abot后时代,哪款链上地址监控工具更适合你?

Odaily星球日报Dipublikasikan tanggal 2025-01-06Terakhir diperbarui pada 2025-01-06

Abstrak

Ray、xxyy最为简洁,GMGN、Debot信息最丰富。

原创 | Odaily星球日报(@OdailyChina

作者|南枳(@Assassin_Malvo

abot后时代,哪款链上地址监控工具更适合你?

在 abot 宣布将停止服务后,新诞生了一批交易工具,并在近几周开始公测、推广。在本篇文章中,我们将就各个工具的监控功能进行拆分和分析,列示各工具的差异和优劣势,以供读者参考选择。

abot后时代,哪款链上地址监控工具更适合你?

监控功能拆解

交易者信息

列示的所有 bot 中,均支持显示监控对象的自定义名称,唯一不同的是 Debot,提供了交易者地址中的部分字段,以及交易者所在的分组。

地址字段通常没有价值。而之所以有分组信息的原因在于,Debot 提供各分组的操作异动监控,例如可以监控某分组在 X 分钟内同时买入或卖出同一代币。因此适合针对特定代币的大量持有者集群的监控,或能够发现持有者正在集体减仓某一代币,但在高频场景下则属于冗余信息,用户只关心“买了什么币”,而不关心是谁在集体买卖。

abot后时代,哪款链上地址监控工具更适合你?

代币信息

  • 可直接复制的代币合约:多数平台能够直接跳转到自有交易 bot 中发起交易,无需复制合约。xxyy 参照 abot 不提供这一数据,并上线了跳转 pepeboost 交易,但由于 xxyy 与 pepeboost 账号并不互通,不利于 xxyy 用户使用。

  • 交易金额(起始代币):如果交易者使用 Meme 代币 A 兑换代币 B,常规监控工具只会显示购买了 N 美元的代币 B,而 abot 则会显示花费了多少起始的交易代币。

  • 钱包数、价格变动:显示代币当前有多少持有人、特定时间段中价格变动了多少。通常通过价格网站(Dexscreener 等)或交易工具网页端显示,属于通常情况下冗余信息。

abot后时代,哪款链上地址监控工具更适合你?

综合表单可以看出,信息量上 abot、xxyy、CashCash 属于最少的第一档,Ray、Dogee 相对较多,Debot 和 GMGN 则非常详细。

但根据分析来看,多提供的这些信息通常属于冗余信息,至少在多数场景下用户并不关心,只有专注于 Telegram 交易,较少在网页端、推特上花费时间的用户需要。

信息跳转

Dogee 在这一板块提供了最多的信息,原因在于 Dogee 没有网页版工具,其他工具通常都能在其网页版上点击跳转推特、官网等外部信息链接。因此此块没有优劣之分,差异在于用户主要在网页端交易还是 Telegram 端交易。

abot后时代,哪款链上地址监控工具更适合你?

其他信息

由于当前主要为 pump 代币,因此不存在安全问题,Solana 上的安全信息属于冗余信息(部分工具支持 EVM 监控,不在讨论范围内)。DEV 信息比较关键,通常也能在网页端获取。

持仓分析中 Debot 与 GMGN 提供了较为全面的信息,包括了该地址买卖了多少次这个代币、持仓金额、收益等情况。

总结

综上,如果用户通过监控工具,想要实现的是发现“聪明钱正在购买某个代币”,然后再去推特、官网、K 线网站查询信息,将购买信息作为参考而非关键决策因素,那么更适合 abot 式的简洁监控,包括 Ray、xxyy、CashCash 等。

如果用户想要获得“聪明钱正在集体购买某个代币”这一信息,同样应选择 abot 式的简洁监控。此外 Debot 推出了单独的监控功能,可以实现对集体购买的专门预警,但不适合使用其地址监控来发掘这一信息。

