金融商业1 week ago
每月支出统计工具
多货币每月支出统计工具，数据保存在浏览器本地无需登录。
lowsell · V2EX
做了个每月支出统计工具 方便统计各种按月\按年支出的各种货币单位。 https://www.jser.com/g/monthly-expense-calculator
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多货币每月支出统计工具，数据保存在浏览器本地无需登录。
lowsell · V2EX
做了个每月支出统计工具 方便统计各种按月\按年支出的各种货币单位。 https://www.jser.com/g/monthly-expense-calculator
浏览中转站点，对比汇率、初始额度、分组和性能数据。
@mutou1852 · X
做了一个中转站点收录网站，展示倍率、初始额度、可用分组和实测性能数据。 希望帮大家更快找到适合自己的站点。
在 30 秒内测量 GPU 的真实内存带宽上限，用于本地 AI。
Ar5en1c · HN
Headroom – measure your GPU's true bandwidth ceiling for local AI
探索160个Three.js示例集合，了解3D网络图形和WebGL技术。
@maxchu2021 · X
160 Three.js examples built with Claude through vibe coding. AI didn’t replace coding—it accelerated experimentation and iteration. Next step: turning these demos into production-ready products. Link: #ThreeJS #WebGL #AI #Claude #VibeCoding
在 leaderboard 上按官方基准对比 AI 大模型的性能排名
fcten · V2EX
做了一个大模型 leaderboard 网站 最近一个月 CodeX 疯狂送重置，token 根本用不完，顺手做点东西。 地址：[知行录]( https://leaderboard.cn/) 排行依据主要为模型官方基准测试成绩。非主观排名。 数据会持续更新。如果有点用，欢迎各位 v 友收藏～
三国主题的类杀戮尖塔卡牌游戏，音乐和美术由AI生成。
zhy0216 · V2EX
vibe 了一个类杀戮尖塔的游戏 游戏素材（音乐图片）也是 ai 生成的 自己玩过来感觉还不错 地址： https://sangota.zhy0216-66c.workers.dev/ 代码： https://github.com/zhy0216/sangota
查看各 AI 服务使用的网络路由和 Cloudflare 节点。
@0xdeusyu · X
想知道代理是不是真的把每个 AI 站都送到同一个出口？ 答案：并不是。 我做了一个 AI 分流测试： 它会探测 ChatGPT、Sora、OpenAI、Claude、Grok、Anthropic、Perplexity 等 AI 服务，通过读取各站点的 Cloudflare Edge Trace 信息，获取实际访问情况： 出口 IP Cloudflare 边缘节点（colo） HTTP / TLS / WARP 状态 访问延迟 然后根据落地位置进行归组。 这次测试结果： 6 个服务（覆盖 7 个域名）走美国出口。 唯一例外是 Sora，落在东京节点。 也就是说，同一个代理配置下，不同 AI 服务并不一定经过同一个出口。看起来“都能访问”，实际线路、节点和落地点可能完全不同。 整个测试工具纯前端实现，零后端。
简约文件床提供图片、文档、压缩包、音视频等常见文件外链托管，单文件最大 200MB，支持拖拽上传、粘贴图片、直链分享、Range 分段读取与边缘缓存加速。
TRY33 · V2EX
一个文件床 https://pic.sl.al 原先是运营了五年的图床，图床受众太小再加上自己偶尔分享文件，于是改成文件床了，大小限制 200M ，基本覆盖日常分享使用了。（适合不涉及任何隐私的、零时分享为主） 欢迎体验一下，看看有没有 Bug 地址： https://pic.sl.al
查看 BTC/ETH/SOL/BNB 的技术指标和 AI 生成的交易信号。
@jielove233 · X
最近看到 @dappOS_com 一个作品挺有意思 一个主流币交易共振信号Agent，通过 dappOS Coding 快速完成 链接： 这个案例的价值，不在于又做了一个行情页面，而是在于它展示了一种新的 AI Agent 构建方式 过去开发一个交易辅助工具，需要先处理数据接口，再搭建前端交互，编写指标逻辑，最后不断测试优化。 对于很多有交易想法的人来说，真正困难的不是没有策略，而是从想法到产品之间隔着一整套开发流程 dappOS Coding 改变的，就是这个过程 通过自然语言描述需求，就可以快速生成对应功能模块 像这个交易共振信号案例，本质上就是把市场数据、技术指标和信号逻辑结合起来，形成一个面向交易场景的辅助工具 它并不是替用户直接交易，也不是承诺预测市场 更重要的价值在于 帮助交易者降低信息处理成本 在 Crypto 市场里，行情 24 小时运行，大量数据、新闻、价格变化不断涌入 普通用户很难持续人工筛选有效信息 AI Agent 可以承担其中一部分重复工作： 监控市场变化 整理关键数据 输出信号参考 辅助交易决策 这也是为什么最近 AI + Crypto 的结合越来越受到关注 OKX 推出 AI 与交易生态结合 @BNBCHAIN 也在推动更多项目加入 BNB Agent Studio，鼓励开发者围绕交易、情感陪伴等方向构建 AI Agent 整个行业正在从AI 能聊天进入AI 能完成任务的阶段 而 dappOS Coding 展现出来的方向，是降低 Agent 创建门槛 以前一个想法可能停留在笔记里，需要开发团队才能实现 现在，更多开发者、交易者甚至普通用户，都有机会快速验证自己的想法 未来 Crypto 的竞争，不只是资产和协议之间的竞争，也会是 AI Agent 生态和应用数量的竞争 谁能让更多人低成本创造工具，谁就更有机会成为下一阶段基础设施的一部分 这个交易信号案例只是一个开始 AI Agent 正在逐渐成为连接用户、数据和链上应用的新入口
