@trytacit · X

Building TACIT to stop stop saving and start applying

sascha10000 · HN

Multi-agent LLM editor with local inference via WebSockets

@cviklihamar · X

here 🙌 let's connect! - an ai agent that clears your team's todos (ships code, runs your tools). let's connect!

oceanplexian · HN

I Built OpenClaw for Stocks

@AMaxim62228 · X

Check out what I just built with Lovable!

@isreadyai · X

We help check if AI agents can read your site 💚 Free scan, no signup: — 32 checks in 5 seconds across GPTBot, ClaudeBot, Perplexity & more.

apoorvumang · HN

TokenPath – token-level citations for LLM output, read from attention

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,

@otakuaakash · X

@PythiaAIOracle · X

@Crypto77qi · X

最近一直在@dappOS_com上体验 @xBubble_ai 的 Coding，这两天我给自己做了一个 AI Trading Replay（AI 交易复盘助手）。 👉 做交易时间越久，我越觉得，真正拉开差距的，并不是找到更多交易机会，而是不断减少重复犯同样的错误。 现在币圈已经有很多成熟的交易工具，行情、链上数据、资金流向、技术指标几乎都能找到对应的平台。但这些工具更多是在告诉我们市场发生了什么，却很少帮助我们分析，为什么面对同样的市场，每个人最终的交易结果却完全不同。 有时候并不是没有机会，而是因为犹豫错过了；有时候方向看对了，却因为害怕提前离场；还有时候连续几次亏损之后，下一笔交易开始变得犹豫，最终又错过真正的行情。 这些问题，并不是增加一个指标或者再多看一份数据就能解决。 所以我没有继续做一个新的行情工具，而是直接用 xBubble Coding 做了一个 AI 交易复盘助手。 它不会预测市场，也不会告诉我什么时候买卖，而是把每天的市场变化、自己的交易记录和决策过程整理下来，通过 AI 自动分析哪些判断是正确的，哪些错误一直在重复发生，并生成每天、每周的交易复盘，让整个交易过程形成一套可以不断优化的闭环。 整个开发过程也比我想象中轻松很多。 没有写代码，没有配置服务器，也没有部署环境，只需要把自己的需求描述清楚，一个可以直接访问的网站很快就搭建完成了。从原来的一个想法，到真正变成可以使用的产品，中间几乎没有任何开发门槛。 我觉得，这也是 xBubble Coding 最有价值的地方。 它并不是让大家重复开发一个市面上已经存在的软件，而是让每个人都能把自己的经验、工作习惯和思考方式快速变成真正属于自己的工具。 未来真正有价值的，或许不是拥有越来越多标准化的软件，而是每个人都能根据自己的需求，打造一个最懂自己的 AI 工作伙伴。

@TheChrisMarrano · X