Siempre he querido hacer monitoreo automatizado. He intentado usar IFTTT para capturar palabras clave de Twitter, registrar las fluctuaciones de datos en la cadena con macros de Excel, y he utilizado muchos productos de monitoreo de Twitter, pero ninguno ha sido satisfactorio. Como alguien que también trabaja durante el día, no puedo permitirme lidiar con estas soluciones mediocres. Sin embargo, hace un tiempo, mientras navegaba por Twitter, descubrí que Tomo tiene una función de AI Alpha, que me interesó especialmente. Después de investigar, descubrí que puede reducir drásticamente el tiempo que dedico a recopilar información útil y ayudarme a extraer contenido clave. Tomo Wallet es una billetera social Web3 todo en uno desarrollada por Tomo Inc., diseñada para impulsar la adopción masiva de criptomonedas. Tomo Inc. es parte del ecosistema TomoChain, que se centra en proporcionar una plataforma de blockchain rápida, segura y escalable, que soporta aplicaciones descentralizadas (dApps) y la emisión de activos digitales. El principal inversor es @polychain, y el cofundador es Ryan Fang @ryanfang95. En este artículo, principalmente presentaré la nueva función de Tomo: AI Alpha. 1. Ranking de llamadas más populares Filtrar información no válida y destilar lo esencial es muy importante. El "ranking de llamadas" en Tomo AI Alpha aborda este problema, con las siguientes ventajas principales: 1. Agrega las dinámicas relacionadas de Twitter de muchos KOL. Como se muestra en la imagen, al agregar y reunir dinámicas relevantes, se genera un ranking de llamadas, facilitando a los traders el control de las tendencias del día. 2. La sección "Dinámicas" es el Tweet Tracer; al hacer clic en "ver solo llamadas", se pueden filtrar efectivamente los tweets de baja calidad, mejorando la eficiencia de la búsqueda. 3. La sección "Descubrir" es aún más interesante, siendo una de las características destacadas del Tweet Tracer. A través de ella, podemos descubrir a qué cuentas siguen los KOL, sin necesidad de buscar en la lista de seguidores de cada KOL. A través de la forma de agregación, se puede discernir mejor el nivel de audiencia y la difusión de las cuentas. 2. Función de pistas Basado en el contenido de publicaciones de X, a través de la "función de pistas" de Tomo, se puede obtener inmediatamente el historial de recomendaciones y el nivel de atención de los KOL relevantes. Específicamente, los usuarios pueden ver: 1. Qué KOL descubrieron y recomendaron el token primero; 2. Qué KOL mencionan repetidamente el token, evaluando su nivel de atención continua; 3. Qué grandes figuras también han mostrado interés, evaluando así el sentimiento del mercado. El verdadero valor de esta función radica en que nos ayuda a rastrear tokens populares en la historia, encontrando a los KOL que los descubrieron primero y siguiendo sus últimas recomendaciones. Podemos tomar decisiones de inversión basadas en las dinámicas de los KOL antes de que un nuevo proyecto obtenga atención generalizada, aprovechando así la oportunidad antes de que el proyecto despegue. Como todos saben, recientemente he mencionado el token $Troll. Este token lo mencioné, y cuando lo busqué en Twitter, descubrí que casi no había compatriotas interesados. Luego, abrí la función de pistas de Tomo y pude ver que este token está siendo construido casi exclusivamente por KOL extranjeros, y que en la cadena ETH fue un gran éxito el año pasado, por lo que es muy probable que los OG regresen a especular.