Christian Wu(互關)

@Hichat_CN 330满分能换200 USDT，冲满确实更划算

🔥 FameEX 8周年狂欢-第二弹！ Hichat携手继续送388 USDT！ ​兄弟们，继续冲起来！ 一样的「积分阶梯空投」特权 🎁 ​🎯 【积分阶梯奖励】 🟢 50 积分 ➔ 兑换 28 USDT 体验金 🟢 100 积分 ➔ 兑换 60 USDT 体验金 🟡 200 积分 ➔ 兑换 100 USDT 体验金 🔴 330 满分 ➔ 兑换 200 USDT 体验金 (💡 奖励可累计，最高可拿388 USDT！) ✅白嫖388U步骤 1️⃣ 关注 @Hichat_CN + @fameexzhn 2️⃣ 注册 FameEX： fameex.com/en-US/register… 3️⃣ 完成任务，留下 👉 你的UID，领取388U💸 ​⏰ 活动时间 2026年7月24日 00:00 - 7月31日 23:59 (UTC+8) 温馨提示💡 入金5U即刻激活388U！ ​福利名额有限，冲就完事了！🏃‍♂️💨 ​#FameEX #FameEX8周年 #Hichat #Crypto #空投 #Web3

@Pilgrim6938 复杂循环里不乱调用工具才是真本事

拆解 Ling-3.0-flash：为何它是 Agent 工作流里那个最稳的执行手？ 现在圈子里聊 Agent 都在聊 Graph 和 Loop。 作为架构师，选型时我最看重的不是模型会不会写诗，而是在复杂的循环中会不会死循环、会不会乱调用工具。 深度压测了 Ling-3.0-flash 的 Tool Calling 能力，有几个技术点不吐不快。 ☑️RL 强检查带来的确定性红利： 在 Agent 架构中，最怕模型乱猜参数。以前用一些 flash 模型，调用高德地图 API 能把经纬度填反。 但在 Ling-3.0-flash 上，这个问题被显著遏制了，官方提到的 RL 强检查机制确实有用。 在跑电脑端 OS Agent 时，需要它解析 Accessibility Tree 去点按深层菜单，它对 UI 元素的定位非常精准，极少出现因为幻觉导致的误触。 这种工具调用的精确度，是构建可靠 Harness 的基石。 ☑️很适合 Graph 工程的分流： 我们现在的架构是 LangGraph 做路由，Ling-3.0-flash 做叶子节点。需要特别提一点：它的自适应思考（Adaptive Thinking）。 在 Router 节点，我直接关掉思考，利用它极致的低延迟做意图分类；一旦落到具体的代码生成或 Blender 脚本执行节点，再开启思考模式进行深度推理。 这种可配置的灵活性，让一个模型能在工作流的不同节点扮演不同角色，大大简化了部署复杂度。 ☑️长程记忆不崩塌： 在多智能体（Agent Swarm）场景中，作为前置中枢，它需要快速提取特征并分发任务。测试时给它灌了 200K 的杂乱对话日志，要求提取所有待办事项。 在这么长的上下文中，它不仅召回了开头提到的任务，还能根据末尾的取消订单指令，自动去前面修正对应的状态位。这种在超长窗口下的逻辑一致性保持得非常好。 ☑️避坑建议：当然它并非全能，别指望它做 One-shot 的复杂架构设计，也别在缺乏强类型校验（如纯 JS 项目）中让它自由发挥，容易陷入无效报修。 ☑️最佳实践：给足上下文（Spec），配好 MCP 工具，把它当作那个“给个明确指令就能极速响应”的执行引擎。 在这个前提下，Ling-3.0-flash 是目前市面上性价比最高的 Agent 执行节点之一。 Ling-3.0-flash现已在 OpenRouter 上通过 @novita_labs 正式上线，8月3日前免费：x.com/OpenRouter/sta… 官网：ant-ling.com/en/ 相关链接：openrouter.ai/inclusionai/li…

