
Omni Target | Pre-Spend Intelligence for Shopify Fashion Brands
Generates Meta Ads briefs from Shopify store data in three minutes.
@mihkeloisback · X
Omni Target.
The full gallery
Tech stack
60 projects

Generates Meta Ads briefs from Shopify store data in three minutes.
@mihkeloisback · X
Omni Target.

Automate your B2B revenue execution by unifying marketing, sales, and customer data.
@k_mansourizadeh · X
Curious to learn more, building

Upload datasets to automatically find statistically significant correlations and causal relationships.
@matthew_meadows · X
Correlation Studio - Discovery Mining • Causation Analysis A powerful new SaaS statistics application that brings the insights of correlation data science to everyone. Data science without the code.

Analyze any website URL to get a trust and safety report in seconds.
@Mahmoud525258 · X
Check out what I just built with Lovable! Safety is an AI-powered website analysis platform designed to help people make smarter and safer decisions before visiting or trusting any website.

Ingest, explore, and analyze datasets with autonomous data processing in an interactive workspace.
@kashyap_ai · X

Analyze cryptocurrency markets with Chan Theory patterns, K-line charts, and anomaly detection.
@onehopeA9 · X
用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站,也是我一直想做没时间做的! 来看看缠论三买的威力: 不是不会写代码。 我自己是程序员,真要硬写当然能写。 但问题是:没时间。🤡 做交易的人都懂,真正消耗人的不是“看一根 K 线”,而是把一堆信息拼起来: K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面,写得出来,但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达: 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下,直接把需求丢进去: “做一个加密货币缠论分析网站,接入币安一年历史数据,用 TradingView 展示 K 线,自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖,增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做: ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来,核心想法还没验证,人先累了。 现在变成: ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力,而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块: 第一,TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情,再叠加缠论结构。 第二,笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构,先自动画出来。 第三,买卖点雷达。 一买、二买、三买,一卖、二卖、三卖,先帮我筛可能的位置。 第四,异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化,和 K 线结构一起看。 第五,舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来,看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成: 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI

Track user events and understand behavior to ship products faster.
@kitbasedev · X
We just launched, check us out at

Upload trading chart screenshots to get AI-powered technical analysis of support, resistance, trends, and patterns.
@sreebuildss · X

Review production agent traces to identify and fix recurring failures.
@guru3s · X
IMF team for when your AI agent ( Ethan Hunt ) is about to fail v0 at

Website analytics platform showing traffic, conversions, and business metrics simply.
@Joi2James · X
Dropping @getpagepulse. If your dashboard gives you data but no direction, this is for you.

AI-powered retention intelligence for subscription businesses.
@cobraisystem · X
Manual retention can’t keep up with your acquisition - sees the slip, forecasts the churn, and triggers the save that keeps your growth compounding.

Analyze US stocks by watching AI investment personas debate each company.
hobbescotch · HN
Noema – AI personas debate US listed stocks