
nextbunny - Visually Build Production Ready React & Next.js
Build production-ready React and Next.js apps visually, export clean code.
@MahatiSingh · X
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Build production-ready React and Next.js apps visually, export clean code.
@MahatiSingh · X

Deploy serverless AI models with a single line of code at competitive rates.
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

Route your LLM API requests across multiple providers to cut costs and meet latency targets.
Aperswal · HN
Made a Free LLM Router

API to extract tables and structured data from documents for AI agents.
g418572664 · V2EX
做了一个文档解析与记忆工具,专门辅助给传统行业做 AI 落地的老哥 现在 AI+的工作还挺常见的,就像大佬们说的,“所有行业的产品可能都会用 AI 重新做一遍”。最常见的就是各种 agent ,说要用 AI 赋能传统行业啥的,代替人类专家去处理海量的复杂资料、进行深度分析并做出决策。 举个例子,金融行业的“智能审计与尽调 Agent”。 过去,银行或投资机构想要给一家企业贷款或投资,需要人类审计师去读几十份、每份几百页的招股书和财务报表。现在虽然有了 AI ,但把文件一股脑全丢给它是不现实的,且不说烧 token 的问题,这些文档里有无数的跨行、跨列单元格表格,普通工具一拉,表格数据全串行了。如果 AI 把“第一季度利润”和“第二季度支出”的信息碎在一块,那得出的财务分析就完蛋了。 所以,现在要真想开发出一个能干活,还确保正确率的 agent ,就需要一个专业的、AI-native 的解析工具,把复杂的表结构和章节层级完整还原出来。我做的工具 Knowhere 就是干这个的: https://knowhereto.ai/?utm_source=v2ex 它能把复

AI assistant for chat, coding, and APIs that maps your codebase and routes 30+ frontier models.
@otakuaakash · X