DM 🇭🇰 |

Always down to learn and make frens. #crypto #nft explorer #MAYC🧪

[Huan @Huanusa]

乔布斯 1983 年的这场演讲，提前看穿了 50 年
这场演讲里，一共有 10 个关键预言，
后来几乎全部应验......

[DM 🇭🇰 | @Af266f]

@2298 @BoredApeYC 晚上好

[币世王 🦅 @0xKingsKuan]

Claude Code 终于能本地免费跑起来！

零 API，无限次、100% 隐私，5分钟把 AI 程序员装进自己电脑！不用再为Anthropic API 烧钱，不用担心速率限制，不用担心代码被上传到云端。

直接在你自己的 Mac/Windows电脑上跑，隐私拉满、永不限次、随时随地写代码！

谢谢来自 AI 博主 @irisneural 分享的线程。

• 传统Claude Code：牛是牛，但要API密钥 + 付费 + 上云，项目敏感代码谁敢随便丢？
• 现在：Ollama 官方新增 Anthropic Messages API支持，把 Claude Code 的外壳直接对接本地模型。

这时候你拥有了一个完全属于自己的 AI编码代理，能读文件、改代码、跑命��，全程离线。

哪怕你电脑不是顶级显卡，也能跑7B~30B的编码专用模型，日常写小项目、调试、生成脚手本已经够用。想更强？拉个30B模型，体验直接起飞。

⚠️⚠️

5 分钟上手教程（超详细保姆级）

准备工作（2分钟）：

1. 去 https://t.co/wNmCgRhBJv 下载并安装Ollama（Mac/Windows都支持，安装完自动后台运行）。
2. 打开终端，验证一下：输入 ollama --version，看到版本号就 OK。

🔻步骤 1：拉取本地大脑（推荐模型）

• 电脑配置一般（16~32GB内存）→ 推荐：qwen3-coder:7b 或 gemma2:9b
• 配置强（RTX 4090 / Mac M系列高配）→ 直接冲 qwen3-coder:30b 或 GLM-4系列
• 命令（复制粘贴就行）：

ollama pull qwen3-coder:7b

🔻步骤 2：安装 Claude Code

• 官方安装命令（终端直接跑）：

curl -fsSL https://t.co/OkW0SsaggZ | sh

🔻步骤 3：把 Claude Code 指向本地Ollama（最关键一步）

• 最简单方式（推荐）：

ollama launch claude --model qwen3-coder:7b

• 或者手动设置环境变量

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"
claude --model qwen3-coder:7b

🔻步骤 4：测试一下进入你的项目文件夹，输入 claude，然后直接说：

“帮我创建一个 Hello World 网站”

你会看到它自动分析目录、创建文件、甚至问你要不要执行。全程本地，丝滑得一批！

（原线程里还有视频演示，我看了效果真的香）

⚠️⚠️

注意事项 & 进阶 Tips

• 模型选择：编码能力目前 Qwen3-Coder 和 GLM系列最强，Gemma2 次之。后续 Ollama 还会更新更多工具调用强的模型。
• 硬件要���：7B 模型普通笔记本就能跑，30B 建议有 GPU 或 32GB+内存。
• 隐私党福音：所有数据都在本地，连网都不用。
• 缺点：智能程度还是比云端 Claude Opus 差一点，但对大多数开发任务已经完全够用，而且免费啊！

⚠️⚠️

最后，2026 年、AI 本地化真的要全面起飞了。从 ChatGPT 到 Claude，再到现在 Claude Code 本地版、以后我们写代码，可能真的不用再给大厂交智商税了。

[hoeem @hooeem]

https://t.co/vJsD2vNrRn

[Roland.W @rwayne]

已经有赛博菩萨把openclaw目录准备好了！

[看不懂的SOL @DtDt666]

养龙虾你必须搞懂Skills！！

Skills 到底是什么？？？

一句话：把你的流程性知识，变成可复用的能力包，让Agent随叫随到，稳定发挥。

Skills本质就是一个文件夹。

文件夹里装的东西很清楚，如果你是职场人士：
`SKILL.md` 相当于告诉你这个岗位是做什么的
`scripts/` 是常用到的工具软件
`references/` 是业务流程涉及的知识库
`assets/` 是工作模板库

