GateUser-cc6abff6

Sistem memori Claude Code sebelum upgrade berikutnya pernah dibagikan sebagai solusi untuk menambahkan memori ke Claude Code. Baru-baru ini dilakukan satu kali upgrade, dengan perubahan inti yaitu memecah "apa yang diingat, kapan diingat, dan di mana diingat" menjadi tiga lapisan: Lapisan Penangkapan — Mendefinisikan sinyal mana yang layak dicatat, seperti pengalaman gagal lebih dari 15 menit, penemuan teknis yang tidak intuitif, proses pertimbangan dalam pengambilan strategi. Tidak semua percakapan perlu diingat, yang penting adalah penyaringan. Lapisan Waktu — Mengontrol ritme penulisan, set

Dalam bidang kuantitatif, ada prinsip yang disebut "never kill a running strategy" — jangan menghentikan strategi yang masih berjalan demi strategi baru yang "lebih baik". Cara yang benar adalah melakukan verifikasi secara paralel: strategi lama tetap berjalan (dengan sedikit modifikasi untuk menghentikan kerugian), strategi baru dimulai dari awal (dengan modal kecil untuk verifikasi), dan setelah terbukti bahwa strategi baru lebih baik, barulah dilakukan migrasi.

Alat FOMO adalah pembunuh efisiensi terbesar. Melihat tangkapan layar workflow orang lain yang sangat bagus, saluran yang rapi, panel yang keren, tidak bisa menahan keinginan untuk meniru. Tapi setelah berpikir tenang: masalah yang dia selesaikan berbeda dengan milikmu. Sistem yang sudah kamu miliki bisa melakukan hal yang tidak bisa dia lakukan, dan sistem dia juga sama. Mengejar solusi dia, pada dasarnya adalah menggunakan keunggulanmu untuk menukar keunggulan dia.

Memantau transaksi Polymarket di VPS 2GB, memilih polling 60 detik daripada push real-time melalui WebSocket. Polling lebih ramah terhadap API Polymarket (tidak akan dibatasi), penundaan 5 menit sudah cukup untuk skenario pengambilan keputusan — pasar prediksi bukanlah perdagangan frekuensi tinggi, perubahan harga terjadi dalam skala jam. "Real-time" yang sesungguhnya membutuhkan WebSocket untuk menghubungkan feed CLOB dari Polymarket, tetapi itu adalah arsitektur yang sama sekali berbeda, terlalu berat untuk VPS 2GB. Cukup dan efisien adalah solusi terbaik.

Musuh terbesar dari manajemen pengetahuan bukanlah "menaruh di tempat yang salah", melainkan Inbox yang menumpuk sampai kamu tidak ingin membukanya lagi. Pendekatan Inbox-first dari GTD tidak masalah dalam skenario manual. Tapi di era kolaborasi AI, saatnya untuk meningkatkannya—AI memiliki kemampuan untuk menentukan lokasi pengarsipan, hanya menurunkan ke Inbox saat tidak yakin. Kriteria penilaiannya sangat sederhana: file sejenis di direktori yang sama = sudah ada contoh = langsung diarsipkan. Tidak ada contoh? Jujur saja masuk ke Inbox. Setelah beberapa minggu, Inbox Obsidian akhirnya bukan

Clawdbot 最近很火，刚看到的时候还是老外文章在传，带火了 Mac mini 搜索量。最近神鱼等大佬也在聊，说它是 AI OS 的原型。让 Claude 帮忙研究了一下架构，发现它的核心卖点——Skills 系统、记忆分层、定时自动化、多平台消息接入——和我目前用 Claude Code + Skills + Obsidian 搭的个人工作流高度重合。说明这套范式方向是对的，Clawdbot 把它产品化了。但我没敢装 😂主要是因为我对安全 dan izin ini tidak cukup paham. 它的主用户会话默认有完整主机权限——bash 执行、文件读写、浏览器控制。做 Crypto 的，机器上有什么大家都懂，说实话评估不了这个风险敞口到底多大。它自己文档也写了 prompt injection is not solved，我没把握把权限配对。不懂的东西不碰，多年 Crypto 养成的习惯。不是说它不好，架构确实有前瞻性。等我安全能力跟上了再说，或者先用 Docker 隔离跑一下，不挂载本地目录，玩完删掉，至少不拿主力机冒险。

