@Havey1001 · X

公共数据被研究得多，并不等于没有创新。更关键的是问题设定、识别策略、机制解释，以及同类结论和引用证据链是否已被覆盖。投稿前先系统比对公开论文、专利和既有技术路线，能少走不少弯路。我们做了一个投稿前风险预审工具，专门把这些重合与薄弱点提前摊开：

u/jeremyStover · Reddit

My second paying customer bought a full year subscription. I have mentioned https://semfora.ai before, here and there on Reddit. I haven't talked much about what it really provides. I was hoping to drive up some organic traffic, from people that had the motivation to dig past the beta. Stupid idea, but now that we have passed pen tests and hit the minimum requirements check list for security audits, (see other threads about that) we opened up the beta to everyone. Two days after that(

@iASHeeesh · X

oceanplexian · HN

I Built OpenClaw for Stocks

@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.

Dgeloe4-yb · GitHub

market-pilot Evidence-grounded market research prototype with traceable AI workflows.

@TradingResXYZ · X

Material catalyst events scored by our research pipeline — every call logged on issue, auto-closed on its holding period, and benchmarked against the sector ETF. The track record is the pitch.

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

@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 !

anuj_sachan1 · Product Hunt

DueDocs AI property contract review for Australian buyers and pros.

@indradevGod89 · X

uxff · V2EX

做了一个 AI 职业风险地图，直观看看各个国家各个行业的工作受到 AI 冲击的程度 前段时间自己频繁搜索 AI 会如何影响我从事的职业，我周边的人从事的职业，然后又开始搜索哪些职业很难被 ai 代替。搜到的信息很零散，几乎没有数据完整、可视化好的网站。 所以我做了一个可视化网站： ## AI Job Risk Map https://aijobriskmap.com 网站使用 Treemap 展示不同职业的 AI 风险。每个方块代表一个职业： - 方块大小表示职业规模 - 颜色表示 AI 风险等级 - 可以按国家查看职业分布 - 可以比较不同职业和职业类别 - 支持查看具体职业的风险数据 目前主要覆盖美国、英国、加拿大、澳大利亚、新西兰及欧洲、亚洲的多个国家。风险评分关注的是职业中的任务有多少可能被 AI 自动化或显著改变，并不等同于预测某个职业会彻底消失。 这个项目仍在完善中，尤其希望听听大家对下面几个问题的意见： - 风险地图是否容易理解？ - 你更关心“职业被替代”，还是“职业会如何被 AI 改变”？ - 除了风险、薪资和就业规模，