把这些东西打包放好后，让Claude干活的时候自己去查、去用、去执行。

你不用每次开新对话都从头交代一遍“我要什么格式”“我的风格”“按什么流程处理"等等。只需要调用这个skills就行。

这里有一个很容易被忽略的好处：省Token。

以往，在大模型的交互中，对话越长，模型越笨。且越耗费Token。

Token确实又寸土寸金（尤其像claude这种）。

而Skills呢把大量背景知识从对话中抽离出来。需要��按需调取，主对话窗口始终保持干净。这就间接省了不少Token。

什么时候该用 Skills
有一条判断标准特别好用：任何你不想一遍遍重新解释的东西，都值得写成Skill。

官方给了三类典型场景：
1. 组织级工作流。品牌规范、法务合规流程、标准化文档模板。这些东西公司里每个人都要遵守，但每次找AI帮忙都得重新说一遍。此时写成Skill就能一劳永逸。

2. 专业领域经验。比如Excel公式套路、数据分析流程、PDF处理方法、代码 标准、安全审计清单等。类似这些是你在某个领域摸爬滚打攒下来的经验。

3. 个人偏好和习惯。你的笔记结构、代码风格、研究方法论。每个人干活都有自己的一套讲究，Skill能让AI记住你的偏好和风格。

根据这几个标准。我盘点了自己的习惯，并安装上了claude官方出的几个与自身工作贴近的skills。同时根据自己需求，又自制了几个skills。

怎么安装和创建 Skills
安装方式（2种）
1. 命令行直接装。直接告诉Claude："帮我安装这个skill，skill项目地址为 xxx"，它自己就能搞定。

2. 手动放置。把Skills文件夹拖到本地目录 `~/.claude/skills` 即可。

创建方法
1. 基础版（非程序员推荐）：直接跟Claude说："我要创建 skill，一步步引导我"，它会一步步带你走完流程，最后生成一个zip包，上传安装即可。

2. 进阶版：先安装官方出的`skill-creator`，提出需求时让它调用这个skill帮你做设计，产出的Skill结构更规范稳定。

把 GitHub 项目打包成 Skill：一个被低估的用法

这个思路来自卡兹克，是整个Skills生态里最值得关注的玩法。
Skills最正确的用法，是将整个GitHub项目压缩成你自己的超级技能库。

原��需要读文档、装环境、跑命令的事情，变成了一句话的事。

操作步骤
1. 复制目标 GitHub 项目链接；
2. 给Claude Code提需求：“帮我把这个开源工具 https://... 打包成一个 Skill，实现xxx功能”；
3. 让claude开启计划模式做规划，再写Skill，提升稳定性；
4. 若skill使用中遇问题，解决后告诉claude：“把这些经验更新到这个skill里”。

第四步是关键。每次踩坑、每次修复，都喂回给Skill，它就会成为持续进化的skills。

如果对这个部分感兴趣，可以搜索卡兹克这篇文章：《Skills的最正确用法，是将整个Github压缩成你自己的超级技能库》。

Skills 不只是文档，还能跑代码
很多人以为Skills只是一堆提示词文件，其实不是。
Skills里还可以包含可执行脚本，比如Python脚本。

解决AI生成代码的痛点
AI生成代码的老问题：不稳定。
- 调用库不固定：今天用 `requests` 库，明天可能换成 `axios`；
- ��码输出不统一：同一个任务每次生成的代码不同，调试成本高。

而Skill里的脚本是提前写好、验证过的，逻辑固定，结果可预期。

同时，大量参考资料可放在 `references/` 目录里，Claude 需要的时候自己去查，不占主对话的上下文。

这就像给员工配了一个资料柜，不用把所有文件都摊在桌面上。

五步框架：把工作流变成可进化的 Skill
这个方法论来自宝玉AI，观点激进且有说服力：
几乎所有能用workflow完成的AI任务，都可以用Agent + Skills实现。

我很认可这个观点。连lenny's newsletter里面赠送的n8n（一种搭建流程的AI工具）我都转手出去了。因为真的不需要了（Lenny's Newsletter白送18个AI工具，我只激活了4个）。

第一步：拆分
把工作流拆成单一职责的skill或subagent。每个模块只做一件事，做好一件事。

第二步：编排
在主skill里用自然语言描述整个流程。不需要写代码，像给同事交代任务一样说清楚就行。一个skill可以调用另一个skill，组合出复杂工作流。

第三步：存储
所有中间结果都保存成本地文件，而不是留在内存或上下文里。

第四步：分摊
Subagent之间只传文件路径，不传内容。这条规则很重要。直接把一大段内容塞给 subagent，上下文窗口很快就撑满了。
传路径的话，subagent会自己去读文件，上下文保持得很干净。

