BulkPicTools — 免费浏览器端图片批量处理工具，支持**工具链串联**（压缩→转格式→裁剪一次完成，无需重复上传），本地 AI 去背景/人脸模糊（WebGPU，无需 API Key），支持 200+ 张图片批量处理，文件不上传服务器。

@GXingPing · X

Tapeout的电路NFT市场上线了，电路NFT由销毁晶体管合成，不好买晶体管的可以直接买NFT。 网站： 目前明确的信息是只有两个创世NFT可以参加接下来的挖矿： Behemoth TapeOut 之前 @Blonskr 说的是Behemoth的挖矿效率是TapeOut的6倍，不知道最终定了没有。

@Monica_xiaoM · X

最近关注到 BSC 上一个挺有意思的新玩法：股票 Meme。 7 月底， 上线了 Stock Meme 功能，允许项目使用 bStocks 代币化资产作为交易池，首个支持的资产是 Nvidia 相关的 NVDAb。 随后，币安钱包上线了“股票 Meme 热度榜”，开始追踪 BNB Chain 和 Robinhood Chain 上的相关项目。市场上也出现了一批对应的代币： MarsCoin（$MarsCoin）：搭配 SpaceX 叙事，交易池使用 SPCXB GPU（$GPU）：搭配 Nvidia 和 AI 叙事，使用 NVDAb JACKET（$JACKET）：同样使用 NVDAb 币有（$BIYOU）：搭配标普 500 叙事，使用 SPYB 所以它们被称为“股票 Meme”。名字里有股票，钱包里可没有股票。 它怎么赚钱？一部分人赚币价上涨的钱，另一部分人赚交易税分红。 比如买卖收 3% 的税，项目方拿税款去买另一种代币，再分给持币者。交易越多，税收越多，分红看起来越高。 但我认为这里最容易误解的一点是： 所谓分红，通常不来自企业经营利润，而来自链上买卖交易产生的税费；交易量越高，税源越多，交易量消失，分红也会迅速衰减。 我的理解是，这类项目短期确实可能很猛，因为它把 Meme、美股、AI、RWA 和币安生态叠在了一起，传播效率很高。 但它的风险，也比普通 Meme 更复杂： 高买卖税会吞噬收益； 所谓分红并不稳定，本质依赖交易量； 股票代币是否有足额储备、赎回权和持有人权利，需要逐项确认；但 Meme 本身不代表公司股权； 合约权限、税率调整，都可能影响持有人利益。 如果参与，我不会先看 APY 有多高，而会先确认三件事： 合约地址是否来自官方入口，合约权限和税率是否可查、是否可改； 是否能正常买入和卖出； 分红是否有真实链上记录，而不是宣传口径。 这类项目最怕的不是下跌，而是交易热度消失。一旦注意力离开，飞轮可能很快变成反向循环。 在我看来，股票 Meme 可以研究，也可以做小仓位题材交易，但不能把它当股票，更不能把它当稳定分红产品。 归根结底，股票 Meme 玩的还是注意力和流动性，不是企业利润。

@dan_jbell123 · X

@xblasters300 · X

@andrejbuday · X

And th second one - - with completely new OG:image

@KingOfBitchain · X

Congrats Sero! Building my very own crypto publishing platform (open source and interoperable) -> Spark Dream GLM is currently helping me test it out here:

@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

@topboi1000 · X

Check out what I just built with Lovable!

04mg · Product Hunt

Caw Open source web terminal multiplexer for AI agents

veau · V2EX

[产品自荐] 基于 Excalidraw，我做了一个更顺手、更全能的纯本地白板： 1NX 作为产品民工+重度 Excalidraw 用户。 在 AI 的加持下，基于 Excalidraw 做了一个更顺自己手、更全能的纯本地白板：**1NX.NET** 访问地址： https://1nx.net/ **核心解决日常画图、画交互、读取各种文件轻量化处理的问题。** 产品能力概览： * 无须注册，打开即用。完整兼容 Excalidraw ，旧图可直接导入继续编辑 * 优化画布操作手感和交互，解决存储满的问题，大量元素上依然流畅 * 流程图、脑图、原型、文档、代码和图片都能放在同一张画布 * 支持 Axure 、XMind 、draw.io 、Visio 、Mermaid 、PlantUML 等格式直接导入 * 代码块、PDF 、Word 、PPT 、Excel 可直接摊开阅读；无需打开软件 * 图片裁剪、切片、马赛克、高清放大、智能抠图一站完成（全单机完成） * AI 生成思维导图、流程图、以及汇报级别的 PPTX * 增强本地化单文件能力，全

@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.