
Risk & Scope Radar
分析机构会议记录以检测范围蔓延风险并生成警报。
@theshaunak_twit · X
ScopeShield ( A platform designed to kill scope creep for agencies and teams before it eats their margins. Built so you don’t forget scopes and stop doing unbilled work.
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分析机构会议记录以检测范围蔓延风险并生成警报。
@theshaunak_twit · X
ScopeShield ( A platform designed to kill scope creep for agencies and teams before it eats their margins. Built so you don’t forget scopes and stop doing unbilled work.

Scoply 从会议记录生成范围蔓延风险警报。
@theshaunak_twit · X

基于币安数据的加密货币缠论分析与交易信号平台。
@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

在多个 Perps DEX 平台对比资金费率以发现套利机会。
@cryptolfggo · X
用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个 Perps DEX 套利网站,也是我人生中做的第一个网站,简直太绝了! 立即发现 Perps DEX 资金费率套利机会: 最近我没撸啥项目,做的比较多的就是在 Perps DEX 之间做一些价差、费率套利,赚点生活费。其实我一直有想法做一个关于 Perps DEX 套利的网站,但又无从下手。 我知道可以借助AI 帮我做网站,但是往常的 Cursor、Claude Code 、Codex 等 AI coding 工具,对于我这个技术白痴来说还是有点困难。直到我刷到 @dappOS_com 关于 Polymarket Agent SOP 的推文,发现用 @xBubble_ai 做一个网站竟然如此简单,用户仅需陈述:构建一个网站,用于跟踪与伊朗相关的 Polymarket 市场和突发动态,xBubble 马上就做出了一个实用性很强的网站来了! 我用同样的操作生成了一个发现 Perps DEX 资金费率套利机会的网站,我不需要亲自解决服务器环境配置、域名解析、API KEY配置等繁琐技术底层,只需要把我的想法告诉 xBubble ,几分钟内就帮我生成了一个关于发现 Perps DEX 资金费率套利机会的网站,网站包括了套利机会、DEX 对比、收益计算器、观察列表和风险说明等栏目,比我想象的更加齐全! 通过这次 DAPPOS Coding 初体验,我真正感受到了 AI 的强大,原来 OPC 经济(一人公司)早已不是停留在概念阶段了。但你还对 AI 不屑一顾,很多人已经利用 AI 创建了自己的一人公司,实现了阶级的跨越。xBubble 帮小团队和个人彻底抹平了技术雇佣成本,让每一个原本无法变现的细分长尾需求,都变成了能够产生暴利现金流的真实生意。 只有你有点子,就立马去行动,说不定下一个利用 AI 实现阶层跨越的就是你!

实时监控 Arcium MPC 网络活动、代币指标和持有者流向。
@zerokn0wledge_ · X
Hey @arcium fam, check out a free realtime data analytics dashboard built on open data I vibe-coded with my fren @claudeai Fable 5: - Live network pulse: computations, clusters, nodes and epochs straight from the Arcium explorer - Program leaderboard: every MXE identified and ranked, network concentration quantified - Holder map: full-chain solana:ARXwZkNAtzPfdcoqQiduJn8EPv9fKiDfGn2KyggyDrFs wallet scan via @heliuslabs, whales tagged, flows tracked in realtime, verifiable on @solscanofficial - Token + valuation: @coingecko market data and a TAM-grounded scenario models you can control/customize - X intel: sentiment and narratives sampled and analyzed live by @grok - Interactive deep dive into how the encrypted supercomputer actually works Every label evidence-verified. Every number sourced. no paywall. V0 live now. Feedback appreciated.

在攻击者利用前,发现你的 external attack surface 中的风险。
@OGVeilScan · X

可直接在浏览器玩NOPE游戏,无需钱包或设置。
@NormiePepeNFT · X
Want to have some fun? 🐸🎮 Try the NOPE game — built entirely with Claude Code. No wallet connection required. No complicated setup. Just jump in and play. Have some fun. Be NOPE. 💚


用弓箭狩猎目标的街机游戏。
@spt4d · X
Deployed the 16 games built with Codex and GameBlocks. A few examples: Most of my time is actually spent shaping the player experience. Many ideas emerge through playing and exploration rather than from the initial design — the loop seems to be build → play → discover → improve. Is it possible to build an agent harness that supports this discovery loop — not just one that optimizes against a predefined spec? Full game list:

搜索索引化的开源代码和软件包,包含版本、依赖和漏洞信息。
@Jack_Timonen · X

探索2020年以来的CVE趋势和漏洞严重性,按报告组织分类。
u/Secret_Appeal6271 · Reddit
Agents are more capable, and susceptible to exploits, than ever. We're working to stop this from hurting users. AI agents are starting to get real access like GitHub tokens, cloud credentials, customer data, deploy permissions. Not coincidentally, the rate of major cybersecurity incidents is rising rapidly. See for yourself: https://epoch.ai/data/cve?view=graph https://genai.owasp.org/resource/state-of-agentic-ai-security-and-governance/ My friend and I, both AI researchers, are working o

用对抗测试检查LLM端点安全,获取OWASP审计报告。
@aryaan_sheth · X
- LLM security for small teams