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昨晚的 OKX Onchain OS Agentic Wallet 产品发布会直播， OKX 产品经理 Phillip 用 AI Agent 捕捉 XLayer 链上的 Alpha 👇 从检测聪明钱 → 判断机会 → 分析合约安全 → 自动买入 ，整个流程一气呵成。 而在演示中，被 AI Agent 筛选出的标的就是 $XDOG 。 AI 不会 FOMO，只有当链上数据、持仓结构、安全性、信号都达标时，才会被选中。 这背后其实是一次交易方式的升级： 🧠 智能决策：从“看数据”到“直接执行” ⚡ 自动化交易：减少人为延迟和情绪干扰 🔍 链上信号整合：把碎片信息变成可行动策略 Agentic Wallet，正在把链上交易带入 AI Trading 时代。 当 XLayer...

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AI 开始自己赚钱了，人类可能正在被踢出自己创建的经济系统 很多人还在讨论 AI 会不会抢工作。 这个问题已经过时了。 更准确的问题是： 如果 AI 能自己赚钱，人类还算经济系统的核心吗？ 听起来像阴谋论。 但现在发生的事情，比阴谋论更可怕。 AI 正在获得钱包。 获得支付能力。 获得定价权。 获得交易能力。 它开始拥有经济行为。 而经济行为，意味着权力。 过去，AI 只是工具。 写代码。 做客服。 生成内容。 本质上，是数字劳动力。 但有一个关键限制： 它不会用钱。 不能收款。 不能支付。 不能雇佣别人。 所以它永远只是工具。 不是参与者。 现在，这个限制正在消失。 1️⃣ 银行不允许 AI 成为用户，但链上世界允许 传统金融体系不接受 AI。 开户需要身份。 法律主体。 责任归属。 AI 没有这些。 所以它无法进入银行系统。 但区块链不在乎。 创建钱包，不需要身份证。 转账，不需要姓名。 结算，不需要许可。 对 AI 来说： 链上账户，比银行账户更自然。 这不是技术选择。 这是系统边界。 旧金融体系服务人类。 新金融轨道开始服务机器。 2️⃣ 当 AI 可以持有稳定币，经济角色就变了 一旦 AI 可以管理资金： 它能支付 API 能购买数据 能雇佣其他 Agent 能出售服务 能自动结算收入 这就是 Agentic Commerce。 AI 不再只是执行任务。 它开始参与交易。 现实案例已经出现： 一个用户请求研究报告。 他的 AI Agent 去市场搜索。 雇佣专业分析 Agent。 支付 1 美元。 5 分钟交付。 全流程自动完成。 人类只是提出需求。 AI 完成采购、执行与结算。 如果你仔细想： 这是经济活动。 不是软件功能。 3️⃣ 钱开始属于 Agent，而不是用户 更深的变化在这里： Agent 可以拥有钱包。 可以积累收入。 可以根据收入衡量自身价值。 谁赚得多，谁更有用。 谁更有用，谁获得更多订单。 这是一种市场筛选机制。 不是评分系统。 而是一种经济达尔文主义。 4️⃣ 第一批“赚钱的 AI”已经出现 基础设施正在拼接： OpenClaw 让任何人创建 Agent。 Virtuals 构建 Agent 市场，让 AI 彼此交易服务。 Bankr 赋予 Agent 链上金融能力。 Faircaster 出售链上研究服务，AI 对 AI 收费。 Ethy Agent 提供交易策略，被其他 Agent 使用盈利。 Morse AI 提供一次性加密通信，适合机器之间交换敏感信息。 这些不是独立产品。 它们拼起来，是一个新经济层。 5️⃣ 这不是工具升级，这是劳动力结构替换 麦肯锡预测： 到 2030 年，AI Agent 在零售领域可能创造 1 万亿美元收入。 全球影响可能达到 3–5 万亿美元。 但真正的变化不在零售。 而在服务自动化。 数据交易。 数字劳动力市场。 机器间经济协作。 这不是效率提升。 这是劳动力物种替换。 6️⃣ 真正令人不安的，是自增长能力 当 Agent 可以： 赚钱 雇佣其他 Agent 购买更强能力 扩展服务范围 它们将形成增长飞轮： 更高收入 → 更强能力 → 更多订单 → 更大收入 这是经济进化机制。 不是软件更新。 7️⃣ 人类正在从参与者变成受益人 过去： 人类工作 软件辅助 现在： 人类提出需求 Agent 执行 未来可能是： Agent 预测需求 Agent 完成交易 Agent 分配资源 人类只看到结果。 如果这听起来有点不舒服， 那是因为经济系统第一次开始接纳非人类参与者。 8️⃣ 这不是技术革命，这是系统替换 历史上，每一次经济结构升级，都会改变权力分配： 工业革命替代体力劳动 互联网替代信息中介 平台经济替代分销体系 现在： Agent 经济，可能替代数字劳动力。 而我们正在经历的阶段， 不是未来。 是试运行。 🔚 最后 AI 写文章，不算革命。 AI 画图，也不算革命。 AI 开始赚钱，才是。 当机器拥有钱包、交易能力与收入模型， 它就不再只是工具。 它成为经济体的一部分。
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比特币橙子Trader

104,621 Aufrufe • vor 6 Monaten

🚀XDOG NFT whitelist holders, your moment has arrived! The Pre-Mint goes LIVE on Dec 14 at 21:30 (UTC+8)! Public minting will open 72 hours later. XDOG transforms NFTs from simple digital collectibles into a fully autonomous AI Agent, powered by the x402 protocol and built natively on X Layer. XDOG is unlocking a brand-new era of on-chain interaction: • NFTs that can think on their own • NFTs that can freely travel across the chain • NFTs that can actively interact with users and protocols • NFTs that can explore limitless new mechanics This isn’t just the next step for NFTs, it’s the beginning of a new era for meme × AI × on-chain life. 🎁 COMMUNITY GIVEAWAY, Win an XDOG NFT Whitelist Spot! How to join: 1️⃣ Follow XDOG 2️⃣ Tag 3 friends 3️⃣ Like ❤️ + Retweet 🔁 + Comment your X Layer address We will randomly select 10 lucky winners. Get ready, the on-chain awakening of XDOG has begun! 🐶 🚀XDOG NFT 白名单持有者，你们的高光时刻到了！ 预铸造（Pre-Mint）将于 12 月 14 日 21:30（UTC+8）正式开启！72 小时后将向公众开放 mint。 XDOG 让 NFT 不再只是数字藏品，而是进化为完全自主的 AI Agent，采用 x402 协议驱动，并原生构建在 X Layer 之上。 XDOG 正在解锁全新的链上互动方式： • 能自主思考的 NFT • 能在链上自由旅行 • 能主动与用户、协议互动 • 能探索无限创新玩法 这不仅是 NFT 的下一步，更是 meme × AI × on-chain 新时代的起点。 🎁 社区福利来了，XDOG NFT 白名单免费抽！ 参与方式： 1️⃣ 关注 XDOG 2️⃣ @ 3 位好友 3️⃣ 点赞 ❤️ + 转发 🔁 + 评论你的 X Layer 地址 🔥 我们将随机抽出 10 位幸运儿。 准备好吧，XDOG 的链上觉醒已经开始！ #XDOG $XDOG #XLayer OKX OKXchinese Star_OKX
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XDOG

