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

Lỡ nhịp làn sóng tăng giá cổ phiếu AI, giờ phải làm sao?

Tác giả: Think AI, Aaron Làn sóng cổ phiếu AI đã tăng mạnh trong ba năm rưỡi mà chưa có dấu hiệu dừng lại. Nhiều nhà đầu tư đã bỏ lỡ cơ hội này, từ các cá nhân đến các tổ chức lớn. Dữ liệu cho thấy năm 2025, chỉ khoảng 18.9% nhà đầu tư nhỏ lẻ tại Trung Quốc có lãi, trong khi tỷ lệ thua lỗ lên tới 81.1%. Ngay cả các quỹ lớn như Bridgewater cũng giảm sở hữu đáng kể cổ phiếu công nghệ lớn như NVIDIA, Alphabet trước khi chúng tăng mạnh. Ngay cả Warren Buffett cũng phần nào bỏ lỡ đà tăng này. Bài viết chỉ ra rằng AI không phải là một khái niệm ngắn hạn, mà là một cuộc cách mạng cơ sở hạ tầng giống như điện hay internet. Do đó, vẫn còn nhiều cơ hội dọc theo toàn bộ chuỗi cung ứng AI, từ hạ tầng tính toán, nền tảng mô hình lớn đến các ứng dụng AI theo ngành. Các nhà lãnh đạo như Mã Hóa Đằng (Tencent) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tìm kiếm cơ hội phù hợp với lợi thế bản thân thay vì chạy theo xu hướng một cách mù quáng. Mã Vân (Alibaba) thì cho rằng thời đại AI mới chỉ bắt đầu và đây là cơ hội cấp độ cách mạng công nghiệp, vì vậy không bao giờ là quá muộn để tham gia. Thông điệp chính là: thay vì hoảng loạn vì bỏ lỡ làn sóng đầu tiên, các nhà đầu tư nên giữ tâm lý ổn định, chuẩn bị kỹ lưỡng và tìm kiếm cơ hội cấu trúc trong các làn sóng tiếp theo của cuộc cách mạng AI. Cơ hội cuối cùng sẽ thuộc về những người kiên định và có sự chuẩn bị.

marsbit10 phút trước

Lỡ nhịp làn sóng tăng giá cổ phiếu AI, giờ phải làm sao?

marsbit10 phút trước

Tại sao dòng tiền vào ETF XRP tăng trong khi Bitcoin và Ethereum đang bị rút?

Dòng tiền vào các quỹ ETF XRP đang tiếp tục tăng trưởng ổn định, trong khi các ETF Bitcoin và Ethereum lại ghi nhận dòng tiền rút ra liên tục. Dữ liệu on-chain cho thấy, tính đến ngày 1/6, các ETF XRP tại Mỹ đã có 17 ngày liên tiếp đón nhận dòng tiền vào, với tổng dòng ròng tích lũy đạt khoảng 1,43 tỷ USD. Ngược lại, ETF Bitcoin Spot đã trải qua 11 ngày và ETF Ethereum là 15 ngày liên tiếp chứng kiến dòng tiền rút ra, với số tiền rút ròng lần lượt là 483,7 triệu USD và 44,4 triệu USD chỉ trong ngày 1/6. Theo nhà phân tích CryptoKrali, sự chênh lệch rõ rệt này phản ánh việc nhu cầu tiếp xúc với Bitcoin và Ethereum đang nguội đi, trong khi vốn của các tổ chức ngày càng quan tâm đến XRP. Nguyên nhân được cho là do những câu chuyện thị trường riêng biệt xoay quanh XRP, như vị thế pháp lý, triển vọng mở rộng ETF và các đồn đoán về cấu trúc kho bạc tiềm năng liên quan đến Ripple. Tuy nhiên, hành động giá của XRP vẫn tương đối trầm lắng và chưa phản ánh đà tăng của dòng tiền ETF, với giá giao dịch quanh mức 1,26 USD, giảm hơn 6% trong tuần qua. Mô hình dòng tiền này cho thấy vốn tổ chức đang trở nên chọn lọc hơn, nhắm mục tiêu vào các tài sản có câu chuyện thị trường cụ thể thay vì phân bổ rộng rãi.

bitcoinist57 phút trước

Tại sao dòng tiền vào ETF XRP tăng trong khi Bitcoin và Ethereum đang bị rút?

bitcoinist57 phút trước

Bức Tranh On-Chain Của Bitcoin Trông Rất Khác So Với Đỉnh Thị Trường Bò Năm 2021

Trong bối cảnh giá Bitcoin giảm kéo dài, mạng lưới Bitcoin đang chịu áp lực giảm giá, dẫn đến sự sụt giảm mạnh về hoạt động. So với đỉnh chu kỳ tăng giá năm 2021, hoạt động trên chuỗi hiện tại rất khác biệt. Số liệu từ Santiment cho thấy, tính đến nay, số ví hoạt động hàng ngày trung bình là khoảng 624.000 và số ví mới tạo là 278.000/ngày, giảm lần lượt 44% và 43% so với tháng 5/2021 (lần lượt là 1,12 triệu và 489.000). Điều này cho thấy Bitcoin đang thu hút ít người tham gia mới và có ít hoạt động giao dịch hàng ngày hơn so với thời kỳ đỉnh điểm năm 2021. Nguyên nhân chính của sự thay đổi này có thể do ảnh hưởng ngày càng tăng của Quỹ ETF Spot và các công cụ đầu tư tổ chức, cho phép tiếp cận Bitcoin mà không cần giao dịch trực tiếp trên chuỗi. Đồng thời, nhiều nhà đầu tư dài hạn trở nên thụ động hơn, lựa chọn lưu trữ tài sản thay vì giao dịch thường xuyên. Tuy nhiên, đây không hẳn là dấu hiệu giảm giá, vì hoạt động mạng thường tăng lên khi có biến động mạnh. Sự sụt giảm hiện tại có thể do thị trường đi ngang và sự quan tâm chuyển hướng sang cổ phiếu và kim loại quý. Tại thời điểm viết bài, giá Bitcoin giao dịch quanh mức 69.876 USD, tăng gần 5% trong 24 giờ, với khối lượng giao dịch tăng hơn 134%, cho thấy sự quan tâm trở lại của các nhà giao dịch.

