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bitcoin:native shares a very classic long-term macro on-chain indicator for Bitcoin: STH-RP to TMMP Ratio The ratio of the realized price to the real market average price for short-term holders This indicator clearly reflects the interplay between short-term market speculation and the fair value of the overall market. Current core data: -BTC current price and short-term costs: Currently, both values ​​are around 77.4K. This means that short-term investors who entered the market in recent months, The overall situation is at the break-even point. -Ratio trend: The current ratio is 0.8998, and the 7-day and 30-day moving averages are showing a fluctuating downward trend. On-chain data is clear. Short-term holders' cost basis is converging towards the true market average. The market as a whole is in a phase of deflating the bubble and clearing out speculative capital. Historically, when this ratio spikes, it usually corresponds to a period of market overheating. When this ratio falls below the 0.75 red line (the historical lows of 2015, 2018, and 2022), it indicates the establishment of an absolute bear market bottom. Currently, this ratio is at a relatively neutral to low level of around 0.9. And the trend is still downward. This indicates that the market's blind optimism has been effectively suppressed. The chips are undergoing a thorough turnover. At the break-even point where short-term holders find it unprofitable and even begin to feel anxious. It is often a crucial window for accumulating strength and choosing a direction. Be patient and watch for further crossovers of the cost line. #Onchaindata# #welinkBTC# bitcoin:native

