Father of Claude Code's Latest Assessment: Team Division of Labor Rewritten in the AI Era, These 'Five Types' Are Most in Demand

marsbitXuất bản vào 2026-06-30Cập nhật gần nhất vào 2026-06-30

Tóm tắt

"In the era of AI reshaping software development, Anthropic's Claude Code team lead, Boris Cherny, proposes a future where traditional job titles dissolve. He identifies five fluid, behavior-based roles emerging in effective, AI-augmented teams: The Prototyper (generates disruptive ideas), The Builder (scales prototypes to production), The Sweeper (streamlines and refactors to combat bloat), The Growth (iterates on launched products for market fit), and The Maintainer (ensures long-term security and reliability). Crucially, these are not fixed positions. Individuals may span multiple roles depending on the project and its lifecycle stage. A designer might be a Prototyper and Sweeper; an engineer could be a Builder and Maintainer. Team composition should shift with product maturity: early-stage products need Prototypers, Builders, and Sweepers, while scaling products require more Builders, Growth roles, and Maintainers. The discussion highlights that role fluidity is key, as professionals often switch roles across different projects or as a single project evolves. While AI tools like Claude increasingly assist with tasks like building and sweeping, human adaptability and focus on goals over rigid job boundaries are seen as essential for future teams."

As Agent Coding goes viral and reshapes the software industry, it seems the field has gradually accepted the undeniable fact that the role of the "engineer" is changing. In reality, however, the change likely extends beyond just the "engineer" position; a more profound transformation is quietly occurring at the foundation of team organizational structures......

Recently, Boris Cherny, head of the Anthropic Claude Code team, shared a very interesting observation on X.

He pointed out that as functions like engineering, product, design, and data science increasingly merge, he has been pondering what these roles will evolve into in the future. Taking the Claude Code team as an example, the traditional "job labels" internally are being completely discarded, replaced by five new types of "unbundled" roles based on behavioral patterns: The Prototyper, The Builder, The Sweeper, The Growth, and The Maintainer.

The Prototyper: Primarily responsible for proposing entirely new ideas, continuously generating a large volume of creativity, with most ideas ultimately not being launched. In other words, they pursue the quantity and disruptiveness of ideas, not fixating on whether each one must be implemented.

The Builder: Primarily responsible for quickly turning scattered ideas or rough prototypes into products or highly available infrastructure that can truly be deployed in production environments for massive user bases. In other words, they are responsible for solving the hardcore leap from 0.1 to 1.

The Sweeper: Primarily responsible for "subtraction." The most terrifying side effect of the AI era is the over-expansion of code and features. The Sweeper's duty is to clean up and streamline user interfaces, simplify and refactor messy code and system architectures, and remove unnecessary redundant functionalities to achieve high system performance and maintainability.

The Growth: Takes over a finished, built product. When a product enters the market, The Growth is responsible for continuous, rapid iteration. They must care about: how to bring the product closer to the market? How to make users more willing to stay? How to make a product evolve from "usable" to "needed." However, this role is not equivalent to traditional growth operations; it is more of a combination of product, data, user understanding, and experimentation capabilities.

The Maintainer: Responsible for the long-term operation of a mature system. They may not chase flashy new features but obsess over security, reliability, extreme operational efficiency, and system resilience, ensuring services remain rock-solid under any extreme traffic conditions.

It's important to note, however, that these five roles do not correspond to traditional positions. That is to say, unlike traditional organizational management where a person's role is fixed in a job title.

Boris Cherny believes that many people might span two roles, and sometimes even three.

"I've also noticed these roles aren't truly tied to specific jobs. For example, internally at Anthropic, some designers align more with type 1, some with type 2, and some with type 3; the same goes for engineers, product managers, and data scientists."

This implies that in efficient, AI-empowered teams, many members are no longer 'single-purpose cogs.' A designer can be a Prototyper or a Sweeper; an engineer can be a Builder or a Maintainer; a product manager can take on Growth or become a Prototyper; a data scientist might not only perform analysis but also directly participate in product growth and system optimization......

In other words, the way future teams look at people might change. The past question might have been mainly "What is your job title?" while the future—or the present—is becoming "Which stage of the product lifecycle can you advance?"

Boris Cherny analyzed that the specific combination of these roles needed for a healthy team depends on the product's current stage:

A brand new product that hasn't yet found product-market fit needs people skilled in roles 1, 2, and 3.

A product that is growing and has found product-market fit needs roles 2, 3, and 4, supplemented by some role 5.

A product with strong product-market fit needs roles 3, 4, and 5, while retaining some role 2.

