@useStockAI · X

@BDNcontent · X

Every post in my LinkedIn timeline is about one of two things right now: 1) Github is the new necessity for marketers, and 2) Substack integrated Pangram to "combat AI slop." The first one is kind of cool, I made my own Github this week to publish the first tool I vibe coded on my own. The second one is kind of annoying because while some people already know AI detectors are almost useless, some are also hailing Substack as being forward-thinking and righteous for bringing down the big bad AI sloppers. What Substack did boils down to a marketing ploy. The hot trend in advertising/marketing right now is being anti-AI because a lot of people are sick of AI slop, understandably. But Pangram isn't a fix for anything other than the most generic one-prompt outputs, i.e., someone goes to ChatGPT and says "write me a long-form newsletter," and they copy + paste the output. That will obviously be flagged. If someone has a custom project or GPT they trained extensively,

@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

@Tradescript_HQ · X

@CloudTense · X

@zway_ai · X

最近用 codex 多余的算力， 把我之前的这个域名 又拿出来炼了一下 做了一个 AI 股票打分榜，简单直接~ 每天找一只高分股来研究一下📈 #earnings

u/Horror_Office_5737 · Reddit

Finally Launching a project New market intelligence tool So today I finally published a tool I’ve been building for months. It’s a pretty simple tool. Translates market data into plain English words saving users time analysing charts. And I see a lot of AI trading bots being made right now. This is not what that is. We’ve had a few people disagree with this because “if people want to trade they should know how to read a chart” which is fair enough. But it can also be used as an education

@daniel_sats · X

Proof of my agent working is live on What a fun experience vibe coding these, thanks to @flop_labs and @CryptoHayes

@MEJ50749 · X

用 @dappOS_com coding 做了一个美股信号网站： 它和普通美股行情网站最大的区别是：普通网站更多是“给你看行情”，而这个网站更像一个“辅助交易工作台”。 大多数美股网站会把价格、涨跌幅、新闻、财报、K 线分散展示出来，信息很多，但用户还要自己判断： 哪只股票值得看？ 现在是什么信号？ 这个信号强不强？ 有没有触发提醒？ 后续要不要复盘？ 我这个站的核心思路不是堆信息，而是把交易前的观察流程做成工具： 1. 市场总览不是单纯看涨跌 首页会把美股标的放进观察池里，比如 AAPL、NVDA、MSFT、GOOGL、AMZN、META、TSLA 等，不只是显示价格，还会结合涨跌幅、成交量、市值、PE/PB、行业、52 周区间等信息，让我先快速判断哪些票值得继续看。 2. 最重要的是信号扫描器 这个功能是普通行情站很少直接做成工作流的地方。 网站里有“智能信号扫描器”，可以扫描技术形态，并把信号归类成突破、反转、动量、超卖、超买、金叉、死叉、背离等类型。 比如： NVDA 出现强势突破、量能放大、均线多头排列； AAPL 出现 MACD 金叉、RSI 超卖反弹、布林带下轨支撑； MSFT 出现 MACD 背离，需要注意短期回调； TSLA 出现均线死叉，提示中期下行压力。 这就不是简单告诉我“今天涨了多少”，而是帮我回答一个更交易化的问题： 这只股票现在为什么值得关注，关注点在哪里？ 3. 个股详情页更像交易前检查清单 普通网站的个股页往往是行情 + 新闻 + 财务数据。 我这个站的个股详情页更偏“交易前判断”：价格、评级、52 周区间、K 线/成交量、基本面、技术信号、资讯都放在一起。 它的价值是把“发现信号”之后的下一步接住。 扫描器告诉我哪只票有异动，详情页帮我进一步看这个信号有没有质量。 4. 提醒中心是我最喜欢的功能 这个站不是看完就结束，而是有 Alerts Center。 里面可以看到全部提醒、已触发提醒、等待中提醒，还能新建价格/信号提醒。 比如： NVDA 突破 900 美元触发提醒； AAPL 出现 MACD 金叉提醒； TSLA 等待成交量异常触发； META 跌破支撑提醒止损风险； AMZN 突破近期高点提醒动能增强。 这和普通美股网站最大的差异就在这里： 它不只是信息展示，而是把“观察 →

@xy050310 · X

最近一直在体验 @dappOS_com 的 xBubble Coding，这两天顺手做了一个自己一直想要的小工具——AI Meme 热点雷达。 👉 玩 Crypto 的人应该都有同样的感受，真正难的不是获取信息，而是信息太多。 每天都有新的 Meme、新的叙事、新的热点，X、Telegram、社区讨论、KOL 观点不断更新。很多时候，当一个项目真正火起来的时候，市场已经提前反应了。 所以我想做一个工具，把这些分散的信息整合到一起。 它不会告诉你哪个币一定会涨，也不会替你做交易，而是持续监控市场热度变化，整理不同平台的讨论情况，帮助用户更快发现值得关注的新热点，把原本需要花大量时间收集的信息，用更直观的方式展示出来。 整个开发过程也让我挺意外。 我没有写一行代码，只是把需求描述给 xBubble，不到十分钟，一个可以直接访问的网站就已经搭建完成。从页面生成、功能实现到部署上线，整个流程几乎都是自动完成的。 以前很多 AI Coding 工具解决的是"写代码"的问题，但真正做一个产品，后面还有服务器、部署、域名、接口等一系列工作。 而 xBubble 更像是在帮你完成整个产品交付，而不仅仅是生成代码。 体验下来，我最大的感受是，现在很多个人开发者、内容创作者，甚至没有技术背景的人，都有机会把自己的想法快速做出来，再去验证有没有用户，而不是因为开发门槛太高，让一个不错的创意停留在想法阶段。 AI 正在不断降低产品创造的门槛，而真正重要的，或许已经不是谁代码写得更快，而是谁能够更快发现需求，把想法变成真正可以使用的产品。

@fantexi997 · X

@sorichev · X

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