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昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具,专门盯头部账号互动和事件市场信号。 起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人,回复了一条内容账号的推文,底下还顺手点了个赞。 我切到相关代币的 K 线看了一眼,市值直接拉了几千万!这种机会如果只靠人一直刷推,很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme,很多注意力信号本来就不是从公告开始的。 可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。 我当时就在想,这种信号如果能自动抓下来,再接一层策略判断,自动买入,那岂不是能赚麻了!比别人先看到消息,然后提前卖出获利 刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例,思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息,而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。 我就顺着这个方向,用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。 测试版本: 流程大概是这样:推特那边一出现新互动信号,系统先自动抓下来,抓完之后,先过一层策略匹配,只有命中我设定的规则,才继续往下走。然后查一遍白名单库,筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存,看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。 如果是 Polymarket 这类事件市场,还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容,提交到预设链上流程里。 这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号,变成一套可以执行的交易观察链路。 以前我是刷到相关信号之后,再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程,系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。 这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方,不是帮我生成一段代码,而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。 我这次做的,其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。 这条链路跑通之后,它就不只是一个工具,而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。 这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身,而是端到端的业务服务。 对小团队和个人来说,真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”,而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP...

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我在 web2 经营着一家口腔医院,每次顾客都是电话预约就诊,很不方便。这次我用 DAPPOS 的 xBubble 的 Vibe Coding 搭建一个预约就诊的网站。 我就上传了一张我们医院的宣传资料,然后输入:我是经营伢贝健口腔医院的,帮我做一个顾客预约就诊的网站,整个过程耗时不到 20 分钟,成品我是相当满意的,选择就诊项目 、选择医生 、选择就诊日期和时间段(含已约满状态显示)填写患者信息,全部安排的井井有条,网站界面也看起来非常满意。 xBubble 的 Coding 能力,底层其实是跑在 dappOS 平台 之上的。 正是因为 dappOS 在基础设施层已经帮你把最麻烦的服务器部署、域名配置、资源调度全部搞定,Vibe Coding 才真正实现了「只管描述需求,其余全都不用管」。 没有 dappOS 这层强悍的后盾,光靠一个前端对话框,是不可能真正把想法上线成完整业务的。 xBubble 的商业价值,在于它通过强大的 SOP 系统,大幅降低了创业门槛,专门服务各种需求的创业者。 xBubble 卖的不是代码,而是端到端的完整商业服务。从内容自动生成、多平台宣发,到稳定币结算,全链路都有成熟 SOP 覆盖。让普通人和小团队无需技术背景,就能像专业公司一样,低成本、高效、安全地跑通商业闭环。 同时,xBubble 采用双轨机制:既有成熟的标准 SOP,又能通过 Bubble Engine 实时生成全新专用 SOP,灵活应对不断变化的市场需求。 xBubble 彻底抹平了技术雇佣成本,把原本难以变现的长尾需求,变成了能产生真实现金流甚至暴利的生意。把你的想法变成钱,可能只需要一支烟的功夫。 另外,xBubble 已经直接接入了稳定币支付,这意味着你搭好的内容型小工具或细分赛道产品,可以即搭即收钱。 xBubble让一人公司(OPC)模式成为现实:一个人或极小团队即可完成过去需要多人协作的工作,极大降低了技术雇佣成本,把许多原本难以变现的细分需求,转化成可持续的现金流生意。 普通人只会用 AI 内卷,而聪明人则利用 AI 跨越阶层。 xBubble 可能就是你跨越阶层的机会。

