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Hola a todos, el Terminal de @PythNetwork acaba de hacerse público. Puedes echarle un vistazo ahora mismo en . Sin inicio de sesión, sin clave API, nada. Solo ábrelo y podrás navegar por más de 3.000 fuentes de precios en vivo de criptomonedas, acciones, divisas y materias primas. Los gráficos se actualizan en tiempo real, tick a tick. Puedes comparar los precios de Pyth directamente con referencias externas, e incluso activar o desactivar editores individuales para ver exactamente cómo se construye cada fuente. Es bastante genial. Esto es básicamente la puerta de entrada a todo lo que ofrece Pyth. Siempre me ha parecido molesto el mercado de datos tradicional. Normalmente tienes que pasar por muchos trámites, programar una llamada de ventas y aún así no ver el producto real hasta que estás muy avanzado en las negociaciones. Pyth hace lo contrario. Puedes jugar con los datos primero, juzgar la calidad por ti mismo y solo pagar si tiene sentido para ti. Los precios también son sencillos. El nivel gratuito ya te ofrece gráficos completos y fuentes en vivo. Si quieres más, los planes de pago comienzan en 500 $ al mes para criptomonedas y llegan hasta 10.000 $ para la biblioteca completa. Cada plan de pago incluye una prueba gratuita de 14 días, así que no hay presión. Lo que más me gusta es la transparencia. Puedes ver exactamente quién publica qué y cómo se forma el precio final. Eso es raro en este sector. Primero apareció como la capa de verificación para los traders de Polymarket. Ahora se sostiene por sí solo como el punto de entrada principal para Pyth, sirviendo a más de 700 aplicaciones blockchain que ya dependen de estas fuentes. Honestamente, cuando lo comparas con Bloomberg, que cobra cientos de miles al año por un terminal, Pyth resulta refrescante. Aquí obtienes miles de fuentes de alta calidad gratis, y solo actualizas cuando estás listo. La puerta principal está bien abierta. Échale un vistazo: Navega, haz clic en algunas fuentes, compara los números. Si te gusta lo que ves, compártelo con otros. Cada visita y registro ayuda a llevar mejores datos a más personas. Cuéntame qué te parece después de probarlo.

Construir scripts es fácil, mantenerlos es el verdadero trabajo. La mayoría de los mercados mueren cuando los mantenedores no tienen incentivos ni herramientas para mantener las automatizaciones saludables La parte que la mayoría de los equipos pasa por alto → Cambios en la interfaz, límites de API, captchas, deriva de selectores → Sin control de versiones, chequeos de salud e incentivos recurrentes, las automatizaciones se deterioran Lo que estoy viendo de @ActionModelAI → Mercado que centra a los mantenedores, no solo en las instalaciones → Flujos de trabajo versionados con vistas previas de cambios y despliegue escalonado → Estadísticas de tiempo activo, reejecuciones automáticas con retroceso, y recibos de ejecución reproducibles → Bifurcación y crédito de linaje con divisiones onchain para que los autores originales ganen $LAM cuando los derivados triunfan → Clasificación que considera dificultad, fiabilidad y satisfacción del usuario, no solo descargas Por qué esto importa → Los propietarios de soluciones frágiles y únicas se convierten en dueños de activos compuestos Lo que quiero a continuación → Staking de creadores para calidad, penalizaciones para software abandonado → Ejecuciones en entorno aislado y paneles públicos de salud → Alertas de desaprobación de API que abren automáticamente PRs de corrección Si tienes una carpeta con zaps medio rotos, esta podría ser tu gira de regreso #ActionModelAI #ActionFi #LAM #AgentOps #Creators #Automation

Buenas tardes y feliz domingo Algunos están fuera, otros trabajando duro. ¿Cómo lo llevas este fin de semana? Pasé la mañana convirtiendo una tarea desordenada en un flujo de trabajo limpio en mi LAM: escanear la bandeja de entrada en busca de recibos, exportar cargos recientes, emparejar comerciantes, marcar suscripciones duplicadas, redactar correos de cancelación y poner en cola solicitudes de reembolso. Un botón, luego una revisión final. Lo que me llamó la atención fue ver el uso de $LAM vinculado a ejecuciones reales. Cada ejecución consume combustible y una parte se quema, así que un uso constante no solo entrega resultados, sino que reduce la oferta con el tiempo. Esa combinación de hacer el trabajo más incentivos alineados es por lo que sigo volviendo a @ActionModelAI Si estás experimentando hoy, apunta a flujos de trabajo que se completen. Aplicaciones Chain con verificaciones claras de éxito, que fallen de forma elegante y dejen recibos que puedas revisar en un minuto. Esa habilidad se siente como la nueva palanca en este ciclo. Y cuando las finalizaciones se verifican de extremo a extremo, las recompensas se sienten ganadas, no manipuladas ¿Qué flujo de trabajo de fin de semana vas a lanzar a continuación? #LAM #ActionModelAI #Automation