mariusbolik · HN

Webstractor – Pay-as-You-Go Web Data API for AI Agents

Sriram1729 · HN

Tampa, FL | Remote (US Eastern) | Contract, ~20 hrs/week (evenings + weekends, around a full-time job)I'm a full-stack + AI engineer, 5 years in. Looking for one side engagement I can actually commit to — nights and weekends, not a flaky "I'll get to it" thing. Short version of what I'm good for: give me a problem and I'll hand back something deployed. I do the whole thing — backend, frontend, the data model, the infra, the deploy. You don't need to spec it out for me or check my work line by li

@dorikuio · X

AI agents have amnesia — Claude Code figures out the codebase, an hour later Codex starts from zero. So I built a shared memory + task board for every MCP agent — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI: Is this just my problem? Help me find out.

dudemanAtl · HN

PlanWright – A control plane for AI coding agents

ephraimduncan · HN

Observability for Coding Agents and LLM Applications

@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

@keepthedeposit · X

u/OGMYT · Reddit

I built LOLM, a lower-cost LLM agent that shows what it actually did — looking for blunt feedback I’m one of the founders/builders behind LOLM. Most AI products show an answer but hide whether the system retrieved anything useful, verified the result, switched models, hit a limit, or simply stopped. LOLM exposes those parts through controller events and run receipts. It includes: - Live agent - CLI - Coding and small app-building workflows - Memory and self-hosting options - Control decis

@v1b3_x · X

I built a persistent, Git-like memory engine for LLM agents so they never lose context across session. works with ClaudeDesktop <—> Claude Code <—> Codex

@SlatedStudio · X

@gormovsisyan · X

Your AI agent forgets every session; Turnlog indexes them all so you (and the agent) can search years of work in seconds.

@pomodial · X

Phone-free focus: Just shipped something no other Pomodoro timer has. Scan a QR code on your phone. Lock it. Focus. PomoDial tracks how many times you picked it up during your session. Phone distractions: 0 🔒 #buildinpublic