Die Denkmodelle sind für das Programmieren bereits tot. Warum? Wenn ein Modell 10 Minuten nachdenkt und es falsch macht, hast du 10 Minuten verschwendet. Wenn ein schnelles Modell in 30 Sekunden 5 falsche Antworten generiert, iterierst du in 2 Minuten zur richtigen Antwort. @cursor_ai's composer-1 versteht das. Alle anderen werden folgen. Aber hier ist das Verrückte: Die meisten DeFAI-Protokolle verstehen das überhaupt nicht. Sie denken, ein schlaueres Modell = besseres Ergebnis. FALSCH. -- Die meisten DeFAI-Teams haben nicht einmal einen einzigen AI-Knochen in ihrem Körper. Sie packen GPT-5 oder Sonnet 4.5 auf einen Handelsbot und nennen es "AI-optimiertes DeFi." Währenddessen optimieren die besten Ingenieure, die AI nutzen, für Geschwindigkeit + Iteration, nicht für einmalige Perfektion. Der richtige Ansatz: Führe 100x Simulationen durch, bevor du on-chain ausführst. Ein schnelles Modell generiert 10 verschiedene Ausführungsmuster für 1 Strategie in 30 Sekunden → simuliere jedes → wähle den Gewinner → führe aus. Das ist TESTZEIT-Berechnung für Handel/Yield Farming. Nicht "lass das Modell einmal wirklich hart nachdenken und bete." Wenn du on-chain handelst: • Ausführung ist teuer (Slippage, manchmal Gas) • Fehler sind dauerhaft (kann keinen ctrl-z bei einem Trade machen) • Geschwindigkeit zählt (Alpha zerfällt in Minuten) Du willst 100 simulierte Iterationen in 60 Sekunden, nicht 1 "tiefe Denkentscheidung" in 10 Minuten. Echtes DeFAI = parallele Simulationsschleifen + schnelle Iteration + erlernte Heuristiken aus Beispielen • Der Agent bezieht sich auf gute Ausführung (Geld drucken) • Der Agent bezieht sich auf schlechte Ausführung (wurde rekt) • AI lernt mehr aus dem, was man NICHT tun sollte. Falsches DeFAI = "unser AI-Agent ist wirklich schlau, vertrau mir, Bro." • In Wirklichkeit wird 50%+ der Rendite durch Punkte oder ihre eigene Shitcoin subventioniert. Bei @neko_hl führt jeder Agent 100 Backtests in 60 Sekunden durch, um verschiedene Ausführungsmuster zu testen:...