệ vi phạm quy tắc từ 40% xuống 3%, tự động hóa quy trình viết code, kiểm thử và đánh giá, cho phép kỹ sư chỉ cần review 2-3 giờ/ngày thay vì viết code 8 giờ.

QNguyên tắc Karpathy trong CLAUDE.md bao gồm những gì?

ABốn nguyên tắc chính: Suy nghĩ trước khi lập trình (tránh giả định sai), Ưu tiên đơn giản (tránh thiết kế phức tạp), Thay đổi chính xác như phẫu thuật (tránh sửa code không cần thiết), và Thực thi định hướng mục tiêu (kiểm thử trước và xác minh theo tiêu chuẩn).

QEverything Claude Code là gì và nó hoạt động như thế nào?

AEverything Claude Code là một hệ thống agent AI hoàn chỉnh với 27 agent và 64 kỹ năng, hoạt động như một đội kỹ sư tự động, hỗ trợ nhiều công cụ như Claude, Codex, Cursor. Nó cho phép quản lý quy trình phát triển tự động thay vì trò chuyện thủ công với AI.

QTại sao phiên bản Claude Code v2.1.100 được coi là có vấn đề?

APhiên bản v2.1.100 gây hao token ẩn, gửi ít byte hơn nhưng tính phí thêm 20.000 token, làm loãng hướng dẫn trong CLAUDE.md, giảm chất lượng đầu ra trong hội thoại dài và nhanh hết token hơn 40% so với bình thường.

QLợi ích tài chính của việc tự động hóa với Claude là gì?

AHệ thống tiết kiệm 5-6 giờ/ngày, tương đương 100-120 giờ/tháng. Nếu giá trị thời gian là 30 USD/giờ, tiết kiệm 3,000-3,600 USD/tháng; với 100 USD/giờ, tiết kiệm 10,000-12,000 USD/tháng, tạo thu nhập thụ động và tăng thời gian tự do.

Nội dung Liên quan

Dữ liệu quyền chọn Mỹ báo động đỏ: Tín hiệu cuối cùng xuất hiện trước thị trường gấu 2022

Tâm lý lạc quan trên thị trường chứng khoán Mỹ đã lan sang thị trường quyền chọn, với tỷ lệ put/call trên cổ phiếu (tỷ lệ quyền chọn bán/mua) có mức trung bình động 5 ngày giảm xuống 0.452 – mức thấp nhất kể từ tháng 3/2022. Chuyên gia Mark Arbeter cảnh báo đây là mức cực thấp theo lịch sử, phản ánh sự phấn khích quá mức của nhà đầu tư, đặc biệt là trong cơn sốt AI. Hai lần gần đây chỉ số này chạm mức tương tự là vào cuối năm 2021 (trước đỉnh thị trường) và đầu năm 2022 (trước thị trường gấu), sau đó đều là các đợt sụt giảm kéo dài. Trong khi chỉ số VIX toàn thị trường vẫn thấp, sự phân hóa nội bộ thị trường lại tăng mạnh, với biến động ẩn của cổ phiếu riêng lẻ ở mức cao kỷ lục so với VIX. Điều này cho thấy đà tăng chủ yếu được dẫn dắt bởi nhóm cổ phiếu công nghệ liên quan đến AI, trong khi các nhóm ngành khác phần lớn điều chỉnh. Mặc dù các tín hiệu cảnh báo đã xuất hiện, đà tăng vẫn tiếp diễn khi ba chỉ số chính S&P 500, Dow Jones và Nasdaq đồng loạt lập kỷ lục đóng cửa mới vào thứ Hai, với S&P 500 đã ghi nhận 23 lần lập đỉnh trong năm nay.

marsbit3 phút trước

Dữ liệu quyền chọn Mỹ báo động đỏ: Tín hiệu cuối cùng xuất hiện trước thị trường gấu 2022

marsbit3 phút trước

TaiJi Hoàn Thành Vòng Tài Trợ Chiến Lược 3.5 Triệu USD Với Sự Tham Gia Đầu Tư Của Castrum Capital, Becker Ventures Và Coinvestor Ventures

