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Tom Dörr AI @tom_doerr · 2026年07月29日 18:23
AirPodsDesktop 为 Windows 和 Linux 带来了 Apple AirPods 的各项功能,支持显示电量、自动入耳检测以及低延迟音频等特性。

https://github.com/SpriteOvO/AirPodsDesktop https://x.com/tom_doerr/status/2082532370368880717
AirPodsDesktop brings Apple AirPods functionality to Windows and Linux by displaying battery levels and enabling features like automatic ear detection and low latency audio.

https://github.com/SpriteOvO/AirPodsDesktop https://x.com/tom_doerr/status/2082532370368880717
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Akshay 🚀 AI @akshay_pachaar · 2026年07月30日 12:38
仅凭一项改动,我就将 Fable 5 的 Token 使用量降低了 2.5 倍!

(100% 开源方案)

- 改动前:550 万 Token · 7 次报错 · $8.94
- 改动后:230 万 Token · 0 次报错 · $4.17

虽然最终构建产物一致,但智能体(Agent)采取的路径却截然不同。

在两次运行中,智能体都是从相同的步骤开始,即在编写任何代码前先理解后端,例如:

- 权限策略
- 可用存储桶
- 已配置的身份验证提供商
- Edge Function 的部署方式

第一次运行使用的是 Firebase,它是为使用仪表盘的人类开发者设计的。

开发者可以通过点击标签页查看上述状态,但智能体没有仪表盘,只能通过 API 调用获取信息。

而 Firebase 并没有一个能直接返回这些信息的单一调用。智能体需要多次查询,且每次查询返回的信息都严重冗余。

例如,当智能体询问登录配置时,Firebase 会返回整个身份验证界面及其支持的所有方法。

这远超它所需的上下文,并且在检查后端的每个部分时都在重复。

有些状态(比如哪些身份验证提供商是激活的)甚至根本无法查询。只能由我亲手提供,否则智能体就会乱猜。

报错进一步加剧了 Token 的消耗。

当开发者看到“权限被拒”时,可以通过控制台判断是规则问题、路径问题还是未授权请求。

Firebase 给智能体返回的是同样的字符串,但没有任何辅助调试的上下文。

于是它只能再次盲猜,选择一个最可能的原因并重写代码,从而消耗了更多 Token。

在开发这个全栈 RAG 应用时,Firebase 的配置耗费了我 550 万 Token 和 7 次人工干预。

但我通过引入 InsForge 作为后端上下文工程层(开源且支持 Docker 私有化部署),将消耗降至 230 万 Token 且零人工干预。

它提供与 Supabase/Firebase 相同的原语,但它是为智能体而非仪表盘重构了整个信息层。

只需一次消耗约 500 Token 的 CLI 调用,智能体在写第一行代码前就能掌握完整的后端拓扑。

这涵盖了身份验证、数据库、存储、Edge Functions、模型网关、微型 VM 和部署。

此外,为了将认知负荷降至最低,我们不再每次都将整个产品接口加载到上下文中,而是仅在相关时激活四个针对性的技能。

为了确保高效重试,每个 CLI 操作都会返回带有明确退出码的结构化 JSON,智能体再也不必盲猜下一步该做什么。

InsForge GitHub 仓库:https://github.com/InsForge/InsForge

(别忘了点个 star 🌟)

下方的视频展示了最终产物中 Firebase 和 InsForge 的对比。

如果你想深入了解,我的联合创始人最近发布了一篇完整的实操指南,端到端地对比了在两个后端构建同一 RAG 应用的过程。

文章引用如下!
I cut Fable 5 token usage 2.5x with just one change!

(100% open-source solution)

- Before: 5.5 M tokens · 7 errors · $8.94
- After: 2.3 M tokens · 0 errors · $4.17

The final build was the same for both, but the path the agent took wildly differed.

In both runs, the agent started with the same thing, i.e., it understood the backend before building anything, like:

- Permission policies
- Available storage buckets
- Auth providers configured
- How edge functions are deployed

The first run used Firebase, which was built for a human dev using a dashboard.