@Stone141319 签名授权前先看权限，这一步确实最容易被忽略。

昨天我做的 Before Series 服务已经通过了 OKX.AI 上架审核。但是使用场景和功能并没有写的很清楚，所以今天专门补一个产品说明~~~ 我把 Web3 用户最容易出问题的三个瞬间，做成了三款轻量 ASP： 冲项目之前，先看风险。 签名授权之前，先看权限。 发推接推广之前，先看表达风险。 统一定价 0.01U/次。一次输入，一张检查卡，并直接返回完整网页报告链接。 1. Before Ape：冲前风险检查卡 适合新项目、Meme、空投、IDO、积分活动、质押、链游、DePIN 和各种任务平台。 用户可以粘贴项目介绍、推文、群消息、活动规则、官网文案或合约地址。 报告会整理： 当前风险等级 最值得警惕的红旗 尚未披露的信息 通过 OKX OnchainOS 查询链上代币数据 参与前需要核验的事项 钱包隔离、授权检查等保守操作建议 2. Before Sign：钱包签名风险提醒 适合连接钱包、登录签名、approve、claim、mint、stake、bridge、swap 和其他合约交互。 用户粘贴钱包弹窗、签名内容、授权页面或交易提示，报告会解释： 这次操作大概在做什么 是否可能涉及 Token 授权或无限授权 是否涉及资产转移、质押、锁仓或代理权限 当前内容无法确认哪些关键事实 是否适合直接使用主钱包 新手签名前应该检查什么 Before Sign 永远不会要求助记词、私钥或验证码，也不会替用户执行链上操作。 3. Before Shill：Web3 推文发布前检查 面向 KOL、项目方和普通创作者。 用户粘贴待发布的推文、推广文案、活动介绍或合作内容，报告会检查： 广告味和 AI 味 收益承诺、FOMO 和投资建议风险 项目方通稿感与理解门槛 需要删除或弱化的表达 可以保留的核心信息 一版自然、克制、可以直接发布的修改稿 每次检测都会返回一份独立网页报告。 报告支持中英文，包含风险结论、可见证据、判断置信度、信息缺口、建议动作和能力边界。用户无需复制链接，Agent 会在结果正文末尾直接发送报告地址。 Before Series 只分析用户提供的内容，不主动访问陌生链接，不查询隐藏的链上状态，也不把静态文本检查包装成安全审计、交易模拟或法律意见。 它希望解决一个很具体的问题： 当用户准备点下“参与”“签名”或“发布”时，先花 0.01U 和几十秒，把眼前最容易忽略的风险重新看一遍。 如何体验： 先注册 OKX.AI 用户身份： okx.ai/zh-hans/tutori… 然后将服务信息发送给你的 OpenClaw、Hermes、Claude Code 或 Codex。 并通过 OKX Agent Payments Protocol 调用服务。 粘贴需要检查的内容，支付 0.01U，直接获得检查卡和网页报告链接。 Before Series 服务页： okx.ai/zh-hans/agents… 做这个产品是因为我想验证一种轻量 ASP 产品形态，输入足够简单，价格足够低，结果足够清楚，在高风险动作发生之前提供一次真实、有用的停顿。 写在最后 目前来说这些产品对于普通用户来说还是有一些门槛，不是很容易普及，但是我相信 OKX 会在不久的将来给出更好的方案，让一些优秀的产品惠及大量普通用户，让我们拭目以待吧！！！ 下面视频中我完整演示了从提交内容、完成支付，到收到检查卡和网页报告的流程。 欢迎体验，也欢迎把真实使用感受告诉我，谢谢！！！ #OKXAI #Web3 #AgentEconomy #AIAgent

@tabbypos CPP这套流程顺手多了

我做了一套开源的线下加密支付协议： Crypto Payment Protocol，简称 CPP。 目标是推动线下加密支付形成更统一的交互标准，让支付真正做到：扫码、确认、完成。 现在使用加密货币付款时，用户扫描二维码后，往往还需要手动选择代币，再输入支付金额。整个流程非常不友好。 #CryptoPayment #CPP

@yueya_eth @RobinhoodApp 资金先回龙头，这节奏每轮都很像

$SHIB 今天一天增加的市值，都足够买下几百个现在的 每一轮 Meme 周期，资金都会先回到龙头，再逐渐寻找更具故事性、更有原生文化的新标的。 @RobinhoodApp Chain 才刚刚开始。如果它最终也会诞生属于自己的文化符号，我认为拥有官方历史背景的 ，至少值得持续关注。 有时候，真正的不对称机会，不是在大家都认同之后才出现

@0xfunny_s @Fore_Gate 临近收盘前1分钟再决定，确实更容易看清方向

最近玩 @Fore_Gate 的 BTC 5 分钟快盘，发现一个挺有意思的玩法。 不是盲猜涨跌，而是观察最后几分钟的价格走势。 我自己的习惯是： 👉 临近收盘前 1 分钟再决定。 如果短时间已经拉升比较明显，我会结合盘口和走势判断是否继续看涨；如果快速回落，也会重新评估是否选择看跌。 当然，这只是我自己的观察思路，并不代表一定有效，市场随时都有变化，还是要做好风险控制。 我比较喜欢 ForeGate 的一点是： ⚡ 5 分钟一局，结算很快。 不用像很多预测市场一样，一等就是几个小时甚至几天，做完马上就知道结果，节奏比较适合喜欢短线的朋友。平台也提供价格预测等不同市场玩法，可以根据自己的偏好选择。 另外最近他们还有 500 USDT 的 X 活动奖池，感兴趣的可以顺手参加一下。 他们还有华语区的推特账号大家可以关注下：@ForegateCN 如果你也想体验的话，可以点击下方体验👇 foregate.com #ForeGate #预测市场 #BTC #Crypto

