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

Monitor Reddit subreddits for keywords and get alerts when potential customers mention your product.
@tarasshyn · X
With the help of RedReplier 😉

Detect whether text was written by AI tools like ChatGPT, Claude, or DeepSeek.
AI Detector — 检查你的文本是否 AI 生成

Analyze chess games with natural language explanations using an open-source browser tool with no login required.
u/ICARUS_2X · Reddit
Spent 7 months building a FOSS platform for natural-language chess analytics (No LLM) Hey guys, I've released CHONSE2, an open-source game review platform that offers unlimited analysis and move explanations without using hallucination-prone LLMs, running entirely in your browser. chonse2.com But Lichess is free, so why use this? Some have asked. It expands on Lichess's feature set a few different ways: Full analysis (accuracy/elo estimations/eval graphs, etc) requir

Get safety information about destinations to help travelers avoid tourist traps.
@RekonAstra · X

Free online tool for detecting sensitive words in Chinese social media content before posting.
Owl 猫头鹰 — 小红书公众号在线敏感词检测工具。我做了半年自媒体之后才发现需要规避平台敏感词,但是之前用的工具停服了,市面上其他的需要登录或者关注他们的公众号才可以使用,于是我 vibe coding 了一个敏感词检测工具,词库是根据网上找的,精简下来有 6 万多个。用了 cloudflare 的开发者穷鬼套餐,所以每人每天限制 10 次,主要是防止第三方调接口把额度耗完大家都没得用,应该对于

Extracts customer language from reviews and ranks it into ad-ready hooks and angles.
@buildingadlicio · X

Automatically scores, tags, and deduplicates customer feedback submissions.
@ImFabien · X
- feedback management and suggestion box with built-in churn insights for SaaS teams.

Backtest crypto trading strategies by describing them in plain English.
@torquant · X
building Torquant. you build and backtest trading/investment strategies using only natural languange

Paste a contract address to detect Ethereum rug pulls and scams instantly.
@mik3fly__ · X
Here is mine: Check for scam before being scammed!

Analyze cryptocurrency markets with Chan Theory patterns, K-line charts, and anomaly detection.
@onehopeA9 · X
用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站,也是我一直想做没时间做的! 来看看缠论三买的威力: 不是不会写代码。 我自己是程序员,真要硬写当然能写。 但问题是:没时间。🤡 做交易的人都懂,真正消耗人的不是“看一根 K 线”,而是把一堆信息拼起来: K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面,写得出来,但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达: 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下,直接把需求丢进去: “做一个加密货币缠论分析网站,接入币安一年历史数据,用 TradingView 展示 K 线,自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖,增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做: ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来,核心想法还没验证,人先累了。 现在变成: ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力,而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块: 第一,TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情,再叠加缠论结构。 第二,笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构,先自动画出来。 第三,买卖点雷达。 一买、二买、三买,一卖、二卖、三卖,先帮我筛可能的位置。 第四,异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化,和 K 线结构一起看。 第五,舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来,看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成: 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI

Rewrites AI-generated text to appear human-written and bypass detection.
AI Undetect — 能绕过 AI 检测器的、生产不可检测内容的人工智能写作工具