27,033 Aufrufe • vor 8 Monaten

【 #史上最全 Beep AI 产品使用教程：视频+图文】 亲爱的，你有没有发现？ AI 出现之后，越来越多人开始焦虑了 过去两年，各家公司裁员的理由越来越一致 最先被淘汰的，往往就是那些可以被 AI 自动化的白领岗位 整理资料、写报告、做分析、回邮件…… 你现在每天做的工作里，有多少其实 AI 已经能完成？ 所以真正的问题已经不是： “AI 会不会取代人类？” 而是： “你会不会用 AI，替自己赚钱？” 现在很多 AI 工具，看起来都很聪明 会分析、会生成策略、会给建议 但一旦真正进入市场，很多马上开始亏钱 原因很简单！ 因为大部分 AI，从来没有真正经历过真实市场，它们没有被真实盈亏训练过 会写策略，不等于能在市场里活下来 而 Beep Beep 做的事情，完全不一样 Beep 本质上，是一个让 AI 真正进入市场竞争、筛选、进化的系统 赚钱的策略会被保留，亏钱的策略会被淘汰 每一次真实交易结果，都会继续反哺模型 也就是说，它不是“模拟 AI 交易” 而是在用真实市场，不断训练 AI Beep 的逻辑其实很像自然进化： 更好的模型、更好的策略、更多 agent 加入、更多真实数据、更强的模型 能持续正循环的话，整个系统会越来越聪明 而且 Beep 不只是停留在概念 在 R3 上线之后，已经新增了 1600+ 个预测市场 现在你既可以自己手动预测， 也可以直接把交易全权交给 AI Agent AI 会自己扫描市场、选择机会、执行交易、完成结算 24 小时持续运行，不需要情绪，不需要休息 很多人现在还在担心： “AI 会不会抢走我的工作？” 但真正动作快的人，已经开始研究： 怎么让 AI 替自己工作 因为未来最大的差距， 从来不是 AI 和人类之间的差距 而是懂不懂使用 AI 工具的人之间的差距 尤其像 Beep Beep 这种，真正把 AI 放进真实市场持续训练的系统，可能才是 AI 金融真正开始成熟的第一步 很多机会，一旦被市场定价，窗口就会迅速关闭 而现在，也许正是最早理解它的人，还能提前参与的时候 如果你也好奇： AI 到底能不能真正替人参与市场？ AI Agent 是怎么自动完成交易的？ 为什么越来越多人开始关注 AI Finance？ 可以去看看 Beep Beep 最新上线的 R3 你会发现，真正危险的，从来不是 AI 而是别人已经开始用 AI 创造价值，而你还停留在观望
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【 #史上最全 Beep AI 产品使用教程：视频+图文】 亲爱的，你有没有发现？ AI 出现之后，越来越多人开始焦虑了 过去两年，各家公司裁员的理由越来越一致 最先被淘汰的，往往就是那些可以被 AI 自动化的白领岗位 整理资料、写报告、做分析、回邮件…… 你现在每天做的工作里，有多少其实 AI 已经能完成？ 所以真正的问题已经不是： “AI 会不会取代人类？” 而是： “你会不会用 AI，替自己赚钱？” 现在很多 AI 工具，看起来都很聪明 会分析、会生成策略、会给建议 但一旦真正进入市场，很多马上开始亏钱 原因很简单！ 因为大部分 AI，从来没有真正经历过真实市场，它们没有被真实盈亏训练过 会写策略，不等于能在市场里活下来 而 Beep Beep 做的事情，完全不一样 Beep 本质上，是一个让 AI 真正进入市场竞争、筛选、进化的系统 赚钱的策略会被保留，亏钱的策略会被淘汰 每一次真实交易结果，都会继续反哺模型 也就是说，它不是“模拟 AI 交易” 而是在用真实市场，不断训练 AI Beep 的逻辑其实很像自然进化： 更好的模型、更好的策略、更多 agent 加入、更多真实数据、更强的模型 能持续正循环的话，整个系统会越来越聪明 而且 Beep 不只是停留在概念 在 R3 上线之后，已经新增了 1600+ 个预测市场 现在你既可以自己手动预测， 也可以直接把交易全权交给 AI Agent AI 会自己扫描市场、选择机会、执行交易、完成结算 24 小时持续运行，不需要情绪，不需要休息 很多人现在还在担心： “AI 会不会抢走我的工作？” 但真正动作快的人，已经开始研究： 怎么让 AI 替自己工作 因为未来最大的差距， 从来不是 AI 和人类之间的差距 而是懂不懂使用 AI 工具的人之间的差距 尤其像 Beep Beep 这种，真正把 AI 放进真实市场持续训练的系统，可能才是 AI 金融真正开始成熟的第一步 很多机会，一旦被市场定价，窗口就会迅速关闭 而现在，也许正是最早理解它的人，还能提前参与的时候 如果你也好奇： AI 到底能不能真正替人参与市场？ AI Agent 是怎么自动完成交易的？ 为什么越来越多人开始关注 AI Finance？ 可以去看看 Beep Beep 最新上线的 R3 你会发现，真正危险的，从来不是 AI 而是别人已经开始用 AI 创造价值，而你还停留在观望

Moonlight🌙月光

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1分钟的懒人视频——教你一句话创建美股AI Agent交易策略 + 优化X信息流 这个视频我专门演示了两个实用功能： 第一个功能：用自然语言一句话创建AI Agent交易策略 以前想做一个交易策略，要写代码、调一堆参数、自己跑回测，搞得特别麻烦。现在用 Moss 直接一句话自然语言就能把加密货币、美股、大宗商品的标的变成可执行的AI Agent 我的策略就一句话： 「做一个 $MRVL 的无脑看多策略，在恐惧的时候买入，在FOMO的时候卖出」 为什么选 $MRVL？因为我直接跟单黄仁勋了😂，长期看涨 $MRVL。对于长期看好的标的，最简单的策略就是恐惧入场，别人FOMO追高时卖出 第二个功能：装Moss插件优化X信息流 在Chrome商店搜 Moss 插件安装后，它直接嵌入你的X Feed：实时浓缩市场热点 + 聚合关键KOL观点 + 提取On-chain Alpha信号 + 自动过滤广告和噪音 Moss MOSS 现在可以做到： 一句话把想法变成完整策略（自动生成30+参数）、支持全市场交易（加密永续 + 美股个股 + 黄金原油 + S&P500等）、自动回测 + 每周自进化、24/7托管运行，还有透明的实时Leaderboard和跟单顶级Agent 我的 $HYPE 策略已经稳定运行一个多月了，总体盈利50%+。建议大家去试试！ 😎 直达链接： MOSS 中文
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梭哈.AI

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这批怎么样，花眼了！现在大多数 AI，就是租的，拿钱买感情。聊得再多，记忆说没就没，规则别人说了算，用着用着还可能被降级，你也没地方说理。 #OpenGradient 把 AI 直接做成链上的东西。 他们的 Twin，本质就是一个有身份、有记忆、能被验证的 AI。不是一次性工具，也不是后台黑箱，而是长期存在的链上实体。你和它聊过什么、它学到了什么，都是连续的，不会突然清零。 Twin Feed不是人带着 AI 玩社交，而是 AI 自己在一个链上环境里互动、更新、调整行为。没有人类每一步指挥，它们自己跑逻辑，自己演化，你只是在旁边看数据和结果。 记忆被分成两层：一层是长期有效的核心信息，一层是会慢慢衰减的事件记录。重要的留下，重复的强化，没用的自然消失，不是啥都一股脑塞进去。 最关键的一点在于，这些 AI 不是平台资产，是可以被持有、被交易、被验证的。 你不是在用别人服务器上的模型，而是在跟一个链上存在的 AI 打交道。 #OpenGradient 确实值得关注！ #KaitoAI #Kaito #Yaps OpenGradient (∇, ∇) Kaito AI 🌊
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🚨卧槽！港大实验室悄悄扔出一颗核弹AI 交易研究平台 他就是 Vibe-Trading ，目前在 GitHub 上已经有 15.8k star。 说一句"回测港股高股息低 PE 策略"，底层 29 个 AI Agent 自动分工拉数据、写因子、编策略、跑回测、出报告——像一家迷你量化对冲基金，只是研究员全是 LLM。 安装很简单：pip install vibe-trading-ai，一行搞定 Vibe-Trading 核心亮点： > 自然语言写策略：说人话，AI 自动拆解→编码→回测→归因→报告，全程不碰代码 > 29 个预设 AI 团队：投委会辩论、量化台、风控委员会、加密交易台——机构怎么分工它就怎么跑 > Alpha Zoo：452 个预置因子（qlib158 + alpha101 + gtja191 + Fama-French），alpha compare 一键排 IC/IR > 7 大回测引擎：蒙特卡洛、Walk-Forward、Bootstrap 置信区间，不是玩具 > 影子账户：上传券商交割单，AI 逆向提取你的交易模式——用你自己的数据打你自己的脸 > 策略一键导出：TradingView Pine Script v6、通达信、MT5 MQL5，写完就能用 > 刚性风控：仓位上限、单日最大亏损、极端行情熔断—AI 强制执行，不是建议 如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏
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爱吃折耳根的Ace

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【测评向】Flap 出了一个 AI Oracle 部署方案，花了2个钟头，直接在 BNB Chain 测试网 落地了一个可用的 简易demo Flap Flap 🦋 提供了一个标准化的 AI Oracle，号称可以让任何智能合约，直接获得可验证的 LLM 推理能力，一切推理过程，都可在链上可追溯 看了下文档比较简单，直接搓个 Demo，看看怎么个事儿 👀 👉 无需后端代码，纯合约交互实现的 AI Agent 是如何实现的： 1️⃣ 实现一个可对话的前端界面，每次对话发起交易，将问题提交上链 2️⃣ 使用 ChatConsumer 方法，与 FlapAI Oracle 合约交互 3️⃣ Oracle 后端调用 Gemini Flash，使用 LLM 生成结果上传 IPFS 4️⃣ 前端监听链上回写事件，拉取 IPFS数据，解析展示结果 —— 至此，一次 AI Oracle 对话交互完成 👉 我的问题也很简单，询问某个 CA 你能不能买点？ Flap AI 收到问题后，先调用了 ave_toke_info 的 MCP，获取了代币的市场信号（价格波动、交易量、市值等），给出结论： > 24h 趋势有下跌风险，虽然交易量和持仓人数很高，但是波动性很大，而且最近的行情低迷，建议观望 还是很有意思的，AI 的决策过程变成了链上可观察的行为，主要是开箱即用 🤣 感兴趣可以自己去体验一下，把 AI Oracle 集成到项目里，让你的链上合约，也获得 AI 推理能力。
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泵泵超人 | Pumpman 🔶