While the dev can read the above state by clicking through tabs, an agent has no dashboard. So it gathered the same info through API calls.

And there's no single Firebase call that returned this info. The agent required to query multiple times, and each query over-returned.

For instance, when the agent asked how sign-in is configured, Firebase also returned the entire auth surface and every method it supported.

This was far more context than what it needed. And it repeated across every part of the backend it inspected.

Some states (like which auth providers are active) weren't queryable at all. I provided it myself. Otherwise, the agent would have guessed.

Errors further compounded the token usage.

When a dev sees "permission denied," they can look at the console and figure out whether it's a rule, a path, or an unauthenticated request.

Firebase returned the same string to the agent as well, and it had none of that surrounding context to debug.

So it guessed again, picked the most likely cause, and rewrote code, utilizing more tokens.

This Firebase setup cost me 5.5M tokens and 7 manual interventions during errors on a full-stack RAG app.

But I brought that down to 2.3M tokens and 0 manual interventions by using InsForge as the backend context engineering layer (open-source and self-hostable via Docker).

It provides the same primitives as Supabase/Firebase, but structures the entire information layer for agents, instead of dashboards.

In one CLI call that consumed ~500 tokens, the agent saw the full backend topology before writing a single line of code.

This included auth, database, storage, edge functions, model gateway, micro VMs, and deployment.

Also, instead of loading the entire product surface into context on every task, four narrowly scoped skills activated only when relevant to keep cognitive load minimal.

And to ensure efficient retries if needed, every CLI operation returned structured JSON with meaningful exit codes, so the agent never guessed what to do next.

Here's the InsForge GitHub Repo: https://github.com/InsForge/InsForge

(don't forget to star 🌟)

The video below depicts the final build, comparing Firebase and InsForge.

If you want to dive deeper, my co-founder recently published a full walkthrough building the same RAG app on both backends and inspected them end-to-end.

The article is quoted below!
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Muhammad Ayan AI @socialwithaayan · 2026年07月30日 12:05
通过 Omni Reference 用完全相同的视频序列对比测试了 MiniMax H3 和 Seedance 2.0。

说实话被惊艳到了。H3 在提示词准确度、运镜丝滑度、音效设计以及整体叙事流畅度上完胜,质感明显更连贯、更成熟。 https://x.com/socialwithaayan/status/2082799820167905359
Tested MiniMax H3 against Seedance 2.0 using the exact same video sequence via Omni Reference.

Honestly surprised. H3 wins on prompt accuracy, smoother camera work, sound design, and overall narrative flow. It just feels way more cohesive and polished. https://x.com/socialwithaayan/status/2082799820167905359
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Neo Kim AI @systemdesignone · 2026年07月30日 12:30
想成为大神级的 AI 工程师?这 17 个核心概念一定要掌握(建议收藏):
If you want to become god-level with AI engineering, then learn these 17 concepts (save now):
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月30日 10:19
惊呆了,家人们,我只是想 Codex 帮我扒一篇 X 长文,挖出了很多人根本不知道的免费接口。。。

文章内带图片和视频,我本来以为最多拿个文本,结果 Codex 先用 Jina 读正文。
又调 FxTwitter 的结构化接口,把整篇长文、9 张图、3 个视频、原始 JSON 和校验清单一起打包到了本地。

我顺着研究了一下,发现 FxTwitter 有着一套挺完整的 X 只读 API。

单条推文、Thread、完整对话、回复、引用、转发、账号资料、时间线、关注关系、搜索、趋势都能拿,图片能拿原图,视频还能选不同码率。

公共接口目前免费,不用登录 X,也不会碰本地账号的 Cookie。

当然它毕竟是第三方服务,部分接口偶尔会抽风。
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月30日 11:30
我真觉得搜索能力在 AI 时代更重要了,AI拿到什么信息,直接决定它回复的质量。

所以我跟AI干活,调研这步总会花很多时间,各种搜索工具轮着用。
调推特API做交叉验证,公众号、小红书这些国内平台也都会搜一遍。

道理不复杂:喂进去的信息越真实越新,AI给的东西才越能用。
喂了错的旧的,它照样一本正经给你写一大篇,格式工整逻辑流畅,你根本看不出来哪错了。

宝贝逸尘把这整套东西做成了Skill开源了:
全网加社媒统一搜索,搜完自动归档,音视频还能直接转文字。我手动干半天的活儿,一条指令跑完。

唯一让我犹豫的是有些平台要读浏览器登录态,这种我个人不太敢碰,安全上总有点膈应。

真的,兄弟们,一定要用好搜索能力,才能让 AI 给你更好的回复!!!