第五步：迭代
这是Agent + Skills相比传统workflow最大的优势——可以持续进化。

当skill的提示词你觉得不好的时候，可以让Claude帮你改。它甚至可以自己迭代 subagent的system prompt，实现自我进化。

这五步看似简单，但贯穿了一个核心思想：拆得开、存得住、传得轻、改得动。

一条最重要的认知
研究了这么多，最想说的其实是这一句：

Skills一定是你本身实践过或者沉淀好的工作流，���是把它自动化。不是让AI帮你从零发明流程，而是把你已经验证过的流程固化下来**。

好的组织，会把经验变成可复用的 skill。好的个人，也一样。
这也是为什么同样用 Skills，有人效率翻倍，有人折腾半天没效果。差距不在工具，在于你自己有没有值得固化的东西。

最后我安装了哪些skills呢？
最终探索后安装了以下13个skills，供参考。

这仅仅是第一次尝试装skills，后续应该会沉淀更多，欢迎交流。

1. `podcast-reader`：英文播客文字稿 → 结构化中文大纲（自制）

2. `github-to-skills`：自动将 GitHub 仓库转换为 AI Skills

3. `skill-manager`：Skills 生命周期管理

4. `obsidian-markdown`：Obsidian 风格 Markdown 创建与编辑（来自obsidian官网）

5. `pdf`：PDF 文件处理（读取、合并、分割、旋转）

6. `skill-evolution-manager`：根据反馈优化迭代现有 Skills

7. `skill-creator`：创建 Skills 的官方指南

8. `pptx`：PowerPoint 文件处理

9. `obsidian-bases`：Obsidian Bases 文件创建与编辑

10. `video-transcribe`：录制并转写视频音频为文字（自制）

11. `frontend-design`：生产级前端界面创建

12. `mcp-builder`：创建高质量 MCP（Model Context Protocol）服务器的指南

13. `json-canvas`：JSON Canvas 文件创建与编辑（来自obsidian官网）

▷ 来源说明：5、7、8、11、12均来自anthropic官网；2、3、6来自卡兹克文章，文末资源清单附有仓库链接。

补充说明（Claude Code查询结果）
1. podcast-reader -播客阅读器工具,将英文播客文字稿转化为结构化中文大纲、支持标注解释和文章生成

2. github-to-skills -自动将GitHub 仓库转换为 AI sills 的工厂

3. skill-manager - GitHub-based skills 的生命周期管理器(刚安装的)

4. obsidian-markdown -创建和编辑 Obsidian Flavored Markdown

5. pdf -PDF文件处理(读取、合并、分割、旋转等)

6. vibe-writing -Vibe Writing写作系统,创建高质量、低AI 检测率的中文文章

7. skill-evolution-manager -根据用户反馈和对话内容优化并迭代现有 Skills

8. skill-creator-创建有效skills的���南

9. pptx - PowerPoint文件处理

10. obsidian-bases -创建和编辑 Obsidian Bases (.base 文件)

11. video-transcribe-录制并转写视频音频为文字

12. .claude-plugin -无描述

13. frontend-design -创建独特的、生产级的前端界面

14. mcp-builder-创建高质量MCP(Model Context Protocol服务器的指南)

15. json-canvas-创建和编辑JSON Canvas文件

[看不懂的SOL @DtDt666]

炸裂！为什么强烈推荐大家搞明白 OpenClaw？

因为真的不少有人靠养龙虾，把���利机器人玩成了印钞机。

仅仅在靠预测市场套利，就赚了$868,000，交易28620 次，几乎只预测BTC15分钟涨跌窗口。

前面几天一个国内交易员在微信群晒出自己的 “新农场”，
40 台服务器整齐排开，看着像加密矿场，其实一台矿机都没有，全是跑量化套利的龙虾机器人。

眼尖的人扒出屏幕上亮着的 Polymarket 账户：gabagool22。

通过账户的数据分析，该账户总盈利 $868,000，交易28620 次，几乎只梭哈BTC 15 分钟涨跌窗口。

他们用龙虾OpenClaw的策略流程大致���下：
→ 先建立一个 低均价仓位
→ 等待另一边价格出现下跌
→ 检查 YES + NO 是否低于 $0.99
→ 如果套利空间存在就锁利润
→ 如果没有对冲空间，就 平仓离场不亏钱

