据 @DeepLearningAI 表示，借助 GenAI 与 Streamlit，开发者可从“意图”出发在数秒内生成可运行应用代码，取代以往数据/AI 原型需耗费数小时的环境搭建与样板代码流程；来源：https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104。 据 @DeepLearningAI 介绍，其推广课程为《Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit》，目标是帮助学员更快原型验证、更多想法测试、把概念快速变成应用；来源：https://www.deeplearning.ai/courses/fast-prototyping-of-genai-apps-with-streamlit 及 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104。 据 @DeepLearningAI，帖文同时提及 Snowflake 与 thedataprof，指向数据工程/数据应用受众；来源：https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104。 据 @DeepLearningAI，本次信息未涉及具体加密资产或市场数据，交易层面的影响更多在于内部工具开发效率提升而非直接行情消息；来源：https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104 与 https://www.deeplearning.ai/courses/fast-prototyping-of-genai-apps-with-streamlit。

据Andrew Ng称，在AI Fund与一位链接主办方共同举办的Buildathon上，超过100名开发者借助AI辅助编程在1–2小时内完成可用的软件产品，体现了他所观察到的快速原型最佳实践（来源：Andrew Ng，X平台，2025年8月21日）。 据Andrew Ng称，这一经证实的AI开发者活跃度与加速迭代数据点可供关注AI概念股与加密基础设施主题的交易者记录用于情绪监测，不构成价格方向判断（来源：Andrew Ng，X平台，2025年8月21日）。

根据@DeepLearningAI表示，与Snowflake合作打造的课程“用Streamlit快速原型开发生成式AI应用”已上线，面向在Streamlit上快速构建生成式AI应用原型的需求；来源：@DeepLearningAI 于X发布，2025年8月12日。 公告强调，传统的数月级规划周期不再适应当今软件更新迅速、每周都有新能力出现的节奏，凸显更快迭代的必要性；来源：@DeepLearningAI 于X发布，2025年8月12日。 帖文未提及加密货币、区块链集成或代币使用，亦未披露对加密市场的直接影响；来源：@DeepLearningAI 于X发布，2025年8月12日。

根据Balaji (@balajis) 的说法，AI在加密货币交易中擅长快速原型设计，但由于真实市场的复杂性，在精细生产中面临挑战。这表明交易者应该利用AI进行初步分析和创意生成，同时依靠人类专家进行最终决策。Balaji 强调使用AI作为扫描市场需求和将见解转化为可行策略的工具的重要性，突出了其在增强而非替代人类判断中的作用 [来源：Twitter]。