pandas

Autor: Lehrer Panda (Fortgeschrittene Version)
Schwierigkeitsgrad: ⭐⭐⭐⭐⭐ (hardcore Inhalte)
Vorwort: Dein Gegner ist kein Mensch, sondern Code
Auf der Kette, wenn du weiterhin nur K-Linien zum Kaufen ansiehst, spielst du gegen die Daten der Vergangenheit; echte „Wissenschaftler“-Spieler spielen gegen die Daten der „Zukunft“.
Der Kern des Fortschritts liegt darin: nicht mehr passiv zu warten, bis die Daten an der Front angezeigt werden, sondern aktiv durch zugrunde liegende Logik Datenübertragungen zu erfassen.
Heute werden wir die zugrunde liegende Logik von EVM (Ethereum/BSC/Base) und Solana vertiefen und ein System der **„Anti-Ernte, hohes Bewusstsein“** für On-Chain-Interaktionen aufschlüsseln.

Autor: Panda-Lehrer (@dajingou1)
Schwierigkeit: ⭐⭐⭐⭐⭐
Einleitung: Verabschiede dich von blindem Nachkaufen, baue ein On-Chain-Denken auf.
In diesem Kryptomarkt, wenn du noch auf große Influencer wartest, bist du oft bereits am Ende der Handelskette.
Ein wahrer Alpha-Jäger erkennt das Token, bevor es einen Namen hat, und identifiziert Spuren, während das intelligente Geld (Smart Money) investiert.
In Kombination mit den aktuellen BSC-Hit-Beispielen zeigt dir Panda-Lehrer, wie man eine institutionelle On-Chain-Analyse-Methode aufschlüsselt.
Wir werden das Thema "Wie kauft man?" als Einsteigerfrage beiseite lassen und direkt in das Gebiet des On-Chain-Detektivs eintauchen.

Auf dem Binance-Platz sprechen wir nicht über Emotionen, sondern über Quoten.
Während alle auf den Meme-Hund schauen, haben schlaue Investoren bereits begonnen, den "Nachholbedarf" im Infrastrukturbereich zu planen. Als einzige Speicherschicht im Sui-Ökosystem kann die Logik von @walrusprotocol ($WAL) nicht einfach als ein Speicherprojekt betrachtet werden, sondern als ein "hochbeta" Hebel, um long zu gehen.
Im Folgenden werde ich aus drei Dimensionen: Bewertungsbenchmark, On-Chain-Datenbeispiele und Handelsstrategien erläutern, warum $WAL im Jahr 2026 ein unverzichtbares Alpha ist.
1. Bewertungsanker und Marktkapitalisierungsraum

Viele Freunde möchten das Abzeichen von @openmind_agi erhalten, aber sie sind schon beim ersten Schritt in der Windows-Umgebung verwirrt?
Keine Angst! Um sicherzustellen, dass alle einsteigen können, habe ich dieses „Anfängerhandbuch“ zusammengestellt. Ich werde keine komplexen Prinzipien erklären, sondern nur mechanische Schritte. Solange du kopieren und einfügen kannst und diesem Prozess folgst, wirst du es schaffen! 👇
Es wird empfohlen, diesen Artikel zuerst 【zu speichern】, um während des Lesens und Ausführens bequem zu sein!
1️⃣ Erste Phase: Vorbereitungsarbeiten (WSL installieren)
Die mit Windows gelieferten Tools sind nicht sehr benutzerfreundlich für Python, deshalb müssen wir ein Linux-Subsystem (WSL2) installieren.
✅ 操作步骤：

🔥 Wichtig: OpenMind (@openmind_agi) ist ein großes Ding mit einer Finanzierung von 20 Millionen Dollar! Jetzt können frühe Teilnehmer 7 Abzeichen sammeln, und das Gewicht der zukünftigen Airdrops wird sicher nicht niedrig sein. @KaitoAI
Haben viele Neulinge Schwierigkeiten mit der komplett englischen Benutzeroberfläche? Keine Sorge, Lehrer Panda führt dich Schritt für Schritt durch den Erhalt von insgesamt 7 Abzeichen!
🏅 1. Mapper-Abzeichen
Diese Aufgabe erfordert die Bereitstellung deiner geografischen Standortdaten, ähnlich der Logik von DePin.
Schritt 1: Gehe zum Google Play Store und suche nach dem Download der OpenMind-App.
Schritt 2: Öffne die App und melde dich mit deiner registrierten E-Mail-Adresse an.