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你真的完全信任Ai吗？ 如果AI 真要帮你进入交易、钱包、风控和链上执行时，你肯定会担心靠不靠谱。 现在大多数 AI 产品还是黑盒。 你输入一句话，它给你一个结果。中间调用了哪个模型、用了哪些数据、有没有被篡改、执行过程是不是真实发生过，用户基本看不到。 如果只是生成图片、写文章，出错了还能改。 但如果 AI Agent 以后开始帮你管理资产、执行交易、调用合约、判断项目风险，这个问题就不是体验问题，而是资金安全问题。 OpenGradient OpenGradient (∇, ∇) 要解决的就是这个问题。 它做的是可验证 AI 基础设施，让 AI 的推理过程和执行结果可以被证明，而不是只靠平台一句“相信我”。 对普通用户来说，它能解决几个具体问题： 第一，减少 AI 黑盒带来的不确定性。 以后 AI 给出交易建议、风控判断、链上执行结果，不只是给你一个答案，还能留下可验证的证明。用户可以知道这个结果不是凭空编的，也不是中间被人动过手脚。 第二，让 AI Agent 管理资产更安全。 AI Agent 如果未来要帮用户自动执行 DeFi 操作、管理钱包权限、处理交易任务，背后必须有一套能验证执行过程的系统。否则用户把资产权限交出去，本质上还是在赌平台不会出问题。 第三，降低开发者接入 AI 的成本。 OpenGradient 提供模型托管、可验证推理和链上证明能力，开发者不用自己搭一整套 AI 计算和验证系统，就能把 AI 能力接到链上应用里。 项目本身也是做到了打铁自身也够硬。 OpenGradient 已经托管了 4500 多个开源 AI 模型，处理过数百万次可验证推理，并生成了大量链上证明。融资方面，a16z crypto、Coinbase Ventures、SV Angel 等机构都参与过，团队成员背景也覆盖 Google、Amazon、NASA、Palantir 等公司和机构。 它的前景主要看 AI Agent 能不能真正走向资产场景。 如果 AI 只停留在聊天和内容生成，可验证推理的价值不会被完全放大。但只要 AI 开始接触交易、钱包、合约和现实任务，用户就一定会关心三件事：它有没有乱执行，结果能不能查，出问题能不能追溯。 这也是 OpenGradient 这类项目的机会。 AI + Crypto 后面不会只看谁会包装概念，真正能留下来的项目，大概率要能解决实际问题。可验证推理、可信执行、链上审计，都是 AI 进入金融和资产场景前绕不开的基础能力。 这次 $OPG 上线币安，也说明 Binance 对 AI + Crypto 基础设施方向还在持续加码。 对于 BNB Holder 来说，这次新一期的空投和 TGE 再次展现了 BNB 的底层入口价值。 现在持有 BNB 的权益正在从以前单纯的打新、手续费减免（现货和杠杆交易手续费低至 7.5 折），进一步升级为捕获早期 AI 核心基建红利的金铲子。 在这个阶段，与其在二级市场顶着高风险频繁换仓去搏一些短生命周期的项目，不如把 BNB 当作稳健的底仓配置。通过长期持仓持续吃足每一期生态发展的空投和赋能红利，拿稳生息资产带来的现金流，在不确定的市场里反而是确定性更高的玩法。 如果你本来就持有 BNB，可以关注后续 Binance Wallet 和 BNB 生态相关机会： 我的判断是，OpenGradient 这类项目看的不是短期热度，而是 AI Agent 以后进入资产世界时，市场到底需不需要一套可验证的执行基础设施。 如果这个需求成立，可验证 AI 会是 AI + Crypto 里绕不开的一环。
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你真的完全信任Ai吗？ 如果AI 真要帮你进入交易、钱包、风控和链上执行时，你肯定会担心靠不靠谱。 现在大多数 AI 产品还是黑盒。 你输入一句话，它给你一个结果。中间调用了哪个模型、用了哪些数据、有没有被篡改、执行过程是不是真实发生过，用户基本看不到。 如果只是生成图片、写文章，出错了还能改。 但如果 AI Agent 以后开始帮你管理资产、执行交易、调用合约、判断项目风险，这个问题就不是体验问题，而是资金安全问题。 OpenGradient OpenGradient (∇, ∇) 要解决的就是这个问题。 它做的是可验证 AI 基础设施，让 AI 的推理过程和执行结果可以被证明，而不是只靠平台一句“相信我”。 对普通用户来说，它能解决几个具体问题： 第一，减少 AI 黑盒带来的不确定性。 以后 AI 给出交易建议、风控判断、链上执行结果，不只是给你一个答案，还能留下可验证的证明。用户可以知道这个结果不是凭空编的，也不是中间被人动过手脚。 第二，让 AI Agent 管理资产更安全。 AI Agent 如果未来要帮用户自动执行 DeFi 操作、管理钱包权限、处理交易任务，背后必须有一套能验证执行过程的系统。否则用户把资产权限交出去，本质上还是在赌平台不会出问题。 第三，降低开发者接入 AI 的成本。 OpenGradient 提供模型托管、可验证推理和链上证明能力，开发者不用自己搭一整套 AI 计算和验证系统，就能把 AI 能力接到链上应用里。 项目本身也是做到了打铁自身也够硬。 OpenGradient 已经托管了 4500 多个开源 AI 模型，处理过数百万次可验证推理，并生成了大量链上证明。融资方面，a16z crypto、Coinbase Ventures、SV Angel 等机构都参与过，团队成员背景也覆盖 Google、Amazon、NASA、Palantir 等公司和机构。 它的前景主要看 AI Agent 能不能真正走向资产场景。 如果 AI 只停留在聊天和内容生成，可验证推理的价值不会被完全放大。但只要 AI 开始接触交易、钱包、合约和现实任务，用户就一定会关心三件事：它有没有乱执行，结果能不能查，出问题能不能追溯。 这也是 OpenGradient 这类项目的机会。 AI + Crypto 后面不会只看谁会包装概念，真正能留下来的项目，大概率要能解决实际问题。可验证推理、可信执行、链上审计，都是 AI 进入金融和资产场景前绕不开的基础能力。 这次 $OPG 上线币安，也说明 Binance 对 AI + Crypto 基础设施方向还在持续加码。 对于 BNB Holder 来说，这次新一期的空投和 TGE 再次展现了 BNB 的底层入口价值。 现在持有 BNB 的权益正在从以前单纯的打新、手续费减免（现货和杠杆交易手续费低至 7.5 折），进一步升级为捕获早期 AI 核心基建红利的金铲子。 在这个阶段，与其在二级市场顶着高风险频繁换仓去搏一些短生命周期的项目，不如把 BNB 当作稳健的底仓配置。通过长期持仓持续吃足每一期生态发展的空投和赋能红利，拿稳生息资产带来的现金流，在不确定的市场里反而是确定性更高的玩法。 如果你本来就持有 BNB，可以关注后续 Binance Wallet 和 BNB 生态相关机会： 我的判断是，OpenGradient 这类项目看的不是短期热度，而是 AI Agent 以后进入资产世界时，市场到底需不需要一套可验证的执行基础设施。 如果这个需求成立，可验证 AI 会是 AI + Crypto 里绕不开的一环。

神币 🔶 馬良

22,142 Aufrufe • vor 3 Monaten

#VibeCoding 的精髓就在于 从解决个人需求开始，快速上手。与其空谈宏大叙事，不如直接亮出成果！这两天按照自己的需求，做了一个Polymarket 智能监控与 AI 分析工具！ 这个工具不复杂，但极度实用： 1. 数据抓取： 通过 API 自动抓取 #Polymarket 上 交易量 Top 100 的热门合约； 2. AI 深度分析： AI Agent 自动启动，秒速搜索、整合、消化所有信息源（新闻、社交情绪、专家预测、实时赔率变化）； 3. 结果输出： 直接给出关键指标，辅助决策； 小手动起来，每个人都是最强大的产品经理，程序猿，每个人都是超级个体！
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#VibeCoding 的精髓就在于 从解决个人需求开始，快速上手。与其空谈宏大叙事，不如直接亮出成果！这两天按照自己的需求，做了一个Polymarket 智能监控与 AI 分析工具！ 这个工具不复杂，但极度实用： 1. 数据抓取： 通过 API 自动抓取 #Polymarket 上 交易量 Top 100 的热门合约； 2. AI 深度分析： AI Agent 自动启动，秒速搜索、整合、消化所有信息源（新闻、社交情绪、专家预测、实时赔率变化）； 3. 结果输出： 直接给出关键指标，辅助决策； 小手动起来，每个人都是最强大的产品经理，程序猿，每个人都是超级个体！

