
Analyse — Website Analytics, SEO Insights & an AI Copilot
隐私优先的网站分析平台,配备AI助手进行SEO内容研究和发布。
@VertCodeEU · X
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27 projects

隐私优先的网站分析平台,配备AI助手进行SEO内容研究和发布。
@VertCodeEU · X

追踪用户事件和分析产品行为。
@kitbasedev · X
We just launched, check us out at

SignalPost 是为品牌、创作者和机构设计的电子邮件营销平台。
@fwitweets · X

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。

追踪精选交易员的跟单交易策略和业绩
@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

FootyMonitor 是足球交易软件,具有压力图表、市场分析和赛中回测功能。
@KSertttttttt · X


Clics:隐私优先的网络分析,显示哪些营销渠道吸引访客和收入。
@essonam_m · X

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

分析客户摩擦点,获取优化建议以提高转化率。
@EnricoBoeker · X

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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TunaSignalAI:AI股票扫描器,实时检测动量和突破信号。
@TunaSignalAI · X
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