如果用户更倾向于在 Telegram 上一站式获取信息并快速决策,那么更适合 GMGN、Debot 等信息非常全面的工具。

Bacaan Terkait

Ethereum 10 Tahun ke Depan dalam Pandangan Vitalik

Pada Juli 2026, Vitalik Buterin mempublikasikan peta jalan jangka panjang "Lean Ethereum", yang diposisikan sebagai evolusi besar ketiga Ethereum setelah "The Merge". Rencana ini mencakup serangkaian peningkatan protokol yang akan diluncurkan bertahap dalam tiga hingga empat tahun ke depan, bertujuan untuk merekonstruksi hampir semua modul inti protokol. Peta jalan ini menetapkan lima tujuan strategis: finalitas L1 yang lebih cepat, throughput L1 mencapai 1 gigagas per detik, skalabilitas L2 level teragas, keamanan kriptografi kuantum, dan transaksi privat native di L1. Perubahan teknis inti meliputi peralihan dari verifikasi re-eksekusi ke model verifikasi berbasis bukti (proof) seperti STARK rekursif, peningkatan keamanan kuantum, pemisahan konsensus untuk finalitas lebih cepat, penetapan harga gas multidimensi, dan reformasi struktur state menjadi dua lapisan untuk biaya yang lebih rendah. Privasi juga ditingkatkan menjadi tujuan utama desain protokol. Sebuah proposal kontroversial adalah mengganti mesin virtual EVM dengan arsitektur yang lebih ramah-proof seperti RISC-V atau leanISA, yang dapat memengaruhi ekosistem L2 yang ada seperti Arbitrum. Mengenai dampak pada harga ETH, peta jalan berpotensi meningkatkan aktivitas dan pembakaran gas di L1 jika target peningkatan kapasitas terpenuhi. Namun, ini adalah proses jangka panjang, dan nilainya bergantung pada adopsi aktual, bukan hanya peningkatan kapasitas. Implementasi akan dipantau melalui indikator seperti peningkatan batas gas di upgrade Glamsterdam, pertumbuhan blob, pendapatan fee L1, dan kinerja ETH relatif terhadap BTC.

链捕手6m yang lalu

Ethereum 10 Tahun ke Depan dalam Pandangan Vitalik

链捕手6m yang lalu

Dari Keuangan Mobil ke Bitcoin hingga Mesin AI: Analisis Strategi 'Apa yang Tidak Boleh Dilakukan' Kongo

Dari Pembiayaan Mobil ke Bitcoin hingga Mesin AI: Strategi "Apa yang Tidak Dilakukan" Cango Cango, perusahaan yang semula merupakan platform pembiayaan mobil di China, telah melakukan transformasi besar. Setelah go public di NYSE pada 2018, mereka beralih ke penambangan Bitcoin pada 2024 dengan mengakuisisi penambang senilai ratusan juta dolar. Kini, mereka masuk ke sektor kecerdasan buatan (AI) dengan meluncurkan EcoHash, anak perusahaan untuk AI inference. Berbeda dengan banyak penambang yang beralih menyewakan daya ke penyedia cloud besar untuk pelatihan AI, Cango memilih strategi unik. Mereka fokus pada AI inference (penyimpulan) dengan memanfaatkan situs-situs penambangan skala kecil (10-50 MW) yang tersebar di seluruh dunia. Menurut perusahaan, situs-situs kecil ini, yang menguasai 70% daya di industri penambangan, tidak menarik bagi raksasa cloud namun sempurna untuk AI inference yang memerlukan kedekatan dengan pengguna untuk mengurangi latensi. Cango menyediakan perangkat lunak EcoLink untuk menghubungkan dan mengelola situs-situs ini, menawarkan keandalan dengan mengalihkan beban kerja jika satu situs mati. Mereka menargetkan klien seperti platform penyewaan GPU dan startup AI yang membutuhkan harga lebih kompetitif dibanding layanan cloud besar. Perusahaan tetap mempertahankan sebagian operasi penambangan Bitcoin (31.7 EH/s) sebagai mesin kas, sambil membersihkan utang dan mengumpulkan dana untuk ekspansi AI. Meski ada skeptisisme mengenai biaya transformasi dan gelembung AI, Cango yakin pada disiplin strategi "apa yang tidak dilakukan" mereka—menghindari persaingan langsung di pelatihan AI—dan memanfaatkan peluang di segmen AI inference yang terdistribusi.

Foresight News1j yang lalu

Dari Keuangan Mobil ke Bitcoin hingga Mesin AI: Analisis Strategi 'Apa yang Tidak Boleh Dilakukan' Kongo

Foresight News1j yang lalu

Laporan Goldman Sachs Membedah Peta Persaingan Model AI Besar Tiongkok: Siapa yang Akan Menjadi Pemenang Jangka Panjang?

