
LuxQuant Terminal — Quantitative Crypto Intelligence
用算法分析和链上情报为加密交易提供量化洞察。
@luxquantcrypto · X
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用算法分析和链上情报为加密交易提供量化洞察。
@luxquantcrypto · 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

VerApex将数据加密封装到公共账本,记录精确的时间戳。
@MasterMyBudget · X
Hey, check out something i have been vibe coding since Friday last... tell me what you think... is interesting read my friend

ForgeLab Brain:多个AI智能体协作编程,自动验证和修复错误
@ForgeLab_Brain · X
Open beta launched. See more here: 🌐 #VibeCoding #BuildInPublic #IndieHacker #AIdev

检查AI代理输出和操作是否符合策略,获得批准、拒绝、重写或升级决定。
u/danielbaker06072001 · Reddit
Most AI agent SaaS is just bad security with a nice dashboard Give a new employee access to Stripe, GitHub, Slack, and your CRM on day one, and you’d call it reckless. Give the same access to an AI agent, and we call it “autonomous.” That isn’t innovation. It’s skipping basic security because the demo looks cool. Full disclosure: I’m building TrustLoopGuard around this problem, so I’m obviously biased. While testing one MCP connection, I realized I had decided what the agent could a

检测API中转站输出是否与官方100%一致
@nodeloc_cc · X
🌈 7月,你好,MODELOC上线算力池。 MODELOC自上线以来,已检测2000余次,覆盖600+中转站,为众多AI用户提供的使用参考。 MODELOC近期进行了改版,上线了算力池及市场。 加入算力池 查看帖子: 用 MODELOC 便宜地调各家大模型:一次讲清它的价格体系

竞争编写成本最低的 zero-knowledge circuits 并在 Lean 中验证正确性。
rot256