web3 八方

64,018 次观看 • 13 天前

币安创意大赛 10 个奖里,居然有 5 个是用 xBubble 做出来的 这个含金量相当高,也足够证明 DAPPOS 旗下 xBubble 的 Vibe Coding 不只是好玩,而是真的能打 我目前已经失业整整6个多月了,所以这次没去做那种花里胡哨的 Demo,而是直接做了一个和自己状态强相关的 Web2 求职服务站: 「失业自救计划」AI 求职诊断站 失业以后才知道,找工作最折磨人的地方,可能不是投了多少份简历,而是你根本不知道问题卡在哪: 简历没人回、岗位不匹配、面试总差一口气,到底是经历没写清楚,还是 JD 没拆明白? 所以我直接把这套需求丢给 Vibe Coding: 面向失业人群、应届生、转行者和想跳槽的普通打工人,做一个可以免费诊断简历、分析岗位匹配度、生成面试建议和求职计划的网站 免费内容展示 30%,完整报告支持 2 USDT 解锁,后面还能引导用户添加微信 / Telegram,承接一对一简历优化、模拟面试和求职陪跑服务 说真的,第一版出来的时候我就挺惊喜的! 它不是那种只能看看效果的页面,而是已经有非常清晰的求职服务漏斗: 流量进来,先做免费诊断,再付费解锁完整报告,最后把真正需要帮助的人引到私域继续陪跑 以前普通人想做这种东西,最麻烦的不是想法本身,而是开发、服务器、域名、部署、支付、页面修改这些脏活累活 任何一个环节卡住,热情基本就没了 但 xBubble 这套 Vibe Coding 的体验就很棒: 你只需要把业务逻辑讲清楚,AI 会自动识别并选择合适的 SOP,把开发、部署、基础设施、支付和后续迭代这些流程往前推 这也是我觉得它和其他 AI Coding 工具不一样的地方 它不是简单丢给你一堆代码,让你自己去收拾后面的烂摊子,而是更像一套端到端的业务服务 尤其是求职陪跑、简历优化、AI 教程变现、热点选品、口腔预约、算命测算、虚拟人服务这些场景,本身都很碎、很垂直、很 Web2 传统 SaaS 很难专门为每一个小需求做定制,但对个人创业者和小团队来说,这些长尾需求反而可能就是机会 先做一个页面接住流量,再用免费内容完成筛选,用付费报告或者稳定币收款跑通第一笔转化,后面根据真实反馈继续改 这比一开始就拉团队、烧预算、重资产开干要舒服太多了 我这次做的「失业自救计划」只是一个小案例,但它让我很直观地感受到: AI 时代,普通人不一定非要做大平台 能发现一个真实痛点,并且最快把它做成一个能访问、能传播、能收款、能迭代的小产品,本身就已经很有价值了 我做出来的网站放下面,感兴趣的朋友们可以自己看看:

CandyDD

27,664 次观看 • 9 天前

主播真是个咸鸭蛋,外面白里面黄🤣 当 Web3 不再只是“亮闪闪的新名词”,而变成你用过一次就记住的工具时,它的背后往往不是轰轰烈烈的宣言,而是那些悄悄改善用户感受的细节。下面这几位项目正在做的,就是让链上体验更像“自然发生的行为”,而不是把你推进一个操作流程。 Spaace 🟠 — 让 NFT 交易变成“玩出来的历程” Spaace 是业内首个 游戏化 NFT 市场,用户不仅限于简单挂单和成交,而是可以通过累积行为、完成任务、参与排行等方式不断“升级体验层”。这种把买卖行为拆成多次可反馈事件的设计,让 NFT 不再是急着成交的商品,而是一条可以反复参与的成长路径。这种交互沉淀正逐渐成为社区互动的内在逻辑。 @GlintAnalytics — 把链上分析从“看懂”变成“可参与的信号层” 过去数据分析像是观察者的工具,Glint 的定位则是把它变成一个“交互式洞察网络”:不仅输出链上数据,还试图让这些洞察被共享、引用甚至形成协作回报机制。它正在构建一个更像“分析师经济体”的信号生态,让链上智能分析不再只是报表,而是参与者之间可交易、可价值化的资源。 Veera — 把 Web3 入口变成 “习惯性空间” Veera 的产品思路是:入口不再是工具板,而是探索空间。它整合钱包、DApp 发现与资产管理于一体,以更像信息流、推荐流的形式呈现功能入口,让用户不被陌生感阻隔,一滑就懂。一款“你不觉得难用”的链上入口,是推进 Web3 普及最重要的改进之一。 Altura — 让链上资产从“静态凭证”变成“可调用构件” Alturax 的逻辑不止于交易或持有资产,它把这些资产视为可以被不同协议和玩法 嵌入、调用、组合 的基础构件,而不是单一的价值标签。这种让资产本身参与生态互联的思路,是让用户真正拥有“资产用途”的关键一步——不仅是在市场看涨跌,而是作为生态互动动力参与其中。 Konnex — 让现实任务与链上结算真正对接 Konnex 的有趣之处在于,它不仅仅把任务搬到链上,而是让现实世界的不确定性成为系统结构的一部分。它提出了机器人、自动化系统与链上协议协作的方式,让物理任务可以被量化、验证、结算,从而支持基于结果的稳定币支付机制。这种把现实交互信任度嵌入链上逻辑的尝试,是 Web3 迈向现实世界应用的重要布局。 TermMax | Fixed Rate Borrowing & Lending

