From Leek Glasses to On-chain Bullet Screens, DEV Pumping – How Creative Can Solana's Online Hackathon Get?
- Key Insight: The early 2026 Solana online hackathon demonstrated a shift in development focus from underlying infrastructure towards application-layer innovations centered on AI, automation, and gamification, aimed at solving real user experience and transaction efficiency problems.
- Key Elements:
- The event adopted a public submission and review mechanism based on X (formerly Twitter), fostering the emergence of numerous projects focused on product experience.
- Winning projects commonly integrated AI and automation. For example, the champion project, The MM Hunter, utilizes machine learning for order book quantitative trading.
- Several projects focused on solving information overload and alpha discovery. For instance, the "Red Hare" system captures on-chain consensus signals by monitoring smart money addresses.
- Tools emerged that gamify or visualize complex data (such as wallet P&L, market prices) to enhance user engagement and understanding.
- Consumer entertainment award-winning projects incorporated elements like trading and market psychology into game mechanics, providing a zero-risk simulated experience environment.
Original | Odaily (@OdailyChina)
Author | Ethan (@ethanzhang_web3)
ตั้งแต่วันที่ 20 ถึง 30 มกราคม 2026 Solana Online Hackathon ซึ่งริเริ่มร่วมกันโดย Trends และชุมชน Solana ภาษาจีน ได้จัดขึ้นอย่างเป็นทางการ ในฐานะกิจกรรมพัฒนาที่ดำเนินการออนไลน์ทั้งหมด Hackathon นี้ใช้ X เป็นเวทีหลักในการส่งและนำเสนอโปรเจกต์ นักพัฒนาสามารถเผยแพร่คำอธิบายโปรเจกต์ ลิงก์โค้ด และเดโม เพื่อรับการตรวจสอบจากชุมชนและคณะกรรมการตัดสินโดยตรง
แตกต่างจากแฮกกาธอนแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาการส่งผ่านแบ็กเอนด์แบบรวมศูนย์ กิจกรรมนี้ใช้วิธีการมีส่วนร่วมที่เปิดกว้างมากขึ้น โปรเจกต์ที่เข้าร่วมแข่งขันจะถูกนำเสนอผ่านไทม์ไลน์สาธารณะ คณะกรรมการและสมาชิกชุมชนสามารถทดลองใช้งาน มีปฏิสัมพันธ์ และให้ข้อเสนอแนะได้โดยตรง กลไกการคัดเลือกที่มีเกณฑ์ต่ำและการเปิดเผยสูงนี้ ทำให้มีโปรเจกต์ที่เน้นผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ผู้ใช้จำนวนมากเกิดขึ้นในเวลาอันสั้น
ในช่วงระยะเวลาการส่งและตัดสินสิบวัน โปรเจกต์ที่เข้าร่วมแข่งขันครอบคลุมหลายทิศทาง เช่น บอทเทรดและกลยุทธ์ เครื่องมือขุด Alpha ตลาดทุนอินเทอร์เน็ต และแอปพลิเคชันเพื่อการบริโภคและความบันเทิง เมื่อเทียบกับการเน้นเรื่องราวใหญ่โตหรือโครงสร้างพื้นฐานระดับล่าง ผลงานที่เกิดขึ้นจากแฮกกาธอนนี้มุ่งเน้นไปที่สถานการณ์การใช้งานจริงมากขึ้น พยายามตอบสนองปัญหาที่ยาวนาน เช่น ประสิทธิภาพการเทรด สัญญาณรบกวนข้อมูล และประสบการณ์ผู้ใช้ ด้วยวิธีการของ AI การทำงานอัตโนมัติ และเกมมิฟิเคชัน
ต่อไปนี้คือการสรุปโดยละเอียดของ Odaily เกี่ยวกับโปรเจกต์ที่ได้รับรางวัลจาก Solana Online Hackathon นี้
แชมป์แฮกกาธอน
The MM Hunter (รางวัล 4,000 ดอลลาร์สหรัฐ) 
ที่อยู่ Demo โปรเจกต์: https://the-mm-hunter.vercel.app/
ที่เก็บ Github: https://github.com/Dexless-AI1111/the-mm-hunter
