60个精选Skills、工作流与开源项目,最全Claude进阶清单
摘要:开发者、内容创作者、产品构建者以及初学者均可使用
原文标题:Top 60 Claude Skills, Workflows, and GitHub Repos for AI—The Complete List.
原文作者:Khairallah AL-Awady
编译:Peggy,BlockBeats
编者按:如果你最近在关注 AI,很容易产生一种错觉:工具越来越多,但真正能用起来的,反而越来越少。
对于大多数人而言,难点不在于有没有工具,而在于哪些工具值得用,以及该从哪里开始。
这份清单基于实际测试,对当前 AI 工具生态进行了系统梳理,筛选出 60 个工具并按照不同层级与使用场景进行分类:从编码与开发工具,到 agent 框架与工具接入,再到工作流自动化、数据处理与基础设施,最终延伸到学习资源与持续更新路径。
整体上,它勾勒出一条从「使用 AI」到「构建 AI 系统」的清晰路径,为开发者、内容创作者、产品构建者以及初学者提供了不同的入门路径,帮助读者在复杂的工具生态中找到适合自己的切入点。
在工具不断更迭的当下,这样一份结构化的梳理,也许比单点推荐更有意义。它提供的不是答案,而是一种更高效理解和使用 AI 的方式。
以下为原文:
我花了 100 多个小时测试各类 AI 工具,这样你就不用再自己踩坑了。
先收藏这篇 :)
2026 年的 AI 工具生态已经到了让人「信息过载」的程度:每周都有新框架,每天都有新 agent,每天早上 GitHub 都有新项目冲上热榜。
其中大多数只是炒作。有些确实有用。极少数,会真正改变你的工作方式。
我帮你把噪音筛掉了。
下面这 60 个工具,是我亲自测试后筛选出来、当前真正值得关注的——按类别整理,并附上它们各自真正擅长的场景。
建议收藏,你很可能会反复回来用。
Part 1:AI 编程 Agent & IDE
这一类工具可以让 AI 帮你写代码、审查代码、甚至管理整个开发流程。
重点是:这些是真正能在实际工作流中跑起来的,而不是只停留在 demo。
1.Claude Code
Anthropic 推出的命令行编程 agent。可以读取文件、写代码、运行测试,直接在你的本地环境操作。
如果你希望在 AI 辅助开发中保持完全控制,这是目前的「黄金标准」。
https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code
2.Cursor
基于 VS Code 打造的 AI 优先代码编辑器。支持行内补全、与代码库对话、多文件编辑。
适合希望把 AI 无缝融入现有开发流程的开发者。
https://www.cursor.com
3.Codex CLI
OpenAI 推出的终端编程 agent。用自然语言下指令,它会读取代码库、生成并执行代码。
在多步骤实现任务上表现很强。
https://github.com/openai/codex
4.Windsurf
由 Codeium 推出的 AI 编程 IDE。其 Cascade agent 支持多文件编辑、深度理解代码库,以及「沉浸式编码流」。
增长很快。
https://codeium.com/windsurf
5.Superpowers
为 Claude Code 打造的 20+ 实战技能集合,包括 TDD、调试、从规划到执行的流水线等。
GitHub 超 9.6 万星。如果你用 Claude Code,建议第一时间安装。
https://github.com/obra/superpowers
6.Spec Kit(GitHub)
「规格驱动开发」工具:先写 specification,再由 AI 生成代码。强制你在动手之前先想清楚。GitHub 超 5 万星。
https://github.com/github/spec-kit
7.Aider
终端里的 AI 结对编程工具,支持任意 LLM。
在处理已有代码库方面尤其强。GitHub 超 3 万星。
https://github.com/paul-gauthier/aider
Part 2:Agent 框架
用来构建可以「思考—行动—迭代」的自动化系统。
8.OpenClaw
现象级开源 AI agent。支持长期运行、多渠道(WhatsApp / Telegram / Discord),还能自己写技能。
GitHub 超 21 万星,是目前个人 AI agent 最容易上手的入口之一。
https://github.com/openclaw/openclaw
9.LangGraph
用「图结构」来编排多 agent:支持分支逻辑、人类介入(human-in-the-loop)、持久状态。
https://github.com/langchain-ai/langgraph
10.CrewAI
多 agent 协作框架,每个 agent 都有角色、目标和「人设」。
适合模拟团队协作流程。
https://github.com/crewAIInc/crewAI
11.AutoGPT
老牌全自动 agent 框架,适用于长时间运行任务。