搞子(明日香版)🕊️

102,922 次观看 • 5 个月前

很多人一聊到选哪条链?第一反应都是: 热度高不高?补贴多不多?生态有没有流量? 但今天听了 Talus 🐸 CEO Mike Hanono 和 The Rollup 的视频会议,我反而有种感觉:这不是在给 Sui 站台,更像是一场技术自白。 首先Talus 选 Sui,真的不是因为它现在火。而是因为 Talus 想做的这件事,在别的链上,很难跑得像样。先说清楚一点:Talus 要做的不是一个 AI 应用,也不是几个 bot、几个策略脚本。它想做的是——一个大规模、自主运行的代理网络:成千上万个代理同时运行、同时决策、同时交互。光是这个前提,就把底层链的门槛直接拉满。 为什么是 Sui?我听下来,核心其实就三点。 第一,并行执行。代理世界不是排队点菜,不是你先我后那种单线程逻辑。代理一多,如果底层还是串行执行,结果只有一个:越跑越卡,最后只能做 demo。Sui 的并行执行,本质上就是为“多主体同时操作” 这种系统准备的,这点和 Talus 的形态非常贴合。 第二,高吞吐量。代理不是偶尔动一下,而是持续、高频地产生状态变化。TPS 要是撑不住,所有“自主”“实时”都会变成慢动作回放。对 Talus 来说,吞吐量不是加分项,是能不能活下来的前提条件。 第三,移动端和安全模型。这一点很多人会忽略。未来代理不只在服务器、交易后台跑,它一定会越来越靠近用户。Sui 在账户模型和安全设计上,本身就更像现代应用,而不是早期 DeFi 那套「钱包就是一切」的逻辑。 所以当 gmike 说“我们一直都是 SUI Maxis”,我反而觉得这句话挺克制的。这不是情绪站队,而是工程师视角下的现实选择。至于多链?我自己的理解是:Talus 不是不懂多链,而是很清楚——在基础设施阶段,过早多链只会把复杂度放大。尤其是代理这种高度耦合、强调协同的系统,先把一个底层跑通、跑稳,比到处铺点重要得多。很多项目喜欢先讲“未来多链叙事”, 但真正做底层的人,往往会先问一句:现在这个系统在哪条链上能真正跑到规模?从这个角度看,Talus 的选择是理性的,也是偏长期的。不追热点,不抢流量,先把代理世界里最难的那一块解决掉。这种项目短期不一定最热,但一旦真跑起来,后面的持续热度,反而会非常高。 Kaito AI 🌊 #Yapping #MadewithMoss MOSS #Starboard Galxe River River4FUN 🐝

