✍️ AI 改写 🎯 Meme 猎手 🦐 皮皮虾
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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年06月24日 10:50
Captures IMSI numbers of nearby cellphones using an SDR receiver

https://github.com/Oros42/IMSI-catcher https://x.com/tom_doerr/status/2069734954267729983/photo/1
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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年06月25日 12:51
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年06月25日 13:41
Hermes /learn 详解。

智能体(agents)通常是通过“吃苦头”来学习的。

它们在任务中摸爬滚打,失败几次,找到可行的路径,然后才把总结出的经验写下来。在教训变成可复用的技能之前,你得先陪它经历一段痛苦的过程。

Nous Research 的 Hermes Agent 刚刚发布了 /learn 功能,彻底消除了这种前置的痛苦。

只需指向一个来源,它就能在执行任务前构建技能。无论是本地 SDK 目录、文档 URL、你刚带它走过的流程,还是你粘贴进去的纯文本笔记。

它会阅读材料,编写 𝗦𝗞𝗜𝗟𝗟.𝗺𝗱,进行实测并保存。

所以,对一个内部 REST 客户端执行 /learn,让它关注鉴权和分页,你就能得到一个涵盖这些内容的技能,随时可以通过斜杠命令调用。

这里有个重点:Hermes 本身就已经具备自主创建技能的能力。

在完成复杂任务或从死胡同恢复后,后台会自动捕捉学习到的内容。但这种循环只在任务完成后触发,也就是说它只能从已完成的轨迹中学习。

/learn 是“主动进化版”。你调用它,它就能从智能体从未接触过的材料中学习:没读过的文档、没运行过的仓库、别人的操作手册。

其机制非常简洁,没有独立的摄取引擎。

/learn 会构建一个符合标准的提示词(prompt),并将其作为普通对话交给智能体。智能体利用现有工具收集材料,然后通过相同的技能工具编写并保存技能。

因为它只是一个对话回合,所以它可以在智能体工作的任何地方运行:CLI、消息网关、控制面板,无需额外部署。

优势随之叠加:

→ 入门门槛降至一条命令。原本每次都要重读文档的私有 API,现在变成了全团队都能调用的技能。

→ 仓库变成了剧本。对代码库执行 /learn,它能捕捉模式和工作流,下次对话直接进入实战。

→ 一次性的演示变得可重复。部署一次预发布服务器,对其执行 /learn,操作流程就能超越单次对话被保留下来。

→ 输出可验证。每个技能都自带验证环节并在保存前经过实测,所以你拿到的初稿就是跑通了的。

记忆存储事实,技能存储“如何干活”。

/learn 是通往后者的前门,让你能有目的地填充技能库,而不是等着智能体通过一次次碰壁来艰难获取。

顶尖的开发者不再每回都教智能体重复的操作,他们只提供一次源码,然后永久保留这项技能。

话虽如此,如果你想上手 Hermes,我写了一篇深度长文,涵盖了 Hermes 智能体的架构、记忆系统、自进化技能、GEPA 优化以及如何设置多个专业化智能体。

文章引用如下。

你也可以观看我的 YouTube 速成课程:https://www.youtube.com/watch?v=bNp6YcKBLgY
Hermes /learn explained.

agents usually learn the hard way.

they struggle through a task live, fail a few times, find the path that works, and only then write down what they figured out. the lesson costs you a painful session before it becomes reusable.

Hermes Agent by Nous Research just shipped /learn, and it removes that struggle from the front.

point it at a source and it builds a skill before it has ever run the task. a local SDK directory, a docs URL, a workflow you just walked it through, or a procedure you paste in as plain notes.

it reads the material, writes a 𝗦𝗞𝗜𝗟𝗟.𝗺𝗱, tests the skill live, and saves it.

so /learn an internal REST client, tell it to focus on auth and pagination, and you get back a skill that covers exactly that, ready to invoke as a slash command.

here is the part worth understanding. Hermes already created skills on its own.

after a complex task or a recovery from a dead end, a background pass would quietly capture what it learned. that loop only fires on completed work, so it learns from trajectories the agent has already finished.