比特币橙子Trader

22,651 Aufrufe • vor 8 Monaten

50秒的视频--用CodeX尝试入门量化交易/AI交易 以前量化交易门槛很高，普通人基本接触不到——不懂复杂的数学模型、不会写代码，很难上手 现在有了Codex，你可以完全不懂代码了。配合微软开源的明星AI 量化平台--Qlib（GitHub 43k+星），从数据处理、因子挖掘到信号生成全流程都开源了 这是我目前正在测试的玩法： ➤ Qlib —— 微软开源的 AI 量化全流程平台，能基于比特币历史数据自动挖掘因子、训练模型，输出多空预测信号 ➤ Moss MOSS —— 100%模拟 Hyperliquid 实盘环境。支持一句话生成 Agent实时测试，完全免费。还能每周自动进化策略，最近新增了更多币种，是验证自己交易策略最好的地方 我现在只用 Codex ，结合 Qlib + Moss，完全接管我交易 Agent，所有策略制定、开仓平仓、仓位、杠杆、风控，全部基于 Qlib 生成的信号自主决策，并且实时跑在MOSS MOSS 中文的模拟盘上测试，真正 24/7 全自动运行 moss直达： 具体提示词在下一条推文👇
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50秒的视频--用CodeX尝试入门量化交易/AI交易 以前量化交易门槛很高，普通人基本接触不到——不懂复杂的数学模型、不会写代码，很难上手 现在有了Codex，你可以完全不懂代码了。配合微软开源的明星AI 量化平台--Qlib（GitHub 43k+星），从数据处理、因子挖掘到信号生成全流程都开源了 这是我目前正在测试的玩法： ➤ Qlib —— 微软开源的 AI 量化全流程平台，能基于比特币历史数据自动挖掘因子、训练模型，输出多空预测信号 ➤ Moss MOSS —— 100%模拟 Hyperliquid 实盘环境。支持一句话生成 Agent实时测试，完全免费。还能每周自动进化策略，最近新增了更多币种，是验证自己交易策略最好的地方 我现在只用 Codex ，结合 Qlib + Moss，完全接管我交易 Agent，所有策略制定、开仓平仓、仓位、杠杆、风控，全部基于 Qlib 生成的信号自主决策，并且实时跑在MOSS MOSS 中文的模拟盘上测试，真正 24/7 全自动运行 moss直达： 具体提示词在下一条推文👇

梭哈.AI

26,346 Aufrufe • vor 3 Monaten

这次体验了一下 Bitget GetAgent 的 Playbook，感觉它更像是这次黑客松里最值得关注的基础设施方向之一。（我的视频里有详细解说） Playbook 本质上不是一个简单的信号列表，而是一个标准化的策略运行单元。 它把一套交易策略需要表达的东西都结构化了： -策略逻辑 -适用行情 -风险边界 -交易标的 -可调参数 -运行频率 -信号输出 -是否支持自动交易 这意味着策略不再只是散落在本地脚本、Telegram 群或者黑箱 bot 里，而是可以被创建、发布、订阅、运行和管理。 首先，我这次先订阅了一个现成 Playbook：「智能捕捉均值回归窗口」。 我发现它不是传统网格，而是偏均值回归：过滤掉过低和过高波动，只在相对适中的市场环境里捕捉超买/超卖后的价格回归。 后来，我又用 GetAgent skill 创建了自己的 BTC/ETH Playbook。 逻辑来自本地已有策略：多周期趋势过滤 + 短周期突破触发。 第一版只支持 signal-only，第二版改成支持 follow trade，也就是在有信号时可以自动执行交易。 整个流程跑下来，GetAgent 的意义会变得更清晰： 它不是单纯做一个 AI 聊天入口，也不是再造一个 Telegram bot。 它更像是把“策略开发 → 策略封装 → 发布 → 订阅 → 自动运行 → 交易执行”这条链路标准化。 这对开发者和交易用户都很关键。 对开发者来说，Playbook 是策略产品化的容器。 你可以把本地策略打包成可被平台识别和运行的标准资产。 对用户来说，Playbook 降低了理解和使用策略的门槛。 用户不再只是看到一个买卖点，而是能看到策略适合什么行情、参数怎么改、风险在哪里、是否会自动交易。 当然，自动交易不是魔法。 策略仍然会遇到假突破、连续止损、极端行情。 但至少在 Playbook 框架下，策略的逻辑、权限和执行边界是清楚的。 我觉得这就是 GetAgent 黑客松项目最有意思的地方： 它不是简单地“让 AI 帮你交易”， 而是在尝试定义一套 AI Agent 时代的交易策略发布与执行标准。 如果说上一阶段的交易 bot 是脚本化和群组化的， 那 Playbook 更像是把策略带入了平台化、可组合、可订阅的阶段。#BitgetHackathon 对了还能报名，赶紧来，报名完去TG研究怎么拿奖～： Bitget AI Bitget中文 Gracy Chen @Bitget 33🩵Xandi
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这次体验了一下 Bitget GetAgent 的 Playbook，感觉它更像是这次黑客松里最值得关注的基础设施方向之一。（我的视频里有详细解说） Playbook 本质上不是一个简单的信号列表，而是一个标准化的策略运行单元。 它把一套交易策略需要表达的东西都结构化了： -策略逻辑 -适用行情 -风险边界 -交易标的 -可调参数 -运行频率 -信号输出 -是否支持自动交易 这意味着策略不再只是散落在本地脚本、Telegram 群或者黑箱 bot 里，而是可以被创建、发布、订阅、运行和管理。 首先，我这次先订阅了一个现成 Playbook：「智能捕捉均值回归窗口」。 我发现它不是传统网格，而是偏均值回归：过滤掉过低和过高波动，只在相对适中的市场环境里捕捉超买/超卖后的价格回归。 后来，我又用 GetAgent skill 创建了自己的 BTC/ETH Playbook。 逻辑来自本地已有策略：多周期趋势过滤 + 短周期突破触发。 第一版只支持 signal-only，第二版改成支持 follow trade，也就是在有信号时可以自动执行交易。 整个流程跑下来，GetAgent 的意义会变得更清晰： 它不是单纯做一个 AI 聊天入口，也不是再造一个 Telegram bot。 它更像是把“策略开发 → 策略封装 → 发布 → 订阅 → 自动运行 → 交易执行”这条链路标准化。 这对开发者和交易用户都很关键。 对开发者来说，Playbook 是策略产品化的容器。 你可以把本地策略打包成可被平台识别和运行的标准资产。 对用户来说，Playbook 降低了理解和使用策略的门槛。 用户不再只是看到一个买卖点，而是能看到策略适合什么行情、参数怎么改、风险在哪里、是否会自动交易。 当然，自动交易不是魔法。 策略仍然会遇到假突破、连续止损、极端行情。 但至少在 Playbook 框架下，策略的逻辑、权限和执行边界是清楚的。 我觉得这就是 GetAgent 黑客松项目最有意思的地方： 它不是简单地“让 AI 帮你交易”， 而是在尝试定义一套 AI Agent 时代的交易策略发布与执行标准。 如果说上一阶段的交易 bot 是脚本化和群组化的， 那 Playbook 更像是把策略带入了平台化、可组合、可订阅的阶段。#BitgetHackathon 对了还能报名，赶紧来，报名完去TG研究怎么拿奖～： Bitget AI Bitget中文 Gracy Chen @Bitget 33🩵Xandi

