投研的时候看到个有意思的项目 :👉@baosonbnb ， @spyda600 竟然做了一整套用 #mcp# 概念生成的DAO发射孵化平台！ 🌟亮点介绍： 1️⃣发射方式上，#Baos# World（ @BNBCHAIN 建设一个理想主义级别的DAO飞轮，用创新的机制真正让有志建设孵化项目的成员高效参与项目建设。 2️⃣技术应用上，Baos World将背靠这波小行情新星的 #BSC# 的低gas+高吞吐，结合Uniswap v4 Hook，推动EVM对Solana的强势反攻。 另外还有引入全新概念——mcp——openai的创始人奥特曼提出，让ai直接联网使用api获取数据执行操作。MCP概念提出后一直没有真效用的好币出现，我看了下 @baosonbnb 完全符合我对这个板块的审美。 3️⃣社区建设上，Baos World极具Cult精神，聚集了一批忠实用户，每一个社区成员的白名单都是公开透明的建设者拥有以推动项目早期健康发展。热情/协作/创新/开放写在了Baos World的社区精神。 🤔如何参与？ 平台首个实验项目"TEST BAO DAO"已上线。如我上我所提，平台欢迎所有建设者，如果你对 #Baos# 概念感兴趣，也可以积极参与到社区建设拿到属于信念钻石手的白名单。 投研来的结果，希望Baos以全新的资产发行方式启动BSC的下一阵风🌬️

吴说获悉，ElizaOS 创始人 Shaw 发文指控 daos fun 创始人 baoskee 涉嫌利用内幕信息交易 ai16z 代币。Shaw 称，baoskee 在知悉项目更名及迁移计划的情况下，从 daos fun 执行钱包出售全部 ai16z，并通过相关钱包累计出售约 4218 万枚 ai16z，获利约 665.5 万美元，而已知成本仅约 3.86 万美元。Shaw 还称，baoskee 此前曾承诺通过 Snapshot 投票决定项目更名，但相关投票最终未按计划执行。 baoskee 随后反驳 Shaw 的说法，并指控 Shaw 曾借 ai16z 品牌推出并 Rug 多个 pump fun 项目，在代币迁移、版权及开发资金使用等方面存在问题。baoskee 同时称 Snapshot 投票实际上已经上线，且 daos fun 曾自费为 ai16z 增加并锁定超过 100 万美元流动性。目前双方说法存在明显分歧，相关内幕交易及其他指控尚无独立证据确认。

吴说获悉，daos fun 创始人 Shaw 发文指控 ai16z 核心成员 baoskee 涉嫌利用内幕信息交易 ai16z 代币。Shaw 称，baoskee 在知悉项目更名等计划的情况下，通过多个关联钱包累计出售约 4218 万枚 ai16z，获利约 665.5 万美元，而已知成本仅约 3.86 万美元；其还指控 baoskee 曾承诺通过 Snapshot 投票处理相关事项，但最终从执行钱包大量出售代币。 baoskee 随后回应称 Shaw“完全是疯子”。Shaw 还指控 ai16z 团队此前曾利用品牌推出多个 pump fun 项目，并在代币、版权及社区治理方面存在争议。目前相关指控主要来自双方公开发文，尚无独立证据确认内幕交易性质。与此同时，Snapshot 投票页面仍可访问，daos fun 称已向流动性池增加并锁定超 100 万美元的 ai16z 流动性。

🧐 @daosdotfun 创始人指控核心成员通过 ai16z 内幕交易获利约 665 万美元 @daosdotfun 创始人 Shaw 发推表示， 核心成员 baoskee 在知悉 a16z 要求项目改名以避免商标问题的情况下，未按承诺上线 Snapshot 投票机制，反而从执行钱包出售大量 ai16z 代币。 其表示，baoskee 相关钱包通过多次交易共出售约 4218 万枚 ai16z，获利约 665.5 万美元（已知成本仅约 3863 美元）。 随后 @baoskee 发推回应称，Shaw「完全是疯子」。 🔸同时表示 Shaw 曾用 ai16z 品牌 Rug 多个 项目； 🔸将社区 Meme 代币变成存在严重版权问题的公司； 🔸导致代币市值从数十亿跌至六位数； 🔸推出第二个代币 Rug 第一个并让用户损失资金； Snapshot 投票实际已上线（网站仍可访问），且 自掏腰包添加并锁定超 100 万美元 ai16z 流动性等。

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📈 专门做 A 股港股美股的多智能体分析框架，中文的 GitHub 已经冲到 30.9K stars 大部分开源量化项目是给美股写的，拿回来分析 A 股，数据源接不上，财报格式对不上，最后光是清洗数据就得写一周。 TradingAgents-CN 是把 TauricResearch 那套多智能体分析搬成了中文版：数据源直接集成了 Tushare、AkShare、BaoStock 这些国内常用的，A 股、港股、美股都能分析，跑完能导出 Markdown、Word 和 PDF 的报告。大模型供应商支持好几家，最新版还加了火山方舟。 后端 FastAPI，前端 Vue 3，配 MongoDB 和 Redis，Docker 多架构镜像直接拉。 要说明的是它明确声明只用于数据分析、学习和研究，不提供实盘交易指令，也不构成投资建议。另外 app 和 frontend 两个目录是需要商业授权的，其余部分才是 Apache 2.0。 工具能帮你把功课做扎实，但按下买入键的永远是你自己。 GitHub：

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AI 股票投研，必装这 6 个 Skill。 90% 的人用反了。 一上来就问 Agent：这只票怎么看。 但真正完整的研究流程，至少要包括：行情数据、财报数据、自动选股、AI 分析、策略回测和盘后复盘。 先把这 6 个装上，搭一套能自己查、自己分析、自己复盘的股票投研系统。 1️⃣a-stock-data A股数据底座。行情、资金流、龙虎榜、研报、北向、解禁，直接给 Agent 调。 2️⃣ global-stock-data 美港股数据底座。期权链、SEC、财报三表、资金流。做外盘用这个，别和 A股接口混着接。 3️⃣ finance-quant-skills 把 AKShare、BaoStock、Tushare、Backtrader、RQAlpha 装成 Skill。装好直接说：拉茅台近三年财务，写个双均线，回测最近三年。 4️⃣ easy-tdx 跨 A股、港股、美股、期货。不用注册，不用申请 API。K线、资金流、指标、回测都能拿。 5️⃣ tickflow-stock-panel 本地工作台。选股、盯盘、回测、复盘放进一个面板，按 A股 T+1、手续费、滑点来。 6️⃣ TradingAgents-Astock 研究层。7 个分析师在里面辩论，政策、游资、解禁都有，输出考虑涨跌停和 T+1。专治单个模型自己编。 Claude / Codex / Cursor 都能接，感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor