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机构级金融数据API,专为AI和开发者优化。
u/wisesheets · Reddit
Most stock APIs are very expensive, have tons of data mistakes, and are not built for AI. Most stock APIs are expensive, have data mistakes, and are not designed for AI, so we built one. We recently launched the Wisesheets API and MCP server after repeatedly running into the same problems with financial data providers. Some APIs cost hundreds or thousands of dollars per month. Others have strict request limits and make it difficult to pull bulk data for screening or broader market analy

上传 CAS PDF 获取 AI 驱动的基金组合分析和配置洞见。
@iASHeeesh · 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。


AI agent 在 SF 和 NYC 搜索室友列表并筛选兼容性
@SonnyAlcius · X
Human compatibility infrastructure powered through agent to agent simulation:

协作平台,初创公司可在其中建立合作伙伴关系,自动分割收益
@RealPasternak · X
Tight on cash? Use rev-share collaborations to get what u need to scale instead of having to pay upfront sets it up for u automatically

根据增长情景可视化股票期权价值和归属时间表。
@HRSuccessCentre · X
Nobody explains the vesting cliff until you've already signed. So here it is in 30 seconds — the wait, the cliff, the drip 🍯 See your own timeline: #Tech #Vesting #Stocks #Recruiting #FreeTool #Builder #VibeCoding

为股票、加密货币和指数生成可嵌入的市场迷你图表。
kahtaf · HN
Ticker-line.com – embeddable market sparkline SVGs

在Solana上启动并交易迷因币,使用透明粘合曲线。
@coreybricker777 · X
“Graduation Radar” What it does, live and free (no API keys, no wallet connection, zero risk to your funds): •Streams every new token via PumpPortal’s free WebSocket and tracks trades in real time •Scores each token 0–100: curve progress, buy pressure (3 min), unique wallets, age (filters bundled fake pumps), net SOL velocity, minus a penalty if the dev wallet sells •Alerts with sound + optional push notifications when a token crosses your threshold in the graduation runway, plus a separate alert when tokens actually graduate •Built-in paper trading — one-tap hypothetical buys, live P&L, win rate, and average return that persist between sessions How to use it: open the page, let it run 5–10 minutes to populate, hit “Test alert” to check sound, and paper trade the signals for a week or two. If the stats panel shows a real edge after ~100 signals (needs roughly +15% average to clear fees and slippage), then consider tiny real position

DueDocs是一个AI工具,可在5分钟内分析澳大利亚房产合同中的风险和谈判要点。
anuj_sachan1 · Product Hunt
DueDocs AI property contract review for Australian buyers and pros.

连接钱包分析链上持仓风险,发现交易机会
@daweifs · X
最近我用 @dappOS_com 的 AI Coding 做了一个交易助手,整个过程大概十分钟。实际体验完以后,我发现它能做的并不只是交易工具,AI 伴侣这类产品同样可以快速落地。 先放一下我做的成品,连钱包就能体验: 🔗 币圈本来就不缺工具。 看持仓、查聪明钱、盯新池子、看流动性,每一项都有专业平台。但我自己用下来,最麻烦的从来不是找不到数据,而是数据散在不同地方。 平时判断一个币要不要继续拿,我得先看仓位占比,再查流动性、大户地址和近期资金异动。 想找新机会,又要换到新池子监控、安全检测和交易路径工具。 开了一堆页面,最后还是要自己把信息重新拼一遍。 所以这次我没有继续找一个功能更多的平台,而是把自己的交易习惯直接告诉 dappOS AI Coding: 帮我做一个能连接钱包,同时完成持仓风险检查和新机会筛选的交易助手。 十分钟左右,一个能直接使用的网站就生成出来了。 目前我觉得比较实用的是两个功能。 第一个是持仓风险检查 连接钱包后,它会把资产集中度、近期活动、代币流动性和大户变化放在同一个页面里。 和普通钱包看板相比,它不只是告诉我持有什么,而是让我先判断: 哪个仓位占比过高; 哪些资产的流动性需要注意; 哪个币近期出现了异常变化; 今天最应该先检查哪个仓位。 以前这些信息要分散到几个平台查看,现在可以先在一个页面里完成初筛。 第二个是新机会筛选 很多新币扫描器的问题不是没有信息,而是信息太多。 一天几十上百个新池子、资金异动和聪明钱提醒,真正值得继续研究的可能只有几个。推送看多了,反而容易被情绪带着走。 我做的这个工具会根据流动性、锁仓情况、资金变化和风险信息,先把候选项目整理出来。 它不会替我决定买什么,也不会承诺收益,但能过滤掉一部分噪音,让我把注意力放在少数值得继续研究的目标上。 对我来说,dappOS AI Coding 和普通交易工具最大的区别,不是多了一个风险评分,也不是数据一定比专业平台更多。 而是我可以让产品按照自己的交易流程工作。 普通工具的页面、指标和操作路径都是固定的,用户只能慢慢适应;使用 AI Coding,我可以直接告诉它自己先看什么、后看什么、哪些数据需要放在一起,以及最终希望解决什么问题。 工具开始适应人,而不是人去适应工具。 这可能也是现在 OKX 推进 https://t.