Hari ini kedua skrip perdagangan pasar prediksi berjalan, dan otomatisasi mulai dilakukan secara resmi. Lebih mengejutkan lagi, merge selesai dengan vibe coding—dulu mengira hal semacam ini harus "mengerti kode" untuk melakukannya. Verifikasi kecil → Pembekuan parameter → Jalankan otomatis, ritmenya lebih lambat dari yang dibayangkan, tetapi stabil lebih penting daripada cepat.

Praktik terbaik menggunakan Claude Code untuk non-programmer
Pendekatan Teresa Torres（penulis 《Kebiasaan Penemuan Berkelanjutan》）:
Memecah konteks menjadi file kecil yang atomik, bukan satu prompt besar
Membuat "indeks" yang memberi tahu AI kapan memuat apa
Membiarkan AI berfungsi sebagai editor, bukan penulis
Setiap kali percakapan berakhir: 「Apa yang dipelajari hari ini yang harus dicatat ke dalam basis pengetahuan konteks?」
Kata kunci: peningkatan(Augment), bukan pengganti(Automate)

Paradigm 又投了一笔预测市场——这次是 Noise，$7.1M 种子轮，1月14日刚官宣。
Ini membuat saya ingin meninjau kembali situasi pendanaan di jalur ini selama tiga bulan terakhir. Kesimpulannya: uang mengalir dengan sangat deras.
Dua pendanaan utama:
Polymarket mendapatkan $2B, didukung oleh ICE (perusahaan induk NYSE), Kalshi mendapatkan $1B, dipimpin oleh Paradigm, diikuti oleh Sequoia, a16z, ARK, Google CapitalG, dengan valuasi $9B
. Dalam tiga bulan, kedua perusahaan ini mengumpulkan total $30 miliar.
Logika di baliknya tidak sulit dipahami:
1. Kemajuan regulasi yang signifikan—Kalshi adalah satu-satunya platform di AS

Minggu malam, puluhan juta orang menyalakan televisi untuk menonton Penghargaan Ballon d'Or, dan layar menampilkan prediksi waktu nyata dari Polymarket
Pada hari yang sama, pengacara Kalshi membela di pengadilan Tennessee bahwa "pasar prediksi bukan perjudian"

Simon Willison，Django inti pengembang utama, ahli alat LLM (membuat alat seperti LLM CLI, Datasette, dll.), dalam episode terbaru podcast Oxide and Friends menyebutkan sebuah istilah, yaitu "Deep Blue Moment" (Momen Biru Terkepung).
Yang dimaksud adalah: ketika AI melampaui keahlian inti yang menjadi kebanggaan Anda, yaitu semacam krisis psikologis kolektif.
Berawal dari tahun 1997 ketika Kasparov dikalahkan oleh IBM Deep Blue, yang mengguncang dunia catur internasional.
Sekarang giliran para programmer.
Simon mengatakan bahwa jumlah kode yang dia tulis secara manual telah turun ke angka satu

Menilai apakah apa yang Anda lakukan layak:
Tanyakan pada diri sendiri satu pertanyaan—
"Jika saya berhenti bekerja selama 1 bulan, apakah hal ini akan menghasilkan nilai secara otomatis?"
✅ Akan bertambah nilai (aset):
- Data historis (terakumulasi otomatis setiap hari)
- Alat yang digunakan pengguna (umpan balik berkelanjutan)
- Strategi yang telah diverifikasi
❌ Tidak akan bertambah nilai (biaya):
- Jumlah baris kode
- Diagram arsitektur yang menarik
- 100 TODO yang belum diverifikasi
Aset berbunga majemuk vs non-aset, menentukan apakah Anda sedang "membangun" atau "menghabiskan"