据说这 40 台机器 24 小时运行，每台服务器都在扫描不同的市场窗口,稳定月入 $140,000。

这就是 OpenClaw 带火的 “养龙虾”：把复杂的自动化套利，变成普通人也能搭的机器人生意。

别人还在手动盯盘，有人已经用一屋子 “龙虾”，躺着赚确定性的钱。
__________________________

兄弟们，拒绝做老登。在这个AI爆发的时代，有两种人：

第一种人：疯狂地学工具。ChatGPT学了，Coze学了，今天又发现了一个新工具……他们忙得团团转，但业务没有改变。

第二种人：深度思考业务流程。他们用的工具可能不是最新的，但他们对自己的业务了如指掌。所以一旦有了新工具，就���很快用上。他们往往走得更远。

而未来的竞争，会越来越偏向第二种人。

因为工具是通用的，每个人都能学。

但对自己业务的深度理解，是独特的，是很难被替代的。

所以，与其问"我应该学什么工具"，不如问"我的业务应该怎样被重构"。

前者是被动的，后者是主动的。

前者会让你陷入"永远在学新工具"的焦虑里。
后者会让你掌控自己的业务命运。

一旦你转变了这个思维，一切都会不同。

这就是为什么我一直在强调：AI时代，最值钱的不是懂AI的人，而是懂如何用AI改造自己业务的人。

[向阳乔木 @vista8]

https://t.co/ZdQsxPJjmp

[看不懂的SOL @DtDt666]

要开始“养龙虾”（使OpenClaw），核心是完成部署、配置、训练三步，将其变成一个懂你需求、能帮你干活的专属AI智能体。

以下是2026年最新的详细使用指南。

一、使用前准备

在开始前你需要准备好以下三样东西：

1. 运行环境：一台普通的电脑（Windows 10+/macOS 10.15+/Linux）或一台云服务器。

2. AI模型（“龙虾的大脑”）：需要一个大模型的API Key来驱动OpenClaw。你可以选择：

· 国内模型（推荐新手）：MiniMax（免费额度多）、Kimi（访问快）、智谱AI（性价比高）等。

· 国际模型：Claude、GPT-4等（能力更强但成本较高且可能访问不稳定）。

3. 通讯渠道（“指挥龙虾的麦克风”）：一个你常用的即时通讯工具，用于向龙虾发送指令。

最常用的是飞书、Telegram、WhatsApp、Discord等。

二、选择并完成部署（多种方案）

你可以根据自身情况选择最合适的一种方式开始。

方案一：桌面一键安装（最推荐新手）

· 适合人群：零代码基础想快速体验的个人用户。
· 核心优点：无需配置服务器和环境，下载即用。
· 大致成本与复杂度：零成本（仅模型API费用），复杂度极低。

方案二：云端托管服务（最省心）

· 适合人群：不想维护服务器希望7×24小时在线的用户。
· 核心优点：免部署、免运维，开箱即用，账单可控。
· 大致成本与复杂度：订���制（如Kimi Claw需199元/月套餐），复杂度低。

方案三：云服务器部署（最灵活可控）

· 适合人群：开发者、技术爱好者或企业用户。
· 核心优点：完全自主控制，可深度定制，数据私密性高。
· 大致成本与复杂度：服务器成本（约2美元/月起），复杂度中高。

1. 桌面一键安装（以OneClaw为例）
这是对小白最友好的方式，完全图形化操作。

· 下载客户端：访问OneClaw官网，根据你的系统（Mac/Windows）下载对应的安装包（.dmg或.exe文件）。

· 安装并运行：双击安装包按提示完成安装，打开软件。

· 配置API Key：在软件内选择你准备好的大模型（如MiniMax）并粘贴对应的API Key。

· 连接通讯工具：按照软件指引绑定你的飞书或Telegram账号。

完成以上步骤，你就可以在飞书或Telegram里直接@你的龙虾机器人开始使用了。

2. 云端托管服务（以Kimi Claw/MaxClaw为例）
大厂提供的托管服务，彻底告别部署烦恼。

· Kimi Claw：在Kimi机器人官网登录后点击“创建Kimi Claw”，选择一键部署即可。需订阅Allegretto及以上套餐（199元/月）。

· MaxClaw：Minimax推出的服务，集成在Minimax Agent网页端，点击即用，费用包含在基础订阅中，无额外API账单焦虑。

这类服务部署后，你会获得一个Web控制台或直接集成在IM工具中的机器人，无需关心服务器维护。

3. 云服务器部署（通用方法）
如果你想拥有完全的控制权，可以自行在云服务器（如阿里云、Zeabur）上部署。

· 准备服务器：购买一台云服务器（推荐配置2核4G，系统选Ubuntu）。

· 安装Docker：在服务器上执行命令安装Docker环境。

· 运行OpenClaw：使用一行Docker命令即可启动OpenClaw服务。

· 配置反向代理（可选）：为服务绑定域名，方便访问。

此方案需要一定的命���行操作基础，但灵活性最高。

三、核心配置：让龙虾“认识你”并“学会干活”

