
中转站点收录
Directory comparing relay services with exchange rates, initial credits, available groups, and performance data.
@mutou1852 · X
做了一个中转站点收录网站,展示倍率、初始额度、可用分组和实测性能数据。 希望帮大家更快找到适合自己的站点。
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Directory comparing relay services with exchange rates, initial credits, available groups, and performance data.
@mutou1852 · X
做了一个中转站点收录网站,展示倍率、初始额度、可用分组和实测性能数据。 希望帮大家更快找到适合自己的站点。

AI code generation platform with automated security scanning built in.
@MonkeyCodeAI · X
Claude Code: $2.5B ARR. Cursor: $500M. AI now writes half of all new code. Who's securing it? MonkeyCode is built by Chaitin — a cybersecurity company. 200+ security scan rules run on every AI-generated change.

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

Estimate long-term returns for index fund investments in multiple currencies.
@wjf110 · X
现在到底有多少人定投纳斯达克100?定投后收益怎么样? 我用 @dappOS_com 的 xBubble Coding 做了一个更直观的网站 收益预估计算: 如果你开始买纳斯达克指数基金会发现总推这方面的内容,搞得好像全世界很多人都在买这个东西。 觉得这个就是特别的主流,其实还是一个比较偏门的投资。 在 xBubble 找到了权威的数据,大概是400W左右 用人口除一下不难发现,大概就是万分之2.8,10000个人里面只有三个人在定投。 我又不是程序员,就随便描述了一下想要啥,十分钟就搞出一个能用的网站:支持切换不同指数、人民币/USDT/USDC 随便选、收集定投动态跳动的人数、年限对比表、漂亮图表、详细计算逻辑和风险提醒。 以前搞这些得配服务器、买域名、调 API、部署……头都大了。 现在 xBubble Coding 全帮你包了,真就是普通人也能 1 小时内把想法变成真产品 牛就牛在,它不是扔给你一堆代码让你自己折腾,而是端到端全搞定:界面、逻辑、数据、部署一条龙。 我这个计算器能实时算复利、自动刷新、还有表格和图表,看着就专业。 以后想加会员收费、接稳定币支付,也能继续聊着天就改。 不像别的 AI 工具只帮程序员写代码,它专门为咱们这些不会技术的个人创业者(OPC)和小团队设计的,直接卖的是能赚钱的完整生意 现在大厂的标准化产品只吃掉 20% 的市场,剩下 80% 都是各种奇奇怪怪的垂直、小众、短平快需求 xBubble Coding 帮你把技术门槛、雇人成本、试错成本全抹平了,让每一个脑子里的小想法都能快速变成能赚钱的生意。 别人还在用 AI 卷着写代码的时候,咱们已经用 xBubble Coding 把想法变成真金白银了。 用抗审查保护自己,用 SOP 降低风险,用对话式 Coding 快速增长。 这可能就是 AI 时代,普通人、小团队拿超额利润的最强基础设施

Upload your AI project code to automate development planning, deployment, and production integration.
Haven — vibe coding 部署平台,上传 ZIP 或连接 GitHub/Gitee,AI 梳理需求并补齐支付、多用户、日志安全、运维等环节,一天内交付可对外服务的产品

Upload cosmetic ingredient lists to instantly generate audit-ready compliance reports.
@taerijakga · X
Just shipped my 2nd AI service. InciGuardian — ingredient screening for indie beauty founders & formulators. CSV upload → audit-ready PDF report. EU, US & China regs. Instantly. Built AI-native. No lab. No team. Just me. #buildinpublic #indiehacker

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

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.

Upload a product image and choose a scene to generate studio-quality AI photos.
@aftertakenai · X
for AI e-commerce product photography

Upload a sky photo for AI-powered cloud identification and educational weather information.
在线云朵识别 — 上传天空照片,用 AI 即时完成云识别与云分类,了解积云、层云、卷云等常见云型及典型天气、出现高度与形成过程,适合学生、摄影爱好者与天气科普学习。

Interpret your dreams using AI technology combined with traditional dream wisdom.
台灣解夢 — 融合 AI 技术与传统解梦学说,为用户提供免费梦境解析服务,无需注册即可一直免费使用 - [更多介绍](https://twjiemeng.com/about)

Monitor global capital flows and market sentiment using real-time financial indicators.
@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.