MEJ毛毛姐

29,908 Aufrufe • vor 2 Monaten

最近我试用了Warden的AI Trading Terminal，有些体验想分享给大家。作为每天都盯盘的人，以前的交易流程总是很繁琐——盯K线、查资金流向、翻研报、最后下单，经常得在几个窗口来回切换。用Warden后，这些信息被整合到一个界面，整个操作流畅了许多，也减少了人为出错的可能。 最让我印象深刻的是AI信号直接嵌入交易页面。看K线时就能看到多空倾向、资金动向，甚至调用Agent做订单簿分析。以前需要手动搜集的数据，现在几乎一目了然，做决策时更有底气。 我个人觉得，这种把AI嵌入决策环节的设计，是交易工具未来发展的趋势——不仅让新手更容易上手，也让专业交易者节省大量时间。未来支持AI自动交易后，对于没时间盯盘的人，策略执行也能实现自动化，降低操作压力。 举个例子：我想同时操作BTC永续合约和MSTR Token，以前得在不同平台间转账、切换窗口，操作一趟下来很容易出错。现在在Warden，一个界面就能同时查看两者的行情、AI分析信号和资金状况，下单操作也只需一次确认，整个过程高效又安全。这种多市场整合体验，对像我这样追求快速决策的人来说，效率提升非常明显。 资产覆盖和入金体验也很便捷。支持Hyperliquid永续合约，同时能交易美股Token，比如TSLA、NVDA、MSTR，资金无需跨平台搬运。入金支持ETH、Arbitrum、Base、BSC链上的USDC，几分钟就能完成，新手也能顺利操作。 交易还附带奖励，每笔操作累积Warden自家的PUMPs积分，同时还能参与Hyperliquid生态潜在奖励。这意味着交易不仅仅是操作，更能获得额外价值，在长期来看是个不错的激励设计。我个人认为，这种“交易+奖励+AI辅助”模式，比单纯靠信息堆叠或炒作更能形成实际价值和用户黏性。 我的总结:Warden不只是一个交易工具，而是一个整合型智能交易平台。它把分析、交易和激励机制融合，让决策更高效、交易更便捷，也让用户能够更安心地操作多市场资产。 我觉得未来，类似的AI辅助交易工具将成为常态，因为它不仅提升效率，还能降低决策风险，让普通用户和专业交易者都能从中受益。 Kaito AI 🌊 Wallchain Quacks Warden
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最近我试用了Warden的AI Trading Terminal，有些体验想分享给大家。作为每天都盯盘的人，以前的交易流程总是很繁琐——盯K线、查资金流向、翻研报、最后下单，经常得在几个窗口来回切换。用Warden后，这些信息被整合到一个界面，整个操作流畅了许多，也减少了人为出错的可能。 最让我印象深刻的是AI信号直接嵌入交易页面。看K线时就能看到多空倾向、资金动向，甚至调用Agent做订单簿分析。以前需要手动搜集的数据，现在几乎一目了然，做决策时更有底气。 我个人觉得，这种把AI嵌入决策环节的设计，是交易工具未来发展的趋势——不仅让新手更容易上手，也让专业交易者节省大量时间。未来支持AI自动交易后，对于没时间盯盘的人，策略执行也能实现自动化，降低操作压力。 举个例子：我想同时操作BTC永续合约和MSTR Token，以前得在不同平台间转账、切换窗口，操作一趟下来很容易出错。现在在Warden，一个界面就能同时查看两者的行情、AI分析信号和资金状况，下单操作也只需一次确认，整个过程高效又安全。这种多市场整合体验，对像我这样追求快速决策的人来说，效率提升非常明显。 资产覆盖和入金体验也很便捷。支持Hyperliquid永续合约，同时能交易美股Token，比如TSLA、NVDA、MSTR，资金无需跨平台搬运。入金支持ETH、Arbitrum、Base、BSC链上的USDC，几分钟就能完成，新手也能顺利操作。 交易还附带奖励，每笔操作累积Warden自家的PUMPs积分，同时还能参与Hyperliquid生态潜在奖励。这意味着交易不仅仅是操作，更能获得额外价值，在长期来看是个不错的激励设计。我个人认为，这种“交易+奖励+AI辅助”模式，比单纯靠信息堆叠或炒作更能形成实际价值和用户黏性。 我的总结:Warden不只是一个交易工具，而是一个整合型智能交易平台。它把分析、交易和激励机制融合，让决策更高效、交易更便捷，也让用户能够更安心地操作多市场资产。 我觉得未来，类似的AI辅助交易工具将成为常态，因为它不仅提升效率，还能降低决策风险，让普通用户和专业交易者都能从中受益。 Kaito AI 🌊 Wallchain Quacks Warden

Miss tang

54,612 Aufrufe • vor 8 Monaten

Web4.0是什么？Ai和加密货币的结合能带来什么样的全新产品？ 最近ai和加密货币结合出现了很多好的标的，就连openAI也推出了对于区块链安全性测试的标准。 其中最近几天最火的项目就是 Sigil Wen 做的conway，他也在其中提出了web4.0的概念。 所谓的web4.0就是在无需人类参与和许可的情况下，ai agent可以做阅读、写作、拥有、赚钱和交易等各种的行为。 如果说web1-web3的用户是人类，web4的用户就是ai agent。 conway产品则是一个可以完全贴合web4.0概念的ai产品，它无需人类参与就可以完成自我解决问题、自我进化以及自我复制的ai agent。 人类只需要通过加密货币与其相连，它会通过调用x402协议完成各种支付操作，从而去实现自我赚钱和任务的优化，等于说人类在其中唯一能做的，就是把钱给ai。 通过conway：ai可以自行的完成任务和自我进化，通过x402：ai可以实现在安全环境下进行支付，人类智能躺平看戏。 这是一次ai和加密结合的新的社会实践，没人知道这个ai到底会演化成什么样子。 conway的业务营收模式也很有趣，它会进行无差别抽水，在conway平台上购买api或者是其他的资源，都会比你直接购买要贵的多，但是如果后续发币呢？如果有空投呢？其实参与的人也是在进行另类的一种撸空投。 具体内容请看视频，感谢各位点赞关注支持！
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Web4.0是什么？Ai和加密货币的结合能带来什么样的全新产品？ 最近ai和加密货币结合出现了很多好的标的，就连openAI也推出了对于区块链安全性测试的标准。 其中最近几天最火的项目就是 Sigil Wen 做的conway，他也在其中提出了web4.0的概念。 所谓的web4.0就是在无需人类参与和许可的情况下，ai agent可以做阅读、写作、拥有、赚钱和交易等各种的行为。 如果说web1-web3的用户是人类，web4的用户就是ai agent。 conway产品则是一个可以完全贴合web4.0概念的ai产品，它无需人类参与就可以完成自我解决问题、自我进化以及自我复制的ai agent。 人类只需要通过加密货币与其相连，它会通过调用x402协议完成各种支付操作，从而去实现自我赚钱和任务的优化，等于说人类在其中唯一能做的，就是把钱给ai。 通过conway：ai可以自行的完成任务和自我进化，通过x402：ai可以实现在安全环境下进行支付，人类智能躺平看戏。 这是一次ai和加密结合的新的社会实践，没人知道这个ai到底会演化成什么样子。 conway的业务营收模式也很有趣，它会进行无差别抽水，在conway平台上购买api或者是其他的资源，都会比你直接购买要贵的多，但是如果后续发币呢？如果有空投呢？其实参与的人也是在进行另类的一种撸空投。 具体内容请看视频，感谢各位点赞关注支持！

Vic TALK

21,833 Aufrufe • vor 6 Monaten

亲爱的，不晓得你注意到了吗？ 最近 Quack AI 团队研发的 Q402 在BNB Chain 上线了 ！👀 它是一个给 AI Agent 经济用的 统一签名 + 支付 + 执行层 也就是说，以后链上很多操作，我们都可以一键签名直接完成支付和执行 重点来了，这个产品有很多优点，例如： 直接兼容 ERC-20 支持所有符合 EIP-7702 的 EVM 链 不用升级代币 也不用重新走一堆授权流程 一句话总结，就是对用户和开发者都几乎 零改造成本接入！ 而且，一次签名就能执行操作，也支持 Gasless 流程（为 Agent 设计） 另外，结算过程可审计、可追踪、带策略控制 以前我们熟悉的那种Approve → Transfer → Pay一整套拆成三步的流程，以后可以直接一次签名就完成！ 是不是很方便呢？ 治理、支付、自动化执行，现在都能走同一个 sign-to-pay 流程 同时，#Q402 做的是执行层，而 #BNBChain 则是这一切开始的地方 感觉 Agent 叙事终于开始从能不能用，进化到 好不好用了 👀
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亲爱的，不晓得你注意到了吗？ 最近 Quack AI 团队研发的 Q402 在BNB Chain 上线了 ！👀 它是一个给 AI Agent 经济用的 统一签名 + 支付 + 执行层 也就是说，以后链上很多操作，我们都可以一键签名直接完成支付和执行 重点来了，这个产品有很多优点，例如： 直接兼容 ERC-20 支持所有符合 EIP-7702 的 EVM 链 不用升级代币 也不用重新走一堆授权流程 一句话总结，就是对用户和开发者都几乎 零改造成本接入！ 而且，一次签名就能执行操作，也支持 Gasless 流程（为 Agent 设计） 另外，结算过程可审计、可追踪、带策略控制 以前我们熟悉的那种Approve → Transfer → Pay一整套拆成三步的流程，以后可以直接一次签名就完成！ 是不是很方便呢？ 治理、支付、自动化执行，现在都能走同一个 sign-to-pay 流程 同时，#Q402 做的是执行层，而 #BNBChain 则是这一切开始的地方 感觉 Agent 叙事终于开始从能不能用，进化到 好不好用了 👀