/learn is the deliberate version. you invoke it, and it learns from material the agent has never touched. docs it has not read, a repo it has not run, someone else's runbook.

the mechanism is the cleanest part. there is no separate ingestion engine.

/learn builds a standards-guided prompt and hands it to the agent as a normal turn. the agent gathers the material with tools it already has, then authors the skill and saves it through the same skill tooling.

because it is just a turn, it works everywhere the agent does. the CLI, the messaging gateways, the dashboard, with nothing new to deploy.

the advantages stack up from there.

→ onboarding collapses to one command. a private API that meant re-reading the docs every session becomes a skill your whole team invokes.

→ a repo turns into a playbook. point /learn at a codebase and it captures the patterns and workflows, so the next session starts from how to work with it.

→ a one-time walkthrough becomes repeatable. deploy the staging server once, /learn it, and the procedure outlives the session.

→ the output is verifiable. every skill ships with a verification section and gets tested live before saving, so you get a draft that already ran.

memory remembers facts. skills remember how to do the work.

/learn is the front door to the second one, and it lets you fill that store on purpose instead of waiting for the agent to earn each entry the hard way.

the best builders stopped re-teaching the agent the same procedure every session. they hand it the source once and keep the skill.

That said, if you’re looking to set up Hermes, I wrote a full deep dive covering the Hermes agent’s architecture, memory system, self-evolving skills, GEPA optimization, and how to set up multiple specialized agents.

The article is quoted below.

You can also watch my YouTube crash course on the Hermes agent: https://www.youtube.com/watch?v=bNp6YcKBLgY
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Huan AI @Huanusa · 2026年06月24日 13:32
费曼学习法,10分钟背诵一篇英语文章 https://x.com/Huanusa/status/2069775760223621353/video/1
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GOLD 其他 @Honcia13 · 2026年06月24日 14:59
AI 写前端,真正卡住的地方不是代码。

而是 UI 太丑。

最近看到一个很猛的 GitHub 项目:

awesome-design-md。

有人把 Stripe、Linear、Figma、Ferrari 等顶级品牌的设计系统,整理成了 DESIGN.md 文件。

GitHub 已经 5.4 万+ Star。

DESIGN.md 可以理解成:

给 AI 编程工具看的 UI 设计说明书。

把这个 md 文件放进项目根目录,

AI 就能知道页面应该是什么风格。

里面通常包含:

• 配色方案
• 字体规范
• 组件样式
• 布局原则
• 响应式规则
• 设计语气
• 给 AI 的 prompt 指引
覆盖品牌非常多:
AI 工具:
Claude、ElevenLabs、Mistral、Replicate
开发工具:
Cursor、Vercel、Raycast、Warp
设计工具:

Figma、Framer、Webflow

金融 / Crypto:

Binance、Coinbase、Stripe

消费品牌:

Apple、Nike、Spotify、Tesla

用法很简单:

找到你想参考的品牌 DESIGN.md

复制到项目根目录

告诉 AI:“按这个设计风格生成页面”

以前做 UI:

找设计师 → 出设计稿 → 前端还原 → 反复修改。

现在很多轻量项目可以变成:

复制 DESIGN.md → AI 生成页面 → 人工微调。
这不是简单的提示词模板,
而是在把设计系统变成 AI 可以直接读取的工程文件。

项目地址:

https://github.com/VoltAgent/awesome-design-md

一句话总结:

以后 AI 生成的页面好不好看,

很大程度取决于你给它什么样的 DESIGN.md。
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娜美知识库 其他 @fhwofjow51260 · 2026年06月24日 12:12
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火山哥🕊️ 加密 @huoshan007 · 2026年06月25日 12:06
过去结束的预测✅
🇸🇪5-1🇹🇳✅✅
🇪🇸0-0🇨🇻✅✅
🇧🇪1-1🇪🇬✅✅
🇸🇦1-1🇺🇾✅✅
🇮🇷2-2🇳🇿✅✅
🇫🇷3-1🇸🇳✅✅
🇮🇶1-4🇳🇴✅✅
🇦🇷2-0🇩🇿✅✅
🇦🇹3-1🇯🇴✅✅
🇵🇹1-1🇨🇩✅✅
🏴4-2🇭🇷✅✅
🇬🇭1-0🇵🇦✅✅
🇹🇳0-4🇯🇵✅✅
🇪🇸4-0🇸🇦✅✅
🇧🇪0-0🇮🇷✅✅
🇺🇾2 -2🇨🇻✅✅
🇳🇿1-3🇪🇬✅✅
🇦🇷2-0🇦🇹✅✅
🇫🇷3-0🇮🇶✅✅
🇳🇴3-2🇸🇳✅✅
🇯🇴1-2🇩🇿✅✅
🇵🇹5-0🇺🇿✅✅

今天6场重磅预测!

⚽ 厄瓜多尔 vs 德国
✅ 德国胜(德国50%胜率)
推荐:0-2 / 1-3 / 0-3
⚠️德国伤兵满营,厄瓜多尔有爆冷空间!

⚽ 库拉索 vs 科特迪瓦
✅ 科特迪瓦让胜/让平(科特迪瓦68%胜率)
推荐:0-1 / 0-2 / 1-1

⚽ 突尼斯 vs 荷兰
✅ 荷兰让平/让负(荷兰75%胜率)
推荐:0-2 / 0-3 / 1-3

⚽ 日本 vs 瑞典
✅ 日本胜+平(双保险)(日本54%胜率)
推荐:1-1 / 2-1 / 1-0

⚽ 巴拉圭 vs 澳大利亚
✅ 让负(三三开,巴拉圭35% / 平31% / 澳34%)
⚠️谁赢都不意外,冷门防!

⚽ 土耳其 vs 美国
✅ 美国胜(美国45%胜率)
⚠️平局概率最高11.9%(1-1),谨慎!

📊 今日必跟方向:
✅ 德国 ✅ 科特迪瓦 ✅ 荷兰 ✅ 日本
⚠️ 美国 ⚠️ 巴拉圭(重点防御)
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Bitturing AI @Bitturing · 2026年06月25日 02:20
哈佛14个方法,能超过99%的人

第一个:5秒法则
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娜美知识库 其他 @fhwofjow51260 · 2026年06月25日 12:15
怎么调戏女朋友,让女朋友更喜欢你 https://x.com/fhwofjow51260/status/2070118665140498851/photo/1
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李岳 AI @liyue_ai · 2026年06月25日 07:26
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向阳乔木 AI @vista8 · 2026年06月25日 13:56
腾讯出了专门给Agent用的邮箱,快去抢注你的邮箱名...

注册以后,会有一段提示词,发给Codex或你的其他Agent来完成cli设置。

地址见评论区 https://x.com/vista8/status/2070144005589831745/photo/1
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月25日 19:00
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上,花76U,买入大金狗 $黄金时代 Meme币,赚了0.1万U相当于0万人民币,14倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0xe8ee215209debbc29bb5a6f2f02ffc7e14d35b69

$黄金时代 代币创建于2天前,黄金时代叙事,历史最高市值191K,持有地址1063,其中有4位KOL在车上
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爱丽丝呀! 加密 @BTCqzy1 · 2026年06月25日 08:47
很多人盯着美光、海力士暴涨,却不知道国内 QDII 里也能买到存储芯片含量。

我按 2026 Q1 前十大持仓,梳理了一遍国内QDII,筛出存储/HBM/NAND 含量最高的 5 只:

1. 建信新兴市场混合 QDII(539002)
存储相关仓位约 24.05%
持仓:SK 海力士 8.65% + 三星电子 6.76% + 闪迪 4.91% + 西部数据 3.73%

这是目前公开持仓里 存储味 很浓的一只。既有韩国 HBM 主线,也有美股 NAND/闪存链条。不是单押 HBM,而是把 DRAM、HBM、NAND 都打包进来了。