"Perhaps future product roles will look more like this, rather than today's division by specialized fields."

Once this post was published, it immediately sparked lively discussion among netizens, with most expressing agreement.

"This perfectly matches how people actually work. In some projects, I am indeed a 1+3 combo, while in others, I'm almost pure 4. Job titles have never truly captured these."

A data scientist also "stepped forward," saying that as a data scientist, they often find themselves doing Sweeper-type work while also building products with a data science sensibility. "So does that make me a 2+3 type?"

Netizen Kun Chen@kunchenguid expressed strong resonance. He said he never liked defining "role archetypes" because people easily see them and think, "Ah, so this is me," and then stop reflecting. In reality, "a person's role often needs to change along with the project."

He gave an example: when starting a new project, he typically acts as a Prototyper and Builder; but soon, as rough, unfinished parts become bottlenecks, he turns into a Sweeper. As the project matures, he shifts towards Growth and Maintainer... "If I box myself into one specific role, then when the project reaches a certain stage, I'd have to let go."

Another reality is that people now often work on multiple projects simultaneously, requiring them to play different roles in different projects. "Categorizing oneself into a fixed archetype often limits a person's ability to expand their ambitions."

Therefore, his advice is: Stay flexible, focus attention on the most important things needed to achieve the goal, and worry less about role boundaries. Because these boundaries will only continue to blur over time.

Boris Cherny responded, saying this completely captured his own thoughts: "Completely agree. Roles often change over time and project phases."

Some netizens expressed skepticism: "Since AI writing code is basically solved, why are roles like Builder and Sweeper still needed? Can't we just let Claude run in a continuous loop?"

In response, Boris Cherny explained that Claude can help with all these things to varying degrees and will continue to become stronger over time. Currently, today's Claude is already quite good at taking on Sweeper and Builder-type work.

What about you? How do you view this change in job roles? Feel free to leave a comment and discuss!

Reference Links:

https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

https://x.com/kunchenguid/status/2071382977628795289

This article is from the WeChat public account "Almost Human" (ID: almosthuman2014), author: Focus on AI

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QAccording to Boris Cherny, what are the five new 'unbundled' roles emerging in AI-augmented teams?

AThe five new 'unbundled' roles are: The Prototyper, The Builder, The Sweeper, The Growth, and The Maintainer.

QHow do these five new roles differ from traditional job titles in a company?

AThese roles are not fixed to traditional job titles. They are based on behavioral patterns and how individuals contribute to a product's lifecycle. A person can span multiple roles, and roles can change based on the project or product stage.

QWhich role is responsible for turning rough prototypes into production-ready products?

AThis is the primary responsibility of 'The Builder.' They handle the hard leap from a 0.1 version to a 1.0 version that is ready for the production environment.

QHow should the mix of these five roles in a team change as a product matures?

AFor a new product seeking product-market fit, you need Prototypers, Builders, and Sweepers. For a growing product with established fit, you need Builders, Sweepers, and Growth roles, with some Maintainers. For a mature product with strong fit, you need Sweepers, Growth, and Maintainers, with some Builders retained.

QWhat was Boris Cherny's response to the skepticism about needing human Builders or Sweepers if AI can write code?

ABoris Cherny stated that Claude can already help with these tasks to a significant degree and is getting better. Currently, it is particularly good at assisting with the Sweeper and Builder type of work.

Nội dung Liên quan

Thời đại AI, Bitcoin còn lại gì?

Tác giả Sevclub từ Seven Research chia sẻ quan điểm rằng AI và Bitcoin là hai mặt của một đồng xu trong thời đại số hiện nay. Trong khi AI làm giảm chi phí sản xuất thông tin đến mức gần như bằng không, dẫn đến sự tràn ngập nội dung thật giả lẫn lộn và khó kiểm chứng, thì Bitcoin lại đóng vai trò ngược lại: nó là cỗ máy tạo ra "khả năng xác minh". Bằng cách tiêu thụ năng lượng (thường bị chỉ trích là lãng phí), mạng lưới Bitcoin không tạo ra nội dung hay năng lực tính toán như AI, mà đảm bảo tính bất biến và có thể xác minh độc lập cho một cuốn sổ cái phân tán. Mọi giao dịch đều được xác thực bằng toán học và mật mã học, không cần tin tưởng vào bất kỳ ngân hàng, nền tảng hay cá nhân trung tâm nào. Trong một thế giới mà AI có thể dễ dàng tạo ra văn bản, hình ảnh, video giả mạo, thì thứ trở nên khan hiếm và quý giá chính là những sự thật có thể kiểm chứng được. Tác giả so sánh: AI giống như máy in thời kỳ Phục Hưng, cách mạng hóa việc sản xuất và sao chép; còn blockchain (với Bitcoin là ứng dụng điển hình) giống như phương pháp kế toán kép mới, cách mạng hóa việc xác minh và ghi chép. Chúng không cạnh tranh mà bổ sung cho nhau — một bên giảm chi phí tạo lập, một bên giảm chi phí xác thực. Do đó, giá trị cốt lõi của Bitcoin trong kỷ nguyên AI có thể không nằm ở việc là "tiền" mà ở việc là một "cỗ máy tạo ra tính có thể xác minh" cho lịch sử và tài sản kỹ thuật số.