相比早期版本已经成熟很多。
https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
12.Dify
开源 LLM 应用构建平台,把 workflow、RAG、agent 和模型管理整合在一起。
对非开发者也比较友好。
https://github.com/langgenius/dify
13.OWL
多 agent 协作框架,在 GAIA 基准测试中表现领先。
属于前沿研究走向实用化的代表。
https://github.com/camel-ai/owl
14.CopilotKit
可以把 AI copilot 直接嵌入 React 应用中。
不是只提升开发效率,而是把 AI 变成产品的一部分。
https://github.com/CopilotKit/CopilotKit
15.pydantic-ai
基于 Pydantic 的类型安全 agent 框架。
适合希望输出结构化、可验证结果的 Python 开发者。
https://github.com/pydantic/pydantic-ai
Part 3:MCP 服务与工具集成
MCP(Model Context Protocol)让 AI 真正「接入世界」。Skill 是教它怎么做,MCP 是让它「有权限去做」。
16.Tavily
专为 AI agent 设计的搜索引擎,不是蓝色链接,而是结构化、可直接被 LLM 使用的数据。
提供搜索、抽取、爬取、地图四种工具,一分钟即可接入 MCP。
https://github.com/tavily-ai/tavily-mcp
17.Context7
把最新的库文档注入到 LLM 的上下文中。
不再出现「幻觉 API」或过时方法。
在 prompt 里加一句「use context7」,就能自动拉取最新文档。
https://github.com/upstash/context7
18.Task Master AI
你的 AI 项目经理。输入 PRD,它会拆解成带依赖关系的任务。
再由 Claude 逐步执行,把混乱的开发过程变成有序流水线。
https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
19.MCP Playwright
为 LLM 提供浏览器自动化能力。
可以用自然语言控制真实浏览器:测试、爬取、交互都能做。
https://github.com/executeautomation/mcp-playwright
20.fastmcp
用最少的 Python 代码快速搭建 MCP 服务。
是为 Claude 等模型创建自定义工具集成的最快路径之一。
https://github.com/jlowin/fastmcp
21.markdownify-mcp
把 PDF、图片、音频等各种格式转成 Markdown。
让任意文档都能进入 AI 工作流。
https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
22.MCPHub
通过 HTTP 管理多个 MCP 服务。
一个面板统一管理所有工具连接。
https://github.com/samanhappy/mcphub
Part 4:Claude Skills(精选)
Skills 可以为 Claude 注入「专业工作流能力」。目前社区已有 8 万+ 个技能,下面这些是真正值得安装的。
23.PDF Processing(官方)
支持读取 PDF、提取表格、填写表单、合并与拆分文件。
对知识工作者来说,是实用性最高的技能之一。
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf
24.Frontend Design(官方)
用于构建真正可用的设计系统,包括大胆的排版和可上线的 UI。
可以摆脱常见的「AI 生成感」设计风格。已有 27.7 万+ 安装。
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design
25.Skill Creator(官方)
一个「元技能」。用自然语言描述你的工作流,5 分钟内生成完整的 SKILL.md。
无需写配置,也能创建新技能。
https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator
26.Marketing Skills(Corey Haines)
覆盖 CRO、文案、SEO、邮件自动化、增长策略等 20+ 技能。
相当于把一整套营销团队能力「模块化」。
https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
27.Claude SEO
提供全站审计、结构化数据校验、关键词分析等功能。
共 12 个子技能,覆盖完整 SEO 工作流。
https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo
28.Obsidian Skills