@liqp001 @ForegateCN 5分钟快盘看着简单，进场时机真的很难抓。

最近看到 @ForegateCN 上线 5分钟快盘，我第一反应是：这也太快了，泡杯咖啡的时间，一轮结果都出来了。☕ 但实际玩了几轮后，我发现这东西看起来简单，真上手却没那么轻松。 第一次玩的时候，我看到价格往上走，没想太多就选了看涨。📈 结果刚进去没多久，价格就开始往回掉。 最后只能是饮恨收场。 但这一轮让我意识到：5分钟快盘最怕的不是看错方向，而是行情还没走出来，自己就着急进场。 后来我把节奏放慢了。 一轮虽然只有5分钟，但我一般不会刚开盘就下。前面几分钟主要看当前价格和参考价格之间的距离，同时观察走势有没有明显的连续性。👀 如果价格一直稳定运行在参考价上方，回调力度也不大，临近结算时仍然保持一定距离，我才会考虑看涨； 如果价格持续处于参考价下方，就考虑看跌。 最重要的一点是：价格贴着参考线上下乱跳时，我直接不碰。 这种盘看起来涨跌都有机会，实际上最后十几秒随便一次波动，就可能把原来的判断反过来。 以前我可能10轮想参与七八轮，现在10轮里真正下手的可能只有两三轮。 这也是我对所谓“80%—90%胜率”的理解。 不是每一轮都能猜对，更不是掌握一个方法就能稳定达到这个胜率。真正能提高判断结果的，是把那些看不清、距离太近、波动太大的盘口主动跳过去。只统计自己筛选过的清晰行情，阶段性表现自然会好一些，但这不能代表长期结果，更不能当成固定收益。 所以我现在给自己定了几条规矩：👇 ✅ 每轮只使用小金额； 👀 看不清就不参与； ❌ 不因为上一轮亏了就加仓； ⏸️ 连续判断错误就立即停下来； 💰 盈利后也不连续追单。 说到底，5分钟快盘真正考验的不是手速，而是能不能忍住不乱出手。 #ForeGate #预测市场 @Fore_Gate 🚀

@KingCola88 最多读取100条内容，画像应该会更贴近本人。

大家好，最近我在 OKX.AI 上发布了自己的另一款产品——XRay CV。 它是一款基于 X/Twitter 公开内容的 AI 人格与职业画像分析 Agent。 用户只需要提供一个 X/Twitter 账号，XRay CV 就会读取该账号最近最多 100 条公开推文，从长期关注方向、表达方式、决策偏好、技能线索和项目经历等维度进行分析，最终生成： MBTI 公开表达倾向 职业优势与隐藏技能 岗位匹配度与职业方向 能力缺口与成长建议 可视化职业分析报告 Word、HTML、PNG 多格式简历 简单来说，它不是单纯总结“你发过什么”，而是尝试从你长期分享的内容中，识别那些连你自己都可能没有意识到的能力和职业价值。 第一版灵感：能不能不用做完 100 道题？ 这个项目最初的灵感，要感谢 @alice_okxwallet 姐和 @misaENFP 姐。 最开始，Alice 姐让我去测一下 MBTI。点进去之后，我发现完整测试竟然有接近 100 道题。 当时我的第一反应就是：题目是不是有点太多了？ 很多人其实对 MBTI 感兴趣，但看到这么长的测试流程，很可能还没开始就已经放弃了。于是我们就在想，有没有一种更轻量的方式，不需要用户回答大量问题，也能大致判断一个人的人格倾向？ 后来我们想到，可以尝试用用户长期发布的推文内容进行分析。 因为一个人在社交平台上长期分享的内容，往往会自然体现出他的关注点、表达习惯、判断方式、沟通风格和决策偏好。把这些信息综合起来，确实能够得到一个相对稳定的 MBTI 表达倾向。 我们实际测试了一些账号后，发现分析结果和本人测试结果的匹配度还挺高。 后来有一天，我和 Misa 姐所在的群里正好聊到了 MBTI，结果发现群里很多人从来没有测试过，甚至完全不知道自己是什么人格类型。 这也让我更加坚定，要把这个想法真正做成一个可以直接使用的产品。 最终版本：从 MBTI 分析扩展到职业画像和简历生成 XRay CV 的最终版本，不只是 MBTI 分析，还结合了职业画像和简历生成。 这个方向的灵感来自我看到 @XLayerOfficial 发布的一篇关于简历和职业工作流的帖子。 看到之后，我突然想起自己以前写简历时的经历。 当时总觉得自己好像什么都会一点，做过的事情也不少，但真正坐下来写简历时，却很难清楚地回答： 我到底掌握了哪些技能？ 我做过的事情属于什么职业能力？ 哪些经历值得写进简历？ 我更适合什么岗位？ 那些日常做过的项目，应该怎么转化成招聘方能看懂的语言？ 很多人不是没有能力，而是不知道应该怎样总结自己的能力。 尤其是长期活跃在 X 上的人，平时分享过技术、产品、项目、行业研究、社区运营、内容创作和问题解决过程，但这些信息都是碎片化的。 你自己可能觉得只是在发推文，但从职业角度来看，这些内容背后可能对应着： 信息检索与研究能力 内容策划与结构化表达 产品测试与用户体验分析 社区运营与用户沟通 技术开发与服务器部署 数据分析与行业判断 项目推进与问题解决能力 这些都有可能是我们自己没有认真意识到的“隐藏技能”。 所以，我把推文作为一种公开职业证据，让 AI 从用户长期分享的文字中寻找技能线索，再将这些零散信息重新组织成职业画像、岗位方向和专业简历。 XRay CV 能做什么？ 用户输入一个 X/Twitter 账号后，系统会分析最近最多 100 条公开推文，并生成一份完整的职业分析结果。 其中包括： MBTI 表达倾向 分析用户更接近哪一种 MBTI 类型，并展示四个维度的倾向、人格优势、潜在风险、工作方式和沟通风格。 职业能力画像 识别用户长期关注的领域、专业技能、工具能力、项目经验、隐藏能力和可验证成果。 岗位匹配与职业规划 根据公开内容判断更适合的岗位方向，提供主要岗位、备选岗位、能力缺口和短中长期成长建议。 专业简历生成 把碎片化的推文经历，转换成招聘市场能够理解的岗位语言，并生成 Word、HTML 和 PNG 等多种格式。 可视化职业报告 最终生成一个独立的网址，用户可以直接查看完整的 MBTI 分析、职业画像、岗位匹配、成长路线和简历，也可以直接下载相关文件。 我希望它解决的，不只是“不会写简历” 我觉得很多人真正缺少的，不是能力，而是一次系统地认识自己、整理自己和表达自己的机会。 我们每天都在社交媒体上留下大量内容，但很少有人会回头分析： 我长期在关注什么？ 我最擅长解决什么问题？ 我的表达中体现了哪些职业能力？ 我做过的事情，能否转化为工作经历？ 我未来更适合往哪个方向发展？ XRay CV 想做的，就是把这些散落在公开内容中的信息重新连接起来。 让你的每一次分享，不只是内容，也可以成为职业资产。 目前 XRay CV 已经发布在 OKX.AI，后续我也会继续优化 MBTI 分析准确度、职业匹配逻辑、简历模板和可视化报告效果。 也欢迎大家拿自己的 X 账号测试一下，看看 AI 能不能发现一些连你自己都没有意识到的隐藏技能。