发现一个宝藏应用，@dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 记着明天得前几天晚上，为了制作一份详细的新项目投研简报，我全神贯注地在屏幕前与 AI 工具深度互动到了凌晨。 我尝试了多个不同的大模型，不断精进和打磨提示词，希望得到最完美的输出。 这个过程让我深刻意识到，熟练驾驭 AI 需要极高的耐心与时间投入。 我们都满怀期待地想让 AI 成为得力助手，但在实际操作中，为了让结果更精准，我们往往要投入大量精力去引导。 这让我开始思考：一定存在一种更流畅、更懂人心意的方式，让工具真正服务于我们的直觉。 于是，我发现了xBubble，它更加高效几乎能够一键解决我的烦恼，一图看清！ 2.如今大模型的迭代日新月异，获取强大现在各大平台的新模型层出不穷，算力早已不是瓶颈， 但真正拉开体验差距的是什么？是“会写神级提示词”与“不会写”的差距，是“懂代码和编写技能（Skill）”与“完全不懂”的差距。 为了让大家直观感受到这种体验上的天壤之别，我们可以从几个真实的投研和工作场景，来看看传统 AI 工具和采用“低提示词”理念的 xBubble 到底有何不同：  3.对于很多追求高效的专业人士和中小团队来说，这背后隐藏着巨大的隐性时间投入。 为了让 AI 的输出稳定可靠，我们需要持续评估不同模型在各类任务中的表现，精心挑选适配的工具组合。 很多创业团队也面临着权衡：增设专职岗位预算较高，而让现有团队从头学习 AI 调优，沟通和学习成本同样可观。 更重要的是，每当大模型迎来更新，我们积累的经验往往需要重新建立。 我们真正渴望的，是一个能精准理解模糊指令、即开即用的智能系统，让大家把宝贵的时间集中在核心业务上。 4.好消息是，技术创新的脚步总能为我们带来极佳的解决方案。 近期 dappOS 推出的 xBubble 就是那个让人充满期待的行业破局者！它创新性地提出了 Low-prompt AI0理念，简单来说，就是“AI 替用户使用 AI”。 其核心枢纽 Bubble Pilot 就像一位超级懂你的智能管家，你只需要像和朋友聊天一样输入一句简短的需求，Pilot 就会自动接管后续的所有统筹工作。 它能迅速识别任务类型，自动匹配最优的处理路径，将繁杂的模型挑选、提示词构建、工具调用全部包揽，让你轻松畅享一键直达结果的愉悦体验。 你可能会好奇，Pilot 为什么能如此精准地理解我们的意图？ 这要归功于其背后时刻都在成长进化的强大引擎——Bubble Engine。这是真正的“AI 学习 AI”。 当你提出一个新颖的需求时，Engine 会在后台自动生成海量的解决方案组合，  通过严格的测试框架与质量标准进行比对，最终将最高效、最完美的路径固化为通用的 SOP。 这意味着，在 xBubble 的生态里，随着大家的使用，高难度的技能会被自动沉淀，哪怕是零基础的小白 也能毫不费力地直接调用这些千锤百炼的最优解，获得大师级的交付品质。 为了满足极其多元的使用场景，xBubble 精心打造了两种极具安全感与实用性的运行环境。  第一种是云端的“Bubble Computer”，这是一个端到端的专属工作区。 面对需要搜集资料、撰写、排版等多步协同的复杂项目，它会自动开启安全的沙盒环境，按需加载所有技能，一气呵成地完成并交付最终成果。 第二种是主打本地陪伴的“Bubble Personal”模式，它能在你的设备上安全运行，协助管理本地文件与日程， 回想当初那个专注打磨提示词的夜晚，如果当时有 xBubble 的协助，我只需轻松输入一句“请帮我汇总今日链上热点并生成一份深度简报”， 便可去享受一杯香醇的咖啡，回来就能收获排版精美的专业成果。 科技演进的终极方向，永远是让人的创造力得到最大程度的释放。 正如 xBubble 所倡导的核心愿景：AI 应该学习 AI，AI 应该使用 AI，而用户，只需陈述目标。 兄弟们冲一波官网： dappOS 官网（

这下设计师真要失业了，只需一句话就用 @dappOS_com的新产品 @xBubble_ai 做出了堪比资深设计师的海报作品。 重点是我并非一个会写AI提示词的用户，相反我只是小白，xBubble 这种专注于成果的AI也太好用了吧。 之前用 Midjourney，如果 Prompt 写的不好，出图就很抽象，需要一次次的调整，花了很多时间最终还是不尽人意。 这不是我一个人的问题，而是当前AI领域存在的痛点： 会写 Prompt 的用户 vs 不会写的用户：前者的图片精准可控，后者的输出飘忽不定。 对于不会写提示词的人来说，用AI很难得到自己想要的成果。 