由 Obsidian CEO 开发。支持自动打标签、自动链接,以及与知识库(vault)的深度整合。
如果你在用 Obsidian,这基本是必装。
https://github.com/kepano/obsidian-skills
29.Context Optimization
用于降低 token 成本、提升 KV cache 效率。
可以显著降低 API 使用成本。GitHub 13,900+ stars。
https://github.com/muratcankoylan/agent-skills-for-context-engineering
30.Deep Research Skill
8 阶段研究流程 + 自动续写机制。
适合需要 Claude 做「深度研究」而非浅层总结的场景。
https://github.com/199-biotechnologies/claude-deep-research-skill
Part 5:本地 AI 与模型运行
在本地设备运行模型:更高隐私、更快响应、无需 API 成本。
31.Ollama
通过一条命令在本地运行开源大模型。支持 Llama、Mistral、Gemma 等。
从零到本地 AI 的最快路径。
https://github.com/ollama/ollama
32.Open WebUI
自托管的 ChatGPT 类界面。简洁、快速、功能完整。
与 Ollama 搭配使用,可以构建完全私有的 AI 系统。
https://github.com/open-webui/open-webui
33.LlamaFile
把整个大模型打包成一个可执行文件。
无需依赖,下载即可运行,极其简单。
https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile
34.Unsloth
模型微调速度提升 2 倍,同时减少 70% 内存占用。
如果你需要训练属于自己的模型,这是一个很好的起点。
https://github.com/unslothai/unsloth
35.vLLM
高吞吐推理引擎,性能比传统方案快 2–4 倍。
目前开源模型生产部署的主流选择之一。
https://github.com/vllm-project/vllm
Part 6:工作流与自动化
把 AI 接入你已有的工具与流程中。
36.n8n
开源工作流自动化工具,支持 400+ 集成和 AI 节点,可自托管。
目前最强的可视化 AI 自动化构建器之一。
37.Langflow
通过拖拽方式构建 agent 工作流。GitHub 超 14 万星。
无需写代码,也能搭建复杂的 agent pipeline。
https://github.com/langflow-ai/langflow
38.Huginn
自托管的 Web agent,用于监控、告警和数据采集。
强调隐私优先,所有自动化都运行在你自己的服务器上。
https://github.com/huginn/huginn
39.DSPy
用「程序」而不是「prompt」来驱动模型。
源自斯坦福研究的框架,适用于对稳定性要求更高的场景。
https://github.com/stanfordnlp/dspy
40.Temporal
面向长时间运行任务的「持久化工作流引擎」。
当你的自动化流程需要应对崩溃、重试、超时等情况时,这是标准解法。
https://github.com/temporalio/temporal
Part 7:搜索、数据与 RAG
让信息可以进出 AI 系统。
41.GPT Researcher
自动化研究 agent,可生成结构化报告。
输入一个主题,输出带来源引用的完整分析。
https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
42.Firecrawl
把任意网站转成适用于 LLM 的数据格式。
专为 AI pipeline 设计的爬虫工具。
https://github.com/mendableai/firecrawl
43.Vanna AI
自然语言转 SQL。
用英文提问,直接生成数据库查询语句。
适合不想写 SQL 但需要用数据的人。
https://github.com/vanna-ai/vanna
44.Instructor
通过 Pydantic 模型,让任意 LLM 输出结构化 JSON。
支持 OpenAI、Anthropic、Google 等 15+ 提供商。
是很多生产级 AI 工程师的实际选择。
https://python.useinstructor.com
45.Chroma
开源向量数据库。
为 AI 应用添加语义搜索和长期记忆的最简单方式之一。
https://github.com/chroma-core/chroma
46.dlt
面向 LLM 的数据管道工具,可接入 5000+ 数据源。
帮助你把各种数据导入 AI 工作流。
https://github.com/dlt-hub/dlt
47.ExtractThinker
面向文档智能的「ORM」。