百里 🌊RIVER | MemeMax⚡️|🧠SENT

13,710 次观看 • 6 个月前

Claude Opus 4.8 出了之后,我的第一反应是:想试。 第二反应是:算了,token 这东西真的不经烧。 结果看到 ZenMux 现在可以体验 Opus 4.8,就拿它试了一个我最近一直想做的小东西。 我自己有个很真实的问题: 脑子里经常冒出各种产品想法。 但每次真要开始做,就会卡住。 用户是谁? 第一版到底做什么? 哪些功能应该先砍掉? 怎么定价? 第一周从哪一步开始? 上线后怎么找第一批用户? 想法很多,执行很散。 所以我让 Claude Opus 4.8 做了一个「一人公司作战室」。 需求我写得也挺直接: 输入一句产品 idea。 自动拆出产品定位、MVP、开发任务、定价方案。 再生成落地页文案、冷启动实验、风险清单和本周计划。 最好不是一个静态页面,而是真的能点、能改、能导出。 然后我就把这段话丢给 Claude Opus 4.8。 出来的效果比我预期好不少。 它真的把“一人公司怎么从想法走到执行”这件事拆开了。 左边输入产品想法。 中间生成产品蓝图、MVP 范围、定价和官网文案。 右边是任务看板和本周计划。 底部还有冷启动实验、风险雷达和 Markdown 导出。 最让我觉得有意思的是,它不是一味堆功能。 比如我输入“给小红书博主做 AI 选题助手”,它会主动判断: 第一版必须做什么。 哪些功能看起来高级,但现在应该先别碰。 怎么找第一批真实用户。 哪些风险可能让这个项目做不下去。 这点就很能体现 Opus 4.8 的能力。 普通模型经常是:你要什么,我全给你加上。 最后页面很热闹,但产品判断是空的。 Opus 4.8 更像是在帮你收敛:先想清楚用户、场景和第一步,再把它变成可以执行的工作台。 我是在 ZenMux 上试的。 它比较方便的一点是,一个 Key 就能切不同模型,新模型上线也很快。 Opus 4.8 拿来做这种带产品判断、交互状态和复杂信息结构的网页,确实挺顺。 想试 Claude Opus 4.8 的,可以从这里进:

Joruno

15,672 次观看 • 1 个月前

很多人低估了 Binance Pay,但它可能才是币安最重要的一步。 看一姐这段视频,我印象最深的,不是某个具体产品点, 而是两个词: 30 亿用户,金融基建。 这两个词放在一起,其实已经不是“一个交易平台还能做多大”的问题了, 而是在回答一件更底层的事: 如果币安真的想服务 30 亿人,它到底要成为什么。 很多人聊币安,第一反应还是交易量、上币、合约、BNB、市场份额。 但如果把时间拉长一点看,你会发现,真正决定币安能 不能走得更远的,未必只是交易, 而是它能不能让 Crypto 真正进入普通人的日常生活。 也正因为这样,当一姐提到“30 亿用户”和“金融基建”时, 我第一时间想到的,其实不是交易,而是支付。 因为如果一家平台的目标只是服务交易者, 那把现货、合约、理财做好,基本就够了。 但如果目标是 30 亿用户,逻辑就完全变了。 全球真正会交易 Crypto 的人,不可能有 30 亿。 要承接这个量级,服务对象就必须从“会交易的人”扩展到“普通人”; 服务场景也必须从“买卖币”扩展到更真实、更日常的金融生活。 而这条路上,支付一定是绕不过去的一步。 因为交易解决的是价格、流动性和财富效应, 但支付解决的是更现实的问题: • 普通人能不能更方便地转账 • 能不能更自然地消费 • 能不能更低门槛地使用金融服务 • 能不能真正把 Web3 接进日常生活 这也是为什么我越来越觉得,很多人低估了 Binance Pay 的意义。 很多人会把它理解成一个“实用,但没那么性感”的功能。 没有 K 线刺激,也不像新币上线那样容易带情绪。 但恰恰是这种看起来没那么热血的东西, 才最可能决定一个行业到底能不能真正走向大众。 因为 Crypto 不只是拿来炒的。 如果一个行业永远只停留在交易、投机和博弈层面, 那它再热,很多时候也还是停留在少数人的世界里。 可一旦它开始进入支付、转账、消费、结算这些更接近 日常生活的场景, 意义就完全不一样了。 那代表它正在从可以交易走向可以使用, 从资产走向工具, 从圈内产品走向更广义的金融基础设施。 而这件事,本质上也和一姐最近一直在讲的那套逻辑完全连上了: • 30 亿是量级 • 金融平权是使命 • 金融基建是身份 • Web3 超级入口是落地 如果币安真的想服务 30 亿人, 那它就不能只服务已经会交易、会看盘、会玩链上的那 一小部分人。 它必须回答一个更现实的问题: 普通人怎么进来?进来之后能做什么?能不能真正用起来? 而 Binance Pay,就是这个问题里非常关键的一环。 因为支付不是边角料, 支付是 Crypto 走向现实世界的桥。 谁能把支付做顺,谁就更像基础设施; 谁能让普通人真正用起来,谁才更接近 Web3 的超级入口。 如果币安想服务 30 亿人,支付一定是绕不过去的一步。 最后问一下大家,你们用币安支付用的最多的是什么场景? #BinancePay #Binance #Web3 #Crypto 币安Binance华语 CZ 🔶 BNB Yi He sisi 丫丫🔶BNB 鹿鹿 🍡