xBubble 则是用创新的 Low-prompt AI 解决了这个最大的应用痛点，它的底层是两个核心系统： Bubble Engine：负责在后台"学习"怎么用 AI。对于特定任务，它会自动测试哪些模型和工具组合效果最好，生成最优的执行方案。 Bubble Pilot：负责在运行时"使用"AI。它读懂你的简短请求，识别任务类型，然后把任务分发给最合适的执行路径，无论是现成的 SOP，还是更复杂的项目工作区。 简单来说，Bubble Engine 负责学习怎么用 AI，Bubble Pilot 负责替你用 AI，你只需要设定目标。 其次就是 xBubble 的两种运行环境，太懂不同用户想要的是什么了。 Bubble Computer：端到端项目工作空间，当 Pilot 检测到多步骤任务（比如既要出图又要写文案），自动路由至此，一次性交付完整成果，全程无需用户管理中间步骤。 Bubble Personal：本地环境模式，可以安全操作用户本机文件、浏览器、应用与日程；需要安装或系统级变更的操作在云端容器执行并销毁，本机只执行明确授权的动作。 总之，AI 图像模型的能力每个月都在进步，但绝大多数普通用户完全跟不上。 xBubble 的核心产品理念很简单：让 AI 主动去学习和使用 AI，让用户只需要设定目标即可，这就是我为什么推荐大家要尝试一下xBubble。 入口：

今天写文章配图就已经开始使用@dappOS_com @xBubble_ai 的ai了，感觉蛮不错 说实话，其实哪家ai都有相关的做图模型，但用起来会真的发现，为什么别人的ai做图那么厉害，那么好看，但是我自己的却还是很一般 同样一个任务，有人一句话就能拿到接近成品的结果，但有人要反复改 prompt、换模型、调格式、补背景，花费了大量的时间 这也是我一直以来的困扰，所以迫切地需要一个听我大概描述就能出符合我需求图的ai。 Low-prompt AI 的思路：不是让用户写越来越复杂的 prompt，而是让 AI 自己去理解任务、匹配流程、补齐执行细节。 所以今天也去试了一下xBubble 先看看实例吧，比如我今天写的关于“美股代币化的文章的配图”（图1） 我的指令是：根据我给你的内容，结合我的ip形象，创作出治愈系手绘插画风，并且给了一张示例图 图1上方作品是xbubble的成果：将我个人的ip形象整体是保留，并且美化的，让认识我的人知道这是我。并且提取我内容里提到的公司，把他们的图标也加入到图片里 图1下方作品是image 2 的成果：将我个人的ip形象进行修改，偏向手绘插画的风格，将内容里的关键句子添加于图片中 两张图风格应该是都有人喜欢的，但是对于我个人来说，是更偏向于xBubble的做图，因为更具有艺术性和个人色彩，对于做账号来说是需要的 🌟这其实就是 xBubble 功能里比较关键的一点： 不是只执行单一模型生成，而是尽量把用户的模糊需求转成更完整的任务流程。 模型选择、风格理解、内容提取、结果优化，这些原本需要用户反复调的东西，它会帮你往前推一步。 对于ai的真人感，我也去测试了一下 指令是： 16:9真人摄影封面图，一位年轻亚洲女性坐在夜晚高层窗边，气质聪明冷静，不网红、不油腻。她穿白衬衫和深色西装外套，手拿手机，桌上有笔记本电脑、冰美式、投资笔记和钢笔。窗外城市夜景，室内暖光，窗外冷蓝光，光影高级真实。 图2的上方作品是xBubble： 整体看起来更高级，也更像真实广告片截图。人物没有直视镜头，而是看向窗外，情绪更自然，夜景和台灯的冷暖光也比较舒服。桌面元素少，画面不乱，AI感相对低。 图2的下方作品是gemini： 人物正面对镜头、姿势太标准，桌面道具也有点堆满，像刻意生成出来的“商务女性办公图”。整体没有图一自然，质感也稍弱。但信息更加直白。 两张图其实都符合要求，但是XBubble 这张赢在真实感和审美，Gemini 那张赢在信息更满，但也更假，而我刚好测的也是ai的真人感 所以两个层面去进行测试，其实xBubble的审美和创作都是更胜一筹的，但是这种审美和风格每个人都是不一样的，所以大家可以根据自己的需求去选择适合自己做图风格的ai 在这里，只测试了 @dappOS_com 的Bubble Pilot： 负责理解用户的简短需求，并匹配合适的 SOP 去执行；如果没有现成路径，也会先用通用 Agent 完成任务。 