快去尝试一下吧:https://github.com/mcncarl/yichen-skills/tree/main/yichen-web-research
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Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年07月29日 13:24
强烈推荐巴菲特1998年在佛罗里达大学的演讲,投资大佬段永平说他看过不下十次,你一定要看。

他在演讲中说,“假设每一个人就是一家公司,如果你现在可以买下你任何一个同学的10%,你愿意买下谁?你最看重的要素是什么?”

链接:https://t.co/SYobRpo6Cr https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2082457336283910462
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余温 AI @gkxspace · 2026年07月30日 11:39
如果你想做国内自媒体、想靠 AI 变现,我很推荐你看看阿杭这篇复盘,全是实操。

我算是陪阿杭一路走过来了,哈哈,他拍了100条发出56条,口播从0干到1.5w粉,变现也不少。

他把走弯路也都说清了:怎么从瞎对标走到不需要对标,产品线怎么从免费群一路砍到只卖一个 980 陪跑,为什么坚持教客户豆包剪映而不教 Codex,怎么卖到没一个差评。

我和阿杭在上海玩过两天,聊了一路自媒体和生意。给我最大的感受就是目标导向:确定要赚钱,每个动作都对准结果,卖不动就换产品,看不懂对标就换对标,不要内耗。

这也是我一直劝身边人的:国内赚大钱很难,但赚小钱的机会真的遍地都是。你但凡把一个平台做出起色,一个月几千上万真不难。

大多数人卡住的地方就一个:没能像阿杭这样把自媒体当业务,认真干满 3 个月。
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阿西_出海 AI @axichuhai · 2026年07月30日 02:12
发现一个专为前端开发做的的 UI 组件库开源项目,GitHub 已斩获 1.1w+star

收录了 3000+ 个社区共创的 UI 组件,炫酷按钮、设计感卡片、灵动加载动画、质感表单,分类齐全,想要什么直接搜

每个组件点开就能预览效果、复制代码,CSS 和 Tailwind 两个版本都有,粘贴进项目直接用

全部免费开源,MIT 协议
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Davidzhu AI @DavidzhuLife · 2026年07月30日 02:25
一顿饭就知道这个女人喜不喜欢你。

第一次和女孩单独吃饭,人会自然带着被审视的压力。如果她对你有好感,这种压力会放大,会没有食欲,如果发现她对你完全没感觉,由于心态更放松,所以胃口也不会有所变化。

记住:女人第一次和男人一起吃饭,吃的越少说明越喜欢你。
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Davidzhu AI @DavidzhuLife · 2026年07月30日 04:09
说个暴论:

很可能几年之后婚姻将成为历史。
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知识玩家 加密 @BrainQuestor · 2026年07月30日 02:30
如果你有以下条件,
每天可以赚600美元:

1. 一台笔记本电脑
2. Wi-Fi网络
3. 时间

这里有12个每日付款的网站
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娜美知识库 其他 @fhwofjow51260 · 2026年07月30日 12:20
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美酱AI AI @meijiangAI · 2026年07月30日 02:23
【快讯】

把ChatGPT改成'反问模式'后
它觉醒得像个怪物!

