
Biasly — AI-Powered Media Bias & Manipulation Detector
分析新闻、视频和文本中的媒体偏见与操纵手法。
jayubba1 · HN
Biasly.ai – Bias detection with historical context
完整作品展
技术栈
25 projects

分析新闻、视频和文本中的媒体偏见与操纵手法。
jayubba1 · HN
Biasly.ai – Bias detection with historical context

Undersrvd帮助发现被忽视的市场空白和商机。
u/Bootfit · Reddit
Building is easier than ever but knowing what to build isn’t. Hello everyone - I’d like to show you the MVP of my new website http://Undersrvd.com Undersrvd grew from a problem I was trying to solve for myself. I’d been poking different AI engines for a while trying to get them to recognise signals in news stories etc that could point to the next big thing on the horizon - the next fad, fidget spinners, Labubu etc - trying to get ahead of the game. When they couldn’t come up with anythi

聚合市场与 X 讨论信号,追踪热点 Meme Coins。
@xy050310 · X
最近一直在体验 @dappOS_com 的 xBubble Coding,这两天顺手做了一个自己一直想要的小工具——AI Meme 热点雷达。 👉 玩 Crypto 的人应该都有同样的感受,真正难的不是获取信息,而是信息太多。 每天都有新的 Meme、新的叙事、新的热点,X、Telegram、社区讨论、KOL 观点不断更新。很多时候,当一个项目真正火起来的时候,市场已经提前反应了。 所以我想做一个工具,把这些分散的信息整合到一起。 它不会告诉你哪个币一定会涨,也不会替你做交易,而是持续监控市场热度变化,整理不同平台的讨论情况,帮助用户更快发现值得关注的新热点,把原本需要花大量时间收集的信息,用更直观的方式展示出来。 整个开发过程也让我挺意外。 我没有写一行代码,只是把需求描述给 xBubble,不到十分钟,一个可以直接访问的网站就已经搭建完成。从页面生成、功能实现到部署上线,整个流程几乎都是自动完成的。 以前很多 AI Coding 工具解决的是"写代码"的问题,但真正做一个产品,后面还有服务器、部署、域名、接口等一系列工作。 而 xBubble 更像是在帮你完成整个产品交付,而不仅仅是生成代码。 体验下来,我最大的感受是,现在很多个人开发者、内容创作者,甚至没有技术背景的人,都有机会把自己的想法快速做出来,再去验证有没有用户,而不是因为开发门槛太高,让一个不错的创意停留在想法阶段。 AI 正在不断降低产品创造的门槛,而真正重要的,或许已经不是谁代码写得更快,而是谁能够更快发现需求,把想法变成真正可以使用的产品。

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

Contexi 用 AI 简报追踪 AI 更新、产品新闻和人物提及。
@Mileson07 · X
今天Codex、Claude Code 重置了吗? 我做了一个追踪的网站,每小时追踪 Tibo、Boris Cherny 两位主理人,以及对应的官方推特账号, 快速了解到,有没有可能重置,最近是不是已经重置了 而且还能详细看到历史的重置情况,分析未来的重置可能性,过去两周真是疯狂的重置~

探索2020年以来的CVE趋势和漏洞严重性,按报告组织分类。
u/Secret_Appeal6271 · Reddit
Agents are more capable, and susceptible to exploits, than ever. We're working to stop this from hurting users. AI agents are starting to get real access like GitHub tokens, cloud credentials, customer data, deploy permissions. Not coincidentally, the rate of major cybersecurity incidents is rising rapidly. See for yourself: https://epoch.ai/data/cve?view=graph https://genai.owasp.org/resource/state-of-agentic-ai-security-and-governance/ My friend and I, both AI researchers, are working o

通过文字、语音和视频与他人讨论和辩论各种话题。
@nameisnotanoun · X

创建模拟投资组合,进行策略回测和AI市场分析。
策引 — 全球市场技术分析工具,可以创建多个市场的模拟组合并做深度回测分析。同时正在开发 AI Agent 功能,可帮助用户使用大模型自动生成基于不同交易策略的模拟组合。

Stop buying lead lists. Get niche-targeted leads pulled from real, currently active Instagram profiles.
@LeadGuyAyush · X
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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
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在运动员、政治人物和文化名人的实时公众情绪市场上交易。
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