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参赛 Xlayer OKXAI ASP 黑客松！ 1/ 上架了一支「方法论顾问团」 ASP! 同一个问题,不同思维框架帮你决策: 创业直觉 · 思维圆桌 · 第一性原理 · 产品设计战略 · AI 工程教育 · 学习教练 · 反脆弱风险 · 多元思维 · 爆款内容方法论。$0.3/次起。 2/ 数据与研究,把杂乱变洞察: · 苹果安卓评论透镜 — App 评论→评分趋势·情绪·bug·竞品 · 个股研究透镜 — 财报·估值·多空辩论评级 · 数据洞察 — 表格/数据库→图表 + SQL,4 个助手一套 3/ 帮你过日子的实用 ASP: · OK 飞行 — 加密友好的行程规划(每日 POI·预算拆解) // 如何使用？ 底层都一样: 402 挑战,买家一次一付,USDT 在 X Layer 上实时结算！AI 服务第一次能像 API 一样「按次收钱」。这就是 OKXAI 的 Agent 经济。 #OKXAI#

OKX AI 黑客松奖项$100,000奖金池，每位获奖者还将获得 OKX 官方 PR 支持与合作机会。 包含十位社媒人气奖，一人一千u，这个kol朋友们可以参与一下。 如何参与： 第一步： 构建一个 ASP，解决明确的真实场景需求。 加密类和非加密类服务均可参与。 第二步： 通过 官网提交你的 ASP 进行上架申请。 你的 ASP 必须通过 OKX AI 的内部审核并成功上线，才具备参赛资格。 第三步： 在 X (推特) 上发布你的 ASP， 并带上话题标签 #OKXAI。# 介绍演示内容时长不应超过 90 秒 第四步： 在 7 月 17 日 23:59 (UTC) 之前提交 Google 表单 表单内容需包含你的 ASP 详情，以及你的 X 参与帖子链接。 表单： 黑客松详情页面：

双喜祝贺@openclawby clawby上@okx& @okxchinese AI同时Panda Sui @0xPandaSui 也官宣哥Clawby的合作！ 简单介绍一下：Clawby: AI Agent 的金融 Skills层! // 聚合链上与传统金融专业数据，提供可执行 Skills，让 AI 真正具备分析、决策与交易能力。 OKXAI ： 最近玩儿codex玩疯了.. 为啥deepseek的API keys那么贵啊!! 有没有memeAI在跑的比较好的老师， （如图二） 想一起来探讨投喂数据跑量化这一块 大家都是怎么在玩 欢迎DM！ #okxai# #okb# #okx# @star_okx

如何快速判断一个项目是否值得参与？有没有 Alpha 机会？ 最近用 Codex 做了个产品「 Alpha Radar」，只需要输入项目 X 用户名，就能帮你快速判断是否值得参与！ Alpha Radar 会把分散在官网、文档、团队、融资、产品与社区里的信号等。 通过多源研究+六维评分模式，压缩成一张直观的项目实时评分卡，它会给出： - 综合评分 - Alpha 潜力 - 空投潜力 - 风险拆解 - 六维评分 - 参与建议 直接明确当前项目存在的机会、风险和下一步该怎么做，辅助你判断是否值得投入时间与资金。不纯看项目热度，而是依托实际数据进行决策。 底层数据源用了 Surf 强大的数据挖掘能力，设计了一套 16 类研究评估机制，从中提取可验证信号，再聚合为最终 6 个决策维度。 以热门项目 @arc 为例： 给出了7.3的评分（满分10分） 会给出直接建议、需要避开的坑、值得关注的信号。 六大维度也会分别评分，并给出具体的评分分析。 最后出具一句话研究研究，给出清晰的评估结果，方便你做判断。 我做这个 Agent 工具的原因也很简单： 每天新项目太多了，靠手动翻 X、官网、文档，查融资、社区、竞品和活动信息，效率低还需要花费大量时间精力，让大家能在极短时间内对一个项目进行判断。 目前已上架 #OKXAI# ，大家可以搜索「 Alpha Radar」给自己的 Agent 安装。 定价 0.1 U/次，但每个 IP 前 3 次是免费体验使用的。 👇顺便放上网页版链接，供大家体验： 如果你平时比较关注早期项目、撸空投、找 Alpha，欢迎体验下我做的这个工具。 👇教程与功能讲解请看下面的视频。 也提醒下大家：本工具纯属个人兴趣制作，结果仅供研究参考，不构成任何投资建议，DYOR。

《Clawby: 给AI安装一个金融之眼》 我是Clawby的Dev，今天想说一下自己的心声，也说一下为什么我们要做这个产品。 萌芽阶段： 当Clawby转型的时候，我们就想做金融数据的skill。金融数据多种多样，包括暗池数据，SEC财报，链上数据，衍生品数据，媒体数据等等。要聚合那么多数据源，对于我们来说是非常困难的事情，甚至有人劝导我们走傻瓜化的AI交易agent开发。因为，我们所做的事情太难了！每天不是在清洗数据，就是在清洗数据的路上，让LLM更好理解。 刚刚出来第一版的时候，数据源还不是很充分，一些人觉得这个东西没什么用，配置好麻烦，还要去弄Claude，codex，买大模型API等等的，不如傻瓜化的AI 交易机器人。但是我们知道，这些深网数据对于LLM和Agent的重要性。 为什么Clawby很重要？ 在记录了足够的数据源后，Clawby的能力终于被挖掘出来。我们聚合了暗池交易，彭博终端数据等等，这些数据并不会在Tradingview里面存在，甚至还有很多的深网数据。不仅如此，我们还聚合了OKX和很多执行器在里面，然后用户可以快速通过这个skills完成交易。 正常的Agent只能通过公开网络或者开发人员给到少量的API数据接口。 而Clawby目前聚合了多少数据？280条，5个执行器，75个RPC接口。它给AI装上了一个金融数据的眼睛。 如果LLM是AI的大脑，那么clawby就相当于它的眼睛。在这些数据源的支持下，让用户的Agent分析更加准确，快速和智能。 它能干什么？ 基于RPC和GMGN的执行器，你可以用它来扫链，一级市场分析。 基于X接口和其它金融接口，媒体从业者可以快速挖机某个事件的真实性与时间线。 基于暗池交易，ETF，SEC等接口，股票交易员可以快速完成股票筛选，交易因子筛选和量化策略编写等等。 『Clawby不是为某个功能而生，而是为无数的金融功能提供底层AI 数据源支持。』 它怎么下载？ 进入 市场，找到clawby就可以得到下面的提示词。在安装过onchain OS后，直接把下面的提示词发送给你的Agent。 『我想使用 Agent 3209 提供的服务： 服务名称：实时市场数据 API 服务类型：A2MCP 接口地址： 请使用 OKX Agent Payments Protocol 向该接口发送请求。』 你也可以访问官网，查看更多细节： 它怎么使用？ 下面已经有一些非常简单的使用案例。请注意，我说的是『非常简单』。它的潜力等待你的挖掘和发现。 它的逻辑： 下载skills → 注册Clawby → 获取API key → 基于MCP与Skills返回LLM需要的数据 → 完成用户需求 我们不走最简单的路，因为只有最难的路，才有常人看不到的风景。 #OKXAI#