
RLMlocal — Beyond coding tools
Local-first cognitive runtime with live AST graphs, runs in your browser with no data sharing.
@fortsignal1 · X
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26 projects

Local-first cognitive runtime with live AST graphs, runs in your browser with no data sharing.
@fortsignal1 · X

Free local-first API client for HTTP, WebSocket, GraphQL, gRPC, MQTT, and more. No account or cloud required.
@HalxDocs · X
Reqit—a fast, local-first API client for developers.

Format and validate JSON online instantly without uploading your data.
@VeganVegan75738 · X
做了一个免费的 JSON 格式化工具。 支持: ✅ JSON 格式化 ✅ JSON 校验 ✅ 在线使用 ✅ 无需安装,数据不上传 开发者日常调试 JSON 可以直接用: #开发者 #前端开发 #工具

Create a live link to share and update data for your team and clients from one centralized source.
u/Melodic-Living4805 · Reddit
Roast my Agentic Platform Been building this platform on the side for about a year would love to hear if the messaging is clear and what your first impressions are. Are you curious ? confused . impressed etc ? https://pindown.ai/ submitted by /u/Melodic-Living4805 to r/microsaas [link] [comments]

Add data persistence and authentication to AI-built apps in minutes without database setup.
@MuratOnX · X

Track user events and understand behavior to ship products faster.
@kitbasedev · X
We just launched, check us out at

Collect and manage user feedback and feature requests with an open-source AI alternative to Canny.
@kngkng182542 · X
If you're paying for Canny, give FeedLog a look. Same workflow for collecting feedback and managing feature requests, but free during launch.

Record and edit screen videos locally with no cloud storage or uploads.
@MarkZofMarkZ · X
Screen Recorder that doesn't share your recordings to the cloud:

Automate load testing for modern teams without complex setup or manual scripting.
@GorodkovVi85373 · X
- load testing made easy even without enginnering team. Faster, cheaper, distributional

Hosted JSON database for storing agent memory with REST and MCP connectivity
@StuSim · X
hey Adam, I run , lightweight agent memory

Connect Strava or your bike odometer to track service intervals.
@GadgetsCars · X
Built a mountain-bike service-tracker with no accounts and no server-side data nothing to breach, I don't have your data. Garage stays on-device, cloud backup is encrypted on your phone before it leaves. Built with Claude behind a strict test+CI gate.

Analyze your crypto portfolio risk and discover trading opportunities using on-chain data.
@daweifs · X
最近我用 @dappOS_com 的 AI Coding 做了一个交易助手,整个过程大概十分钟。实际体验完以后,我发现它能做的并不只是交易工具,AI 伴侣这类产品同样可以快速落地。 先放一下我做的成品,连钱包就能体验: 🔗 币圈本来就不缺工具。 看持仓、查聪明钱、盯新池子、看流动性,每一项都有专业平台。但我自己用下来,最麻烦的从来不是找不到数据,而是数据散在不同地方。 平时判断一个币要不要继续拿,我得先看仓位占比,再查流动性、大户地址和近期资金异动。 想找新机会,又要换到新池子监控、安全检测和交易路径工具。 开了一堆页面,最后还是要自己把信息重新拼一遍。 所以这次我没有继续找一个功能更多的平台,而是把自己的交易习惯直接告诉 dappOS AI Coding: 帮我做一个能连接钱包,同时完成持仓风险检查和新机会筛选的交易助手。 十分钟左右,一个能直接使用的网站就生成出来了。 目前我觉得比较实用的是两个功能。 第一个是持仓风险检查 连接钱包后,它会把资产集中度、近期活动、代币流动性和大户变化放在同一个页面里。 和普通钱包看板相比,它不只是告诉我持有什么,而是让我先判断: 哪个仓位占比过高; 哪些资产的流动性需要注意; 哪个币近期出现了异常变化; 今天最应该先检查哪个仓位。 以前这些信息要分散到几个平台查看,现在可以先在一个页面里完成初筛。 第二个是新机会筛选 很多新币扫描器的问题不是没有信息,而是信息太多。 一天几十上百个新池子、资金异动和聪明钱提醒,真正值得继续研究的可能只有几个。推送看多了,反而容易被情绪带着走。 我做的这个工具会根据流动性、锁仓情况、资金变化和风险信息,先把候选项目整理出来。 它不会替我决定买什么,也不会承诺收益,但能过滤掉一部分噪音,让我把注意力放在少数值得继续研究的目标上。 对我来说,dappOS AI Coding 和普通交易工具最大的区别,不是多了一个风险评分,也不是数据一定比专业平台更多。 而是我可以让产品按照自己的交易流程工作。 普通工具的页面、指标和操作路径都是固定的,用户只能慢慢适应;使用 AI Coding,我可以直接告诉它自己先看什么、后看什么、哪些数据需要放在一起,以及最终希望解决什么问题。 工具开始适应人,而不是人去适应工具。 这可能也是现在 OKX 推进 https://t.