可以从任意类型文档中提取结构化数据。
https://github.com/enoch3712/ExtractThinker
Part 8:API 与基础设施
让一切在生产环境真正跑起来的「底层管道」。
48.FastAPI
用于部署 AI 应用的 Python Web 框架。
文档极其完善,并内置 Pydantic 数据校验。
https://github.com/tiangolo/fastapi
49.Portkey Gateway
通过一个 API 接入 250+ LLM。
无需改代码即可切换模型。
https://github.com/Portkey-AI/gateway
50.OmniRoute
支持 44+ AI 提供商的 API 代理。
提供负载均衡、故障切换和成本优化。
https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute
51.lmnr
用于追踪和评估 agent 行为。
可以清楚看到 agent 在做什么,并衡量其表现是否达标。
https://github.com/lmnr-ai/lmnr
52.Codebase Memory MCP
将你的代码库转化为一个「持久知识图谱」。
让 Claude 能跨会话记住整个项目结构。
https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp
Part 9:精选合集与学习资源
在哪里持续获取信息、不断迭代认知。
53.Awesome Claude Skills
精选技能合集,GitHub 超 2.2 万星。
寻找新技能的首选入口。
https://github.com/travisvn/awesome-claude-skills
54.Anthropic Skills Repo
Anthropic 官方技能仓库。
也是目前技能构建的「标准范式」。
https://github.com/anthropics/skills
55.Awesome Agents
汇总 100+ 开源 agent 工具的精选列表。
https://github.com/kyrolabs/awesome-agents
56.PromptingGuide
覆盖从基础到高级的完整 Prompt 工程指南。
57.Anthropic Prompt Engineering Tutorial
包含 9 章 + Jupyter Notebook 实操练习。
是系统学习 Prompt 的最佳路径之一。
https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
58.SkillsMP
拥有 8 万+ 社区技能的市场平台。
是目前最大的 Claude 技能目录。
59.MAGI//ARCHIVE
每日更新最新 AI 项目仓库。
用于跟踪前沿进展。
https://tom-doerr.github.io/repo_posts/
60.Anthropic 官方文档
涵盖 API、Prompt、工具调用、agent 等全部核心内容。
如果你要认真做 AI 产品,这一份建议从头到尾读一遍。
如何真正使用这份清单
不要试图一次性把这 60 个工具全部装上。那只会让你信息过载、浪费时间。
我更推荐这样用:
如果你是开发者:从 Claude Code(01)+ Superpowers(05)+ Context7(17)+ Tavily(16)开始。
这一组合可以帮你搭建一套具备搜索能力和文档支持的强大 AI 编程环境。
如果你是创作者 / 知识工作者:从 OpenClaw(08)+ Obsidian Skills(28)+ PDF Processing(23)+ Frontend Design(24)开始。这一组合可以给你一个具备文件管理、文档处理和内容创作能力的 AI 助手。
如果你是在做产品:从 FastAPI(48)+ Instructor(44)+ Chroma(45)+ LangGraph(09)开始。
这一组合覆盖了后端框架、结构化输出、记忆系统和 agent 编排能力,足够支撑一个生产级 AI 应用。
如果你只是想学习:从 Anthropic 教程(57)+ PromptingGuide(56)+ Anthropic 官方文档(60)开始。
先把基础打牢,再去叠工具。
选一条路径,先深入用起来。
等需求出现,再慢慢扩展工具。
TL;DR
Skills = 教 AI「怎么做得更好」
MCP = 给 AI「接入外部工具和数据的能力」
Repos = 提供一切的开源基础设施
把这三者结合起来,你得到的就不再是「看起来很酷的 demo」,而是一套真正有生产力的 AI 工作流。
就这些。60 个工具。现在,去做点东西吧。
[原文链接]