还有 Bubble Engine也同样关键： B负责在后台学习和优化，不断测试不同模型、工具和流程，把更稳定的方案沉淀成新的 SOP。 所以我这次用它做图，感受到的不是“它会画图”这么简单，而是它在理解我的内容、识别我的 IP 形象、判断画面风格、提取文章重点、组织视觉元素这几个环节上，已经不太像单个模型直接出图，更像是有一套任务流程在帮我完成成图。 这也是 xBubble 的核心价值：把模型选择、提示词结构、工具调用、技能编写、结果测试这些原本需要用户自己折腾的部分，尽量交给系统处理。用户只需要把目标说清楚，剩下的由 Pilot 去分发，由 Engine 去学习和优化。 @dappOS_com

不会写 AI 提示词的福音， @dappOS_com 旗下的新产品 @xBubble_ai 简直惊喜。 AI 新手用简单的提示词也能做出和 AI 高手一样的作品，直接看对比图。 同样的一句话简单提示词，xBubble 从画面细节到质感完全秒杀我用 Gemini 做的图，看起来就像一张拍摄的真实照片。 很明显，xBubble 对于不擅长写提示词的用户很友好，出来的结果相当惊喜。 在 AI 圈一直存在一个痛点：AI 模型更新迭代太快，用户学习的速度跟不上，想用 AI 做出好的产品需要花费大量时间学习写提示词、调试，循环踩坑才能做出「还不错」的作品。 会写 prompt 的用户 vs 不会写 prompt 的用户差距非常大。 而 xBubble 在做的事情就是把这个「差距」无限缩小，以前需要花费大量时间精力学习 AI 的成本被无限压缩，只要用好这一个工具就够了。 用上 xBubble 之后，用户不用再学习 AI，而是让 AI 学习 AI；用户不再摸索如何使用 AI，而是让 AI 代表用户使用 AI。 👇先放个传送门： xBubble 亮点不只是一款低提示率的 AI 代理，除了可将简短的请求转化为最终成果之外，还很适合企业应用，因为对工作效率的提升不是一般的大。 我把 xBubble 的解决方案亮点总结为五点： 1⃣SOP：标准操作流程，即针对某类任务被验证过的最佳实践模板，下次使用可直接套用执行的又快又稳。 2⃣Bubble Computer：全自动项目工作区，用于处理多步骤复杂任务（如研究+写作+设计），能够一次性交付完整成果，中间无需你操心。 3⃣Bubble Personal：安全的本地助手，能操作你的文件、日历等，高风险任务在云端沙箱完成，亮点是只把干净的结果返回电脑。 4⃣Bubble Pilot：智能调度员，能够看懂你的简短指令，自动把任务交给最合适的执行路径（如 SOP、Bubble Computer 或通用 AI）。 5⃣Bubble Engine：解决方案工厂，自动测试模型和工具，为各类任务生成并固化最佳执行流程（SOP）。 xBubble 的这五大板块相互协调之下，对我们的工作效率的提升堪称恐怖，喜欢研究 AI 的一定要去体验下。

玩了一上午这个 @dappOS_com 的新产品xBubble，产品本身主打的low promt，意思就是不要过多的去调试，AI自己会跟AI学习，试了一下感觉在做视频和图片方面确实还不错。 做的动作以及结果 简单聊天问答：回答问题逻辑比较清晰 简单文字让做个视频：视频质量、流畅度和成品都基本符合要求 有细节的文字让做短剧：跟我在抖音刷到的那种差不多，重要的是消耗积分也不多，当然，我只生成了个15s的视频 让给一个20u做空山寨币的策略：只给了逻辑，没给具体币种，但是直接给了一段监控机器人的核心代码，所有的逻辑及判断条件全部写好了。 把我的山寨币模型发给他让推币：更上面一样，不推币，只给了逻辑 让制定云南旅游计划：计划比较细节，避坑指南都有 让他做个指定类型的网页：现在好像没有单独的vibe coding功能，所以只给了我一串代码让我自己去运行 随便截了张图让生成主图和banner图：作图方面确实没得说，很标准的电商图 总结一下： 基础的处理都很强了，特别是在视频和图片处理方面，越玩越有意思，但是可能因为我没有什么商业场景，其实一些做电商的和需要做ppt这些办公处理的用会感觉更强，我这个臭炒币的第一时间就是去让分析币 看了下官方文档，xBubble的底层逻辑是 Bubble Pilot  =　AI 替用户使用 AI Bubble Engine  = AI 学习 AI 他会自己内部生成一套固定的sop，用户的问题来了，他会自动匹配去用哪一套 dappos在拿到polychain、红杉、yzilabs如此豪华的投资的情况下，不着急忙着tge，而是不断从市场转型中打磨产品，拓展用户，并且在web2有一定用户，还在积极努力的找新方向，也算是熊市builder了 这是我用dappos嘲讽会所的demo，太可爱了。

