✍️ AI 改写 🎯 Meme 猎手 🦐 皮皮虾
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知识玩家 加密 @BrainQuestor · 2026年06月23日 10:16
健身房9年教会了我这个:

10个最差组合让你增重:

1. 夜间跑步+夜间训练 https://x.com/BrainQuestor/status/2069363849313345709/photo/1
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28 10 117.1K
娜美知识库 其他 @fhwofjow51260 · 2026年06月23日 12:22
童锦程说过十个追女生的检查技巧 https://x.com/fhwofjow51260/status/2069395633606402311/photo/1
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16 45 21.8K
向阳乔木 AI @vista8 · 2026年06月23日 08:48
最近听到了好多workbuddy在中小企业的应用,出乎意料的受欢迎。

这可能是腾讯目前最PMF的AI产品。
62 4 52.2K
周览资源分享 其他 @grgerwcwetwet · 2026年06月23日 11:47
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14 45 23.9K
Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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$ANSEM 代币创建于10天前,The Black Bull叙事,历史最高市值384K,持有地址2694,其中有9位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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$FRAG 代币创建于8天前,frags.fun Game叙事,历史最高市值1.4M,持有地址3090,其中有9位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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$STARMIND 代币创建于1天前,StarMind叙事,历史最高市值101K,持有地址339,其中有7位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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$WCANIME 代币创建于1天前,World Cup Anime叙事,历史最高市值147K,持有地址708,其中有4位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
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$GTAVI 代币创建于5天前,Grand Theft Auto VI叙事,历史最高市值1.1M,持有地址6610,其中有9位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花403U,买入大金狗 $CONDOR Meme币,赚了0.7万U相当于4万人民币,17倍回报!

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$CONDOR 代币创建于1天前,Condor叙事,历史最高市值216K,持有地址1767,其中有3位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花113U,买入大金狗 $FARM Meme币,赚了0.7万U相当于4万人民币,60倍回报!

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$FARM 代币创建于6天前,FarmTown叙事,历史最高市值2.4M,持有地址6113,其中有9位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花138U,买入大金狗 $world Meme币,赚了2.4万U相当于17万人民币,176倍回报!

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https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_HwkD6sDVUMDZt3g64MAwnymaTMziVzRoU9AvUVixGhSK

$world 代币创建于1天前,world.xyz叙事,历史最高市值681K,持有地址1802,其中有6位KOL在车上
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月24日 01:00
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花347U,买入大金狗 $QUEST Meme币,赚了0.9万U相当于6万人民币,27倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_Aw7RbPpvd7FFcVsTzvQmNVp4w1kAV79Qb9TLXnnEscwL

$QUEST 代币创建于1天前,PokéQuest叙事,历史最高市值422K,持有地址5369,其中有11位KOL在车上
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Lonely AI @Lonely__MH · 2026年06月23日 09:25
55 6 11.0K
Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年06月23日 16:39
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33 187 102.8K
GitHub Projects Community AI @GithubProjects · 2026年06月23日 15:51
你有 GitHub 主页吗?

分享链接,互关走起。 https://x.com/GithubProjects/status/2069448281231597963/photo/1
Do you have a GitHub profile?

Share the link and let's connect. https://x.com/GithubProjects/status/2069448281231597963/photo/1
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278 7 25.5K
GOLD 网盘 @Honcia13 · 2026年06月23日 14:11
在闲鱼卖虚拟资料,还在一单一单手动发货?

其实可以用自动发货工具,把重复操作直接省掉。

适合卖:

• 教程资料
• 素材包
• 网盘链接
• 电子文档
• 优惠券
• 兑换码
• 虚拟资源
买家下单后,
系统可以自动把内容发送到闲鱼 App。
不用一直盯手机,
不用半夜爬起来回消息,
也不用每天重复复制粘贴。
虚拟资源生意最耗人的,

往往不是找产品,

而是发货、回复、补链接这些重复动作。

自动化之后,

你睡觉时它能发,

你上班时它也能发,

相当于 24 小时值守。

资源链接:

https://pan.quark.cn/s/acc42e0b0820

适合做闲鱼虚拟资源、资料包、教程类项目的人研究一下。

提醒一句:

使用前最好确认平台规则和商品合规,

别因为自动化工具影响账号安全。
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火山哥🕊️ 加密 @huoshan007 · 2026年06月23日 09:43
🚀 昨日神准连中!今日世界杯4场爆款预测直接来!🔥

昨日预测直接起飞:
✅ 阿根廷2-0奥地利 完美命中!梅西又刷纪录
✅ 法国3-0伊拉克 实力差距太明显
✅ 约旦1-2阿尔及利亚 方向+比分双杀
挪威方向也对,只是被塞内加尔咬得太狠!