Laporan Goldman Sachs menganalisis persaingan model AI besar di Tiongkok, menyoroti titik balik historis dengan model open-source/berbobot terbuka yang kinerjanya mendekati model berpemilik global teratas. Laporan ini mengidentifikasi pola evolusi dari "momen efisiensi biaya DeepSeek tahun lalu ke momen kecerdasan model GLM Zhipu tahun ini". Dalam hal efisiensi, model Tiongkok mencapai kinerja hampir setara dengan biaya jauh lebih rendah, berkat inovasi arsitektur seperti MoE dan efisiensi parameter. Model seperti DeepSeek V4 Pro (1.6T parameter) dan GLM5.2 (0.7T) mengungguli dalam kemampuan pemrograman. Pasar terpolarisasi menjadi dua lapis: *pasar high-end* (contoh: GLM5.2, Qwen3.7 Max) dengan harga sekitar $1 per juta token dan margin kotor inferensi 10-20%, serta *pasar low-end* (harga serendah $0.06 per juta token) yang menargetkan UKM global. Pendapatan API/subskripsi diproyeksikan melonjak dari RMB 35 miliar (2026) menjadi RMB 879 miliar (2030). Strategi open-source mendorong adopsi luas tetapi membatasi monetisasi. Tren bergerak dari lisensi MIT gratis menuju model "bobot terbuka + lisensi komunitas" dengan bagi hasil untuk penggunaan komersial. Paradigma penggunaan global beralih dari "maksimalkan token" ke "utamakan ROI". Model Tiongkok mendapat porsi token yang tumbuh di pasar non-AS melalui platform seperti AWS Bedrock, dengan Microsoft mempertimbangkan menghosting DeepSeek di Copilot. Analisis posisi kompetitif Goldman Sachs menilai **Zhipu** dan **DeepSeek** paling kuat di model teks dasar, dengan keunggulan harga dan biaya. Di bidang multimodal/generasi video, **ByteDance** (Seedance) memimpin, diikuti Kuaishou (Kling) dan MiniMax. MiniMax pertahankan rating "beli" karena model M3-nya berada di kuadran maksimisasi ARR dengan harga menarik dan valuasi yang didiskon.

marsbit1j yang lalu

Laporan Goldman Sachs Membedah Peta Persaingan Model AI Besar Tiongkok: Siapa yang Akan Menjadi Pemenang Jangka Panjang?

marsbit1j yang lalu

Limit Penjualan BTC oleh Strategy Jauh Melebihi $12.5 Miliar: Detail yang Diabaikan Pasar

Dari artikel yang diterjemahkan dari Bankless, terungkap bahwa rencana penjualan Bitcoin (BTC) oleh MicroStrategy jauh lebih besar daripada yang dipahami pasar sebelumnya. Meskipun perusahaan sebelumnya mengungkapkan kuota pembangunan cadangan sebesar $12,5 miliar, ini hanyalah satu dari beberapa "kolam dana" untuk memonetisasi BTC. Rencana monetisasi BTC MicroStrategy sebenarnya mencakup tiga tujuan utama: 1) Membangun cadangan dolar hingga $12,5 miliar, 2) Menutupi biaya dividen saham preferen dan bunga utang, dan 3) Mendanai program pembelian kembali saham hingga $20 miliar. Dengan demikian, total penjualan BTC yang secara eksplisit berbatas bisa melebihi $30 miliar. Yang lebih penting, penjualan BTC baru-baru ini senilai $216 juta untuk membayar dividen dan "mengisi ulang" cadangan ternyata tidak mengurangi kuota $12,5 miliar yang ditujukan untuk "membangun" cadangan. Perbedaan terminologi akuntansi antara "membangun" dan "mengisi ulang" ini memberi perusahaan lebih banyak fleksibilitas untuk menjual BTC di luar batas yang terlihat oleh pasar. Artikel ini menyimpulkan bahwa MicroStrategy telah berubah dari sekadar akumulator Bitcoin pasif menjadi semacam "dana lindung nilai yang dikelola secara aktif." Perusahaan sekarang aktif mengelola struktur modalnya yang kompleks—yang melibatkan saham biasa (MSTR), saham preferen, cadangan dolar, dan aset BTC—untuk menyeimbangkan berbagai tekanan dan kewajiban. Investor sekarang harus menganalisis setiap istilah dalam pengumuman perusahaan dengan cermat, karena setiap kata dapat menyiratkan implikasi lebih lanjut untuk penjualan BTC di masa depan.

marsbit1j yang lalu

Limit Penjualan BTC oleh Strategy Jauh Melebihi $12.5 Miliar: Detail yang Diabaikan Pasar

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片