@wrh122333 5分钟预测盘节奏确实很快

🍿 FOReGate 5分钟快盘 刚体验了一把FOReGate的5分钟预测盘，胜率确实有点东西。 核心玩法就两步： 1️⃣ 选BTC或ETH，判断5分钟后涨还是跌 2️⃣ 下注，等结算，赢了直接分奖池 套利小技巧： 收盘前1分钟看价格走势，涨超$15就押涨，反之押跌。胜率确实能到80%-90%。 目前叠加： · 500 USDT奖池 · 高频盘口盈利+返佣奖励 · 5分钟一局，盈利结算快 #ForeGate #预测市场 #5分钟快盘

@btcergou 真实资金一上，策略好不好马上见分晓

AI Agent 聊了这么久，真正能落地实战的项目其实并不多。 最近看到 CREAO、Debot 和 Kite 联合推出的新一轮交易赛，玩法和之前的模拟盘完全不一样——这次直接上真实资金，把 AI Agent 放到真实市场里跑。 过去很多 AI 交易产品，更像是策略展示或者回测。 而这次 CREAO 的玩法，是把 「监控 → 决策 → 执行」 这一整套流程真正串了起来。 用户负责制定交易策略，Debot 负责监控链上聪明钱和 X 上的重要动态，一旦监控条件触发，就会把信号发送给 CREAO AI Agent，由 Agent 自动完成交易执行。 整个过程中，用户可以根据市场变化随时调整策略，而不是像很多比赛一样，赛前设定一次后就无法修改。 这意味着，比拼的不只是选币能力，更考验策略设计和动态优化能力。 本次比赛采用真实资金进行交易，每位参赛者统一使用 0.1 ETH 作为初始资金，交易标的是 Robinhood 链上的 Meme Token，所有人站在同一起跑线，更容易体现策略本身的优劣。 另外，为了避免人为操作影响比赛结果，所有交易都会由 Agent 自动执行，CREAO 后台数据也会与 Debot 的交易事件进行对应校验，整个流程更加透明。 本次赛事还有几个值得关注的点： Debot 提供聪明钱监控和 X 动态监控两套信号源，可自由组合策略。 比赛期间支持实时调整监控规则和 Agent 策略，不需要等下一轮重新开始。 总参赛名额仅 1000 人，采用先到先得方式。 完成 Kite Side Event 后，还可以获得额外积分加成，提高排行榜竞争力。 报名成功还能获得免费的 CREAO AI Credits，用于体验 Agent 能力。 相比传统的交易比赛，这次更像是在测试一套真正的 AI 自动化交易工作流。 如果未来 Agent 交易逐渐成为主流，那么如何设计监控规则、优化执行逻辑、持续迭代策略，或许会比单纯预测涨跌更加重要。

