
Prompt Builder
Build and refine AI prompts to improve model responses.
markquis91 · HN
Prompting Refinement Tool [requesting testing]
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60 projects

Build and refine AI prompts to improve model responses.
markquis91 · HN
Prompting Refinement Tool [requesting testing]

AI agent that analyzes your code repo and deploys it to production infrastructure automatically.
salsta1 · HN
Nexlayer – Paste a repo. The agent analyzes, builds and deploys it

AI contract reviewer that flags risks and tracks signatures directly from your inbox.
@raeezatameez · X
dropping mine - would love your take!

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

Build mobile apps and websites by describing them to an AI agent that generates and ships the code.
@f_lecroissant · X
building apps for business on

Run AI-assisted scans on your AI-built product before launching.
shahzar_shad · Product Hunt
Launchieve Launch your AI-built product with fewer surprises

Access top-tier AI models through a unified API with anonymous, borderless payments.
@xiaoheihei257 · X
📢 大消息!Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 已经在 API 正式上线了!🚀 最近模型更新越来越频繁,这次 直接把两个新版本推出来,实际用起来感觉又进了一步。 先说 Gemini 3.6 Flash: 它是 3.5 Flash 的升级版,输出质量明显更好,但价格完全没变。最关键的是 token 消耗减少了大概 17%,遇到 DeepSWE 这种复杂代码生成任务,最多能省下 65% 的 token,成本直接降下来了,性价比很高。 再看 Gemini 3.5 Flash-Lite: 这是 3.5 系列里跑得最快、最省钱的那个,输出速度最高能达到 350 tokens/s。特别适合做高频任务,比如批量处理文档、Agent 实时搜索这些场景,用起来又快又稳,不会卡顿。 的模型生态现在越来越丰富了,两个新模型都支持官方 API 直接调用,开发者用着也方便。整体看下来,AI Agent 时代的底层支持又扎实了不少。 有在做 AI 项目或者日常调用大模型的朋友,不妨去试试新版本,体验应该会挺惊喜的~ @justinsuntron @BAI_AGI #TRONEcoStar

Create and launch AI services with integrated payments and analytics.
EasyLaunch — 能力产品化平台,把专家方法论和 AI Skill 一键上线成带登录、收款与数据统计的可售服务

Build production-ready AI agents using a visual canvas interface.
@salmanzafar949 · X

Platform to generate and edit marketing creative assets using autonomous AI agents.
@plentylab · X
generate with AI, edit like a designer

Build and deploy applications with an AI-powered agent team.
@daogangtang · X
my claw team to help creators/OPC ship their app without the tech team. We help them build, deploy, and auto scale.

Build, verify, and ship software with teams and AI agents in one connected workspace.
u/OGMYT · Reddit
Validating a micro-SaaS for checking AI-built software before it ships I am building **Flows**, a system that turns an AI software goal into ordered implementation steps, checks, repair prompts, and a build report. The business thesis is not “better prompts.” It is reducing the cost of getting from an AI-generated first draft to a checked, shippable result. Metrics I want to measure: - prompts per completed project - tokens or credits per checked step - first-pass check rate - repair atte