2. 易方达亚洲精选股票(118001)
存储相关仓位约 16.77%
持仓:三星电子 9.18% + SK 海力士 7.59%

张坤管理,很多人只注意到它持有 SK 海力士,其实三星电子仓位更高。它更像是亚洲科技龙头 + 韩系存储双雄的组合,不是纯半导体基金,但存储含量并不低。

3. 浦银安盛全球智能科技 QDII(006555)
存储相关仓位约 14.03%
持仓:西部数据 5.19% + 美光科技 5.13% + 铠侠 3.71%

这只容易被忽略。它是更偏美日存储/NAND 路线。美光吃 DRAM/HBM,西部数据和铠侠吃 NAND/企业级 SSD 周期,弹性也很明显。

4. 国富亚洲机会股票 QDII(457001)
存储相关仓位约 9.60%
持仓:三星电子 5.28% + SK 海力士 4.32%

它长期有亚洲科技资产配置,但最新一季报里,存储仓位没有想象中那么高。更准确地说,它是亚洲科技和消费互联网混合配置,不是纯存储基金。

5. 富国全球科技互联网股票 QDII(100055)
总含存量:7.44%
持仓明细:SK 海力士 4.11% + 三星电子 3.33%

这只整体更偏全球科技互联网和半导体龙头,存储只是其中一条线。韩系存储仓位合计 7.44%,适合放在第五档观察。

仅个人调研,非投资建议
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小小东 AI @xiaoxiaodong01 · 2026年06月24日 15:16
GPT2 x 贴纸 x 青春 x 美学提示词

个人有种预感:
接下来是女孩子的时代

因为AI,她们能更好的实现美、感受美
比如旅拍、比如修图这种琐事...

用这样的提示词,轻松就能完成以前,哆哆嗦嗦几小时的修图任务...

这组的贴纸,连我都被感染上了这股明媚的生命力。

稍微懂点设计的朋友,更加能感受这组提示词的强大之处,也能解锁更多使用可能。
🎨
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Geek AI @geekbb · 2026年06月25日 02:57
牛逼 Plus,以前的战友们,快用起来吧。

这玩意有融合模式,可以让一组模型并行作答,再由评审模型综合出更优的答案。

只是 API key 要一个个添加有点麻烦,作者可能也没想到有些人有几百上千个 key🤣 https://x.com/geekbb/status/2069978295320690888/photo/1
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路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 AI @0xluffy_eth · 2026年06月25日 00:17
多邻国花了2.5年没教会我法语

ChatGPT只用4周就做到了。

这是我用过的9个确切提示词 ↓
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炼金叔叔 加密 @AirdropAlchemis · 2026年06月25日 06:02
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月25日 16:00
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上,花200U,买入大金狗 $来一根 Meme币,赚了0.2万U相当于1万人民币,10倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x79b2c0350179beb91647824d3035b98687cf2dbd

$来一根 代币创建于2天前,围绕 20 根烟运行的市值阶段式 DeF叙事,历史最高市值210K,持有地址1504,其中有8位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月25日 16:00
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上,花57U,买入大金狗 $不死鸟 Meme币,赚了0.1万U相当于0万人民币,18倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x8476bae8aeb6e87f7a83eef6a3580076d0d14338

$不死鸟 代币创建于1天前,不死鸟叙事,历史最高市值134K,持有地址1395,其中有5位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月25日 16:00
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花49U,买入大金狗 $VIGILANTE Meme币,赚了0.1万U相当于0万人民币,21倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_2rvQA58QkiJd2KQWBk5fej5VbWxX5zBiLUnfXFS6JG2e

$VIGILANTE 代币创建于1天前,Citizen Vigilante叙事,历史最高市值119K,持有地址707,其中有5位KOL在车上
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年06月24日 13:28
一个视频把风水讲透了

原来主动进行环境改变就可以改命! https://x.com/cj3214567667/status/2069774542935892037/video/1
32 104 20.0K
rob. AI @robiartec · 2026年06月24日 17:49
只需 8 分钟,你就能学会从零开始用 Claude 开发 App