@0xlove428888 @renaissxyz 随时能交割，实体卡上链才算真落地

这段时间在 @renaissxyz 平台上抽卡、交易、赎回，玩下来有个很直观的感受！ 它根本不只是个收藏抽卡平台。 真正在做的，是把现实世界的实体卡（金库托管、可验证、随时能交割）搬上链，而且已经跑通了。 这才是它的基础设施叙事。 Renaiss.xyz 负责流动性！ Index 做定价！ Layer 管实物交割！ OS 把金库和卡店变成链上节点！ CLI 还给 AI 用！ 后面还要开放 VRF 公平协议和第三方 SDK！ 生态势能也起来了！ 首届公开黑客松直接来了 70 多支团队，基于这套东西做出了 45 个早期产品。 Web3 现在最缺的就是这种真正能接住现实资产、还让开发者愿意往上建的基础设施。 收藏品这条被低估的路，他们在默默铺成底层。

@KingCola88 都说百分百会被封了，真别拿主号试

@PLuto_Miss 链上美股的流动性来源终于讲明白了

如何最简单看懂bStocks作为链上美股的流动性来源？ 看本文就够了，附当下最火的Ai短剧视频讲解 🟠这篇是继上一篇《新手如何玩转bStocks》——后关于bStocks流动性流动性讲解，本次我将以最直白，最不绕弯子，当下最好懂的方式告诉你，关于bStocks流动性的深度解析。 ⚠️在正文开始前想说一下，如果你对本文没有兴趣可以直接点开视频观看 如果你是交易新手，并不了解币安的bStocks板块，可以看我主页置顶的关于bStocks的实用指南。 🟠bStocks流动性拆解： 前面，我专门写文介绍了关于bStocks的概念和玩法进行了拆解 那么有人可能会想 链上大额 bStocks买/卖 时，链上的流动性到底是谁提供的？它的流动性相比传统美股有什么独特优势？ 今天就跟我一起专门拆解 bStocks 流动性到底从何而来？ 🟠来源一：链上原生 DeFi 资金池 🔸它的主体是通过：PancakeSwap、Uniswap 等 DEX链上聚合器，再通过BEP-677 的代币标准机制，让项目方与 DeFi 玩家在 DEX 中去建立了 bStocks 相关的的流动性池。 🔸这也就是我们看到的在PancakeSwap的年化池中，股票代币的APY要高于正常的代币的年化，官方刺激更多用户进入资金池中保障链上的资金流转。 🔸而这一部分就足以满足散户和中小型投资者 24小时随时随地、的链上即时兑换需求。 来源二：链上原生 DeFi 资金链下做市商与套利者 🔸它的主体是：持牌做市商以及跨市套利机构。 🔸它的触发机制如下：当链上 bStocks 的买卖盘过大导致深度不够时。 套利机构会通过铸造/销毁的机制，1:1出售手中的对标真实美股，来补全链上的现金流动| 保证在传统美股市场和链上市场之间进行快速挂钩。 🔸最终来保证为大额交易提供交易深度的保障，确保链上价格不会与美股现货大幅偏离。 🟠那说完了流动性来源，你可知链上流动性的资金配置结构是怎样的？ 在 DeFi 的生态系统中，bStocks 的流动性池配置则呈现的是不对称锚定的特征，锚定稳定币占到了资金配置的 60% - 70% 而bStocks 凭证也就是股票代币，只占了30% - 40% 为什么会这样呢？ 🟠原因看下面： 🔸实现高比例稳定币沉保证链上现金流永远足够 🔸这个操作其实是为了保证投资者把美股股票卖出提现时有足够的现金承接流动性池中通常储备了大量的稳定币。 🔸这确保了哪怕在美股休市期间，链上玩家也能随时把 bStocks 变现为现金。 🟠对比传统美股bStocks的链上交易和不限制时间的开放式交易等优点可以更好的为bStocks带来更多的传统市场的链上现金流，为bStocks本身提供更多的资金支持。 🟠那么这里顺便做一下bStocks 流动性的与传统美股而言的四大核心优点： 相比传统美股券商——如富途、嘉信理财等以及常规的加密代币，bStocks 在流动性维度上本身就展现出了天然的跨界优势： 🔸1/真正的7×24 小时全天候流动性 利用链上 AMM 机制，流动性 365 天 24 小时永不停歇。 即使在美股休市的周六深夜，你依然可以PancakeSwap 上瞬间将手中的英伟达代币卖成 USDT 锁仓避险。 🔸2/零滑点无缝互换 在链上，bStocks 可以通过聚合器（如 1inch）一键将 NVDA 闪电兑换为 BTC 或 BNB。资金无需经过银行隔离墙，几秒钟内完成跨资产流动。 🔸3/散户可参与的流动性收益 前面就提到过，bStocks虽然对标是美股，但是它并不是真正的股票，所以普通散户可以把相关代币作为 LP，把手中的 bStocks 存入流动性池，直接瓜分全网交易者的手续费分红。 这相当于将静态持股变成了自带产生现金流的动态资产。 🔸4/全球化无门槛接入 bStocks将全球散户、加密巨鲸以及 DeFi 协议的流动性全部汇集在同一个公链网络BNB Chain中。 无论你身处何地，只要有链上钱包，就能共享全球顶级的美股流动性深度。 这相当于把全球的股票市场都拉到了自己链上为链上提供流动性的支持。 所以，看到这儿我估计你也知道bStocks的流动性都从哪里来了 其实就是从市场用户本身加一些机构和低门槛更便捷的模式吸引来的更多的传统股票市场的用户结合Defi的生态玩法把资金全部引入链上 加上本身对美股1:1的储备和底层稳定币的支持这才让bStocks能支持任何一笔链上的大额交易，做到秒级的结算。 ⚠️最后如果你觉得不好理解，可以结合视频观看 这样可以更好的帮助你理解bStocks的流动性到底从哪里来，毕竟干巴巴的文字远没有抽象的视频好理解。 @binancezh @cz_binance @heyibinance @yayabinance #bStocks流动性

