@iamtrebuh · X

I’m building an AI skills marketplace -

@fora_ai1 · X

Cortex AI — Build, deploy, and manage AI agents without the complexity. Create AI agents, connect your data, add knowledge with RAG, integrate with apps, and deploy your agent in minutes. 🌐

u/FMLatex · Reddit

Rustgrid - From mission to merge What if tickets became work orders for AI coding agents—connect a repo, assign the task, and get a pull request back. Looking for a few early testers: https://rustgrid.com Happy to bump for free any serious early adopter in exchange of feedback submitted by /u/FMLatex to r/SideProject [link] [comments]

@TharejaRushil · X

oomol-lab · GitHub

open-connector Open-source auth gateway connecting 1000+ SaaS providers to AI agents through SDK, CLI, MCP, HTTP, and OpenAPI.

@Cyndra_ai · X

u/Background-Bed-8866 · Reddit

I built an AI back office that handles startup operations while I focus on shipping I build an AI back office for founders because I was tired of juggling 15 different SaaS tools for blogging, SEO, docs, analytics, customer support, and launches. Today I finally launched on Product Hunt. Happy to answer anything about the architecture, pricing, or why I chose specialized agents instead of one general assistant. try it out: Astrodesk submitted by /u/Background-Bed-8866 to r

@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

sascha10000 · HN

Multi-agent LLM editor with local inference via WebSockets

graetdk · V2EX

「侧写」： Agent 写你的故事 之前做 Agentank 的时候我就在想这个模式能不能搞点别的，所以我周末做了一个新东西，叫做侧写 这个产品很简单，也是拿到一个 key 和一个文档链接，发给你的 Agent ，然后它会给你写一篇深度报道风格的文章，然后你看了满意之后可以发出去 可能会涉及隐私，可以让 Agent 修改，没有人的授权是不会发布的 这篇是一个用户发的： https://cexie.createfun.ai/stories/story-msclweto-5b4e2d48 总之这是一个新尝试，欢迎试试看，期待看到好的真人故事 https://cexie.createfun.ai/

@f_lecroissant · X

building apps for business on

@DanielSmidstrup · X