今日大神师兄继续高强度推荐:

✅ 葡萄牙 vs 乌兹别克斯坦
首战丢分必须抢分!葡萄牙强势反弹概率极高
方向:让胜/让平
参考比分:3-0、2-0、4-1

✅ 英格兰 vs 加纳
英格兰占优但加纳防守够硬,大胜不易
方向:让平/让负
参考比分:2-1、3-1、2-0

✅ 巴拿马 vs 克罗地亚
克罗地亚生死战!不赢基本出局
方向:克罗地亚胜
参考比分:0-2、1-2、1-3

⚠️ 哥伦比亚 vs 民主刚果
今日最有冷意的一场!民主刚果首轮逼平葡萄牙,威胁不小
方向:让平/让负
参考比分:1-1、0-1、2-1

个人觉得两场:
🔥 葡萄牙让胜/让平
🔥 克罗地亚胜

兄弟们,今天哪场你最有信心?
点赞+关注,每天准时更新爆款预测!
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96 4 20.7K
Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月23日 22:00
发现一个牛B的钱包地址,在SOL链上,花138U,买入大金狗 $world Meme币,赚了1.4万U相当于10万人民币,101倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/sol/address/C7KoyPop_HwkD6sDVUMDZt3g64MAwnymaTMziVzRoU9AvUVixGhSK

$world 代币创建于1天前,world.xyz叙事,历史最高市值395K,持有地址1429,其中有5位KOL在车上
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年06月23日 08:44
Karpathy 说过一段话,如果你无视它,以后肯定会后悔:

“我们必须给 AI 拴上绳子。我仍然是那个瓶颈。我得确保这玩意儿不会引入 Bug,也没有安全问题。”

这是他去年在 YC 演讲时说的,当时大家担心的还是可靠性。那时候模型会一本正经地胡说八道,犯一些人类绝不会犯的错,所以“拴绳子”意味着你要全程参与,在信任输出之前先检查一遍。

现在的模型强多了,但这句话依然适用,只不过原因是他当时没太关注的。

即便模型今天能写出完美的代码,它依然不知道谁有权运行它。

“正确性”和“权限控制”是两个不同的问题,随着模型进步,提升的只有正确性。

一个完美的智能体依然会交出一个谁都能操作任何功能的工具,因为“权限”从来就不是任务的一部分。

我用 Claude Code 实测了一下。

我让它写一个简单的内部工具,带一个发放账户积分的按钮。一次成功,在本地运行,点一下积分就秒到账。

但没有任何逻辑决定谁有权点这个按钮。智能体写出了正确的逻辑,并显示了成功通知。

它从未检查调用者是否有权操作,是否该暂停等待人工审批,或者是否记录了日志。

这不是更聪明的模型能解决的 Bug,因为“绳子”压根就不在代码里。

身份、权限和审计存在于运行应用的系统中,而不是智能体生成的代码里。

为了解决这个问题,我把同样的代码包放到了 @retool 上托管。

之前在我电脑上悄无声息执行的积分发放操作,现在被拦截在了审批关卡前,通过 SSO 关联到了真实身份,并记录到了审计日志中。

这些我一行代码都没写。

应用在部署的那一刻就继承了整个安全边界,视频展示了前后的对比。

你可以在这里亲自尝试:https://retool.com/blog/retool-launches-react-ai-app-builder?utm_source=freeman_and_forrest&utm_medium=influencer&utm_campaign=r2_launch&utm_content=akshay_pachaar_x&rcid=701Ql000011zyUSIAY

我还在最近的文章里详细拆解了整个过程,并与团队合作完成了这些内容。

文章记录了构建过程、在我电脑上无人监管直接发放积分的瞬间,以及同样的 App 在 Retool 上运行后的变化。

它还涵盖了为什么这是运行环境的属性,而不是靠更好的模型就能修复的问题,这也是开发者通常会忽略的一点。

文章引用如下。

Karpathy 说过一段话,如果你无视它,以后肯定会后悔:

“我们必须给 AI 拴上绳子。我仍然是那个瓶颈。我得确保这玩意儿不会引入 Bug,也没有安全问题。”

这是他去年在 YC 演讲时说的,当时大家担心的还是可靠性。那时候模型会一本正经胡说八道,犯一些人类绝不会犯的错,所以“拴绳子”意味着你要全程参与,在信任输出之前先检查一遍。