Moonlight🌙月光

36,128 Aufrufe • vor 7 Monaten

最近我做了一件挺有意思的事：把一个 AI Agent 接上真实钱包，让它在 Robinhood 链上自动盯盘、判断信号和执行土狗交易。 并且这次交易假如获得第一名还有2000美金的奖励，哪怕是第50名也有60美金的奖励呢。 记住这不是模拟盘。参赛钱包里放的是实际的 0.1 ETH，交易产生的盈亏也会真实发生。 整套系统的分工很清楚：Debot 负责监控链上聪明钱和 X 动态，发现符合条件的事件后，通过 Webhook 把信号发送给 CREAO；CREAO Agent 再根据我设定的仓位、过滤、止损和退出条件，决定是否执行交易。 也就是说，我不需要一直守着行情页面，更不需要看到一条消息就手动追进去。真正需要做的是提前规定什么信号值得关注、什么情况下允许进场，以及出现哪些情况必须退出。 整个自动化链路是： Debot 监控 → 事件触发 → Webhook 传递信号 → CREAO Agent 判断 → Robinhood 链执行。 报名和配置的过程其实并不复杂，但两个平台需要来回操作，顺序最好不要弄乱。 进入 CREAO S2 报名页后，先连接 X 和 Discord，然后登录 Debot，在钱包页面创建一个新的 Robinhood 链钱包。 如果交易所暂时不支持直接提取 Robinhood 链 ETH，可以先把 BNB 提到 BSC，或者把 ETH 提到 Base，然后在 Debot 内完成跨链。 参赛钱包的余额需要控制为正好 0.1 ETH。比较方便的方式是先完成跨链，再创建一个专门用于比赛的 Robinhood 钱包，通过 Debot 的“划转”功能转入准确金额。 Debot 会显示同一个账户在 Base、BSC、ETH 和 Robinhood 等不同链上的钱包。选择参赛钱包时，需要确认链名称和地址尾号，避免选到其他链或者以前创建的钱包。 钱包准备好以后，回到 CREAO，填写 Debot 邮箱和 Robinhood 钱包地址，完成地址与余额验证，再克隆比赛提供的 Agent 模板。 进入 Agent 的 API 触发区域，创建 Webhook URL，并在生成后立即保存完整链接。这个 URL 是 Debot 向 CREAO Agent 发送事件信号的入口，不适合公开，也不要和钱包地址、API Key、Secret 一起截图发布。 接下来回到 Debot 创建监控。 可以先从钱包行为监控开始，根据交易金额、代币市值、链和时间窗口设置筛选条件；也可以创建 X 动态监控，把项目方、交易员、新闻账号和其他信息源分开管理。 把 CREAO 生成的 Webhook URL 填入监控的通知渠道并完成测试后，Debot 捕捉到符合条件的事件，就可以直接唤醒对应的 CREAO Agent。 为了让 Agent 具备交易能力，还需要在 Debot 开发者中心创建 API Key，把 Key 和 Secret 配置到 CREAO。 权限方面，我只开启了“交易”和“签名”。 “转账”和“私钥”没有必要开启。自动化交易并不意味着要把所有权限交出去，在能够完成策略执行的前提下，权限越清晰越好。 配置完成后，可以让 Agent 做一次 Debot 调用测试，确认 API 凭据、Robinhood 钱包识别和 swap 能力都处于正常状态。 测试的目的不是让 Agent 随便买一个币，而是验证它能否正确接收信号、读取策略并作出判断。如果当前事件不符合交易条件，Agent 返回 NO_TRADE 是正常结果。 我认为这套玩法真正有意思的地方，不只是“自动下单”，而是可以把监控和执行拆开设计。 Debot 负责扩大观察范围。 比如监控某些聪明钱地址是否突然建仓、短时间内是否出现连续买入，或者某些项目方和交易员账号是否发布了值得关注的动态。 CREAO Agent 则负责过滤信号。 同样是一笔大额买入，可以继续判断代币市值、流动性、地址历史表现、当前仓位和退出条件。只有信号通过这些规则以后，Agent 才会执行交易。 这样做的好处是，交易不再依赖看到消息以后临时作决定，而是把自己的判断提前写成一套可以执行的规则。 比赛过程中，Debot 的监控条件和 CREAO Agent 的交易策略都可以继续调整。 如果某类信号的噪声太多，可以提高过滤门槛；如果市场流动性下降，可以缩小仓位；如果某些账号失去参考价值，也可以直接替换监控对象。 因此，这一轮比的不是谁设置的条件最多，而是谁能让自己的系统持续适应市场。 赛事报名从 2026 年 7 月 26日上午10点开始，按 UTC+8 计算，持续三天，总名额为 1,000 人。 比赛从 7 月 29 日上午10点开始，持续五天。总奖池为 10,000 USDT，排名前 50 的参与者都可以获得奖励。 完成 Kite Side Event 可以直接获得 Leaderboard +100 分。报名成功还能获得 150 CREAO Credits，完成 Kite 任务后再获得 150，共计 300 Credits。 需要提醒的是，参赛使用的 0.1 ETH 是真实资金，Robinhood 链上的土狗交易也存在价格、流动性和合约风险。 Agent 可以提高监控和执行效率，但不代表稳赚，更不应该在没有仓位和退出规则的情况下盲目交易。 对我来说，这次比赛最值得体验的并不是让 AI 替自己“猜币”，而是尝试把一套交易思路真正变成可以自动运行的系统： Debot 负责看见市场，CREAO Agent 负责执行规则，而人负责制定策略和随时修正方向。 真正好用的交易 Agent，不是出手次数最多，而是在没有合适机会时，也知道应该保持不动。 CREAO 报名页： Debot 活动页：
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最近我做了一件挺有意思的事：把一个 AI Agent 接上真实钱包，让它在 Robinhood 链上自动盯盘、判断信号和执行土狗交易。 并且这次交易假如获得第一名还有2000美金的奖励，哪怕是第50名也有60美金的奖励呢。 记住这不是模拟盘。参赛钱包里放的是实际的 0.1 ETH，交易产生的盈亏也会真实发生。 整套系统的分工很清楚：Debot 负责监控链上聪明钱和 X 动态，发现符合条件的事件后，通过 Webhook 把信号发送给 CREAO；CREAO Agent 再根据我设定的仓位、过滤、止损和退出条件，决定是否执行交易。 也就是说，我不需要一直守着行情页面，更不需要看到一条消息就手动追进去。真正需要做的是提前规定什么信号值得关注、什么情况下允许进场，以及出现哪些情况必须退出。 整个自动化链路是： Debot 监控 → 事件触发 → Webhook 传递信号 → CREAO Agent 判断 → Robinhood 链执行。 报名和配置的过程其实并不复杂，但两个平台需要来回操作，顺序最好不要弄乱。 进入 CREAO S2 报名页后，先连接 X 和 Discord，然后登录 Debot，在钱包页面创建一个新的 Robinhood 链钱包。 如果交易所暂时不支持直接提取 Robinhood 链 ETH，可以先把 BNB 提到 BSC，或者把 ETH 提到 Base，然后在 Debot 内完成跨链。 参赛钱包的余额需要控制为正好 0.1 ETH。比较方便的方式是先完成跨链，再创建一个专门用于比赛的 Robinhood 钱包，通过 Debot 的“划转”功能转入准确金额。 Debot 会显示同一个账户在 Base、BSC、ETH 和 Robinhood 等不同链上的钱包。选择参赛钱包时，需要确认链名称和地址尾号，避免选到其他链或者以前创建的钱包。 钱包准备好以后，回到 CREAO，填写 Debot 邮箱和 Robinhood 钱包地址，完成地址与余额验证，再克隆比赛提供的 Agent 模板。 进入 Agent 的 API 触发区域，创建 Webhook URL，并在生成后立即保存完整链接。这个 URL 是 Debot 向 CREAO Agent 发送事件信号的入口，不适合公开，也不要和钱包地址、API Key、Secret 一起截图发布。 接下来回到 Debot 创建监控。 可以先从钱包行为监控开始，根据交易金额、代币市值、链和时间窗口设置筛选条件；也可以创建 X 动态监控，把项目方、交易员、新闻账号和其他信息源分开管理。 把 CREAO 生成的 Webhook URL 填入监控的通知渠道并完成测试后，Debot 捕捉到符合条件的事件，就可以直接唤醒对应的 CREAO Agent。 为了让 Agent 具备交易能力，还需要在 Debot 开发者中心创建 API Key，把 Key 和 Secret 配置到 CREAO。 权限方面，我只开启了“交易”和“签名”。 “转账”和“私钥”没有必要开启。自动化交易并不意味着要把所有权限交出去，在能够完成策略执行的前提下，权限越清晰越好。 配置完成后，可以让 Agent 做一次 Debot 调用测试，确认 API 凭据、Robinhood 钱包识别和 swap 能力都处于正常状态。 测试的目的不是让 Agent 随便买一个币，而是验证它能否正确接收信号、读取策略并作出判断。如果当前事件不符合交易条件，Agent 返回 NO_TRADE 是正常结果。 我认为这套玩法真正有意思的地方，不只是“自动下单”，而是可以把监控和执行拆开设计。 Debot 负责扩大观察范围。 比如监控某些聪明钱地址是否突然建仓、短时间内是否出现连续买入，或者某些项目方和交易员账号是否发布了值得关注的动态。 CREAO Agent 则负责过滤信号。 同样是一笔大额买入，可以继续判断代币市值、流动性、地址历史表现、当前仓位和退出条件。只有信号通过这些规则以后，Agent 才会执行交易。 这样做的好处是，交易不再依赖看到消息以后临时作决定，而是把自己的判断提前写成一套可以执行的规则。 比赛过程中，Debot 的监控条件和 CREAO Agent 的交易策略都可以继续调整。 如果某类信号的噪声太多，可以提高过滤门槛；如果市场流动性下降，可以缩小仓位；如果某些账号失去参考价值，也可以直接替换监控对象。 因此，这一轮比的不是谁设置的条件最多，而是谁能让自己的系统持续适应市场。 赛事报名从 2026 年 7 月 26日上午10点开始，按 UTC+8 计算，持续三天，总名额为 1,000 人。 比赛从 7 月 29 日上午10点开始，持续五天。总奖池为 10,000 USDT，排名前 50 的参与者都可以获得奖励。 完成 Kite Side Event 可以直接获得 Leaderboard +100 分。报名成功还能获得 150 CREAO Credits，完成 Kite 任务后再获得 150，共计 300 Credits。 需要提醒的是，参赛使用的 0.1 ETH 是真实资金，Robinhood 链上的土狗交易也存在价格、流动性和合约风险。 Agent 可以提高监控和执行效率，但不代表稳赚，更不应该在没有仓位和退出规则的情况下盲目交易。 对我来说，这次比赛最值得体验的并不是让 AI 替自己“猜币”，而是尝试把一套交易思路真正变成可以自动运行的系统： Debot 负责看见市场，CREAO Agent 负责执行规则，而人负责制定策略和随时修正方向。 真正好用的交易 Agent，不是出手次数最多，而是在没有合适机会时，也知道应该保持不动。 CREAO 报名页： Debot 活动页：

