redeneringsmodellen zijn al dood voor codering waarom? als een model 10 minuten nadenkt en het verkeerd heeft, heb je 10 minuten verspild. als een snel model in 30 seconden 5 verkeerde antwoorden genereert, kun je in 2 minuten naar het juiste antwoord itereren. @cursor_ai's composer-1 begrijpt dit. iedereen zal volgen. maar hier is wat wild is: de meeste DeFAI-protocollen begrijpen dit helemaal niet. ze denken dat een slimmer model = beter resultaat. FOUT. -- de meeste DeFAI-teams hebben geen enkele AI-bone in hun lichaam. ze plakken GPT-5 of Sonnet 4.5 op een handelsbot en noemen het "AI-geoptimaliseerde DeFi." ondertussen optimaliseren topingenieurs die AI gebruiken voor snelheid + iteratie, niet voor eenmalige perfectie. de juiste aanpak: voer simulaties 100x uit voordat je on-chain uitvoert een snel model genereert 10 verschillende uitvoeringspatronen voor 1 strategie in 30 seconden → simuleer elk → kies de winnaar → voer uit. dit IS test-tijd berekeningen voor handelen/yield farming. niet "laat het model echt hard nadenken en hoop op het beste." wanneer je on-chain handelt: • uitvoering is duur (slippage, soms gas) • fouten zijn permanent (je kunt geen ctrl-z op een trade doen) • snelheid is belangrijk (alpha vervalt in minuten) dus je wilt 100 gesimuleerde iteraties in 60 seconden, niet 1 "diepe redenering" beslissing in 10 minuten. echte DeFAI = parallelle simulatielussen + snelle iteratie + verdiende heuristieken uit voorbeelden • de agent verwijst naar goede uitvoering (geld printen) • de agent verwijst naar slechte uitvoering (gekrekt) • AI leert meer van wat NIET te doen nep DeFAI = "onze AI-agent is echt slim, vertrouw me bro" • in werkelijkheid is 50%+ van de opbrengst gesubsidieerd door punten of hun eigen shitcoin bij @neko_hl draait elke agent 100 backtests in 60 seconden en test verschillende uitvoeringspatronen:...