@fourdeskIO · X

@runFleets · X

Analytics for agent .

@Monica_xiaoM · X

最近关注到 BSC 上一个挺有意思的新玩法：股票 Meme。 7 月底， 上线了 Stock Meme 功能，允许项目使用 bStocks 代币化资产作为交易池，首个支持的资产是 Nvidia 相关的 NVDAb。 随后，币安钱包上线了“股票 Meme 热度榜”，开始追踪 BNB Chain 和 Robinhood Chain 上的相关项目。市场上也出现了一批对应的代币： MarsCoin（$MarsCoin）：搭配 SpaceX 叙事，交易池使用 SPCXB GPU（$GPU）：搭配 Nvidia 和 AI 叙事，使用 NVDAb JACKET（$JACKET）：同样使用 NVDAb 币有（$BIYOU）：搭配标普 500 叙事，使用 SPYB 所以它们被称为“股票 Meme”。名字里有股票，钱包里可没有股票。 它怎么赚钱？一部分人赚币价上涨的钱，另一部分人赚交易税分红。 比如买卖收 3% 的税，项目方拿税款去买另一种代币，再分给持币者。交易越多，税收越多，分红看起来越高。 但我认为这里最容易误解的一点是： 所谓分红，通常不来自企业经营利润，而来自链上买卖交易产生的税费；交易量越高，税源越多，交易量消失，分红也会迅速衰减。 我的理解是，这类项目短期确实可能很猛，因为它把 Meme、美股、AI、RWA 和币安生态叠在了一起，传播效率很高。 但它的风险，也比普通 Meme 更复杂： 高买卖税会吞噬收益； 所谓分红并不稳定，本质依赖交易量； 股票代币是否有足额储备、赎回权和持有人权利，需要逐项确认；但 Meme 本身不代表公司股权； 合约权限、税率调整，都可能影响持有人利益。 如果参与，我不会先看 APY 有多高，而会先确认三件事： 合约地址是否来自官方入口，合约权限和税率是否可查、是否可改； 是否能正常买入和卖出； 分红是否有真实链上记录，而不是宣传口径。 这类项目最怕的不是下跌，而是交易热度消失。一旦注意力离开，飞轮可能很快变成反向循环。 在我看来，股票 Meme 可以研究，也可以做小仓位题材交易，但不能把它当股票，更不能把它当稳定分红产品。 归根结底，股票 Meme 玩的还是注意力和流动性，不是企业利润。

@mikeinsoftware · X

@foundergear · X

Changing the domain appraisal game.

popkoren · HN

I've been working in cybersecurity for a while now, and I noticed there's a lack of security awareness in the world of AI-built websites. That's exactly why I built Rowly, which does: Scans your domain exactly the way a potential attacker would, from the outside. Organizes and explains every issue found in plain language, avoiding complicated tech jargon as much as possible. Gives you a fix for every issue (or for all issues at once) in the form of a prompt, so you can copy it straight into your

@kilokeed · X

we build this,it was designed for domain investors to find good domain names.

@citewins · X

Just launched! 🚀 I've spent my weekends building CiteWins, and today it’s live. If you own a website, it helps you drive #SEO traffic from Google & boosts your visibility in AI search like ChatGPT & Gemini. 🤖📈 🔗 #BuildInPublic #AI #AEO #SEO #GEO

@AuditJet · X

@BayofDomain · X

@KSFirasa · X

Hello! I built a tool that profiles code (python only atm) across 14 dimensions detecting violations and capabilities outputting a full report. A bit more nuanced than "AI-powered insights". Free while in beta. Thank you!

apoorvumang · HN

TokenPath – token-level citations for LLM output, read from attention