现在的模型强多了,但这句话依然适用,只不过原因是他当时没太关注的。

即便模型今天能写出完美的代码,它依然不知道谁有权运行它。

“正确性”和“权限控制”是两个不同的问题,随着模型进步,提升的只有正确性。

一个完美的智能体依然会交出一个谁都能操作任何功能的工具,因为“权限”从来就不是任务的一部分。

我用 Claude Code 实测了一下。

我让它写一个简单的内部工具,带一个发放账户积分的按钮。一次成功,在本地运行,点一下积分就秒到账。

但没有任何逻辑决定谁有权点这个按钮。智能体写出了正确的逻辑,并显示了成功通知。

它从未检查调用者是否有权操作,是否该暂停等待人工审批,或者是否记录了日志。

这不是更聪明的模型能解决的 Bug,因为“绳子”压根就不在代码里。

身份、权限和审计存在于运行应用的系统中,而不是智能体生成的代码里。

为了解决这个问题,我把同样的代码包放到了 @retool 上托管。

之前在我电脑上悄无声息执行的积分发放操作,现在被拦截在了审批关卡前,通过 SSO 关联到了真实身份,并记录到了审计日志中。

这些我一行代码都没写。

应用在部署的那一刻就继承了整个安全边界,视频展示了前后的对比。

你可以在这里亲自尝试:https://retool.com/blog/retool-launches-react-ai-app-builder?utm_source=freeman_and_forrest&utm_medium=influencer&utm_campaign=r2_launch&utm_content=akshay_pachaar_x&rcid=701Ql000011zyUSIAY

我还在最近的文章里详细拆解了整个过程,并与团队合作完成了这些内容。

文章记录了构建过程、在我电脑上无人监管直接发放积分的瞬间,以及同样的 App 在 Retool 上运行后的变化。

它还涵盖了为什么这是运行环境的属性,而不是靠更好的模型就能修复的问题,这也是开发者通常会忽略的一点。

文章引用如下。
Karpathy said something you'll regret ignoring:

"We have to keep the AI on the leash. I'm still the bottleneck. I have to make sure this thing isn't introducing bugs and that there's no security issues."

He said it at YC talk last year, when the worry was reliability. The models hallucinated and made mistakes no human would, so the leash implied keeping yourself in the loop and checking the output before trusting it.

The models are far better now, and the line still holds, for a reason he was not focused on back then.

Even a model that writes flawless code today still has no idea who is allowed to run it.

Correctness and authorization are different problems, and only correctness improves as the model improves.

A perfect agent still hands a tool where anyone can do anything, because permission was never part of the task.

I actually tested this in practice with Claude Code.

I asked it to build a small internal tool with a button that issues account credits. It worked first try, and running it locally, the credit applied the instant I clicked.

Nothing decided who was allowed to click it. The agent wrote the right logic and displayed a success notification.

It never checked whether the caller had the right, whether it should pause for a human, or whether anything was logged.

And this is not a bug a smarter model can outgrow because the leash was never in the code.

Identity, permissions, and audit live in the system that runs the app, not in what the agent generates.

To solve this, I took the exact same bundle and hosted it on @retool.

The credit write that fired silently on my laptop now stopped at an approval gate, resolved to a real identity through SSO, and landed in an audit log.

I wrote none of it.

The app inherited the entire boundary the moment it was deployed, and the video shows the before and after.

You can try it yourself here: https://retool.com/blog/retool-launches-react-ai-app-builder?utm_source=freeman_and_forrest&utm_medium=influencer&utm_campaign=r2_launch&utm_content=akshay_pachaar_x&rcid=701Ql000011zyUSIAY

I also wrote a detailed breakdown of the whole thing in my recent article, and I worked with the team to put this together.

It walks through the build, the exact moment the credit write went through on my laptop with nobody checking, and then what changed when the same app ran on Retool.

It also covers why this is a property of the runtime and not something a better model fixes, which is why devs typically miss this.

The article is quoted below.
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年06月23日 12:57
循环工程(Loop Engineering)的四大支柱。

循环本身只有六行代码,没人在这上面竞争。所有严肃的 Agent 框架最终都落在同一个微小的 while 循环上:模型读取上下文,调用工具,你把结果反馈回去,不断重复直到它不再提问。

既然这部分已经解决了,那大家到底在工程化什么?