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当前XRP价格为1.32美元,经历了连续五个月的下跌,其面临1.27美元的熊市支撑位。 Nvidia面临AI支出周期的不确定性和出口限制,并且其估值倍数受到压缩。 Franklin Templeton表示购买XRP是为了利用其实际用途,而不是投机。 前景取决于技术层级的发展:XRP若突破1.51美元,可能会瞄向1.76-1.85美元区间。 比特币Hyper作为第一个比特币第二层项目,正在预售阶段,显示出市场高度关注。 WEEX Crypto News, XRP最新价格走向及预测 当前XRP价格徘徊在1.29美元至1.39美元之间,尽管经历了多个月的下跌,但动能正在逐步转向正面。技术分析显示,若XRP能坚守在1.27美元以上,并在较大交易量推动下突破1.51美元,目标价格可望指向1.76至1.85美元区间。相反,若跌破1.27美元,可能会再次测试更深的支撑水平,从而完全削弱其整固复苏的潜力。 值得注意的是,更激进的市场分析师认为,若要实现更高的价格目标,XRP则需要在机构采用和流动性条件上出现根本性的转变。而这种情况暂未反映在当前的价格行动中。因此,1.51美元成为关键的抵抗位。 Ripple与Nvidia:投资选择上的取舍 相比于Nvidia,XRP虽拥有更高的波动性,但没有GPU发货周期绑定的估值上限。当前市场中双方均面临压力,且均具有不对称的上涨潜力,但风险及时间线各有不同。XRP的实际需求被机构推动,而Nvidia正面临宏观压力和市场的不确定性。 Franklin Templeton购买XRP的原因在于其实际用途,与经过反复炒作的加密货币不同。这种实际效用所引发的大规模需求往往预示着更为稳固的持有理由。 比特币Hyper:吸引早期投资者的眼球 在众多加密货币中,比特币Hyper…

Solana价格预测:互动经纪支持SOL,Galaxy加倍投入
Solana价格在$84附近波动,交易活跃但变化微小。 互动经纪公司针对欧洲市场推出Solana交易服务。 Galaxy Digital坚持对Solana网络的基础设施投资。 Solana价格在未来可能面临突破至$95或下降至$75的风险。 像Maxi Doge这样的新兴项目引起市场关注,有潜力带来早期投资机会。 WEEX Crypto News, Solana价格现状 Solana目前交易价格为$84,市场波动性极低,日涨幅仅1%,相较比特币的2.4%和以太坊的4.5%较为疲软。尽管如此,Solana在市场中的表现仍受到重大机构参与者如互动经纪公司和Galaxy Digital的青睐。互动经纪公司为450万欧洲用户推出了加密交易服务,包括Solana,这一举措增强了其在资产交易中的可信度。与此同时,Galaxy Digital也在Solana的基础设施中不断加码投资,证明了该网络在长远发展中的潜力。 市场面临的宏观挑战与机会 在大型机构参与的同时,Solana也面临着宏观经济挑战。虽然市场普遍呈现出极端恐惧的态势,但Solana的链上增长为其长期走势提供了支持。特别是ETF流入Solana产品的现象值得关注,这些都是市场上机构部门密切观察的活跃因素。我们清楚地看到,机构对Solana的信心在不断增加,这为Solana的未来增长打下了坚实基础。 Solana的未来走势:$95还是$75? Solana在$90下方的价位呈现出收缩态势,并且当前价格为$84,市场防御情绪较重,RSI技术指标为46,暗示卖方未完全控制局势。然而,要突破当前阻力,Solana首先需要突破$88,接着是$90.50–$91区间,而真正突破点是在$95以上。若能成功突破该价位,Solana价格有望向$115–$125区间跃升。…

Zcash价格预测:Satoshi Plus共识进阶的区隔层?
Zcash价格在过去48小时内上涨了9%,目前交易价格约为248美元。这背后的动因并不止于价格波动,更在于一项重大升级即将在几个月后上线。 Z Protocol被视为新的EVM兼容区块链,它首次为Zcash带来智能合约的原生支持,这可能会改变Zcash的市场定位。 Z Protocol预计在2026年下半年上线,这个时间点对于价格趋势有重要影响。潜在投资者密切关注此进展。 液态链(LiquidChain)作为早期基础设施项目,正在吸引新的交易者,该项目利用单步执行引擎融合了比特币、以太坊和Solana的流动性。 尽管Zcash持续测试技术阻力位,但有望在利好情绪下突破300美元,市场情绪在Z Protocol的支持下有所增强。 WEEX Crypto News, Zcash价格为何引发关注? 目前Zcash价格震荡于200至250美元区间,伴随着近期从218美元的低点反弹上涨9%。这一涨幅发生在更广泛的加密市场情绪缓解背景下,隐私币在风险偏好回升时表现更为优异。然而,技术分析显示,价格波动可能受阻于250美元的阻力带。未来有三种可能的情景:Z Protocol的炒作与ZODL的2500万美元融资支持可能推动ZEC突破250美元目标280美元,更激进的目标可能高达690美元。或者,价格在230–250美元区间徘徊,直至二季度开启。悲观者则期望价格跌破218美元,甚至回落至200美元。Grayscale的市场热情或在Z Protocol的推出前冷却。 Z Protocol对Zcash意味着什么? Z…

DOGE价格预测:Memecore超越SHIB,DOGE能否紧随其后?