现在就赶紧设置一下↓
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路飞 🏴‍☠️ AI 研究员🧐 AI @0xluffy_eth · 2026年07月29日 02:18
我整理了一套提示词,专门用来把 ChatGPT 生成的文字改得更像真人写的

有兴趣的话可以看看 https://x.com/0xluffy_eth/status/2082289518275961253
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meng shao AI @shao__meng · 2026年07月30日 02:29
Github 这篇文章对 harness 的理解很深刻也很务实

开篇的观点很扎心:生产力的关键不在于安装多少新工具、MCP、Skills 或"神奇提示词",不要相信「"我用一个神奇 prompt 就彻底搞懂了 AI"」「一句 prompt 完美复刻某某某」「这个 Skill 如何如何」,这些 99% 只会产生 SLOP。。

# 回来看看 Github Copilot 这个 Harness 的八步工作流

1. 选一个工具,学透它
Copilot 各形态(CLI、App、VS Code、JetBrains)正在收敛到同一个 harness,学一次,处处可用。作者建议新手从 CLI 入手——纯文本、交互最直接、反馈最即时。

2. 开启 YOLO 模式(Allow All)
这是全文最大胆也最具争议的建议:让智能体自主执行,不做逐条审批。理由有二:逐条审批等于自己动手,毫无意义;反复点"Approve"只会训练你不再阅读审批内容,反而架空了安全机制。 但前提明确:必须在沙箱中运行(Codespaces、dev containers),尤其是工作场景——数据在组织的系统里,试错成本高昂。自主性与隔离环境必须成对出现。

3. 先做原型(Prototype)
AI 把原型从"项目中的奢侈阶段"变成"一个 prompt 的事"。要点:
· 原型不必是代码,视觉化优先——人脑处理图形远快于密集文本;
· 同样适用于非视觉任务:为 API 设计生成 Mermaid 对比图,把 5 种实现路径摆在一起再选;
· 原型的价值在于提前暴露你没考虑到的细节(如"从年视图逐级缩放"的交互),避免浪费 token 返工;
· 实用技巧:用中等模型+中等推理档位,且同一任务期间不切换模型——prompt 缓存能持续省钱。

4. Plan Mode
理论上"完美 prompt 一次出活"存在,实际上没人做得到。Plan 模式的价值是让模型替你问出你没想到的边界问题(起止日期可否相同?能否清除?粘贴输入?……)。 作者强调一个关键态度:规划不是照单全收 AI 的建议,而是你深度介入、用专业判断引导模型的环节——这才是人的价值所在。也可以反问模型澄清(如"non-contiguous dates"具体指什么),确保双方对齐。

5. Autopilot 实现
内置的循环执行机制,强制模型真正完成计划中的每一项,而非说一套做一套。编排开箱即用:读代码用小模型 Explore 子智能体,复杂任务用大模型 General Purpose 子智能体——不需要任何自定义配置就能享受多模型、多智能体工作流。这一条直接支撑了全文论点:harness 自带的编排能力已经够强。

6. 人工评审与迭代
"模型读不了你的心,也会犯错",初稿不达预期是常态。这一阶段的要点:
· 对话式反馈即可,不要过度设计 prompt——"你有上下文,你就有 prompt";
· 拒绝"够用就行",坚持质量标准要"毫不留情"。品味决定最终品质,这是 AI 无法替代的人的价值。

7. Rubber Duck 终审
一个精巧的机制:让另一个模型家族来评审。不同训练数据带来不同盲区,跨模型评审能捕捉单模型的系统性遗漏。 进阶玩法是把 Rubber Duck 套进 Autopilot 循环,让两个模型迭代互审直到"只剩边际收益递减的问题"。作者坦承这费 token,但定位为对未来自己的投资——现在捕获的问题,将来不用还债。

8. 收尾与会话管理
完成后提交;新话题开新会话——把会话视为主题性的,偏离主题就换,保持上下文干净。
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Fang 其他 @FLMdongtianfudi · 2026年07月30日 04:32
5分钟制作一条原创视频,多平台分发玩法

https://t.co/OGgaxXZMue https://x.com/FLMdongtianfudi/status/2082685864170451177
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歸藏(guizang.ai) AI @op7418 · 2026年07月30日 10:10
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炼金叔叔 加密 @AirdropAlchemis · 2026年07月30日 07:54
人性最大的恶不是杀人放火

而是在自己最小的权力范围内,最大限度地难为别人 https://x.com/AirdropAlchemis/status/2082736572567593133
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知识分享官 AI @knowledgefxg · 2026年07月29日 13:35
分享一波GPT-Image生成手绘工程科普信息图的提示词