@yeyoucao 人写测试这套配合确实更踏实

用了 Ling-3.0-flash 一周，我找回了当年跟大佬 Pair Programming 的快感 作为一个经常自己捣鼓游戏原型的独立开发者，我最烦那种“一句话做个塞尔达”的 AI 画饼。 我需要的是听话、手快、能纠错的结对伙伴，Ling-3.0-flash 正好是这么个角色。 1. 人写测试，AI 写代码的丝滑配合：这次的 Ling-3.0-flash 明显是冲着执行来的。 我现在的开发流是这样：我负责在 Spec 里定好架构（比如用 ECS 还是用 Three.js 基础类），然后让它去填具体的逻辑坑。 在开发那个 3D 物理台球沙箱 时，我要调整球体的碰撞弹性系数。 以前用别的模型，改一处崩三处。 Ling-3.0-flash 在这种物理空间理解和坐标映射上意外地聪明，它能根据 TypeScript 的强类型报错迅速自我修正，不需要我把整个上下文重新粘贴一遍。 这种短平快的反馈循环，让开发很有心流。 2. 不是大力出奇迹，而是结构化的执行：我不会让它直接生成整个电商后端，那是找虐。 我的用法是：帮我写一个 Blender MCP 脚本，用基础几何体搭个场景草图，摄像机绕着 Y 轴旋转。 它生成的代码结构很干净，甚至知道去引入 threejsassets.com 的外部素材库，而不是硬编码一堆顶点数据。 这意味着它理解工作流，知道怎么用工具去弥补自身世界知识的不足，这非常 Agent。 3. 3D 和 Shader 也能玩得转：试了下 Paper Shaders，让它生成一个鼠标交互的动态纸张背景。 传统的非推理模型很容易生成一堆垃圾 CSS，但 Ling-3.0-flash 开启思考模式后，对光照和 UV 坐标的处理逻辑写得很清晰。 虽然它没 Ring 那么能创造，但作为执行引擎，它把我脑海里的草图非常听话地变成了可运行的代码。 如果你也是开发者，建议别把它当许愿机，把它当那个帮你写脏活累活的实习生，你会发现它性价比极高。 📎 相关链接：Ling-3.0-flash 开发者文档与 API（OpenRouter）：openrouter.ai/inclusionai/li… 链接： chat.ant-ling.com/chat 了解更多：x.com/AntLingAGI/sta…

@baiyijiuba 生产级的稳，才真适合海量工单流水线

别用大炮打蚊子了！Ling-3.0-flash 给我的不仅是快，是生产级的「稳」 作为天天盯着 API 账单和任务成功率的 PM，我对新模型的态度已经从哇塞好厉害变成了这玩意儿能替我干多少活？花多少钱？ 最近在跑一个海量工单分类 + 信息脱敏的流水线，试用了 Ling-3.0-flash。 说实话，刚看到 124B 参数觉得是不是有点轻量？但实测下来，我只想说两个字：真香。 1. 不仅是快，是那种「闷头干活不废话」的踏实感 我们之前用大模型处理日志清洗，延迟高不说，经常因为模型想太多导致输出格式飘移。 Ling-3.0-flash 给我的感觉像个特种兵，指令下去，TTFT 极短，嗖地一下就开始吐结果。 最让我惊喜的是它的 结构化输出稳定性。 在处理非结构化会议纪要转 Obsidian 知识库时，配合强类型校验，几百份文件跑下来，格式零漂移。 这种确定性在生产环境太重要了，极大减少了我们人工校对的人力。 2. 闭环能力拯救了老系统的破代码 有个遗留的老系统，代码乱得像意大利面，没人敢动。 以前想用 AI 重构，大模型读着读着就忘了上下文，或者直接幻觉出一堆不存在的接口。 这次我用 Ling-3.0-flash 配合 Opencode，没想到它在这种长程代码理解上异常坚挺。 遇到报错，我们把错误日志按当前情况/预期情况喂回去，它能精准定位到那个变量未定义的地方，而不是瞎猜重写整个函数。 这种 自愈能力，真的让我刮目相看。 3. 成本账本太好算了 虽然它世界知识不如 Ring-2.6-1T 渊博，但我干嘛要用 1T 的脑子去算 1+1 呢？ 现在我们架构改成了 Ring 规划 + Ling 执行-4，把最耗 Token 的编码和执行脏活累活全丢给 Ling-3.0-flash。 成本肉眼可见地降了，速度肉眼可见地快了。 总之，如果你还在用昂贵的大模型跑批量任务，可以去试试这个执行节点，你会回来感谢我的。 OpenRouter官方发布Ling-3.0-flash，8月3日前免费使用：x.com/OpenRouter/sta… 相关链接：openrouter.ai/inclusionai/li…

