@jedeeai · X

我做了一个网站 专门记录X上简中圈的“卷王” 并以此提醒自己 在现有的努力程度面前 还不足以谈论天赋。 你们还想看谁的数据，评论区告诉我

软著宝 — AI 生成全套软著材料（包括 8 张软件截图、详细图文文档鉴别材料、60 页原创源代码等）- [更多介绍](https://ruanzhubao.com/blogs/ruanzhubao-shuomingshu)

在线眼型测试 — AI 眼型分析

摸鱼小栈 — 小游戏集合 - [更多介绍](https://www.aolifu.org/article/moyu)

@franandneo · X

我做了一个ff14幻化模板网站，搭载了我和我的好友自行制作的模板，支持展示不同语言的装备名称（也能用自己熟悉的语言写好后再切换成其他语言展示），欢迎大家尝试使用~ 其他语言的翻译还比较粗糙，网页还不太成熟，但物品名称都是正确的，后续会逐步完善

@0xdeusyu · X

想知道代理是不是真的把每个 AI 站都送到同一个出口？ 答案：并不是。 我做了一个 AI 分流测试： 它会探测 ChatGPT、Sora、OpenAI、Claude、Grok、Anthropic、Perplexity 等 AI 服务，通过读取各站点的 Cloudflare Edge Trace 信息，获取实际访问情况： 出口 IP Cloudflare 边缘节点（colo） HTTP / TLS / WARP 状态 访问延迟 然后根据落地位置进行归组。 这次测试结果： 6 个服务（覆盖 7 个域名）走美国出口。 唯一例外是 Sora，落在东京节点。 也就是说，同一个代理配置下，不同 AI 服务并不一定经过同一个出口。看起来“都能访问”，实际线路、节点和落地点可能完全不同。 整个测试工具纯前端实现，零后端。

@CiprianiRanieri · X

Builders Map: community of builders from all over the world.

AI 今日热榜 — 汇集全球顶尖来源的最新 AI 新闻、研究和趋势，为您节省宝贵时间

@thinking_555 · X

🚀 我做了一个超有意思的网站！ 「S」—— 一个极简、纯粹、能让你安静思考的地方。 没有广告、没有推送、没有干扰，只有干净的内容和思考空间。 感兴趣的朋友欢迎来坐坐 👉 #极简 #思考 #个人网站 #极简搜索

developeron29 · HN

Free AI travel destination search across Asia

@Evelyn_tree1 · X

I built a dashboard that just shows me where global money is flowing. Free public data, rebuilds itself twice a day. Every indicator answers exactly one question. Is money loose or tight? Flowing where? Buying what? Risk-on or risk-off? Crowded? If it doesn’t answer one of these, it doesn’t get a slot on the board. Reading got the same treatment: a hard cap of 45 min/day → 5 RSS feeds + 5 newsletters, each rate-limited (Damodaran: about one post a month). I’d rather miss a few things than let the feed become an anxiety machine. I don’t write code. Claude Code wrote every script — fetch, build, publish, twice a day on cron. I set the rules and keep the judgment; the machine does the running. Personal research notes, not investment advice.

@onehopeA9 · X

用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站，也是我一直想做没时间做的！ 来看看缠论三买的威力： 不是不会写代码。 我自己是程序员，真要硬写当然能写。 但问题是：没时间。🤡 做交易的人都懂，真正消耗人的不是“看一根 K 线”，而是把一堆信息拼起来： K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面，写得出来，但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达： 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下，直接把需求丢进去： “做一个加密货币缠论分析网站，接入币安一年历史数据，用 TradingView 展示 K 线，自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖，增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做： ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来，核心想法还没验证，人先累了。 现在变成： ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力，而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块： 第一，TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情，再叠加缠论结构。 第二，笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构，先自动画出来。 第三，买卖点雷达。 一买、二买、三买，一卖、二卖、三卖，先帮我筛可能的位置。 第四，异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化，和 K 线结构一起看。 第五，舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来，看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成： 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI