
mtok.market - spot pricing for AI tokens
在非托管现货市场上买卖AI推理代币产能
royashbrook · HN
Show HN: Mtok.market – a non-custodial spot market for AI inference tokens
完整作品展
24 projects

在非托管现货市场上买卖AI推理代币产能
royashbrook · HN
Show HN: Mtok.market – a non-custodial spot market for AI inference tokens

参与社区竞猜,让时间验证你的判断,记录你的段位。
geniushui · V2EX
我的第 4 个 Vibe coding 项目——猜一猜 网址: https://cai1cai.com/ 猜一猜,让时间验证你的判断 花了 2 天时间整出来的,请各位大佬给点建议!

根据硬件规格发现本地可运行的AI模型,包括性能和价格估算。
cdnsteve · HN
Tokenstead, find AI models for your hardware

通过稳定专线直接访问 Claude Fable-5 模型,提供透明定价。
@iveyzen · X
鹿友AI上线了 最贵的AI中转站,只因为想创造稳定fable-5访问专线

AI Trading Replay 是一个帮助交易者分析交易和行为模式的仪表盘。
@Crypto77qi · X
最近一直在@dappOS_com上体验 @xBubble_ai 的 Coding,这两天我给自己做了一个 AI Trading Replay(AI 交易复盘助手)。 👉 做交易时间越久,我越觉得,真正拉开差距的,并不是找到更多交易机会,而是不断减少重复犯同样的错误。 现在币圈已经有很多成熟的交易工具,行情、链上数据、资金流向、技术指标几乎都能找到对应的平台。但这些工具更多是在告诉我们市场发生了什么,却很少帮助我们分析,为什么面对同样的市场,每个人最终的交易结果却完全不同。 有时候并不是没有机会,而是因为犹豫错过了;有时候方向看对了,却因为害怕提前离场;还有时候连续几次亏损之后,下一笔交易开始变得犹豫,最终又错过真正的行情。 这些问题,并不是增加一个指标或者再多看一份数据就能解决。 所以我没有继续做一个新的行情工具,而是直接用 xBubble Coding 做了一个 AI 交易复盘助手。 它不会预测市场,也不会告诉我什么时候买卖,而是把每天的市场变化、自己的交易记录和决策过程整理下来,通过 AI 自动分析哪些判断是正确的,哪些错误一直在重复发生,并生成每天、每周的交易复盘,让整个交易过程形成一套可以不断优化的闭环。 整个开发过程也比我想象中轻松很多。 没有写代码,没有配置服务器,也没有部署环境,只需要把自己的需求描述清楚,一个可以直接访问的网站很快就搭建完成了。从原来的一个想法,到真正变成可以使用的产品,中间几乎没有任何开发门槛。 我觉得,这也是 xBubble Coding 最有价值的地方。 它并不是让大家重复开发一个市面上已经存在的软件,而是让每个人都能把自己的经验、工作习惯和思考方式快速变成真正属于自己的工具。 未来真正有价值的,或许不是拥有越来越多标准化的软件,而是每个人都能根据自己的需求,打造一个最懂自己的 AI 工作伙伴。

AI驱动的CRM,用于潜在客户发现、电子邮件验证和冷联系。
@ensaktas · X

在历史市场数据中测试和评估 AI 交易代理。
remote_ctrl · HN
BotTrade – a replayable benchmark for autonomous trading agents

用英文描述加密交易策略来回测它们。
@torquant · X
building Torquant. you build and backtest trading/investment strategies using only natural languange

上传数据集自动发现具有统计意义的相关性和因果关系。
@matthew_meadows · X
Correlation Studio - Discovery Mining • Causation Analysis A powerful new SaaS statistics application that brings the insights of correlation data science to everyone. Data science without the code.

使用浏览器扩展为 X 生成 AI 回复、创建帖子并监控账户。
u/alexkendig · Reddit
I got tired of paying monthly for X tools, so I built a BYOK/Local browser extension instead Hey everyone, I use X/Twitter to share product updates, find customers, and build an audience. The problem is that most X tools eventually become another expensive subscription. TweetHunter, Typefully style tools, schedulers, AI assistants, outreach tools, it adds up quickly, often $30–$90/month. So I built Tweetback, a browser extension workspace for X that uses your own AI key in

为创始人和销售领导者提供的 AI 驱动 GTM 策略和智能工具。
@ourideaai

基于币安数据的加密货币缠论分析与交易信号平台。
@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