主网上线在即,Monad 生态发展如何?

marsbit发布于2025-11-12更新于2025-11-13

DeFi

都在传 Monad 和 Coinbase的联合发射机会?别猜了,来一起看看,主网上线在即 @monad 都给大家准备了多么精彩的早期生态大惊喜:


📈 DeFi + Perp Dex

  • @KuruExchange:完全链上订单簿DEX,Paradigm领投1160万美元A轮。看看CLOB模式在Monad上运转起来会有何不同?
  • @DrakeExchange:永续合约DEX,50x杠杆,CLOB+vAMM混合模式。Perps这种高频交易配上专为高频而生的性能链,会突破Perp Dex的天花板吗?
  • @MondayTrade_:综合DeFi枢纽,现货、LP、Perps都做,定位“CEX速度+DeFi透明”。链上全栈交易中心的概念会很时髦;
  • @seertrade:链上交易终端,“一屏全能,集成研究、决策、执行”。想做DeFi版Bloomberg,思路不错但能不能做成另说。


📊 预测市场 + 游戏

  • @kizzymobile:对influencers社交媒体表现下注,把注意力经济直接作金融化转换。主打一个高频投注+实时结算;
  • @Levr_Bet: 去中心化杠杆体育投注平台,5x杠杆。要知道,体育链上化的痛点就是Oracle延迟,Monad正好要解决这个;
  • @RareBetSports: 体育预测平台,全链上设计:智能合约自动验证比赛结果、分配奖励。核心玩法有组合投注,预测球员表现等,100x 乘数回报;


🎮 GameFi游戏

  • @LumiterraGame:MMO游戏,主打“开放经济+AI Agent”。AI在游戏里自主交易,每个动作都是链上tx,直接检验链底层性能;
  • @ExploreOmnia:宠物对战游戏,Sappy Seals团队做的,定位“Pokémon杀手”。P2E+NFT老套路,会接上宝可梦上链的叙事吗?
  • @TeleMafia:Telegram黑帮游戏,slap、fight互动,Play to Earn。轻度游戏+链上资产;
  • @fluffleworld: 游戏化养生App,奖励你放下手机“Touch Grass”。Focus离线时长孵化龙蛋,挺有意思的反手机成瘾设计。


🤖 AI Agent

  • @symphonyio: AI Agent执行层,让Agent跨协议跨链做DeFi策略。挑战让AI Agent实现自主交易;
  • @KINETK_AI:AI驱动的内容保护平台,帮创作者监控全网IP盗用,内容哈希上链。创作者经济刚需场景。


💬 社交任务类

  • @bro_dot_fun:社交任务奖励平台,完成X/Twitter任务赚积分。MEME风格的社交互动,攀排行榜拿空投。


🔍 附加:一点我的洞察和思考

  1. @monad 一定会切入 Perp DEX 战场,毕竟Hyperliquid的标杆效应一直在,穷追不舍项目有很多,但目前还没有能撼动的的新秀出现。Monad 能不能在乱烘烘大家都散场后,给出一鸣惊人的战绩,值得期待。这个毛值得撸一下。
  2. 预测市场+游戏会是Crypto未来最大的落地场景,Monad自然不会错过这个集聚“注意力+资金+日活”的高频应用落地场景。如果Monad早推出几年,有理由相信 @Polymarket 牵手的就不会是Polygon了。何况Monad要在游戏上搞事情应该手拿把掐吧;
  3. AI Agent + x402,这是几乎所有链都会拼争的一个长期叙事,做“高频交易+碎片化支付+游戏类重度消费类场景”,这个x402支付协议,太适合Monad了。Super。

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全网骂Claude变笨,Anthropic下场揭秘:坑你的不是模型

近日,Anthropic官方发文澄清了用户关于Claude“变笨”的普遍误解。问题的核心并非模型能力下降,而是用户混淆了“模型选择”与“努力度”两个关键设置。 今年3月,许多开发者发现Claude Code性能骤降,任务完成不彻底。原因在于Anthropic为降低延迟,将“努力度”默认档位从“高”调至“中”,导致模型投入工作量减少,而非模型本身变弱。 官方解释了两者的区别: - **模型**:代表AI的“脑子”,即固定的知识权重,决定其“会不会”某项任务。换模型是更换其底层能力。 - **努力度**:代表AI的“态度”,决定其单次任务中愿意投入多少工作量,如读取文件、运行测试、深入验证的彻底程度。高努力度能生成数倍于低努力度的思考与操作。 因此,当Claude表现不佳时,应先检查提示词与上下文。若AI“不够努力”(如跳过必要步骤),应调高努力度;若属于“不会”(上下文充足仍犯错),才需更换更强模型。 一个反直觉的结论是:较小模型(如Sonnet)配合高努力度,其表现可能优于强大模型(如Opus)在低努力度下的表现。关键在于根据任务复杂度合理“调度”模型与努力度,这已成为有效使用AI编程工具的核心技能。盲目升级模型而不调整努力度,可能既浪费成本又无法解决问题。

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