@12squaredAI · X

| @fieldcam_app

@kitbasedev · X

We just launched, check us out at

@adhikari_premi · X

@latent_node · X

@KolhyP92244 · X

@rishabh21g · X

The whiteboard that just lets you draw

@maxchu2021 · X

160 Three.js examples built with Claude through vibe coding. AI didn’t replace coding—it accelerated experimentation and iteration. Next step: turning these demos into production-ready products. Link: #ThreeJS #WebGL #AI #Claude #VibeCoding

sim04ful · HN

Fudge – Web Design References for AI

@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

SoColoring — AI 驱动的可打印填色稿生成平台，支持文本生成填色稿、AI一键上色等功能，同时还有丰富的免费填色稿图库供用户自由下载，欢迎来这里寻找填色的乐趣

@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

OnionAI — AI 聚合搜索引擎，轻松切换不同的 AI 搜索引擎