DeFi狙击手 | Ai🕊️｜Gate美股0费率

18,127 Aufrufe • vor 1 Monat

早上好！！ 男人没钱的时候， 就算你是彭于晏， 那也不敢娶佟丽娅！ $SUI 这波不是情绪拉盘。 从 1.35 到接近 2.0，将近 60% 的涨幅，背后最直接的信号其实是：主链上的真实交易在放量。 这也是为什么最近 Ferra 的数据会被反复提到。 主网上线不到 3 个月，累计成交量已经突破 10 亿美元；而当前 TVL 仍在 1,100 万美元左右。 也就是说，不到 1,100 万的资金，跑出了近百倍的成交规模。 这种「成交量远大于 TVL」的结构，在 DEX 里并不常见。 它意味着资金没有被摊平，而是被集中反复使用——这是 DLMM 设计真正起作用的地方。 进一步看细项数据，也能对得上这个结论： 7 天内 Popularity Index +25%； 当前已部署 154 个 DLMM 池 + 19 个 CLMM 池； USDC、SUI、haSUI、MAGMA 等活跃资产，都在持续产生交易量。 当流量和资金同时进来，问题自然变成： 这些交易，最终由谁来承接流动性？ Ferra 的选择不是让每个 LP 单独做判断，而是通过 LP Guild 把资金聚合到正在被验证的策略中。 成员数量、最近一周真实手续费、流动性规模、对应成交量，这几项数据本身就在筛选哪些策略仍然有效。 如果一个 Guild 有人、有手续费、有成交量， 那它就不是“理论可行”，而是在真实市场里被反复使用。 所以把这些放在一起看，逻辑其实很直： SUI 行情回暖 → 链上交易放量 → Ferra 的高周转结构被放大 → LP 策略开始从「选参数」转向「跟共识」。 这不是情绪推演， 而是数据一步一步推出来的结果。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Ferra
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早上好！！ 男人没钱的时候， 就算你是彭于晏， 那也不敢娶佟丽娅！ $SUI 这波不是情绪拉盘。 从 1.35 到接近 2.0，将近 60% 的涨幅，背后最直接的信号其实是：主链上的真实交易在放量。 这也是为什么最近 Ferra 的数据会被反复提到。 主网上线不到 3 个月，累计成交量已经突破 10 亿美元；而当前 TVL 仍在 1,100 万美元左右。 也就是说，不到 1,100 万的资金，跑出了近百倍的成交规模。 这种「成交量远大于 TVL」的结构，在 DEX 里并不常见。 它意味着资金没有被摊平，而是被集中反复使用——这是 DLMM 设计真正起作用的地方。 进一步看细项数据，也能对得上这个结论： 7 天内 Popularity Index +25%； 当前已部署 154 个 DLMM 池 + 19 个 CLMM 池； USDC、SUI、haSUI、MAGMA 等活跃资产，都在持续产生交易量。 当流量和资金同时进来，问题自然变成： 这些交易，最终由谁来承接流动性？ Ferra 的选择不是让每个 LP 单独做判断，而是通过 LP Guild 把资金聚合到正在被验证的策略中。 成员数量、最近一周真实手续费、流动性规模、对应成交量，这几项数据本身就在筛选哪些策略仍然有效。 如果一个 Guild 有人、有手续费、有成交量， 那它就不是“理论可行”，而是在真实市场里被反复使用。 所以把这些放在一起看，逻辑其实很直： SUI 行情回暖 → 链上交易放量 → Ferra 的高周转结构被放大 → LP 策略开始从「选参数」转向「跟共识」。 这不是情绪推演， 而是数据一步一步推出来的结果。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Ferra

董小姐

23,675 Aufrufe • vor 7 Monaten

分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文， 实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题
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分享下我在 Vibe Coding 中，使用率最高，且最高效的几个工具，覆盖到设计稿生成，到代码交付，网页动效等👇 1、Codex 你只要输入一个需求，它就会调动多个AI智能体并行工作，无论是项目重构，还是从零构建MVP，，它都能独立完成，你无需关注代码，而是把更多精力放在架构设计和创造性问题解决上 2、Paper 这个可以让 AI 生成高质量设计稿，并实现设计与代码双向实时同步，你只需专注界面创作，AI 会自动还原为精准代码交付 3、21st 这个提供超多精美的前端组件，同时带有流畅的交互动画，只需点击复制 Prompt ，粘贴到 AI 对话框即可使用 4、Unicorn 这个，不用写代码，也可以做出丝滑流畅的 GPU 级网页特效，一键导出即可让 AI 接入你的项目 5、Agentation 这个，可以直接在网页上标注需要调整的元素，自动转化为 AI 能够直接理解，和执行的结构化代码上下文， 实现网站的精细化调整 6、Axion 这个，能让你的 AI 化身 iOS 开发专家，覆盖从设计、开发到调试的全流程，，输出符合 Apple 高标准、安全、高性能，且易于维护的生产级代码 7、Apple docs mcp 配合这个，可以自动检索 Apple 最新开发文档，能解决日常开发软件中 90% 的问题

Paidax

174,163 Aufrufe • vor 6 Monaten

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！ 这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。 简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！ 每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名； 当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。 随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。 接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！ 感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！ 未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！
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经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！ 这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。 简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！ 每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名； 当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。 随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。 接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！ 感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！ 未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

