
Free Ethereum Scam Checker - Detect Rug Pulls Fast | RektRadar
Paste a contract address to detect Ethereum rug pulls and scams instantly.
@mik3fly__ · X
Here is mine: Check for scam before being scammed!
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Paste a contract address to detect Ethereum rug pulls and scams instantly.
@mik3fly__ · X
Here is mine: Check for scam before being scammed!

Web3 platform with a fee-free crypto wallet, games, and gamified economy.
@chaos_mln · X

Create polls, surveys, forms, and live stages with AI verification and reputation-based scoring.
@Eli_Greenfeld · X

Upload a CAS PDF to get AI portfolio analysis with benchmark comparisons and allocation insights.
@iASHeeesh · X

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


Paste a prediction market URL to get AI analysis with odds, sentiment, and trade recommendations.
@pillarlabai · X

Buy and sell AI inference token capacity on a non-custodial spot market.
royashbrook · HN
Show HN: Mtok.market – a non-custodial spot market for AI inference tokens

Verify email addresses and check domain health to improve campaign deliverability.
@mailthentic · X

Visualize Bitcoin, Ethereum, Solana, and BNB with technical indicators like MACD, Bollinger Bands, and Chan Theory signals.
@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