DOGE目前交易价格为$0.09,持续下降,最近24小时下跌2.5%,过去一周下跌5.2%。 Memecore在市场占有率上已超越SHIB,引起广泛关注。 DOGE依然是最知名的Memecoin,与SHIB保持竞争。 X Money于2026年4月推出,可能成为DOGE价格波动的潜在催化剂。 DOGE的市场波动性凸显交易者对新兴项目的兴趣。 WEEX Crypto News, DOGE价格预测:四月能否重新站上10美分? DOGE当前的价格在9美分波动,市场表现不佳且技术信号预示着短期阻力。Bollinger带的下行临界点在0.087美元,而0.094美元的中间带则限制了反弹空间。目前24小时成交量萎缩到10亿美元,相较于140亿美元的市值,市场敏感度高。 不论是X Money的推出还是马斯克对DOGE的支持,市场都在期待四月的潜在变化。不过,如果这种期待没有转化为实际动作,DOGE可能会面临下行压力。 MemeCoin风云:是机会还是风险? Memecore的出现表明了市场对新兴币种的热捧,这一趋势使得投资者不断寻找突破性的资产,而DOGE的市场地位面临挑战。虽然SHIB曾一度超越DOGE,但DOGE仍然拥有强大的品牌影响力和用户基础,这一点不能被忽视。 对于想要寻求更大收益的投资者来说,深入参与新兴区块链项目,无疑是追求超额回报的一种策略。Memecore的成功或许只是一个开始,更多类似的项目将在未来涌现。 Bitcoin Hyper:安全与速度兼备的创新项目…

美国劳工部提议开放401(k)计划对加密货币的投资
美国劳工部提议为ERISA管理的401(k)退休账户引入加密货币和其他另类资产。 提案消除了法律障碍,为计划管理者提供安全港,允许加密货币作为投资选择,但需要遵循规定的受托责任过程。 拟议的规则正式定义数字资产,并建立统一的评估框架,包括分析历史表现、费用结构及流动性等。 劳工部副部长明确表示,管理者必须遵循谨慎的程序来评估所有潜在产品。 公众评论期内的反馈可能影响该提案对资产定义和流动性要求的调整。 WEEX Crypto News, 劳工部提案如何真正解锁401(k)资金流入加密市场 美国劳工部的提议解锁401(k)资金为加密市场提供了新的机会。这项提案并未直接批准加密资产进入退休计划,而是为那些选择包含数字资产的计划管理员提供了安全港。这样的改变主要通过消除法律上的障碍来实现,这些障碍此前一直阻止着绝大多数401(k)计划的管理员涉足加密货币领域。 根据ERISA,即《雇员退休收入保障法》,计划受托人向来拥有考虑另类资产的法律权力。问题的关键在于缺乏明确的监管定义,导致被迫谨慎行事,避免触及加密资产。然而,2025年5月劳动部撤回了2022年那一代的严格指导,这为后续的提案奠定了基础,并卸下了合规的第一个障碍。 为此,该提案为数字资产引入了正式定义,例如“包括比特币等加密货币的投资形式”,为计划管理员进行受托责任分析提供了依据。而新的统一评估框架要求对绩效记录、费用结构和流动性等做出评估,这让遵循这一框架的管理者即便在资产表现不佳时也有了法律防御的基础。 正如劳动部副部长Keith Sonderling所述,“我们的规则明确规定了管理者必须通过谨慎的过程来评估任何潜在的产品。” 这项提议的核心在于降低风险,不再仅仅由于包含加密货币而导致法律风险增加。 为什么劳工部的提议描述如此重要? 该提案的提出标志着第一次在正式的监管框架下,将退休资本的巨大潜力敞开给数字资产市场,从而可能为全球加密货币市场带来巨大的注资潜力。根据财政部长Scott Bessent的描述,这一调整是“总统行政命令实施的第一步”,旨在以安全和智能的方式扩大更多退休计划选项的可用性。…
早报 | OpenAI 完成 1220 亿美元融资;SpaceX 已秘密提交 IPO 申请;B2C2 将 Solana 设为机构稳定币结算主网
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