部署成功只是第一步，接下来的配置决定了你的龙虾是否好用。

1. 身份录入（永久记忆）：这是“养”的核心。你需要通过对话告诉龙虾你的身份、习惯和需求。发送类似以下信息并强调“请永久记住”：

“我是[你的职业，如自媒体创作者]，日常需要你帮我[整理资料、撰写初稿、管理日程]。我习惯简洁直接的回复，每天上午9点向我汇报待办事项。以上内容请永久记住。”

2. 安装技能（Skills）：技能是龙虾的“手脚”，决定了它能干什么。新手必装的核心技能包括：

· Capability Evolver / Self-Improving Agent：让龙虾能自我优化和复盘，越用越聪明。

· Agent Browser：让龙虾可以操作浏览器，自动查询信息、填写表格。

· Summarize：快速总结PDF、网页、长文档的核心���容。

· Find Skills：当你需要新功能时，可以让它自己去找合适的技能。

安装方式：在OpenClaw的Web控制台进入“ClawHub市场”，搜索技能名一键安装；或通过命令行安装。

3. 对接工作渠道：将龙虾接入你日常工作的IM工具（如飞书），实现无缝指挥。

· 以飞书为例：在飞书开放平台创建“企业自建应用”，开启机器人权限和接收消息权限，获取App ID和App Secret，然后在OpenClaw配置页填写即可。

四、开始使用：像指挥员工一样下达指令

配置完成后，你就可以像和同事聊天一样向你的龙虾下达自然语言指令了。例如：

· 办公自动化：“把我邮箱里所有来自‘客户’的未读邮件，摘要整理成一个表格发到飞书群里。”

· 信息处理：“监控A、B、C三个竞品的官网和社交媒体，每天下午5点给我一份动态摘要。”

· 内容创作：“根据我昨天整理的会���纪要，生成一份公众号推文大纲，要求风格活泼。”

· 定时任务：“每周一早上9点提醒我更新项目周报。”

五、进阶玩法与注意事项

· 进阶玩法：
· 自动化工作流：结合n8n等工具，让龙虾自动处理重复流程，如每日数据抓取、报告生成。

· 多智能体协作：像傅盛一样创建多个具有不同专长的龙虾，让它们协同工作（如一个负责调研，一个负责写作，一个负责发布）。

· 商业应用：提供部署、配置服务，或利用龙虾进行量化交易、社群运营等。

· 注意事项：
· 安全第一：务必在可控环境中使用，为龙虾设置操作权限白名单，避免执行危险命令。推荐使用Docker沙箱模式运行。

· 控制成本：如果使用按Token收费的API（如GPT-4），注意设置用量监控，或直接选用MaxClaw等固定订阅制服务。

· 从简开始：不要一次性安装太多技能。从一个核��需求（如整理文件）开始，逐步磨合和扩展。

兄弟们，“养龙虾”是一个从部署到调教的持续过程。
选择适合你的方案快速启动，通过清晰的“身份设定”和必要的“技能装备”来训练它，你就能获得一个7×24小时在线的专属数字员工，真正将AI能力转化为生产力。

[DM 🇭🇰 | @Af266f]

@Amelia181672271 @grok is this news real?

[DM 🇭🇰 | @Af266f]

Every quest adds strength to the soil!

I'm collecting beans to fuel Gassy Jack's climb out of the gassy world 💨 Invite others to multiply the growth and share in the rewards. Jump in now👇

https://t.co/UBOM9KpggO

https://t.co/UBOM9KpggO

[DM 🇭🇰 | @Af266f]

Introducing the Open Gas Initiative by ETHGas — a path to a frictionless onchain experience.

@opensea @blur_io @Uniswap it's your time to step up and sponsor gas for users.⚡

Get started here: https://t.co/VjGkqmPN05
https://t.co/h5G4UsS0IX

[ETHGAS @ETHGasOfficial]

Introducing the Open Gas Initiative - a way for protocols to subsidize gas for users, zero-code, for a seamless, frictionless onchain experience.

With OG cohort: @eigencloud, @ether_fi, @pendle_fi, @Velvet_Capital.