用 AI 学编程听起来很棒,直到你点开那些动辄几小时、全是废话的教程。这个带字幕的视频在 8 分钟内总结了一切。

> 专为 AI 零基础小白设计

> 节奏快、干货多

> 配有字幕,不错过任何细节

> 侧重于使用 Claude 进行真实的 App 开发

如果你对 AI 感兴趣但不知道从哪里开始,看这个就够了。
EN 8 MINUTOS PUEDES APRENDER A DESARROLLAR APPS CON CLAUDE DESDE CERO

Aprender a programar con IA suena bien hasta que te metes en tutoriales de horas llenos de relleno. Este vídeo subtitulado lo resume todo en 8 minutos.

> Pensado para quien empieza desde cero con IA

> Formato corto y directo

> Subtítulos para no perderte ni una parte

> Enfocado en desarrollo real de apps con Claude

Si te interesa la IA y no sabes por dónde empezar, esto es justo lo que necesitas.
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GitHub Projects Community AI @GithubProjects · 2026年06月25日 07:00
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币安Binance华语 加密 @binancezh · 2026年06月25日 08:00
💣#币安安全星期四 扫雷游戏!

你能找出图中“福利推荐官空投”全部风险点吗🕵️?

🪤天上掉 999 USDT空投?不对,你不对劲

评论区说出你认为的风险点和理由带上 #币安安全星期四,抽 3 位送出 40U 安全奖励⬇️ https://x.com/binancezh/status/2070054394234822674/photo/1
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Davidzhu AI @DavidzhuLife · 2026年06月24日 22:54
这是我读过的最有力量的一段文字:

成功的一生,本质上就是克服恐惧的一生。

一个人此生最大的失败,全部来源于他的不勇敢、全部来源于他内心当中的恐惧。

什么都不怕,绝对相信自己那一瞬间,你所有的气场就会全部打开,周围所有能量就会不断向你汇集,你就拥有了无穷的力量。
18 60 10.1K
火山哥🕊️ 加密 @huoshan007 · 2026年06月25日 05:07
今天刷到这个,真有点离谱。

有人把一整套 Claude 课程直接免费放出来了,整整 1 小时,讲的不是那种空话,而是怎么用 Claude 构建东西、自动化流程,甚至拿它去赚钱。

说白了。

你少看一集电视剧,把这 1 小时啃完,明天醒来可能就多了一门能变现的手艺。

关键是,他居然不卖课。

免费教你怎么玩,爽吧!
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Nav Toor AI @heynavtoor · 2026年06月24日 16:16
上个月刚读完一本好书?试着现在复述其中一章。
你肯定卡壳。原因如下:

20 分钟后:忘掉 42%
1 小时后:忘掉 56%
31 天后:忘掉 80%

这不是因为你笨,人类大脑就是这么运作的,这叫“遗忘曲线”。

诺贝尔奖得主理查德·费曼用 4 个步骤解决了这个问题,连 12 岁的孩子都能学会。

我把这 4 步变成了 4 条 Claude 提示词:

→ 提示词 1:找出那 5 个核心观点
→ 提示词 2:像教小孩一样把它们讲清楚
→ 提示词 3:让 Claude 指出你哪里理解偏了
→ 提示词 4:用大脑忘不掉的故事把知识点锁死

阅读只是证明你看了,讲出来才说明你懂了。这完全是两码事。

4 条提示词全在这篇文章里。别光顾着输入了,开始试着复述吧。
you finished a great book last month. try explaining one chapter right now.

you can't. here's why:

20 minutes later: 42% gone
1 hour later: 56% gone
31 days later: 80% gone

that's not you being dumb. that's how every human brain works. it's called the forgetting curve.

Richard Feynman won a Nobel Prize and fixed this with 4 steps a 12-year-old can follow.