คำอธิบายโปรเจกต์: The MM Hunter เป็นโปรเจกต์เทรดเชิงปริมาณ (Quantitative Trading) บน Orderbook ที่ใช้ LightGBM วิเคราะห์โครงสร้าง Orderbook ของ Binance และพฤติกรรมของ Market Maker จากนั้นดำเนินการเทรดอัตโนมัติผ่าน Orderly Network API
ฟังก์ชันหลัก:
- การรับข้อมูล Orderbook: รับข้อมูลความลึกของ Orderbook จาก Binance แบบเรียลไทม์
- การพยากรณ์ทิศทางด้วย ML: ใช้ LightGBM เพื่อให้ผลลัพธ์การจำแนกสามประเภท: ขึ้น / ลง / คงที่
- การเทรดอัตโนมัติ: ดำเนินการเปิดและปิดตำแหน่งผ่าน Orderly Network API
- การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ด้วย TUI: แสดงสถานะการเทรด ตำแหน่งที่ถือ และ PnL
- การทดสอบย้อนหลัง: รองรับการทดสอบย้อนหลังกลยุทธ์โดยอิงข้อมูลประวัติ
บอทเทรดและกลยุทธ์
อันดับที่ 1: Peak Trading (รางวัล 1,300 USDC)
หน้า Dev X: https://x.com/0xkled
ที่อยู่ Demo โปรเจกต์: peak.kled.fun
คำอธิบายโปรเจกต์: เทอร์มินัลเทรดระดับมืออาชีพที่ขับเคลื่อนด้วย AI มุ่งเน้นที่กระบวนการทั้งหมดของการตัดสินใจเทรด การควบคุมความเสี่ยง และการทบทวนผลการเทรด
ฟังก์ชันหลัก:
- บันทึกการเทรดอัตโนมัติ: บันทึกบริบทและแท็กกลยุทธ์ที่สมบูรณ์ของการเทรดแต่ละครั้งข้ามหลายบอร์ดเทรดโดยอัตโนมัติ
- การควบคุมความเสี่ยงแบบรวมศูนย์: ตรวจสอบตำแหน่ง มาร์จิ้น และความเสี่ยงที่เปิดรับข้ามหลายแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์
- การตรวจสอบคำสั่งซื้อด้วย AI: ก่อนส่งคำสั่งซื้อ ให้การประเมินความเสี่ยงและคำแนะนำโดยอิงจากราคา OI และข้อมูลประวัติส่วนบุคคล
- การทบทวนผลการเทรดแบบสนทนากับ AI: ทบทวนผลการเทรดหลังการเทรดผ่านการสนทนา และรวบรวมประสิทธิภาพระยะยาวของกลยุทธ์และสัญญาณต่างๆ
อันดับที่ 2: Eagle Dove Hunter (รางวัล 800 ดอลลาร์สหรัฐ)
หน้า Dev X: https://x.com/bitares
ที่อยู่โปรเจกต์: ยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ
คำอธิบายโปรเจกต์: เวิร์กโฟลว์การเทรดอัตโนมัติที่สร้างขึ้นรอบข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค วิเคราะห์แหล่งข้อมูลทางการทันทีเมื่อมีการเผยแพร่ข้อมูลสำคัญ ผสมผสานกับกฎเชิงปริมาณเพื่อประเมินสถานะ Risk-On / Risk-Off ของตลาด และดำเนินการเทรดอัตโนมัติตามกลยุทธ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าผ่าน Binance API
ฟังก์ชันหลัก:
- การวิเคราะห์ข้อมูลมหภาคแบบเรียลไทม์: ตรวจสอบแหล่งข้อมูลเศรษฐกิจทางการ (เช่น กระทรวงแรงงาน กระทรวงพาณิชย์) รับและวิเคราะห์ข้อมูลทันทีหลังเผยแพร่
- การประเมินสภาพแวดล้อมความเสี่ยงด้วย AI: แปลงประสบการณ์การเทรดข้อมูลมหภาคหลายปีเป็นกฎ เพื่อช่วยประเมินว่าตลาดอยู่ในสถานะ Risk-On หรือ Risk-Off
- การดำเนินการเทรดอัตโนมัติ: เชื่อมต่อโดยตรงกับ Binance API ส่งคำสั่งซื้ออัตโนมัติตามกลยุทธ์ที่กำหนด รองรับการเทรดแบบสปอตและฟิวเจอร์ส
- การทบทวนผลการเทรดอัตโนมัติ: สร้างรายงานทบทวนผลการเทรดอัตโนมัติหลังการเทรดเสร็จสิ้น บันทึกเวลาเปิดตำแหน่ง ราคา และกำไรขาดทุนสุดท้าย เพื่อใช้ในการปรับปรุงกลยุทธ์
- การแจ้งเตือนหลายช่องทาง: ส่งการแจ้งเตือนและรายงานทบทวนไปยัง Feishu, Telegram, อีเมล และ WeChat Work พร้อมกัน
อันดับที่ 3: MoonMate (รางวัล 400 ดอลลาร์สหรัฐ)
หน้า Dev X: https://x.com/wab_hsu
ที่เก็บ Github: https://github.com/Louis-XWB/moonmate
การสาธิตฟังก์ชัน: https://www.youtube.com/watch?v=jBk7e667Vso