Dự án TaiJi vừa thông báo hoàn thành vòng gọi vốn chiến lược trị giá 3,5 triệu USD với sự tham gia của các quỹ Castrum Capital, Becker Ventures và Coinvestor Ventures. Số vốn này sẽ được sử dụng để phát triển sản phẩm, nâng cấp công cụ AI, xây dựng hệ thống phân tích đa tác tử (multi-agent), hoàn thiện cơ sở hạ tầng dữ liệu thị trường, mở rộng cộng đồng toàn cầu và thúc đẩy hợp tác hệ sinh thái. TaiJi đang xây dựng một mạng lưới thông minh phân tích thị trường trên blockchain, được hỗ trợ bởi AI, tập trung vào hệ sinh thái BSC. Nền tảng này tích hợp dữ liệu thị trường, dòng tiền trên chuỗi, biến động thanh khoản, tâm lý mạng xã hội và sự kiện tin tức vào một hệ thống AI duy nhất. Mục tiêu là biến đổi các tín hiệu phức tạp thành các kết quả phân tích có cấu trúc, bao gồm dự báo tác động, đánh giá rủi ro và chỉ số theo dõi. Khác với các công cụ theo dõi thị trường truyền thống, TaiJi tập trung vào việc tạo ra một hệ thống phân tích thông minh. Nó sử dụng một khung đa tác tử với các "agent" chuyên biệt (thị trường, on-chain, tâm lý, rủi ro, sự kiện) để phân tích tác động của sự kiện một cách phối hợp. Các chức năng chính trong giai đoạn đầu bao gồm: Market Intelligence (tổng hợp tình báo thị trường), Scenario Engine (tạo kịch bản dự báo bằng AI), Impact Map (hiển thị bản đồ tác động), Risk Signals (nhận diện tín hiệu rủi ro) và My TaiJi (không gian cá nhân hóa cho người dùng). TaiJi nhấn mạnh rằng nền tảng không quản lý tài sản người dùng, không thay mặt giao dịch, không đưa ra lời khuyên đầu tư và không hứa hẹn lợi nhuận.

链捕手13 phút trước

TaiJi Hoàn Thành Vòng Tài Trợ Chiến Lược 3.5 Triệu USD Với Sự Tham Gia Đầu Tư Của Castrum Capital, Becker Ventures Và Coinvestor Ventures

链捕手13 phút trước

Tám Ngân hàng Trung ương Toàn cầu Tham gia, Liệu họ Có Chia Chiếc Bánh Stablecoin?

**Tám ngân hàng trung ương lớn toàn cầu tham gia Agorá, liệu sẽ chia phần thị trường stablecoin?** Dự án Agorá, do Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) dẫn đầu với sự tham gia của 7 ngân hàng trung ương (Mỹ, Anh, Nhật, Hàn, Mexico, Thụy Sĩ, Pháp, sau đó có thêm Canada) và hơn 40 tổ chức tư nhân, vừa hoàn thành nguyên mẫu vào tháng 5/2026. Mục tiêu là xây dựng một hệ thống thanh toán xuyên biên giới theo thời gian thực, sử dụng tiền pháp định được lập trình (tokenized). Hệ thống này có thiết kế hai lớp tách biệt: Lớp dự trữ cơ bản do các ngân hàng trung ương kiểm soát hoàn toàn, và lớp giao dịch cho người dùng cuối do các ngân hàng thương mại vận hành. Nó tích hợp sẵn các kiểm tra tuân thủ như chống rửa tiền và có khả năng "thanh toán nguyên tử" (atomic settlement). Agorá nhắm tới việc thay thế quy trình thanh toán xuyên biên giới nhiều bước, tốn thời gian hiện tại bằng một giao dịch duy nhất trên chuỗi. Trong khi đó, SWIFT, đối tác trong dự án, đang phát triển một sổ cái chung dựa trên blockchain ở lớp ngân hàng thương mại, tương thích với Agorá. Nhiều định chế tài chính lớn (như JPMorgan, HSBC) tham gia song song cả Agorá lẫn các dự án stablecoin hoặc token hóa tài sản trên các blockchain công khai như Ripple, cho thấy sự phân vân về lộ trình tương lai. Về tác động đến stablecoin (như USDT, USDC), phân tích cho thấy trong ngắn hạn, hai mô hình có thể bổ sung hơn là cạnh tranh trực tiếp. Agorá là mạng lưới khép kín dành cho các giao dịch lớn, liên ngân hàng, trong khi stablecoin trên blockchain công khai phục vụ nhu cầu phổ thông như chuyển tiền, tiết kiệm cá nhân hoặc bảo vệ tài sản ở các thị trường mới nổi. Về trung hạn, nếu Agorá thành công, nó có thể thu hút một phần nhu cầu thanh toán xuyên biên giới doanh nghiệp hiện dùng stablecoin. Tuy nhiên, việc phối hợp quy định giữa nhiều quốc gia là thách thức lớn. Thị trường dự kiến sẽ phân tầng: Agorá phục vụ các giao dịch thể chế lớn, còn stablecoin công khai giữ thị phần bán lẻ. Sự kiện thử nghiệm quan trọng sắp tới là việc khung Pontes của EU kết nối các sổ cái phân tán với hệ thống thanh toán cốt lõi TARGET vào tháng 9/2026, mở ra cuộc cạnh tranh chính thức giữa hệ thống chính thức và blockchain mở.

