
#1 AI-Powered Prediction Market Analyzer Tool for Kalshi & Polymarket
Paste a prediction market URL to get AI analysis with odds, sentiment, and trade recommendations.
@pillarlabai · X
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Paste a prediction market URL to get AI analysis with odds, sentiment, and trade recommendations.
@pillarlabai · X

Rate movies and TV shows, track what you've watched, build a queue, and see how your taste compares with friends.
@BenjiNaesen · X
I vibe-coded an alternative to Letterboxd last night. You're welcome to try it out. 👀

Daily-updated rankings of Simplified Chinese X account metrics and viral tweets.
@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

Web monitoring tool that scores information and surfaces significant events as alerts.
arvind_pcode · HN
ScoutFox – An alert layer for first-mover intelligence

Find statistical edges in Kalshi weather prediction markets with data-backed analysis.
@WingGirlTrader · X
Because the edge is in trading weather markets. And the is a free tool that provides real edge almost daily in temperature bets. And it's FREE

Analyze your crypto portfolio risk and discover trading opportunities using on-chain data.
@daweifs · X
最近我用 @dappOS_com 的 AI Coding 做了一个交易助手,整个过程大概十分钟。实际体验完以后,我发现它能做的并不只是交易工具,AI 伴侣这类产品同样可以快速落地。 先放一下我做的成品,连钱包就能体验: 🔗 币圈本来就不缺工具。 看持仓、查聪明钱、盯新池子、看流动性,每一项都有专业平台。但我自己用下来,最麻烦的从来不是找不到数据,而是数据散在不同地方。 平时判断一个币要不要继续拿,我得先看仓位占比,再查流动性、大户地址和近期资金异动。 想找新机会,又要换到新池子监控、安全检测和交易路径工具。 开了一堆页面,最后还是要自己把信息重新拼一遍。 所以这次我没有继续找一个功能更多的平台,而是把自己的交易习惯直接告诉 dappOS AI Coding: 帮我做一个能连接钱包,同时完成持仓风险检查和新机会筛选的交易助手。 十分钟左右,一个能直接使用的网站就生成出来了。 目前我觉得比较实用的是两个功能。 第一个是持仓风险检查 连接钱包后,它会把资产集中度、近期活动、代币流动性和大户变化放在同一个页面里。 和普通钱包看板相比,它不只是告诉我持有什么,而是让我先判断: 哪个仓位占比过高; 哪些资产的流动性需要注意; 哪个币近期出现了异常变化; 今天最应该先检查哪个仓位。 以前这些信息要分散到几个平台查看,现在可以先在一个页面里完成初筛。 第二个是新机会筛选 很多新币扫描器的问题不是没有信息,而是信息太多。 一天几十上百个新池子、资金异动和聪明钱提醒,真正值得继续研究的可能只有几个。推送看多了,反而容易被情绪带着走。 我做的这个工具会根据流动性、锁仓情况、资金变化和风险信息,先把候选项目整理出来。 它不会替我决定买什么,也不会承诺收益,但能过滤掉一部分噪音,让我把注意力放在少数值得继续研究的目标上。 对我来说,dappOS AI Coding 和普通交易工具最大的区别,不是多了一个风险评分,也不是数据一定比专业平台更多。 而是我可以让产品按照自己的交易流程工作。 普通工具的页面、指标和操作路径都是固定的,用户只能慢慢适应;使用 AI Coding,我可以直接告诉它自己先看什么、后看什么、哪些数据需要放在一起,以及最终希望解决什么问题。 工具开始适应人,而不是人去适应工具。 这可能也是现在 OKX 推进 https://t.

Discover Reddit trends, research keywords, and grade posts before publishing.
u/hachishikiga · Reddit
You don't need LLMs for everything "Just ask (insert any LLM)" is crazy to me. I'm sure you've also seen it, if you go around the saas/entrepreneur subreddit space the most obvious tell is how EVERY homepage looks. Recently the trend has been terminal green with slight glowing elements, and slowly revealing features as you scroll down. This is a bigger issue than the scope of this post, but I will still plant the thought in your head: if everything comes from the same source (even more so if

Analyze cryptocurrency markets with Chan Theory patterns, K-line charts, and anomaly detection.
@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

Track copy trading strategies and performance statistics from influencers.
@richman999x · X
我的自动跟单交易系统的网站上线了: 主要是用来记录和观察跟单的博主策略交易情况统计 现在已经在跑的主要是: 大镖客、三马哥、舒琴 另外新增了币圈所长、峰哥、颜驰,但这几个目前还在数据采集和准确率验证阶段,等稳定后才会开启模拟跟单。 网站现在大概有几个功能: 博主的交易记录分析(策略、复盘指标、资金曲线、交易明细等)、图表分析、博主维度表现对比,还有我自己的实盘交易数据。 其中有些功能如图表分析等,是参考了 @woaitaoershi 飞行员老师的那个顶级交易员实盘网站的思路,确实挺实用的。 说实话,我也不知道这玩意最后到底有没有用,先搞出来试试看吧。 最开始做它,就是想偷懒,搞个小账户自动跟单跑一跑,顺便积累数据,看看这些博主的策略到底谁更稳定、谁适合趋势、谁容易在震荡里翻车。 谁知道越做功能越多,越复杂了,前前后后一个多月了,现在 BUG 还不少,老是漏单,数据也还不够多,需要继续验证,所以先别把它当成熟产品,就当一个公开观察记录。 如果你觉得这个东西有点意思,或者对你有帮助,可以点个赞支持一下。 也欢迎留言推荐你觉得值得长期观察的交易博主,我后面可以慢慢加进去。 #自动交易 #跟单系统 #交易复盘 #AI交易 #程序化交易 #交易系统

Measure code review performance across GitHub teams with leaderboards and reviewer analytics.
u/SnooStrawberries827 · Reddit
my team had 47 open PRs and nobody was reviewing them, so I gamified it our team hit 47 open PRs at one point last month and nobody was reviewing them. tried slack reminders, deadlines, rotating reviewers, none of it really stuck. might be related to the fact that everyone's hyped about how fast AI can write code now, copilot cranking out entire features in hours, but none of that matters if the PR just sits there for a week. feels like writing code stopped being the bottleneck a while back

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@stephanbuilds · X

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@tumanov_io · X
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