@McGrady8898 手速极快的同事，这个定位比全能靠谱多了

Ling-3.0-flash 不是另一个「一句话建站」模型，它是你工位上那个手速极快的同事 你可能已经见过太多「零代码」「一句话搞定」的AI叙事。我们不打算再添一个。 这篇是关于 Ling-3.0-flash 的。它不需要全能，也不应该被当作全能来用。如果非要用一句话说清楚它是什么，我的版本是： 它是一个专为 Agent 工作流设计的执行节点，手速快，成本低，指令跟得稳。 你可以把它理解成团队里那个代码写得飞快、工具用得溜、但不太适合从零想架构的同事。你定好方案，他来落地；你写好测试，他来回改；你把 Excel 模板定好，他批量跑几百份。规划归规划，执行归执行——这是 Ling-3.0-flash 诞生的前提。 它最擅长什么？ 工具调用。 这是它被刻意训练的方向。RL 强检查机制让它在长程调用中不太会跑偏，参数填错、乱猜参数的情况比以前少了很多。如果你用过前代 Ling-2.6-flash，会明显感觉到这个版本更「听话」——不是那种死板的听话，是知道你在说什么、该调什么 API、填什么参。 渐进式开发。 它的参数规模是 124B，激活 5.1B，不是那种能一口吞下「给我做个完整电商后端」的巨物。但它适合「人先规划好模块边界，它来逐块填代码」的模式。2D 游戏原型、像素画编辑器、Three.js 场景——这类任务它跑得顺。关键是人在前面把架构画清楚，它在后面高频输出、快速迭代。这种「结对编程」的节奏，恰好在它擅长的区间里。 大批量处理。 成本低，速度快，上下文 256K。批量清洗日志、抽提长文档信息、几百份简历转结构化 JSON——它做这些事的时候，单位成本算下来你会愿意让它跑通宵。 它不擅长什么？ 它不是多模态模型。 看不懂截图，听不了音频。需要视觉理解的话，前面加一个多模态模型提取结构化描述，再交给它执行——这样搭着用。 它不是世界知识百科全书。 1T 级别的超大模型在冷门知识、深度研究领域依然更强。Ling-3.0-flash 为了执行速度做了克制，在「背诵」这件事上不是最优解。 它不适合缺少验证环节的松散环境。 它的自我纠错依赖明确的报错反馈。如果你用旧版 JavaScript，隐性 Bug 出了它可能绕半天出不来。用 TypeScript 这类强类型语言——编译器的报错就是它最好的「纠偏信号」。 它不适合「一句话端到端」的预期。 你给它丢一句「写个完整的 CMS 系统」，它会给你一堆结构松散的代码模板。这不是它该做的事。正确用法是：你先把表结构、路由、权限层级写好，它来逐块实现。 如果你要上手用，有几点值得先知道 关于思考模式： 它支持 enable_thinking 开关。复杂任务打开，它会做推理；简单交互关掉，极速输出。批量生产场景下建议关掉思考，纯粹拿它当高速执行器用，成本会非常好看。 关于 Harness： 我们用下来，opencode、pi-agent、langgraph 这类中立的 Harness 兼容度比较好。claude code 也可以接，但环境集成度偏高，效果不一定最理想。IM 对接建议用 nanobot 这种上下文干净的 bot，避免长对话里的杂乱干扰。 关于接入验证： 和此前版本不同，它是混合推理模型。接入时如果环境配置不当可能会退化到非思考模式。正式用之前，先测一下 enable_thinking 是否正确开启。 一个比较实在的组合策略 如果你有 Ring-2.6-1T 这类大模型，可以这么搭： Ring 负责前期深度调研、架构规划、任务拆解，输出规范文档；Ling-3.0-flash 负责执行阶段——高频读取文档、调 API、写代码、自我纠错。一个想，一个干。质量不降，成本降一大截。 这不是「谁替代谁」的关系。是分工。 我在公开渠道实测的几个典型场景 蚂蚁官方为 Ling-3.0-flash 开放了多个免费体验入口，我用 OpenRouter API 做了几组实测，以下直接说结果。 场景一：批量数据清洗（关掉思考模式，测纯执行速度） 通过 OpenRouter 调用 inclusionai/ling-3.0-flash:free，传入 10 条格式杂乱的客户备注（混合中英文、多种日期格式、含多余空格），要求输出统一的 JSON 数组，字段为 {name, date, note}。 enable_thinking: false 总耗时：18.77 秒 输出 Token：3500 成本：0（当前免费测试期） 输出格式完全合规，10 条记录全部正确解析，没有漏字段或格式漂移。同等工作量用某 70B 模型跑过，成本高出一倍多，时间也更长。这个模式下性价比很突出。 场景二：Three.js 3D 页面生成（开启思考模式，测复杂代码生成） 输入提示词：「用 Three.js 写一个带旋转彩色立方体的 HTML 页面，背景为深蓝到紫色渐变。直接输出完整代码。」 enable_thinking: true 总耗时：60.06 秒 生成代码：13,555 字符 输出质量：完整的 HTML 文件，包含 Three.js 场景、6 种颜色的独立面、粒子系统、鼠标拖拽/滚轮交互、光照与辉光后处理 生成的 HTML 文件可直接在浏览器中运行，展示了一个功能完整的 3D 交互页面。从零到可运行的完整页面，单次生成，无需人工修正。这正是「渐进式开发」和「结对编程」场景下的典型工作节奏——人定需求，模型快速输出可用的代码产物。 关于模型体感 首字延迟极短，流式输出稳定。长上下文方面，256K 并非虚标，在批量处理场景中上下文保持良好。工具调用的参数准确性明显优于前代，实测中未出现参数名填错或类型误填的情况。 以上实测在 OpenRouter 平台完成，模型 ID 为 inclusionai/ling-3.0-flash:free，测试时间为 2026 年 7 月，免费期内。 官方推文与免费体验地址 蚂蚁集团官方发布：2026 年 7 月 23 日，百灵大模型正式发布 Ling-3.0-flash。总参数量 124B，激活参数量 5.1B，上下文 256K。限时免费 API 至 8 月 3 日 23:00（北京时间），之后权重将开源。 Vercel 官方推文：Ling 3.0 Flash is now available on AI Gateway，免费三周。 免费体验入口（无需 API Key 或注册）： Puter Playground：developer.puter.com/ai/inclusionai… Vercel AI Gateway：vercel.com/ai-gateway/mod… OpenRouter：openrouter.ai/inclusionai/li… Kilo Code（VS Code 插件）：kilo.ai/models/inclusi… 说到底 Ling-3.0-flash 不追求全能。它是工作流里的一个节点，一个执行器，一双手。 你定好要做的事，它能帮你快速做完、反复做、不出圈地做。你给它清晰的边界和验证信号，它跑起来的性价比会让你愿意把它当作基础设施来用。 不要用它做架构师该做的事。用它做执行者该做的事。 这是它被造出来的原因。