最近在忙家里的事没怎么刷推，打开推发现前阵子满屏的小龙虾不见了，之前推特上全是小龙虾的教程我也试着安装操作过，最后都不了了之，看别人写的挺简单，到自己亲自动手操作发现有很多的问题，根本不是那么简单，还的不停的训练优化！ 对于我这种普通人来说根本不想成为 AI 专家，我更希望的是让AI帮我更简单直接的处理问题，比如我一句话说完，你帮我把事情做完，而不是研究怎么使用AI 但现实是很多 AI 产品，已经复杂到像在学编程。尤其做图片和视频的时候特别明显，对于普通用户是真的不友好，同一句需求，不同 prompt 能跑出完全不同的结果，很多时候需要不停调 prompt，改半小时，最后 AI 还是没理解你真正想表达什么 我感觉这才是现在 AI 最大的问题：模型越来越强，但普通人的使用门槛也越来越高 最近看到@dappOS_com 做的 xBubble ，我反而觉得它思路挺对的，对于普通用户更友好 @xBubble_ai 是 @dappOS_com 做的一个 AI Agent 产品，它想解决的就是普通人不会写提示词的问题。大多数人应该都不想天天去研究：哪个模型写代码更强、哪个模型做图更好、哪个参数该怎么调。比如我的需求就是最后能直接给我结果就行 我去刚试了一下，用xBubble 做了一个任务，也理解了它和普通 AI Agent 的区别在哪，不需要给他很多指令，不需要懂广告语，直白的说你想要什么，指令输出就能给你满意的图文 我就丢给他一句话：帮我生成一张图特朗普为主的东方特饮的广告图 正常情况下，这种需求需要自己选模型、写提示词、调参数，甚至反复重做。但在 xBubble 里，我只负责提需求。Bubble Pilot 会先理解我的目标，自动判断这是一个图片创作任务，然后把任务分发到最合适的 SOP 和执行链路。而且它不会固定使用某一个模型，而是自己判断当前任务更适合什么模型、什么工作流，以及哪些工具组合成功率更高。如果没有现成方案，它还会自动生成多种执行路径，持续测试和验证结果，最后选择效果最好的那个输出 而那些验证过、成功率高的流程，又会被沉淀成可复用的 SOP 同样的指令其他AI根本无法生生你所需要的内容，差距一目了然！ xBubble 就做到了，会聊天就能用 AI 先说 Bubble Pilot。 我现在使用AI 遇到最大的问题除了不会问，还有就是是不会选模型、不会写提示词、不会拆任务 Pilot 类似一个总调度，你把需求说出来，它会自动去匹配对应的 SOP 技能，自己判断该怎么做、调用什么能力、需要走哪条流程。如果没有现成方案，它还会切到通用 Agent 接着执行，尽量把事情做完 另一个是 Bubble Engine 可以说就是AI 在自己训练自己，同一个任务，它会同时生成好几套执行方案，再去测试、筛选，最后把效果最好的那套沉淀成 SOP。后面再碰到类似问题，处理速度会越来越快，结果也会越来越稳定 除了智能调度，它现在还有两种运行模式 Bubble Computer 更偏云端，像写研究、做设计、生成图片、剪视频这种复杂任务，直接交给云端多 AI 协同处理，用户只负责提需求 Bubble Personal 是本地模式，可以直接操作你自己的文件、浏览器、应用和日程，但前提是经过授权。很多高风险操作也不会留在本机，而是在云端沙箱执行完直接销毁，安全性这块考虑得挺细 现在很多 Agent 每次都像临场发挥，结果很不稳定 但 xBubble 是提前把很多任务训练成成熟流程，下次类似需求直接调用 所以它做出来的东西，会更稳定，也更接近普通人真正能用的状态 现在越来越觉得，AI 后面真正拼的，可能不是谁模型参数更大，是怎样更简单的使用，不是让用户学习 AI，而是让 AI 自己学习 AI，从而让普通人更简单的使用AI。 @BTC_Alert_