链捕手25 phút trước

Thời đại AI, Bitcoin còn lại gì?

链捕手25 phút trước

Nhãn mác "chuỗi ma" của Cardano bị bác bỏ? Tại sao 34 ứng dụng phi tập trung (dApp) của ADA không kể toàn bộ câu chuyện

Bài báo thảo luận về nhãn "ghost chain" (blockchain ma) thường bị gán cho Cardano (ADA) do số lượng dApp ít ỏi (chỉ 34) so với các đối thủ như Ethereum hay Solana. Dữ liệu cho thấy hoạt động on-chain và số người dùng hàng ngày của Cardano thấp hơn đáng kể. Tuy nhiên, bài viết lập luận rằng chỉ số này không kể câu chuyện toàn diện. Cardano sử dụng mô hình EUTXO (Extended Unspent Transaction Output) độc đáo, nơi các giao dịch được tổng hợp (batch) trước khi ghi vào sổ cái. Điều này mang lại lợi thế về bảo mật và tính xác định, nhưng cũng dẫn đến việc đánh giá thấp số liệu hoạt động thực tế trên chuỗi. Bên cạnh đó, Cardano tập trung vào phát triển bền vững, bảo mật và phương pháp nghiên cứu chuyên sâu, phù hợp cho các ứng dụng tuân thủ và doanh nghiệp. Mặc dù có những lo ngại như việc đóng cửa công cụ TapTools và cảnh báo về một số dApp có thể ngừng hoạt động, số liệu phát triển của Cardano vẫn rất mạnh. Do đó, bài viết kết luận rằng việc gọi Cardano là "ghost chain" chỉ dựa trên số lượng dApp là không đủ căn cứ, vì nó bỏ qua kiến trúc kỹ thuật và định hướng chiến lược riêng biệt của mạng lưới này.

ambcrypto1 giờ trước

Nhãn mác "chuỗi ma" của Cardano bị bác bỏ? Tại sao 34 ứng dụng phi tập trung (dApp) của ADA không kể toàn bộ câu chuyện

ambcrypto1 giờ trước

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

Cơ quan Giám sát Tài chính Anh (FCA) đã công bố một khuôn khổ quy định mới cho tiền mã hóa, áp dụng từ tháng 10/2027, thay vì các quy định cứng nhắc, đồng loạt. Cách tiếp cận dựa trên rủi ro này yêu cầu các công ty tiền mã hóa duy trì vốn đủ để bù đắp tổn thất tiềm năng, nhưng số vốn sẽ thay đổi tùy theo mức độ rủi ro của từng doanh nghiệp. Các công ty nhỏ hơn và ít rủi ro hơn sẽ có yêu cầu công bố thông tin giảm bớt, giúp tiết kiệm chi phí tuân thủ. Các công ty sẽ tự đánh giá rủi ro trên bảng cân đối kế toán và thực hiện kiểm tra áp lực hàng năm, sau đó FCA sẽ xem xét các đánh giá này. Mục tiêu của những thay đổi này là tăng cường sự tin tưởng của thị trường và thu hút thêm 3-4 triệu người dùng tiền mã hóa tại Anh. Đối với stablecoin, FCA đã giữ cấu trúc cơ bản nhưng nới lỏng một số yêu cầu, đồng thời tăng cường bảo vệ người tiêu dùng bằng quy định tài sản dự trữ phải được nắm giữ trong một ủy thác theo luật định. Các quy tắc này tạo thành khuôn khổ cơ bản, trong đó những tổ chức phát hành lớn có thể phải đối mặt với giám sát chặt chẽ hơn.

ambcrypto2 giờ trước

Cơ quan FCA của Anh công bố sổ tay quy định về tiền mã hóa: Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro bắt đầu vào tháng 10/2027

ambcrypto2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 902Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.7kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片