小鱼🔶BNB

18,150 次观看 • 2 个月前

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友,这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后,很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具,我GitHub上找了下,这个还不错, 说实话,我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾, 要么用两天就封号,要么复杂到要写几百行代码,要么就是个只能发文字的残废,直到我试了这个, 最牛逼的是它的安全机制:完全不用小红书 API,全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后,后续所有操作都和你自己手动点一模一样,目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码,你不需要懂任何编程,只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行: • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完, 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具,它还有一个完整的运营闭环: 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评, 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库,方便你后续复盘。 安装也简单到离谱: 打开 Openclaw,直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

AYi

17,622 次观看 • 1 个月前

有一个超级暴论: 现阶段的 OpenClaw 根本不适合团队协作!! 折腾过的人,应该都有类似的感受! OpenClaw 本质上其实是一个很强的 Agent 底座! 你可以把它接入到自己的团队工作流里, 把 Agent 搭起来,把渠道接进去,把能力跑通, 每个人都能让Agent干事情, 但是再进一步就会发现真正的问题: 团队怎么一起用? 中间产出和最终结果都沉淀在哪? 前面做过的分析、写过的文档、跑过的方法,怎么变成团队可复用资产? 新的成员进来,怎么接着往下做,而不是从头再来一遍? 这些,落到实际的应用中,都是坑! 最近,Flowus团队开发了一个新产品: Kollab Kollab 似乎解决了上面这些问题,它的思路很直接: 把 Agent 直接变成工作流的一部分。 这是什么意思呢? OpenClaw 解决的是:我个人怎么拥有一个随叫随到、能力很强、自己可控的 AI。 而 Kollab 解决的是:怎么让 AI 参与真实的团队工作,让做过的事能留下来,方法能复用,团队能协作。 对于内容团队、研究团队、小型创业团队来说,一定知道这其中的区别!! 你可以很简单的建立不同的项目组,或者工作空间, 每个项目组里都有 Agent,项目推进的全过程中, 所有的工作流、产出和方法论,都会沉淀在这个空间里。 当下次遇到同类型的B项目时,就可以一键复用A项目沉淀下来“工作资产”。 我觉得,这才是团队协作里最有价值的部分, 尽可能减少重复劳动!! 不管是传统团队协作,还是AI时代的团队协作,都如此。 所以,AI 产品真正的分水岭, 不是谁更像人,也不是谁接了更多更强的模型。 而是,到底能不能提供一个能沉淀、能协作、能推进的工作空间。