marsbit31 phút trước

Tám Ngân hàng Trung ương Toàn cầu Tham gia, Liệu họ Có Chia Chiếc Bánh Stablecoin?

marsbit31 phút trước

BitMart Research: ETF Liên Tục Rút Tiền + AI Hút Thanh Khoản, Thị Trường Crypto Biến Động Tìm Đáy

**Tóm tắt Tuần: ETF Tiếp Tục Ròng Ra + Hiệu Ứng Hút Vốn AI, Thị Trường Crypto Chỉnh Lưu Tìm Đáy** **1. Thị Trường Truyền Thống & Kinh Tế Vĩ Mô:** Cổ phiếu công nghệ Mỹ tiếp tục lập đỉnh lịch sử, được thúc đẩy bởi câu chuyện AI mạnh mẽ. Sự kiện nổi bật là Anthropic bí mật nộp hồ sơ IPO với định giá mục tiêu ~9.650 tỷ USD và Alphabet công bố kế hoạch gọi vốn 800 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI. Tuy nhiên, các đợt IPO lớn này có thể gây hiệu ứng hút vốn từ thị trường. Địa chính trị căng thẳng leo thang ở Trung Đông khiến giá dầu biến động. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) dưới sự lãnh đạo mới của Chủ tịch Kevin Warsh dự kiến duy trì lãi suất cao, gây áp lực ngầm lên tài sản rủi ro. **2. Thị Trường Crypto:** Thị trường crypto điều chỉnh giảm, trái ngược với đà tăng của chứng khoán Mỹ. BTC giảm ~6% trong tuần. Áp lực bán chính đến từ các quỹ ETF, với ETF Bitcoin Mỹ ghi nhận dòng tiền ròng rút kỷ lục 9 ngày liên tiếp (~2,8 tỷ USD). Chỉ số Sợ hãi & Tham lam rơi vào vùng "Sợ hãi". MicroStrategy tạm dừng kế hoạch mua BTC và chuyển trọng tâm sang quản lý nợ, làm suy yếu một nguồn mua quan trọng. Mặt tích cực, DTCC thông báo kế hoạch tích hợp tài sản token hóa (cổ phiếu, trái phiếu) với mạng Stellar, thúc đẩy XLM tăng mạnh. **Nhận định chung:** Thị trường crypto hiện đang chịu áp lực từ việc dòng vốn bị thu hút mạnh vào các tài sản AI hấp dẫn và lãi suất cao kéo dài. Cửa sổ tăng trưởng mạnh mẽ và độc lập vẫn còn hạn chế. Sự điều chỉnh hiện tại có khả năng là quá trình tìm đáy, và một đợt điều chỉnh mạnh hơn nếu bong bóng AI vỡ có thể tạo ra vùng đáy cho chu kỳ crypto tiếp theo.

marsbit47 phút trước

BitMart Research: ETF Liên Tục Rút Tiền + AI Hút Thanh Khoản, Thị Trường Crypto Biến Động Tìm Đáy

marsbit47 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片