【怎么让AI更聪明的完成任务？】 这是一个在AI快速发展的现在，最常遇见的问题。 因为现在AI发展的很快，每个模型都在不停的迭代版本，并且不同的模型都有自己的特性，如何去挑选适合自己需求的模型，如何去调教不同模型的prompt，这会直接决定产品最终呈现效果的优劣。 之前做过好几个AI交易的辅助工具，模型尝试用过GPT、Deepseek、Claude，AI工具用过n8n、小龙虾、骡子，但是最后呈现的效果和自己预期的总是差很多，虽然最后做出来的不错的版本，但是消耗了太多的时间精力和Token，我也在寻求更好的解决方案，直到用了dappos！ dappos简单来说，就是：AI 替用户使用 AI，AI学习AI 你不需要再纠结选哪个模型、怎么写 prompt、要不要写 skill，你只需要说一句 简短请求，剩下的交给 xBubble。 其中的核心是Bubble Pilot帮用户去完成任务，取用户的简短请求，识别任务类型，检索匹配的 SOP 并分发到最优路径 Bubble Engine帮你去学习AI，针对特定任务，使用 AI 编程 Agent 生成解决方案变体，构建测试框架，组合候选模型与工具，将最优路径固化为可复用 SOP。 就比如说我想做一个Defi赛道的投资机会速览，同一套提示词，xBubble和豆包生成的图片可以说是天差地别，豆包连文字都是马赛克，而xBubble不仅逻辑清晰还有数据作为支撑，信息的详细程度和豆包不是一个层级上的！只有两个字，好用！ 总的来说，你有了dappos，就相当于有了一个AI秘书，直接跟秘书去提需求，秘书会帮你把剩下的流程全部走完，你等着接收汇报就行了！ 用dappos，当AI的老板，有事就让秘书干！

xBubble VS 其他AI生图：同一句简单提示，古风山水人物图差得有点明显～ 最近看到很多人都在用@dappOS_com 的xBubble @xBubble_ai 生成各种好玩的图和视频对比图，我感觉很好玩挺有趣，就也想玩玩看。 平时每次在gemini生图，为了出好效果，我都要花好多时间琢磨，加这个加那个，改来改去，反复好几次，但最终效果老是不如我意，想要的关键元素经常缺斤少两。 比如明明就是一个简单封面图，我却经常要生成好几次，才能勉强挑出一张自己满意的。有时候忙活半天，但还是觉得整体感觉差点意思～ 其实，我挺喜欢那种古典优雅的古风山水人物图，就想试着用AI生图试试看效果。 这次，我特意用完全一样的简单提示词“生成古风山水人物”，让xBubble和Gemini各自跑了一次，结果就是下面这张对比图。 扪心自问，大家更喜欢下面的哪幅图呢？？ 上方是xBubble生成的：人物站在山巅衣带飘飘，整个画面特别有古典国画的味道，一次就让我眼前一亮，优雅又舒服。 下方是Gemini生成的：基础还可以，但整体氛围和层次感跟xBubble 一比，还是差了一些距离。 老实讲，我更喜欢图一，可能因为有帅哥？ 其实发展到现在，AI画图能力已经很强了，但怎么用一句话就稳定出好看的图，才是最实用的。 我发现xBubble在这点上做得特别好。它不用你写很长的提示词，也不用你研究各种设置。 你只要说一句简单的话，它就能帮你把后面的事情都处理好。 里面有个叫SOP的功能特别贴心，就像一个已经打包好的专业小助手。比如古风山水、仕女图、品牌素材这种，它都提前准备好了最合适的画法。 你一句话过去，它自动挑最好的方式来画，出来的效果稳定又好看。 我身边很多做Web2的朋友，还有不少一人公司的小伙伴都在用Bubble。 那些团队做营销海报、产品图时，效率高了很多；一个人做短视频封面、IP形象、日常素材时，也不用再花钱找外包，省时又省力。 用得越多，它就越懂你的风格，后面出图越来越顺。 实际用起来很简单： •直接简单一句话说需求，它就给你优化后的好结果 •如果是第一次遇到的类型，它也能正常完成 •同样的需求多提几次，它还会越变越聪明 还有两种使用模式： -需要复杂操作时用Bubble Computer，一次性能把研究、设计、检查全搞定； -想在自己电脑上安全操作文件时，就用Bubble Personal，很放心。 以前我总把时间花在反复调整AI生图上，现在有了xBubble，我可以把精力放在真正想做的事情上。生成图片这件事，真的轻松不少～ AI应该学习AI，AI应该使用AI，用户只需说清楚自己想要什么。 另外，实测一句话也能稳定生成视频噢，更有想象力更有趣，欢迎来体验DappOS xBubble： #xBubble# #DappOS# #Bubble# #LowPromptAI#