
Velane | Integration Infrastructure Agents Actually Control
Connect AI agents to 800+ OAuth integrations with sandboxed Bun and Python execution.
abskrj · Product Hunt
Velane Cloud for your AI Agent's tools and functions
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Connect AI agents to 800+ OAuth integrations with sandboxed Bun and Python execution.
abskrj · Product Hunt
Velane Cloud for your AI Agent's tools and functions

Run your prompts through Claude, GPT, and Gemini to get AI-audited consensus answers.
@StevenJdotCom · X
One AI makes mistakes. Three catch each other's. AI Consensus runs your prompt through Claude, GPT and Gemini. They work it independently, then critique each other until they reach consensus — handing you an AI audited, combined answer.

Assign tasks to an AI team lead that dispatches specialists to complete work.
@StevenCen75554 · X
我们最新推出的 Product Hunt 上线了! 专为电商团队而生,让你只需一句话,就能拥有一整支 AI 团队——写SEO Blog、做用户调研、优化Listing、生成AI短视频,全都不在话下。不用招人,不用在一堆工具间来回切换,只需要说出你想要什么。 专为想要「一个人打出一支团队的仗」的电商运营团队打造。 如果这个理念打动了你,今天的一个 upvote 对我们来说意义重大 🙏 #ProductHunt #BuildInPublic #AIAgents #IndieHackers

Get code reviews from specialized AI agents covering security, architecture, and quality.
@gianbrunetti0 · X
Conheça o spawn!

Build AI agents and watch them execute live on an interactive dashboard.
@Aurelsuuu · X
this is my product, come take a look:

Deploy AI agents trained on your business data to handle customer queries and lead qualification.
u/george_owen123 · Reddit
What I learned building an AI chatbot: the ecom tools are everywhere, but service businesses are completely underserved Spent the last few months building Chirpy, an AI receptionist for websites, with my co-founder. The biggest thing I've learned is a positioning one, and I think it applies well beyond my niche. When we started, we assumed we'd compete in the ecommerce chatbot space, because that's where all the money and attention is. But it's extremely saturated. Gorgias, Tidio, Intercom,

AI agent that generates comparable product concepts from ideas, sketches, images, and constraints.
@hedge8og · X
4月23日,我开始用 Codex 搭自己的产品。到现在,满3个月了。 截至7月19日,Codex 页面显示247.1亿个 Token,连续使用54天。标题里的“250亿”是取整,准确数字以截图为准。 这三个月,我把 做上线了,产品介绍视频改了很多版,也借助 Codex 做了不少以前一个人很难完成的工作。 具体一点:我用它整理过 BP、导出过 PDF、做过 PPT 工作稿,也把调研、文档、图片、浏览器操作、网站、视频和邮件这些常见 Skills 跑过一圈。有些后来真的进入了工作,有些试完就放下了。 现在回头看,最大的收获不是“我做过这么多种东西”,而是我越来越能分清:哪些能力能进入真实工作,哪些只是演示起来很厉害。 这些数字确实挺夸张。说实话,我自己看到也会觉得:是不是做了很多事? 但如果现在让我总结,我不会把它们当成绩。它们只能证明我很投入,蹬得快冒烟了,不能证明产品已经有价值,更不能证明商业已经成立。 我大学辍学,最高学历是高中,之前一直在制造业工作,也不会写代码。写这些不是为了卖惨,更不是想证明学历没用,只是先把我的真实起点说清楚。 2月 OpenClaw 火起来以后,我开始认真试各种 AI 工具,想先解决工作里那些重复、又不得不做的事情。 这期间还有一次,客户马上要我提案,但公司的设计师手上也有急活。我用 ChatGPT 做了产品效果图,最后拿到了订单。 老板后来跟我说:“早知道你可以帮我做这些,那些外包设计早就可以不用买了。” 到了4月,我又用扣子搭了发货模板和记账系统。原来需要手工对比核验的条形码、外箱码,我也开始想办法交给工具处理。 这张订单图只能证明订单记录是真实存在的,不能单靠它证明订单一定是 AI 带来的,更不是 Ohwait 的客户案例。AI 参与了产品效果图制作,之后拿到订单,是我对那次真实工作过程的记录。 那一刻让我兴奋的,其实不是发现了什么创业机会,而是我第一次觉得,模型真的可以成为人的“数字外骨骼”。 回头看这三个月,我现在有5个比较确定的结论。 ### 1. AI最好先从一个真问题开始 发货、记账、核验、临时要效果图,这些都不是什么宏大命题,但它们有一个共同点:问题原本就存在,而且有人正在为它花时间、花钱或者承担压力。 我现在判断一个 AI 工具有没有价值,还是看两件事:它有没有少让我重复

Enable AI agents to interact with your website and track their actions from a dashboard.
not_wowinter13 · HN
Make any website agent-ready in one script tag

Explore three AI agent runs on a scrubbable timeline showing planning, tool calls, and recovery.
douvy · HN
Educational tool for understanding AI agents. Code: https://github.com/douvy/how-agents-think