De 10 a 12 de junho de 2026, fizemos a revisão mais profunda que o Divine já teve: cinco rodadas completas de auditoria ofensiva em todo o código, cada uma caçando tanto os bugs que a anterior deixou passar quanto os que as correções anteriores podiam ter introduzido. A última rodada se aprofundou no nosso motor de coordenação de carteiras.

O resultado são cerca de 70 commits de correções e melhorias, todos verificados pela suíte completa de testes (mais de 4.300 testes passando) e já em produção.

A detecção de coordenação ganhou dentes de verdade

O trabalho principal aconteceu dentro do Aegis, no motor que detecta grupos de carteiras coordenadas por trás de lançamentos de pump-and-dump. As auditorias encontraram (e nós fechamos) vários padrões que um operador sofisticado poderia ter usado para passar um grupo despercebido pela detecção:

  • Evasão com seguidor-isca. Um grupo podia esconder o grosso do volume em carteiras que negociaram exatamente no mesmo bloco que o líder, atrás de uma única pequena isca de "copy-trader". Aprovar o padrão visível de copy-trading costumava encerrar a análise; agora o restante sem explicação de cada grupo precisa passar de forma independente pela verificação da rede de pares antes que qualquer aprovação valha.
  • Diluição da pontuação. Encher um grupo de carteiras fracamente conectadas (ou contar com um cluster fraco sem relação na mesma janela) podia derrubar a pontuação de coordenação do grupo abaixo do limite de alerta. A força do grupo agora é calculada a partir das conexões que realmente unem o cluster, e a detecção dispara no grupo mais forte, não numa média diluída.
  • Divisão Sybil. Espalhar as compras de um grupo por muitas carteiras, cada uma logo abaixo do piso de volume por carteira, deixava o grupo invisível para a análise por carteira. Uma nova proteção contra caudas Sybil percebe quando essas carteiras médias abaixo do limite controlam juntas uma fatia relevante do volume e traz as maiores de volta para a análise profunda, sem gastar consultas extras com poeira orgânica.
  • Classificação errada de MEV no mesmo bloco. Um bug de janela fazia qualquer compra vendida depois poder ser rotulada por engano como atividade de MEV, e um bug separado de maiúsculas e minúsculas desativava silenciosamente as verificações de cooldown de carteira para a maioria dos endereços reais da Solana. Os dois foram corrigidos e ganharam testes de regressão.
  • Mascaramento entre vários grupos. Quando vários clusters de carteiras apareciam numa mesma varredura, um cluster inofensivo podia mascarar um malicioso dependendo da ordem de avaliação. As decisões de alerta agora são combinadas entre todos os grupos antes de qualquer aprovação ser devolvida.

Além das correções contra evasão, os sinais do Lucifer agora rodam a análise de volume completa, os sinais do Jesus são rejeitados fora da faixa viável de momentum de 5 minutos e lançamentos com giro de volume extremo são filtrados na verificação de liquidez.

Sinais em que você pode confiar de verdade

Um sinal sem golpe não vale nada se nunca chega ao seu Telegram. Uma grande parte da campanha foi dedicada a tornar a entrega à prova de perdas:

  • Registro em caixa de saída. Todo alerta é registrado em disco assim que a varredura termina, então uma queda ou reinício entre a varredura e o envio ao Telegram reenvia o alerta em vez de perdê-lo.
  • Novas tentativas à prova de desligamentos. Tokens esperando na fila de novas tentativas agora sobrevivem a reinícios em todos os cenários que as auditorias conseguiram montar, inclusive desligamentos que caem nas janelas de tempo mais apertadas.
  • Chega de perdas silenciosas. Corrigimos uma família de bugs de stream em que um painel sobrecarregado podia esconder pares do scanner para sempre, um frame de dados corrompido podia travar um endpoint num loop infinito de parsing e uma emissão do Jesus podia suprimir, segundos depois, um alerta de dump do Lucifer para o mesmo par.
  • Telegram reforçado. O tratamento de flood-wait agora é compartilhado entre todos os remetentes de cada chat, os limites de legenda são calculados exatamente do jeito que o Telegram conta (incluindo emojis) e varreduras suprimidas como duplicadas não disparam mais alertas duplicados.
  • Filtros que filtram de verdade. Vários filtros antispam e de compras mínimas nunca chegavam a ser enviados ao DexScreener, sem ninguém perceber. Agora são, o que significa que muito menos lixo entra no pipeline.

Mais rápido e mais barato por baixo do capô

  • Os snapshots de holders são obtidos em paralelo com a preparação das negociações, e não depois.
  • As consultas repetidas durante novas tentativas foram muito reduzidas (cache mais longo do histórico de carteiras, consultas únicas ao RugCheck e paginação especulativa mais esperta).
  • Sinais novos sempre têm prioridade sobre a fila de novas tentativas, então elas nunca deixam um lançamento quente sem recursos.
  • Respostas de limite de requisições das APIs externas agora são respeitadas com precisão, em vez de atropeladas com tentativas genéricas.
  • Desligamentos que levavam até um minuto (ou travavam de vez em condições raras) agora terminam em segundos.

A base para um ajuste guiado por dados

Também lançamos um registro de resultados rejeitados: o Divine agora acompanha o que acontece com os tokens que ele rejeitou (incluindo um snapshot inicial de 2 a 6 horas depois), para que a próxima rodada de ajuste dos limites seja guiada por resultados medidos, e não pela intuição. Espere novidades à medida que esses dados se acumularem.

Por que isso importa

Sistemas de detecção se desgastam: os padrões óbvios de manipulação somem primeiro, e o que sobra é feito sob medida para escapar das verificações que você já tem. A única resposta honesta é atacar o próprio sistema com mais força do que os operadores. Foi isso que esta campanha fez: cinco rodadas de revisão ofensiva estruturada, cada apontamento verificado no código antes da correção, cada correção com teste de regressão.

O Divine está agora, de forma mensurável, mais difícil de driblar, mais difícil de derrubar e mais difícil de silenciar.