I turned those 4 steps into 4 Claude prompts:

→ prompt 1: find the 5 ideas that actually matter
→ prompt 2: explain each one like you're teaching a kid
→ prompt 3: Claude tells you exactly where you got it wrong
→ prompt 4: lock each idea with a story your brain won't forget

reading is proof of attention. explaining is proof of understanding. not the same thing.

all 4 prompts are in this article. stop consuming. start explaining.
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そう|Claude Codeで始めるAI自動化 AI @so_ainsight · 2026年06月25日 01:10
Fable 5 要复活了?

之前消失的 Anthropic 最强模型 “Fable 5” 重新出现在了 AWS Bedrock 的模型列表里,这在国外都传疯了。

・Bedrock 模型列表里 Fable 5 再次现身(6/16 的列表里还没有)
・预测市场 Polymarket 上“即将推出”的概率暴涨 40%,达到 86%
・Claude 的模型选择界面也把它排在了第一位

种种迹象表明,这款一度停摆的最强模型真的要回归了👇Fable 5 要复活了?

之前消失的 Anthropic 最强模型 “Fable 5” 重新出现在了 AWS Bedrock 的模型列表里,这在国外都传疯了。

・Bedrock 模型列表里 Fable 5 再次现身(6/16 的列表里还没有)
・预测市场 Polymarket 上“即将推出”的概率暴涨 40%,达到 86%
・Claude 的模型选择界面也把它排在了第一位

种种迹象表明,这款一度停摆的最强模型真的要回归了👇
Fable 5、復活か。

一度消えたAnthropicの最上位モデル「Fable 5」が、AWSのAI基盤Bedrockのモデル一覧に再び現れた、というのが海外で話題に。

・Bedrockのモデル一覧にFable 5が再登場(6/16時点の一覧には無し)
・予測市場Polymarketの“近日登場”オッズが+40%で86%に急騰
・Claudeのモデル選択画面でも最上段に表示

など、一度止まった最上位モデルが戻ってくる兆候が複数出ている、という話です👇
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rob. AI @robiartec · 2026年06月23日 16:11
不再是剪辑,而是导演。

openart 推出的 Director 简直是另一个次元。

跟 AI 聊聊天,一部 5 分钟的电影就出来了。

没有时间轴
没有碎片段
不需要剪辑师盯着

这已经不再是视频生成,而是 AI 电影导演。https://x.com/robiartec/status/2069453391386829126/video/1
ya no editas, diriges

openart lanzó Director y es otro nivel

hablas con la IA y sale una película de 5 min

sin timeline

sin clips sueltos

sin editor encima

esto ya no es generación de video, es dirección cinematográfica con IA. https://x.com/robiartec/status/2069453391386829126/video/1
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区块链行情研究 加密 @qkl2058 · 2026年06月24日 15:29
一个17岁女孩,每周赚10400美元。靠的就是谷歌地图。

她连一个网站都没自己建过。

我当时笑了。她直接给我看了她的Stripe收款记录。

她的做法很简单,打开谷歌地图,搜“费城 塔可”,找一家评分4.7、网站还停留在2013年的店。把店的信息往网站构建器里一扔,工具自动生成一整个网站。

二十分钟搞定。

六个月前,她还在麦当劳一小时挣9美元。那件工作服现在还在她衣柜里挂着。

她只需要把做好的网站链接发过去,然后睡觉。网站上本来就带着店名。

那个塔可店老板打开链接,拿给女儿看:“Mira,你瞧,这是咱们吗?”

当天晚上,她收到了4800美元。

“嗨,这真能用吗?多少钱?”——这就是她的某个周二。

一家建站公司:报价14500美元,四个人,忙活六个星期。

她:零成本,一个人,二十分钟。

第一个月挣了800块。
第二个月4100块。
上周,直接10400美元。

她爸到现在还以为她在麦当劳打工。

她发现的东西就在谷歌地图上,谁都能看到。

这是一整套方法,用同样的思路搭建一个每月10000美元的B2B获客机器,完全自动化,不用打推销电话,不用投广告 ↓

收藏好,这个就是。
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