@PabloDevelops · X

making investmens easy

@GABRIELxCxR · X

Completely free and private finance tracker!

@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

@WolfOfTradingCN · X

可以关注我，我最近整合了几个大平台，准备做一个线上的综合选股量化工具，polymarkt的实时量化已经有实盘模拟上线了

@Alf444_ · X

vibe coded this today. the @avax c-chain is ~10M blocks away from block 100,000,000 and nobody was counting. so now there's a counter. paste your address, get your card. rank by tenure, era by first tx. no connect, no signature. inspired by a page from a chain that shall remain nameless. open to suggestions eras, ranks, missing lore. i'll add the good ones. Here’s mine

@abumukheimer · X

Find Active Investors for your startup @SheetVenture

StonkRider — 将真实股票和加密货币 K 线图变成越野摩托赛道的网页游戏，选择股票代码（TSLA、GME、BTC-USD 等）驾车冲刺

@Hik453 · X

chain reputation Enjoy to clan

@coreybricker777 · X

“Graduation Radar” What it does, live and free (no API keys, no wallet connection, zero risk to your funds): •Streams every new token via PumpPortal’s free WebSocket and tracks trades in real time •Scores each token 0–100: curve progress, buy pressure (3 min), unique wallets, age (filters bundled fake pumps), net SOL velocity, minus a penalty if the dev wallet sells •Alerts with sound + optional push notifications when a token crosses your threshold in the graduation runway, plus a separate alert when tokens actually graduate •Built-in paper trading — one-tap hypothetical buys, live P&L, win rate, and average return that persist between sessions How to use it: open the page, let it run 5–10 minutes to populate, hit “Test alert” to check sound, and paper trade the signals for a week or two. If the stats panel shows a real edge after ~100 signals (needs roughly +15% average to clear fees and slippage), then consider tiny real position

@brucewayne18457 · X

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@PaytreeSass · X

@jielove233 · X

最近看到 @dappOS_com 一个作品挺有意思 一个主流币交易共振信号Agent，通过 dappOS Coding 快速完成 链接： 这个案例的价值，不在于又做了一个行情页面，而是在于它展示了一种新的 AI Agent 构建方式 过去开发一个交易辅助工具，需要先处理数据接口，再搭建前端交互，编写指标逻辑，最后不断测试优化。 对于很多有交易想法的人来说，真正困难的不是没有策略，而是从想法到产品之间隔着一整套开发流程 dappOS Coding 改变的，就是这个过程 通过自然语言描述需求，就可以快速生成对应功能模块 像这个交易共振信号案例，本质上就是把市场数据、技术指标和信号逻辑结合起来，形成一个面向交易场景的辅助工具 它并不是替用户直接交易，也不是承诺预测市场 更重要的价值在于 帮助交易者降低信息处理成本 在 Crypto 市场里，行情 24 小时运行，大量数据、新闻、价格变化不断涌入 普通用户很难持续人工筛选有效信息 AI Agent 可以承担其中一部分重复工作： 监控市场变化 整理关键数据 输出信号参考 辅助交易决策 这也是为什么最近 AI + Crypto 的结合越来越受到关注 OKX 推出 AI 与交易生态结合 @BNBCHAIN 也在推动更多项目加入 BNB Agent Studio，鼓励开发者围绕交易、情感陪伴等方向构建 AI Agent 整个行业正在从AI 能聊天进入AI 能完成任务的阶段 而 dappOS Coding 展现出来的方向，是降低 Agent 创建门槛 以前一个想法可能停留在笔记里，需要开发团队才能实现 现在，更多开发者、交易者甚至普通用户，都有机会快速验证自己的想法 未来 Crypto 的竞争，不只是资产和协议之间的竞争，也会是 AI Agent 生态和应用数量的竞争 谁能让更多人低成本创造工具，谁就更有机会成为下一阶段基础设施的一部分 这个交易信号案例只是一个开始 AI Agent 正在逐渐成为连接用户、数据和链上应用的新入口