
Football AI Predictions, 2026 World Cup Picks & Match Analysis
获取AI足球预测与多联赛比赛分析。
footballaipredictionking · Product Hunt
Football AI Prediction King Free AI football predictions and match analysis
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footballaipredictionking · Product Hunt
Football AI Prediction King Free AI football predictions and match analysis

用压力图表分析足球市场,回测和优化投注策略。
@KSertttttttt · X

AI实验室交互式地图,按估值、地域和研究方向可视化展示。
polyphilz · HN
Neolabs.fyi – 100 new AI labs by research area, valuation, and more

为印度股票交易者提供 AI 衍生品情报和市场分析。
@vish8287 · X
We have gone deep and there is no looking back. We are a vibe coded system but not an AI wrapper ! We believe in data and build deep insights into financial markets ! This can be accessed at - Do check it out !

查看World Cup 2026实时最佳阵容、分析和比赛预测。
@WorldCup_XI · X
And the twist: it's my first ever 'vibe-coded' project — built solo with AI, shipped live through the whole tournament. £0 marketing → 7,000 visitors from 100 countries. The single biggest day? The final itself. ⚽

SeeBet.ai:查看NFL博彩赔率、盘口变动和十年回测数据的分析工具。
u/sebriz · Reddit
I built an institutional NFL data terminal that audits 44 situational factors against 10 years of market data [Open Beta] Hey everyone, I wanted to share a side project I’ve been building called SeeBet.ai . As someone who loves sports data, I got tired of generic broadcast hype, sports betting "gurus," and subjective narratives about things like "revenge games," travel fatigue, or short rest. I wanted an institutional, zero-hype terminal that simply audits physical reality against market

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

AI 研究代理分析公开市场,提供收益警报并总结 SEC 文件(附引用源)。
oceanplexian · HN
I Built OpenClaw for Stocks

用于宏观经济研究的AI平台,包含每日分析、央行监测和交易工具。
@ChrizBogota · X
A great demo of why in Financial Markets you have to use Grok, it's not affected by "training cut-off date" like the other models. is 100% run on Grok, (but mostly built with Claude).

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
Correlation Studio - Discovery Mining • Causation Analysis A powerful new SaaS statistics application that brings the insights of correlation data science to everyone. Data science without the code.


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.