@GABRIELxCxR · X

Completely free and private finance tracker!

@VictorVDPN · X

@TunaSignalAI · X

Any day traders / swing traders check out Its live since 2024 build with AI and using AI models and Machine learning to predict small cap pump stocks!

@nava_who_codes · X

I spent 46$ to built Fund Explorer app 20$ - Claude Code 12$ - Claude API keys 11$ - Domain 3$ - To test the actual payment gateway after prod deployment

@iASHeeesh · X

@compounderfyi · X

我做了一个跟dataroma类似的网站，数据聚合比他完整，大家可以多给我提提意见，多谢！

u/Maleficent-Ad-5181 · Reddit

got roasted, made some changes, ready to get roasted again A few weeks ago, we posted about our marketing, and we got the following feedback on our website: I visited your site and have no idea what it is that you do This site is garbage 🙂 Very confused on what the website is for. Ai slop I have no fucking idea what your company does or how any of what I’m looking at works. Discouraging? A little. BUT it was actually very helpful to hear some brutal feedback we hadn't heard ye

oceanplexian · HN

I Built OpenClaw for Stocks

@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.

@anujbhargava50 · X

AI that knows your skin better than you do. 🙌🏻Give it a try

@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

@iqbal_saqi2522 · X

- An AI-based Prediction System