沐阳

51,046 次观看 • 2 个月前

我折腾了Openclaw大概有一周了吧,感觉这一周也不能说时时刻刻在玩,但是确实已经让我体验到了他的很多优点和坑。 我觉得这个坑其实也并不是他的缺点,而且初学者在使用的时候没有注意到的特点,本文会好好聊聊。虽然有人说它不是什么高深的科技,但是Openclaw确实解决了我一个很长时间都没有人来解决的痛点, 作为一个web3的博主,我平常有很多零碎的时间,在外的时候,开车的时候,参加活动的时候,加起来其实非常多,一周下来能有十几个小时。 这些时候其实我的脑子都不处于idle的状态,而是经常想写东西。比如我经常就会抽个十分钟走路,边走边把我的一些想法和GPT录入,然后生成文章或者笔记,甚至是代码。 但对于有些问题,比如验证一个交易的想法,产品的想法,用一个我已经开发好的脚本去了解市场行情,缺少一个主机这样强大的工具来帮我落地。 也就是说,哪怕AI给了我方向,给了我代码,最后去跑的,还是我啊! 我这不是给AI打工了吗? 于是在知道了Opencalw这个东西的五分钟之后,我就边开车边在手机上下单了一个全新的MacMini,准备开始改变人生 我觉得玩了一周下来,我做到了。我可以躺在床上刷剧和喝啤酒的同时,让全市场行情尽收眼底,有一说一,minimax真的很稳定且偶尔会让人觉得惊艳。 刚丢给他anthropic和五角大楼的八个新闻,他给我做了系统性总结并归档,语言风格也非常自然,确实不是对话框可以体验的,但有在对话框环境里搞定了看黑漆漆IDE才能做到的aget效果,且效果很棒。这就是openclaw框架的特点。 接下来重点聊聊 #Binance 最近更新4个 AI skills 技能 Alpha 市场数据、U 本位合约、杠杆交易、资产管理。在我看来,这次更新的重点不只是“功能变多了”,而是 OpenClaw 终于更像一个能真正配合你做事的交易助手了。 以前我们用这类工具,更多还是停留在“查数据、看行情、问问题”这个层面,信息是有了,但真正做决策、盯条件、执行动作,还是得自己一步步来。现在不太一样了,你只需要说出自己的意图,它就能把筛选、判断、执行这些动作尽量串起来。 这 4 个技能里,我最看重的是资产管理。因为它解决的不是“看什么”,而是“钱怎么动”。比如现货和合约之间的划转、账户余额整理、碎币换 BNB,这些以前都很零碎,但实际又很高频。现在如果能交给 Agent 去处理,整体体验会顺很多。 另外,Alpha 数据、合约、杠杆这几个技能组合起来后,确实会让很多交易思路更容易落地。比如监测异动、看资金费率、设置止盈止损、按条件执行下一步,不用自己频繁切页面、算逻辑,效率提升会很明显。 不过我自己的看法是,这套skills最有价值的地方,不是“自动赚钱”,而是把原本复杂、重复、容易出错的操作流程对话化了。它更像是帮你提高执行效率,而不是替你承担判断和风险。 而且目前币安中文社区正在举办 “用 AI 建设加密,搭建币安主题 AI Agent” 的活动。 总奖池:48.6 BNB(作品奖44 BNB + 推荐奖4.6 BNB)。 作品奖:第1名10 BNB、第2名8 BNB、第3名6 BNB、20名优胜各1 BNB。 对普通用户来说,参与重点可以概括为一句话:不用非得做得特别复杂,能跑通、能演示、逻辑清楚,就有机会拿到奖励。赶快行动起来吧,部署一只属于你自己的龙虾,改变人生的轨迹。 为此专门做了一个接入视频,希望能帮助到大家一起建设起来~ 币安技能中心传送门: 部署龙虾碰到问题可以dm我或者评论区留言,欢迎老师们多多交流~

