这个网站的目标其实很简单，就是帮大家筛选更值得交易的币种，同时给出比较清晰的交易参考，比如可能的上车区间、止盈位置以及风险范围。
本来以为真正难的是策略设计，但做着做着我才发现，最麻烦的其实是执行。
写到一半的时候，我突然想到 @Fabric Foundation 。
因为现在很多开发工作已经离不开AI工具了，写代码、整理数据、跑逻辑都会交给模型去做。
但问题是，当这些工具越来越多的时候，事情反而变得更复杂。
有的模型负责写代码，有的模型负责分析数据，有的模型负责优化逻辑。
每一个都很聪明，但它们之间几乎没有协作规则。
有时候一个模型写好的结构，另一个模型完全理解不了，整个流程就会卡住。
这件事让我意识到一个问题。
现在AI最大的挑战已经不是能力，而是组织。
单个模型越来越强，但系统却越来越混乱。
因为每一个AI都是独立工具，没有统一记录，也没有责任结构。
如果一个任务失败了，很难说清楚到底是哪个环节出了问题。
这种情况在小规模开发里就已经很明显了。
这也是 Fabric 试图解决的方向。
Fabric不是去做机器人本身，而是试图建立一层网络结构。
当机器人或者AI代理接入网络之后，它们会拥有链上身份，执行任务的记录也会被保存下来。
在这样的体系里，机器不只是被调用的工具。
它们会成为网络中的参与节点。
任务完成之后，通过 $ROBO 在不同参与者之间完成结算。
这样做的意义其实很简单。
当机器越来越多参与工作时，系统必须有规则。
否则设备再多，也只是一个个孤立工具。
所以现在很多人讨论AI的时候，还停留在模型能力。
但从产业角度看，更大的问题其实是协作。
未来真正决定规模的，很可能不是谁的AI更聪明，而是谁先建立起机器之间的组织结构。