LEOPARD SCAN : 277,78 SOL → 310 SOL. +32,22 SOL. UNE AUGMENTATION DE 11,6 % SUR LE SOLDE AFFICHÉ. J'ai créé Leopard Scan pour suivre les opportunités, prioriser les candidats et rendre traçable l'historique de chaque cible. La session enregistrée dans la vidéo affiche : → Solde initial : 277,78 SOL → Solde final : 310,00 SOL → Rendement de la session affiché : +32,22 SOL → Augmentation du solde : +11,6 % → Captures enregistrées : 5 Le flux de travail comprend quatre tâches principales : → SCAN – identifier les candidats méritant d'être suivis → TRACK – maintenir leur statut à mesure que les conditions évoluent → PRIORITIZE – organiser la file d'attente des cibles → RECORD – préserver la séquence des événements et des résultats La vue à cinq cibles regroupe les valeurs estimées, le statut de suivi et l'historique d'activité. L'objectif est de montrer pourquoi un élément est devenu une cible et ce qui s'est produit ensuite, plutôt que de se contenter d'un graphique de solde comme unique trace. Il s'agit de chiffres affichés à l'écran, pas d'un enregistrement de trading vérifié. Le bénéfice net réalisé doit prendre en compte les coûts d'exécution, les frais, les pertes ainsi que tout dépôt ou retrait. Le dépôt GitHub et le scanner fonctionnel arriveront prochainement. La sortie permettra de passer le projet en phase de test public, où l'implémentation pourra être examinée et ses résultats évalués directement. Un scanner doit mériter sa place grâce à des résultats reproductibles, et non à une capture d'écran convaincante.