👇

[DM 🇭🇰 | @Af266f]

Summoning my favourite protocols [TAG PROTOCOLS WHO SHOULD JOIN] to join the movement!

ETHGas is introducing the Open Gas Initiative, eliminating gas fees from the end-user experience

Learn more: https://t.co/VjGkqmQkPD
https://t.co/h5G4UsSyyv

[ETHGAS @ETHGasOfficial]

Introducing the Open Gas Initiative - a way for protocols to subsidize gas for users, zero-code, for a seamless, frictionless onchain experience.

With OG cohort: @eigencloud, @ether_fi, @pendle_fi, @Velvet_Capital.

👇

[看不懂的SOL @DtDt666]

一文看懂币圈做市商：流动性、赚钱逻辑、关键作用全科普》

为了兄弟们更好的理解币圈的做市商，我特意补充此图。

简单来说，做市商就是市场里的 “超级对手盘” 和 “流动性发动机” 。

他们通过不断报出资产的买入价和卖出价，并用自己的资金在相应价位上接受投资者的买卖要求，为市场提供即时流动性。

这就像为一个集市提供了“托底”服务：确保你想卖东西时，永远有人出价买；你想买东西时，永远有人愿意卖。没有了他们，市场就容易出现想买买不到、想卖卖不出的“流��性枯竭”局面。

很多兄弟问，做市商如何运作与盈利？
做市商的核心商业模式可以概括为 “低买高卖，赚取价差” 。

提供双向报价：他们会同时挂出买单和卖单。例如，某代币现价100美元，他们可能挂出99.5美元的买单和100.5美元的卖单。这1美元的差额就是买卖价差，也是他们最核心的利润来源。

管理订单簿深度：他们不会只在单一价格挂单，而是在不同价位设置大量买卖订单，从而增加市场深度，让大额交易也能平滑完成，避免价格剧烈波动。

盈利来源多样化：除了赚取价差，做市商的收入通常还包括：

交易所返佣：因为提供了流动性，交易所会给予一部分交易手续费返还作为奖励。

项目方支付的服务费：很多新项目在上线交易所时，会聘请做市商来维护其代币的流动性和价格稳定性。

套利与高频交易：利用不同市场间的微小价差或速度优势获利。

这个过程高度依赖复杂的算法和交易机器人，以应对瞬息万变的市场。

为什么市场和项目方都需要他们？
做市商的存在，对于构建一个健康、有活力的交易生态至关重要：

其��对市场而言，尤其是币圈这种高频波动市场：

提供流动性：让你我能随时随刻进行交易，不用苦苦等待交易对手方。

平抑波动，稳定市场：他们的双向报价和订单深度，能够吸收突然的买卖压力，像“减震器”一样，防止价格因临时供需失衡而剧烈波动。

对项目方而言：

一个新代币上线，如果交易深度极差、价格上蹿下跳，是很难吸引投资者的。

做市商通过提供持续的报价和深度，为项目创造一个稳定可信的交易环境，这是项目走向成熟的关键一步。

币圈知名做市商有哪些？
这个领域已经形成了一些专业的头部玩家，他们通常拥有强大的资本和技术实力。

Jump Trading传统金融领域的���化交易巨头，在加密市场同样活跃，以强大的技术实力和高频交易能力著称。

Wintermute2017年成立，以先进的算法交易系统闻名，为众多一线交易所提供流动性。

GSR Markets行业老兵，成立于2013年，专注于提供复杂的交易解决方案和流动性服务。

DWF Labs近年来势头迅猛的Web3新锐，业务范围涵盖做市、投资等多方面。

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@eth_eagle Gm

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@eth_eagle GM

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@mrghostinvblog

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Mixed drip 🍄🧊 @BoredApeYC

[MyDeadFriendz @MyDeadFriendz]

MAYC

Prompt below 🤝 shoutout @DonVibecci

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全球最多政府持有Bitcoin嘅國家排名：
🥇🇺🇸美國：約207K BTC
🥈🇨🇳中國：約194K BTC
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#btc 已成為國際博弈工具 🚀 #Bitcoin #加密貨幣 #Crypto

[DM 🇭🇰 | @Af266f]

Elon又搞新Party, 沒有最瘋狂, 只有更瘋狂, Tesla holders 緊張未？😅

Elon’s throwing another new party—no such thing as most crazy, only crazier! Are Tesla holders getting nervous? #Bitcoin #Tesla #AmericaParty

[Elon Musk @elonmusk]

The America Party is needed to fight the Republican/Democrat Uniparty