jking413 · HN

Prizm – One API key for every top AI video, image and voice model

@sashakeyo · X

novralabs · Product Hunt

Manhwa AI Turn your stories into consistent comics with AI

ImagesArt.ai — 生成完美的AI艺术提示词。使用这个工具为Flux、Midjourney和Stable Diffusion模型生成并优化图像提示词。

AI Raphael — 支持 Nano Banana Pro 和 GPT Image 2 图像模型的 AI 图像生成与编辑工作台

@buildwithpb · X

growth engine is slick, but can the product earn trust at scale? Curious how the video quality holds up pressure.

Synexa AI — 一行代码部署 AI 模型 (Replicate 50% 低价平替)，Synexa 是运行无服务器 AI API 最具性价比的解决方案，提供业界最具竞争力的 A100 GPU 价格，相比其他服务商可节省高达 62% 的 AI 算力成本 - [更多介绍](https://github.com/1c7/chinese-independent-developer/issues/47

CreateForge AI — AI 图像与视频生成工作台，接入 17 个模型，支持 Seedance 2.5、Veo 3.1 等模型的文生图、图生图、文生视频和图生视频，提供积分报价、任务中心与私有媒体库

@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

FreeGPT2 — GPT Image 2 生成器网站，即时创建 AI 图像，无需登录

AI SVG Generator — AI SVG 生成器，可将文本即时转换为精美的 SVG 图标、Logo 和矢量图形。

@Agueroyps3 · X

折腾了一段时间，我做的 Lomote 终于上线了。 想解决的问题很简单：生成图片、视频、3D 模型，做图片或视频增强、搜索相似图片时，不用在一堆工具之间来回切换。 在 Lomote 里，这些能力都可以通过工作流组合起来。 感兴趣可以试试：