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招聘网站的关键词提醒只会制造噪音。我用 AI 写了个自用工具：让 LLM 读我的简历，把 15+ 个来源的岗位逐个打分，每天邮件推给我最值得看的几个。聊聊为什么这么设计，以及踩了哪些坑。

从 dYdX 到 GMX 到 Hyperliquid,链上永续合约的终极形态是什么?交易所工程师视角的完整架构拆解,覆盖 HyperBFT、HyperCore、HyperEVM、JELLY 事件、HIP-3 和 2026 竞争格局。

拆解了 Polymarket 的合约、订单簿和结算机制后，我想讲清楚预测市场到底是什么、为什么 2025 年爆发、以及它正在变成什么。

UI 显示手续费 1%,账单真实付了 7%。一笔 $100 meme 买单的完整 7 步解剖 + 2024-2026 meme 市场食物链变迁。Web3 Insider 开篇同步中文版。

GMGN / Axiom / BullX 的真正护城河不是 UI 也不是路由，是你看不见的 indexer。一个做过 Meme 交易基建的人告诉你头部平台月烧 $700K 在什么地方。

做了 2 年双链 Meme 基建，从交易机制、Honeypot、Nonce、聚合器、MEV 五个维度拆解：在 BSC 上买 Meme 比 Solana 难 10 倍不是因为 Gas 贵，是结构性差异。

接第二条链的工期从来不是2周。从Solana的confirmed陷阱到EVM nonce灾难，再到手续费估算的模型差异——交易所多链扩展的三个真实踩坑记录。

在交易所做了 2 年后端，看过 50+ 份 AI + Web3 的 pitch deck。90% 是泡沫，但有 2 个方向， AI 能解决区块链独有的真痛点。

做 Solana 交易基建最大的成本项不是服务器，是 RPC。分享我们把月 RPC 费用砍掉 80% 的具体方法。

这个博客（包括你正在看的页面）是我和 AI 协作搭出来的。分享完整过程、技术选型、坑和心得。

我用 AI 工具写代码、写文章、做决策一整年，这是我在日常工作中的实用结论。

4 年前我从传统后端转到 Web3，踩过一些坑，也得到了一些意外的收获。写给正在考虑转型的工程师。

BONKbot、Trojan、Maestro 这类 Telegram 交易 Bot 看起来简单。但真做一个能跑的，你会踩十几个坑。

95% 的 Solana 验证者跑它的客户端。每年从 MEV 里捕获 7 亿美元。Jito 不是一个产品，是 Solana 的交易排序基础设施。

一个简单的产品创新，引爆了整个 Solana 生态。这是对"创造市场"这件事的一次复盘。

从用户点击「买入」到链上确认，中间发生了十几件事。每一件都可能失败。这是一篇写给交易平台建设者看的完整地图。

Base、BSC、以太坊都在做 Meme，但 Solana 占了 90%+ 的市场。这不是便宜和快那么简单。

在交易所建设 Meme 交易基础设施两年，我看到了一个和外面讲的完全不同的世界。这是第一次系统聊聊这个行业。

新博客的第一篇。关于我是谁、为什么写博客、会写什么。