@MingLin_Crypto 名额限制确实能让认真互动的人留下来

很多朋友会问：为什么限制每天接单数量？为什么评论不一定要先接任务？ 先说第一个：我们限额，不是为了卡大家，而是想留住真正的创作者。 如果机器人和薅羊毛党可以无限接单，认真做账号的人反而会被挤出去。名额限制，其实是在保护每一个真实表达、认真互动的人。 第二个：评论、互动、留言，本就是做账号的日常。 你不是为了接任务才去互动，而是因为互动本身就是让别人看见你的方式。 任务只是给这份认真加了一点小小的燃料，不是全部的意义。 如果你真心想把这个账号做起来：保持日常互动；把任务当作奖励认真的额外收获； 发布自己的内容，解锁更多接单额度。 从微光到星火，我们和你一样，更想要长期的价值，而不是一时的热闹。

@Seekerethih @ForegateCN 5分钟一局确实省掉了长时间盯盘。

最近一直在体验@ForegateCN 的 5分钟快盘，感觉挺适合喜欢短线、又不想一直盯着K线的玩家。 相比传统合约，5分钟一局，结算速度很快，盈亏马上就能看到，不用熬几个小时等结果。 我自己总结了一个比较简单的思路，仅供参考： 📈 5分钟高胜率玩法（个人经验） 观察价格走势，在距离收盘约 1分钟 时再决定方向。 如果当前价格相比开盘已经上涨 15 美元以上，我一般继续选择 看涨（Up）。 如果价格下跌超过 15 美元，则考虑 看跌（Down）。 这种方法主要是顺着短期趋势走，不去猜顶部和底部，实际体验下来命中率能维持在 80%-90%（仅代表个人交易记录，不代表未来收益）。 下面是我最近的一笔盈利截图👇（配上你的盈利截图即可） 另外，ForeGate 现在还有官方活动： 🎁 500 USDT 总奖池 🥇 5分钟线交易量 Top5 瓜分冲榜奖池 🍀 完成一笔5分钟交易，并在评论区晒出成交截图，还有机会抽取幸运奖励。 如果你平时就喜欢做短线，或者想体验预测市场，可以去试试这个玩法，5分钟一局，节奏很快。 注册链接：go.foregate.com/yqlhtN4 @Fore_Gate #ForeGate #预测市场 #5分钟线 #交易大赛

@0xJason @predictdotfun 凑齐5个召唤紫色神龙这目标够具体

来来来领 @predictdotfun 徽章啦！ 在我的投资组合这个页面这里！ 待我凑齐5个召唤紫色神龙🐉

@brtfit Tomorrow never comes hits harder when your shoes are still untouched.

Everyone says: "I will start exercising tomorrow." Tomorrow never comes. BRT.Fit is changing that. A new era of fitness begins: 🏃 Move 🤖 AI ⌚ Smart Devices 🎁 Rewards The world's first Forced Exercise Protocol. Download BRT.Fit and join the movement. 🌐 brt.fit #BRTFit