答案是模型周围的一切。Claude Code 的作者 Boris Cherny 说得很直白:他不再给 Claude 写 prompt 了,而是写好循环让它们自己跑。

这种转变现在有了名字,它建立在四个支柱之上,而这四点远比那六行代码看起来要难。这些才是真正容易出状况的地方:

→ 知道何时停止。终端消息结束的是回合,而不是任务。Agent 会写出有问题的代码,环顾四周,然后宣布胜利。“完成”必须意味着测试通过,而不是 Agent 觉得自己干得不错。

→ 保持上下文整洁。长循环会从内部“腐烂”,因为旧的输出和死胡同会不断堆积。上下文越差,决策就越差,进而产生更多噪音,Agent 运行时间越长就越笨。你要把上下文当成预算(budget)来管理,而不是当成水桶(bucket)随便装。

→ Agent 真正能用的工具。堆上一百个工具,它就会搞不清该用哪一个。写入操作必须是幂等的(支持重复执行),因为循环会重试,而重试一次“创建客户”调用可能会让你得到重复的记录。

→ 敢于说“不”的东西。如果没人管,Agent 会自我认同。解决办法是把“执行者”和“检查者”分开,这样工人就永远不会给自己的作业打分。

把这四点结合起来,你的工作就变了。你不再一步步引导 Agent,而是开始设计引导它的系统。

Karpathy 会让研究循环跑一整晚,自动调整脚本、测试、保留有效的、扔掉没用的,而他本人完全不在循环中。他设置好一次,然后点击运行。

模型正在变成商品,围绕它的循环才是现在真正的工程核心。

顶尖的开发者不再问该让 Agent 做什么,而是开始问什么样的系统可以在没有他们的情况下完成任务。

我写了完整的拆解,文章引用在下方。

请保持关注!
the four pillars of loop engineering.

the loop itself is six lines, and nobody competes on it. every serious agent framework lands on the same tiny while-loop. model reads context, calls a tool, you feed the result back, repeat until it stops asking.

so if that part is solved, what is everyone actually engineering?

the answer is everything around the model. Boris Cherny, who built Claude Code, put it plainly. he doesn't prompt Claude anymore, he writes loops and lets them run.

that shift has a name now, and it rests on four pillars that are harder than the six lines make them look. these are the parts that actually break:

→ knowing when to stop. a terminal message ends the turn, not the task. an agent will write failing code, glance around, and declare victory. "done" has to mean the tests pass, not the agent feeling good about its work.

→ keeping the context clean. long loops rot from the inside as old outputs and dead ends pile up. a worse context produces a worse decision, which adds more noise, and the agent gets dumber the longer it runs. you fight it by treating context as a budget, not a bucket.

→ tools the agent can actually use. pile on a hundred tools and it loses track of which one to reach for. writes have to be safe to repeat, because loops retry, and a retried "create customer" call leaves you with duplicate records.

→ something that can say no. left alone, an agent agrees with itself. the fix is to separate the maker from the checker so the worker never grades its own homework.

put those four together and your job changes. you stop steering the agent move by move and start designing the system that steers it.

Karpathy runs research loops overnight that tweak a script, test it, keep what works, and throw away what doesn't, with himself nowhere in the loop. he arranges it once and hits go.

the model is becoming a commodity. the loop around it is where the real engineering lives now.

the best builders stopped asking what they should tell the agent to do. they started asking what system would do this without them.

I wrote the full breakdown. the article is quoted below.

stay tuned for more on this!
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20 70 45.0K
Nav Toor AI @heynavtoor · 2026年06月22日 17:14
这真的太吓人了。

看看现在的分发变得有多简单:

> 粘贴你的网站链接
> 部署针对你垂直领域的 TikTok + IG 账号
> AI 为你的产品生成 1000 个爆款视频
> 还会帮你自动发布

这确实细思极恐。
This is genuinely terrifying.

Look at how easy distribution has become:

> paste your website URL

> deploy TikTok + IG accounts tailored to your niche

> AI generates 1000 viral videos for your product

> posts it for you too

This is actually scary
4 17 25.3K
歸藏(guizang.ai) AI @op7418 · 2026年06月23日 04:15
Seedance 2.0 的 4K 分辨率我已经在即梦上线。

看了一下,15 秒是 1200 积分,需要选择 Seedance VIP 版本。

4K 分辨率生成的视频码率为 50M,感觉是为那些做商业片和商业短剧的公司准备的。 https://x.com/op7418/status/2069272992664924426/video/1
64 3 41.9K
Meme大神 其他 @meme_god · 2026年06月23日 19:00
发现一个牛B的钱包地址,在BSC链上,花57U,买入大金狗 $来一根 Meme币,赚了0.1万U相当于1万人民币,26倍回报!

他的钱包地址:
https://gmgn.ai/bsc/address/C7KoyPop_0x2da84bb81a2767117d4e296abe3b71c406eb0de9

$来一根 代币创建于1天前,围绕 20 根烟运行的市值阶段式 DeF叙事,历史最高市值306K,持有地址856,其中有6位KOL在车上
0 0 0
Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年06月23日 12:52
摆脱色欲成瘾,完成自我觉醒的终极路径 https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2069403333497135304/video/1
15 54 62.6K
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