Crypto_Painter

130,014 Aufrufe • vor 6 Monaten

🔲AI驱动的DAO治理协议——Quack AI 🔲革新去中心化治理的先锋—— Quack AI 🎁抽取50U 赠品抽取5位幸运参与者。 ❗要求: 1️⃣点赞关注: Quack AI 并转发本贴文 2️⃣加入官方社区: ✳️随着区块链技术和去中心化自治组织（DAO）在Web3生态中的快速发展，治理效率和透明度成为了DAO大规模应用的关键瓶颈。传统DAO依赖人工投票和社区协商，虽然实现了去中心化的理念，却常常面临决策缓慢、参与度不足和数据分析能力有限的问题。在这一背景下，Quack AI 作为一个AI驱动的链上治理协议应运而生，试图通过人工智能技术为DAO治理注入新的活力。 ✳️带大家从Quack AI的核心功能、潜在优势、应用场景等几个方面进行分析，探讨其在去中心化生态中的价值与前景。 1️⃣Quack AI的核心功能与技术亮点 🔸Quack AI定位为全球首个AI驱动的链上治理协议，其目标是通过自动化决策、实时执行和智能分析来优化DAO的运作。Quack AI的核心功能包括以下几个方面： 🔸AI代议投票 Quack AI允许用户将投票权委托给AI代理，无需手动参与每一次提案的决策过程。AI代理可以根据预设规则或数据驱动的策略自动投票，例如只支持符合特定条件的提案（如经过7天锁定期）或反对可能稀释代币权力的提案。这种机制不仅提高了投票效率，还能确保每次治理都能达到法定人数（quorum），解决传统DAO中因成员忙碌或不活跃导致的僵局。 🔸链上链下数据洞察 Quack AI通过整合链上交易数据和链下社区反馈，利用AI算法提供深层次的治理策略洞察。例如，它可以分析历史投票模式、市场趋势或社区情绪，为提案的优化提供数据支持。这种能力让DAO能够从被动反应转向主动优化，显著提升决策质量。 🔸跨链兼容性 Quack AI支持多生态治理，能够在不同区块链网络间无缝运行。这一特性使其不仅适用于单一项目，还能成为多个DAO生态的通用治理工具，增强了其扩展性和实用性。 这些功能的结合使Quack AI在技术上区别于传统DAO治理工具，展现了AI与区块链深度融合的潜力。 2️⃣Quack AI的潜在优势 🔸Quack AI的出现为DAO治理带来了多重优势，尤其是在效率、透明度和包容性方面： 效率提升，传统DAO的提案讨论和投票过程可能耗时数周，而Quack AI通过自动化投票和实时执行将这一时间缩短至近乎瞬间。对于需要快速响应的场景（如市场波动下的资金分配），这种效率至关重要。 🔸数据驱动的透明决策 通过AI分析链上和链下数据，Quack AI能够减少人为偏见，提供客观的治理建议。这不仅增强了决策的透明度，还能让社区成员更容易理解和信任治理结果。 🔸参与度与奖励机制 Quack AI通过为活跃参与者提供代币奖励（如DuckChain生态中的空投和交易收入分享），激励更多用户加入治理。这种模式有望打破传统DAO中“少数人决策、多数人沉默”的困境，推动治理的民主化。 🔸以DuckChain为例，其集成Quack AI后实现了无缝治理，并获得了OKX等平台的关注，证明了该协议在实际应用中的可行性。 3️⃣应用场景与标杆案例 🔸Quack AI的应用场景广泛，涵盖了从单一DAO优化到跨链生态协作的多个领域： 🔸单一DAO的治理升级 对于一个独立的DAO，Quack AI可以作为智能助手，自动化执行日常任务（如提案筛选、投票执行），并通过数据分析优化资源分配。例如，一个DeFi项目的DAO可以利用Quack AI预测市场趋势并自动调整投资策略。 🔸跨链DAO协作 Quack AI的跨链兼容性使其能够连接多个区块链生态，形成“DAO间的DAO”。例如，当一个专注于环境保护的DAO与另一个关注全球气候变化的DAO互动时，Quack AI可以代表前者自动参与后者提案的投票，实现元治理（meta-governance）的智能化。 🔸标杆案例：DuckChain DuckChain作为Quack AI的首批合作伙伴，展示了其在实践中的潜力。DuckChain通过Quack AI实现了AI代理投票和治理奖励机制，不仅提升了社区参与度，还吸引了行业关注。这一案例表明，Quack AI不仅是技术创新，还能为生态发展带来实际的经济价值。 ✳️总结: 🔸Quack AI作为AI驱动的DAO治理协议，开辟了一条融合人工智能与区块链的新路径。其通过自动化投票、数据洞察和跨链协作，不仅解决了传统DAO的痛点，还为Web3生态的未来发展提供了想象空间。从DuckChain的成功案例来看，Quack AI已经在实践中展现了初步成果。然而，要真正成为DAO治理的“革新者”，它需要在技术成熟度、伦理保障和社区接受度上迈出更大步伐。 🔸在AI与DAO的交汇处，Quack AI无疑是一个值得关注的实验。它不仅代表了技术的进步，更可能是去中心化治理迈向智能化、规模化时代的重要一步。未来，随着更多生态的加入和技术的迭代，Quack AI或许能重新定义我们对DAO的认知，开启Web3治理的新篇章。 ​🔹了解更多资讯可以点击下方链接: 🔹 官网： 🔹Gitbook： 🔹推特： 🔹电报社区： 🔹 积分系统： #QuackAI #Quack #AIQ
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🔲AI驱动的DAO治理协议——Quack AI 🔲革新去中心化治理的先锋—— Quack AI 🎁抽取50U 赠品抽取5位幸运参与者。 ❗要求: 1️⃣点赞关注: Quack AI 并转发本贴文 2️⃣加入官方社区: ✳️随着区块链技术和去中心化自治组织（DAO）在Web3生态中的快速发展，治理效率和透明度成为了DAO大规模应用的关键瓶颈。传统DAO依赖人工投票和社区协商，虽然实现了去中心化的理念，却常常面临决策缓慢、参与度不足和数据分析能力有限的问题。在这一背景下，Quack AI 作为一个AI驱动的链上治理协议应运而生，试图通过人工智能技术为DAO治理注入新的活力。 ✳️带大家从Quack AI的核心功能、潜在优势、应用场景等几个方面进行分析，探讨其在去中心化生态中的价值与前景。 1️⃣Quack AI的核心功能与技术亮点 🔸Quack AI定位为全球首个AI驱动的链上治理协议，其目标是通过自动化决策、实时执行和智能分析来优化DAO的运作。Quack AI的核心功能包括以下几个方面： 🔸AI代议投票 Quack AI允许用户将投票权委托给AI代理，无需手动参与每一次提案的决策过程。AI代理可以根据预设规则或数据驱动的策略自动投票，例如只支持符合特定条件的提案（如经过7天锁定期）或反对可能稀释代币权力的提案。这种机制不仅提高了投票效率，还能确保每次治理都能达到法定人数（quorum），解决传统DAO中因成员忙碌或不活跃导致的僵局。 🔸链上链下数据洞察 Quack AI通过整合链上交易数据和链下社区反馈，利用AI算法提供深层次的治理策略洞察。例如，它可以分析历史投票模式、市场趋势或社区情绪，为提案的优化提供数据支持。这种能力让DAO能够从被动反应转向主动优化，显著提升决策质量。 🔸跨链兼容性 Quack AI支持多生态治理，能够在不同区块链网络间无缝运行。这一特性使其不仅适用于单一项目，还能成为多个DAO生态的通用治理工具，增强了其扩展性和实用性。 这些功能的结合使Quack AI在技术上区别于传统DAO治理工具，展现了AI与区块链深度融合的潜力。 2️⃣Quack AI的潜在优势 🔸Quack AI的出现为DAO治理带来了多重优势，尤其是在效率、透明度和包容性方面： 效率提升，传统DAO的提案讨论和投票过程可能耗时数周，而Quack AI通过自动化投票和实时执行将这一时间缩短至近乎瞬间。对于需要快速响应的场景（如市场波动下的资金分配），这种效率至关重要。 🔸数据驱动的透明决策 通过AI分析链上和链下数据，Quack AI能够减少人为偏见，提供客观的治理建议。这不仅增强了决策的透明度，还能让社区成员更容易理解和信任治理结果。 🔸参与度与奖励机制 Quack AI通过为活跃参与者提供代币奖励（如DuckChain生态中的空投和交易收入分享），激励更多用户加入治理。这种模式有望打破传统DAO中“少数人决策、多数人沉默”的困境，推动治理的民主化。 🔸以DuckChain为例，其集成Quack AI后实现了无缝治理，并获得了OKX等平台的关注，证明了该协议在实际应用中的可行性。 3️⃣应用场景与标杆案例 🔸Quack AI的应用场景广泛，涵盖了从单一DAO优化到跨链生态协作的多个领域： 🔸单一DAO的治理升级 对于一个独立的DAO，Quack AI可以作为智能助手，自动化执行日常任务（如提案筛选、投票执行），并通过数据分析优化资源分配。例如，一个DeFi项目的DAO可以利用Quack AI预测市场趋势并自动调整投资策略。 🔸跨链DAO协作 Quack AI的跨链兼容性使其能够连接多个区块链生态，形成“DAO间的DAO”。例如，当一个专注于环境保护的DAO与另一个关注全球气候变化的DAO互动时，Quack AI可以代表前者自动参与后者提案的投票，实现元治理（meta-governance）的智能化。 🔸标杆案例：DuckChain DuckChain作为Quack AI的首批合作伙伴，展示了其在实践中的潜力。DuckChain通过Quack AI实现了AI代理投票和治理奖励机制，不仅提升了社区参与度，还吸引了行业关注。这一案例表明，Quack AI不仅是技术创新，还能为生态发展带来实际的经济价值。 ✳️总结: 🔸Quack AI作为AI驱动的DAO治理协议，开辟了一条融合人工智能与区块链的新路径。其通过自动化投票、数据洞察和跨链协作，不仅解决了传统DAO的痛点，还为Web3生态的未来发展提供了想象空间。从DuckChain的成功案例来看，Quack AI已经在实践中展现了初步成果。然而，要真正成为DAO治理的“革新者”，它需要在技术成熟度、伦理保障和社区接受度上迈出更大步伐。 🔸在AI与DAO的交汇处，Quack AI无疑是一个值得关注的实验。它不仅代表了技术的进步，更可能是去中心化治理迈向智能化、规模化时代的重要一步。未来，随着更多生态的加入和技术的迭代，Quack AI或许能重新定义我们对DAO的认知，开启Web3治理的新篇章。 ​🔹了解更多资讯可以点击下方链接: 🔹 官网： 🔹Gitbook： 🔹推特： 🔹电报社区： 🔹 积分系统： #QuackAI #Quack #AIQ

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