bitcoinist2 giờ trước

Bức Tranh On-Chain Của Bitcoin Trông Rất Khác So Với Đỉnh Thị Trường Bò Năm 2021

bitcoinist2 giờ trước

Sau 540 nghìn dòng code, Garry Tan nhận ra trò chơi lập trình cũ cùng AI đã kết thúc

Bài viết từ Garry Tan, Chủ tịch Y Combinator, chia sẻ nhận thức sâu sắc sau khi xây dựng dự án "Garry's List" với 540.000 dòng code bằng Rails và AI Agent. Ông phát hiện ra giá trị thực sự không nằm ở khối lượng code khổng lồ đó, mà ở "GStack" – một framework phát triển mới xoay quanh luồng làm việc của AI Agent. Ông chỉ trích cách tiếp cận phổ biến hiện nay: bao bọc các mô hình LLM thông minh bằng hàng núi code kiểm soát, kiểm tra, logic giám sát – giống như xây dựng một "nhà máy Foxconn" để kiềm chế một công nhân AI siêu thông minh vốn có khả năng tự hoàn thành công việc. Khi chi phí LLM giảm mạnh và năng lực tăng, trọng tâm phát triển phần mềm cần chuyển từ "viết nhiều code hơn" sang "thiết kế nhiều khả năng hơn". Giải pháp được đề xuất là xây dựng "skill pack" (gói kỹ năng) bằng Markdown – các module năng lực có thể kiểm tra và tái sử dụng, cho phép Agent tự động tạo code, hệ thống kiểm thử và đánh giá. Điều này biến các luồng công việc phức tạp thành tài sản năng lực có thể tích lũy. Ví dụ, việc đánh giá một hackathon với 85 dự án giờ có thể được Agent hoàn thành trong 30 phút thay vì vài ngày. Bài học cốt lõi: Khi code không còn là nguồn lực khan hiếm, năng lực cạnh tranh của kỹ sư chuyển dịch. Tương lai thuộc về những người có thể phán đoán điều gì đáng xây dựng, định nghĩa vấn đề và biến kinh nghiệm thành năng lực tái sử dụng, thay vì chỉ viết thật nhiều code. Kỹ sư giỏi nhất có thể là người viết ít code nhất nhưng giải phóng được nhiều trí tuệ nhất.

marsbit2 giờ trước

Sau 540 nghìn dòng code, Garry Tan nhận ra trò chơi lập trình cũ cùng AI đã kết thúc

marsbit2 giờ trước

Hệ Sinh Thái BNB Chain Chứng Kiến Tuần Lễ Lớn Của Tổ Chức Với Sự Ra Mắt ETF Tại Mỹ Và Cược Từ Nhà Quản Lý Tài Sản

Hệ sinh thái BNB Chain đã chứng kiến một tuần quan trọng với các tổ chức tài chính lớn, đánh dấu bởi sự ra mắt quỹ ETF tiền mã hóa dạng spot đầu tiên tại Mỹ cho BNB và những đánh giá tích cực về tiềm năng trước các quy định sắp tới. VanEck đã chính thức ra mắt quỹ ETF VanEck BNB (VBNB) trên Nasdaq, cung cấp cho nhà đầu tư Mỹ cách tiếp cận được niêm yết đối với BNB. Các lý do được đưa ra bao gồm hiệu suất mạnh mẽ của BNB và nền tảng cơ bản vững chắc của mạng lưới, với hơn 14 triệu giao dịch và 2.5 triệu người dùng hoạt động hàng ngày. Song song đó, báo cáo từ Grayscale chỉ ra BNB Chain là một trong những hệ sinh thái hàng đầu được định vị để thu hút dòng vốn tổ chức một khi Đạo luật CLARITY được thông qua. BNB Chain hiện đứng thứ hai về giá trị tài sản token hóa (RWA), với khối lượng chuyển RWA tăng 121.62% trong 30 ngày và số lượng người nắm giữ RWA tăng mạnh. Mạng lưới này cũng dẫn đầu về số lượng giao dịch stablecoin, xử lý khoảng 40% giao dịch toàn cầu ở phân khúc giá trị nhỏ. Nhìn chung, BNB Chain đang nổi lên như một cầu nối quan trọng giữa tài chính truyền thống và cơ sở hạ tầng phi tập trung, thu hút ngày càng nhiều sản phẩm tài chính và nhà đầu tư tổ chức.

bitcoinist4 giờ trước

Hệ Sinh Thái BNB Chain Chứng Kiến Tuần Lễ Lớn Của Tổ Chức Với Sự Ra Mắt ETF Tại Mỹ Và Cược Từ Nhà Quản Lý Tài Sản

bitcoinist4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片