คำอธิบายโปรเจกต์: คู่หูการเทรด AI ที่มีประสบการณ์แบบอยู่เป็นเพื่อน ผสมผสานความสามารถในการเทรดเชิงปริมาณกับการออกแบบเกมมิฟิเคชัน ผ่านระบบการตัดสินใจแบบ Multi-Agent กระบวนการตัดสินใจแบบเห็นภาพ และการตอบสนองทางอารมณ์ ทำให้กระบวนการเทรดเข้าใจง่ายและมีส่วนร่วมมากขึ้น
ฟังก์ชันหลัก:
- ระบบตัดสินใจ Multi-Agent ด้วยคณะกรรมการ AI: มี AI Agent หลายตัวร่วมในการตัดสินใจ เพิ่มความหลากหลายในการประเมินกลยุทธ์
- ผู้ช่วย AI แบบสัตว์เลี้ยง: รูปแบบสัตว์เลี้ยงน่ารักที่อยู่เป็นเพื่อนตลอดกระบวนการเทรดแบบเรียลไทม์
- รองรับหลายตลาด: รองรับสถานการณ์การเทรดทั้ง CEX และ DEX
- กระบวนการตัดสินใจแบบเห็นภาพ: แสดงเมทริกซ์การตัดสินใจของ AI ผ่าน Decision Flow
- การรับรู้อารมณ์ตลาด: รองรับการติดตามวาฬและการวิเคราะห์อารมณ์โซเชียลมีเดีย
- ระบบกลยุทธ์ Vibe: ให้ AI เรียนรู้และเข้าใจความชอบการเทรดของผู้ใช้
เครื่องมือขุด Alpha
อันดับที่ 1: Chitu (รางวัล 1,300 ดอลลาร์สหรัฐ)
ที่อยู่ Dev: https://x.com/bitcoinxsd
ที่อยู่โปรเจกต์: chitu66.com
การสาธิตฟังก์ชัน: https://www.youtube.com/watch?v=M0PkoCWjyMg
คำอธิบายโปรเจกต์: ระบบจับ Alpha บนเชน Solana สำหรับชุมชนคริปโตและทีมวิจัยลงทุน ผ่านการฟังแบบเรียลไทม์ระดับวินาทีไปยังพูลที่อยู่ Smart Money ขนาดใหญ่ กรองสัญญาณซื้อฉันทามติบนเชน และปิดวงจรสมบูรณ์ของการแจ้งเตือน การตรวจสอบ และการแพร่กระจายภายใน DingTalk
ฟังก์ชันหลัก:
- พูลที่อยู่สามารถขยายได้: รองรับการตรวจสอบระยะยาวและการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์สำหรับที่อยู่ตั้งแต่หลายร้อยไปจนถึงหลายพันหรือหลายหมื่นที่อยู่
- การแจ้งเตือนมาพร้อมแพ็กเกจข้อมูล: ข้อความ DingTalk มีคำอธิบายโปรเจกต์และข้อมูลทวิตเตอร์โดยตรง (ดึงข้อมูลอัตโนมัติ วิเคราะห์ด้วย AI และแปลอัตโนมัติ) และสามารถดูไดนามิกของวอลเล็ตได้โดยตรงโดยไม่ต้องกระโดดไปยังลิงก์อื่น
- การแพร่กระจายอัตโนมัติเมื่อฉันทามติถึงเกณฑ์: เมื่อคำแนะนำถึงเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น ≥5 คน) จะส่งต่ออัตโนมัติไปยังกลุ่มฉันทามติที่ใหญ่ขึ้นหรือกลุ่มกระจายเสียง
อันดับที่ 2: Voiverse (รางวัล 800 ดอลลาร์สหรัฐ)
หน้า X ของโปรเจกต์: https://x.com/voiverse_ai
ที่อยู่โปรเจกต์: https://t.me/Web3_Denoise_bot
คำอธิบายโปรเจกต์: เครื่องมือลดสัญญาณรบกวนข้อมูลและขุด Alpha ด้วย AI ผ่านการตรวจสอบทั้งเครือข่าย กรองสัญญาณรบกวนอย่างเข้มข้น และส่งข้อมูลแบบกำหนดเป้าหมายตามโปรไฟล์ผู้ใช้ ช่วยให้ผู้ใช้ได้รับข้อมูลที่สำคัญจริงๆ ด้วยเวลาน้อยลง
ฟังก์ชันหลัก:
- การตรวจสอบทั้งเครือข่าย: สแกนแหล่งข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เช่น X และ Telegram จับเนื้อหา Web3 ที่เกี่ยวข้องตลอด 24 ชั่วโมง
- การลดสัญญาณรบกวนอย่างเข้มข้น: กรองข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ประมาณ 99% ผ่าน AI เหลือเพียงเนื้อหาคุณภาพสูง
- การส่งข้อมูลส่วนบุคคล: แจกจ่ายข้อมูลแบบกำหนดเป้าหมายตามโปรไฟล์ที่ผู้ใช้กำหนดเอง เพื่อให้เป็นส่วนบุคคล
อันดับที่ 3: TradeCat/เทรดแคท (รางวัล 400 ดอลลาร์สหรัฐ)
หน้า Dev X: https://x.com/123olp
ที่เก็บ Github: https://github.com/tukuaiai/tradecat
คำอธิบายโปรเจกต์: ชุดเครื่องมือ Alpha ตลาดหลายแห่งแบบโอเพนซอร์ส เชื่อมโยงการรับข้อมูล การรวมตัวชี้วัด การสร้างสัญญาณตามกฎ และการโต้ตอบบน Telegram ครอบคลุมเส้นทางทั้งหมดตั้งแต่การวิเคราะห์ไปจนถึงการส่งสัญญาณ
ฟังก์ชันหลัก:
- รองรับข้อมูลหลายแหล่งและข้อมูลประวัติ: แพลตฟ