百里 🦅

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两个人不见面,不聊骚,不涉黄,不约会,不聊色的情况下,一个男的一个女的能聊多久? 我长期观察 Kindred Labs ,有了一个清晰的判断。 它真正想解决的不是 AI 像不像人,也不是 IP 会不会火,而是一个更底层的问题,IP 在数字世界里,第一次拥有完整生命周期的数据主权。 现在大多数 IP 的命运都很相似。 被创作 被传播 被消费 被平台吃掉数据。 用户的情绪 行为 偏好 和记忆,全都留在平台,IP 本身却什么都带不走。 Kindred Labs 的核心改变在于,它把 IP 从一次性内容,变成一个持续运行的系统。 这个系统不是靠曝光驱动,而是靠关系驱动。 SATO 只是第一个被完整跑通的样本。 真正重要的不是它是蚂蚁,而是它作为一个可持续存在的 AI 实体,每天在和用户产生可记录 可学习 可累积的数据关系。 这点非常关键。 因为一旦 IP 拥有了长期连续的数据轨迹,它就不再只是形象,而是具备了状态 演化 和历史。 这在传统 IP 体系里是不存在的。 从技术角度看,Kindred 在做的是三件事的叠加。 第1️⃣:IP 的行为层被模块化,所有互动不再是一次性调用,而是状态更新。 第2️⃣:用户关系被本地化,IP 不依赖平台推荐生存,而是存在于用户设备。 第3️⃣:数据权属被重新定义,IP 的成长轨迹是可验证 可迁移的。 这三件事组合起来,本质上是在为 IP 构建一个类似账户系统的存在形式。 不是账号,不是 NFT,而是一个可以持续运行的智能体。 这也是为什么我不把 Kindred 看成 AI 产品公司。 它更像是在搭建一个IP 的操作系统。 未来每一个进入 Kindred 的 IP,本质上都是在接入同一套运行环境。 从这个角度看,SATO 的经济设计反而只是外层。 真正的价值在于,Kindred 已经证明了一件事。 IP 可以不依赖平台流量,也可以持续存在并扩展关系。 这对内容产业意味着什么。 意味着未来 IP 的估值不再只看曝光,而会开始看留存 看互动深度 看生命周期长度。 而这些指标,只有在 Kindred 这种系统里才成立。 很多人把 Kindred 和其他 AI 项目放在一起对比,其实是错位的。 它不是在比模型能力,而是在重写 IP 的存在方式。 从长期建设的角度,我更关心的是下一步。 当更多 IP 进入这套系统,IP 之间是否会产生协作。 用户是否会开始把时间分配给不同智能体。 以及这些关系是否会反过来形成新的价值网络。 如果这些成立,Kindred 就不是一个爆款项目。 而是一条新的数字文明基础设施。 这也是我持续关注它的原因。 Kindred Labs #kindred #KAITO

草帽 boy

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杰哥也是个渣男!哼!和豆腐先生一样晕豆腐 但是青云嫂可真美!李嘉欣我也爱!! —— 说实话,我第一次看 Mike 这段采访时,并没有被什么“AI 愿景”打动。 真正让我停下来思考的,是一个很简单的感觉: Talus 好像默认了一个前提——未来不是人亲自下场,而是“派东西下场”。 你不再自己盯着 DeFi、刷链上机会、算风险, 而是把一套判断和规则交出去,让它替你跑。 这不是工具升级,更像是身份的外包。 那为什么非得折腾到链上? 因为如果 AI 全都跑在中心化服务器里,说白了还是平台的。 平台随时可以关、改规则、优先自家账户。 你用得再熟,也只是“借用”。 Talus 看起来是在较真一件事: 如果 AI 要替你赚钱、替你决策,那它必须是你真正“拥有”的。 能被验证、能被追责、也能光明正大地结算收益。 至于他们为什么选 Sui,我的理解一点也不浪漫。 不是因为口号,而是因为没别的链能撑住这种玩法。 当你把世界想象成几千、几万甚至更多 Agent 同时在链上做决定、改状态、动资产—— 你就会发现,顺序执行的链根本不够用。 Sui 更像一个能并行跑任务的底层系统, 每个 Agent 各干各的,不卡、不抢、不排队。 再加上 Move 把“钱是谁的”这件事写死在规则里, 至少你敢让 AI 碰资产。 我不觉得 Talus 现在已经很成熟。 但它让我第一次认真想了一件事: 以后拼的,可能不是你多努力, 而是你放出去的那个“替身”, 有没有比别人的跑得更聪明。 这事一旦成立, 世界的玩法真的会变。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Talus Labs Talus 🐸 $US

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