提示词如下⬇️

创作一张竖版手绘工程科普信息图,主题为《[主题]的组成部分》。

背景是一张暖白色、轻微泛黄的横线笔记本纸,带浅蓝色水平横线,
纸张左侧有一条淡红色竖向页边线,保留细腻纸张纤维和轻微扫描质感。

页面顶部居中写大号蓝色圆珠笔手写标题“[中文标题]”,字体瘦长、
圆润、整洁,标题下方画一条蓝色手绘下划线。

画面中央放置一个尺寸较大的[设备名称],采用略微俯视的四分之三
透视角度,以局部打开、剖视或拆解形式展示内部结构。结构符合真实
工程逻辑,各部件层次分明且容易辨认。

主体采用精细石墨铅笔工程插画风格:黑灰色细线勾勒,密集排线与
交叉排线塑造体积,金属表面有真实的磨砂、反光和机械纹理。整体以
灰黑色为主,仅在铜线、线路、冷却液、电缆等部位加入少量克制的
黄色、红色、蓝色彩铅点缀。保留自然的手绘线条和轻微不完美感。

在主体四周布置[数量]个编号中文标签,标签全部使用同一种蓝色
圆珠笔手写体,并用纤细的蓝色直线箭头准确指向对应部件。标签不得
遮挡设备,不要让箭头相互交叉,左右布局均衡,留白自然。

标签内容:
1. [部件名称]
2. [部件名称]
……

页面底部用同一种蓝色手写体书写2至3行简短的原理说明:
“[说明文字]”

整体效果像一名工程专业学生精心绘制的课堂笔记:技术准确、细节
丰富、写实而有手作感、版式整洁、信息清晰、自然扫描质感。
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GitTrend AI @GitTrend0x · 2026年07月30日 03:21
Hermes Agent生态彻底起飞!

先装这五个,今晚就能感觉到生产力质变:

1️⃣ 42-evey/hermes-plugins(https://github.com/42-evey/hermes-plugins

23 个自定义插件套装:目标管理、跨 Agent 桥、智能模型路由、成本风控、遥测、反思、自适应记忆……
“生产级自主运维军团直接上线”!

2️⃣ Romanescu11/hermes-skill-factory(https://github.com/Romanescu11/hermes-skill-factory

元技能工厂,盯着你的工作流自动提炼、生成可复用 SKILL.md + 插件命令。
“从用技能到自己造技能”!

3️⃣ theopitori/hermeskill(https://github.com/theopitori/hermeskill

外部监督系统:检测 runaway / 超预算 / 越权工具调用,按凋亡协议优雅(或强制)终止,并生成死亡证书。
“会花钱、会失控的 Agent 终于被管住了”!

4️⃣ ZeroPointRepo/youtube-skills(https://github.com/ZeroPointRepo/youtube-skills

YouTube 字幕、搜索、频道、播放列表全栈技能,跨 Hermes / Claude Code / Cursor 通用。
“媒体情报战神插件”!

5️⃣ witt3rd/oh-my-hermes(https://github.com/witt3rd/oh-my-hermes

原生 Hermes 多 Agent 编排技能包:深度研究、共识规划、Socratic 访谈、验证执行、自动飞行……
“武僧级多 Agent 协作道场”!

2026 的 Hermes 已经不是工具,是会自我进化、会造武器、会自愈、会社交的完整生态。
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Geek AI @geekbb · 2026年07月29日 15:36
完全跑在 Cloudflare Workers + Durable Objects + SQLite 上的开源 Firebase 平替。

每个项目一个独立的 Durable Object,内置 Better Auth 认证,带 Web 仪表板(实时计数器、分析、AI 助手、自动生成的 API 文档)

https://github.com/cloudflarebase/cloudflarebase
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李岳 AI @liyue_ai · 2026年07月30日 08:46
第一次尝试用AI做短剧,

把自己的15年工作经历,

浓缩成了4分30秒的短剧。

欢迎观看短剧《十年苦旅》。 https://x.com/liyue_ai/status/2082749658540216666
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月30日 09:24
珍惜papi酱吧,这次她把富人“洗钱”的套路点透了:

1. 看房验资 → 先筛选“能进局”的人,把普通人挡在门外

2. 奢侈品高溢价 → 成本几百卖几万,差价天然成洗白通道

3. 名画/二代作品 → 随便定价,资金瞬间“变形”合法化

4. 保健品 → 低成本高溢价,最适合大批量走资金流

5. 海外壳公司 → 层层嵌套,转几圈来源就彻底模糊

6. 慈善项目 → 名声+账目双赢,顺带立好人设

7. 吉尼斯纪录 → 花钱买“世界第一”标签,价值瞬间洗白

8. 律师+合规团队 → 不是防风险,而是确保一切“看起来没问题”

9. 虚拟币/AI/融资上市 → 每轮新故事,都是新一轮资金游戏

有人叫商业智慧,有人直呼洗钱本质。

这样的真相创作者不多了,赶紧珍惜!
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白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月30日 11:07
听说很变态,但是能让你的英语突飞猛进的方法

语言是这个世界上最小的门槛,它能打开另一片世界。

来自于B站博主:Michael大麦哥 https://x.com/cj3214567667/status/2082785022423994798
21 32 18.4K
白骏知识分享 其他 @cj3214567667 · 2026年07月30日 12:41
翻墙之后别只会刷 X,下面这几个地方也值得常逛:

1、Reddit
互联网最大的论坛之一,几乎任何领域都能找到高质量讨论。AI、投资、编程、创业……全是真人经验分享,没有算法强行推送。

2、Threads
Meta 旗下的社交平台,内容比 X 更轻松。很多海外开发者、创作者会同步更新想法,互动氛围也更友好。

3、Hacker News
程序员和创业者的必看社区。每天都有 AI、开源项目、创业故事和最新技术讨论,信息密度极高。

4、Product Hunt
每天都有新的 AI 工具和产品上线。很多后来爆火的项目,最早都是从这里被发现的。

5、LinkedIn
不只是找工作。国外很多 CEO、投资人、创业者会直接分享行业洞察,往往比媒体更早看到趋势。

6、Telegram
频道和群组资源极其丰富。技术、AI、投资、工具分享频道更新快、信息密度高,很多一手资料和海外动态都在这里先流出。
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铁锤人 AI @lxfater · 2026年07月30日 10:31
毁掉一场汇报最快的方法:用Skill做PPT

前段时间,朋友因为用Skill做PPT差点被辞退了!!

他用Skill给上司做汇报的PPT,效果很不错。
但在等上司去汇报时候,上司发现漏了关键信息,需要修改几页PPT。
结果,AI生成的PPT不支持修改,最后只能带着错误的数据和大老板解释。

最后上司汇报回来后,特地找他谈话了。
这个事情他留下阴影,说以后再也不用skill做PPT了!!

大多数人认为用skill做PPT效率很高。
但真正经历关键时刻的人才知道,skill做PPT是鸡肋

目前来说,做PPT唯一且正确的做法是用cowork这类的软件去做。

为什么呢?

高手都知道,想要做好一个PPT需要满足三个黄金标准。

在B站上首发的kimi work宣传片,也很好地解释这一点。(不是广子,fable最好用)

下面的线程我们结合素材,一个一个讲清楚👇
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$52买入大金狗 $WEN,做到了 576x 回报,狂赚 $30.2K(约21.7万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x96b6d17bb5778de636ae6608f88908fe699eeb5e
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$1.2K买入大金狗 $RODINO,做到了 74x 回报,狂赚 $90.2K(约65.0万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x5c9f7b526d804cf8adbbdee657f2d3984570590e
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Meme大神 其他 @meme_god · 2026年07月30日 01:01
发现一个牛B的钱包地址,在Robinhood链上花$209买入大金狗 $YOLO,做到了 225x 回报,狂赚 $47.0K(约33.8万人民币)!

跟着大神找金狗 👀,他的钱包地址:
https://gmgn.ai/robinhood/address/C7KoyPop_0x36305a9c9ebb7bd8c9bd53cfd1fd510228060d92
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