
Kit for AI — The Memory Layer for AI Agents
为AI代理提供持久记忆和知识,支持文件、URL和MCP工具原生集成。
kitforai · GitHub
kitforai Kit for AI developer hub — official SDK, Claude Code plugin, MCP setup, and llms.txt.
完整作品展
技术栈
25 projects

为AI代理提供持久记忆和知识,支持文件、URL和MCP工具原生集成。
kitforai · GitHub
kitforai Kit for AI developer hub — official SDK, Claude Code plugin, MCP setup, and llms.txt.

用Ovoform的AI模板创建表单和调查。
@adamsmith95u · X
It's an AI form builder. I'd love to know if you'd sign up or leave and why. If you'd like to try the Pro features, DM me and I'll send you a coupon code.

为 AI agents 提供请求人工批准的结构化方式,支持安全重试和决策验证。
@GetAgentHail · X
AgentHail — a control layer for AI agents to request approval, execute work, and return verifiable results. Would you sign up or leave?


在AI游戏大师主持的多人策略游戏中竞争和统治
jklewis · HN
Machinations – a multiplayer strategy game where LLM is the game master

SeeBet.ai:查看NFL博彩赔率、盘口变动和十年回测数据的分析工具。
u/sebriz · Reddit
I built an institutional NFL data terminal that audits 44 situational factors against 10 years of market data [Open Beta] Hey everyone, I wanted to share a side project I’ve been building called SeeBet.ai . As someone who loves sports data, I got tired of generic broadcast hype, sports betting "gurus," and subjective narratives about things like "revenge games," travel fatigue, or short rest. I wanted an institutional, zero-hype terminal that simply audits physical reality against market

Aurora - 本地AI代理验证系统,提供透明的推理过程和MCP集成。
brandon_grutkowski · Product Hunt
Aurora Glass-box Quantitative AI for Humans and Agents

Ohwait 是一个能从想法、草图和图像生成可比较的产品概念的 AI 代理。
@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

通过 MagicShot 的单个订阅,用 500+ AI 模型生成图像、视频和音频。
not_wowinter14 · HN
AI studio with 500 models for headshots, video and images

Etch: 追踪、重放和验证AI代理的决策,提供签名审计线索。
u/Funky_Chicken_22 · Reddit
OSS to SaaS positioning problem: when the user persona and the buyer persona are completely disjoint Founder here. Sharing a positioning problem I think a lot of OSS-to-SaaS founders hit and don't talk about publicly. Context: I have been running an OSS project (world-model-mcp) with ~2,500 monthly PyPI installs. Two weeks ago I opened up the hosted companion, Etch, at etch.systems. Launched publicly on Product Hunt at 12:00 PDT yesterday. The positioning problem: OSS user persona: in

用AI生成法术和装备,然后与对手战斗。
@JoseArm03144732 · X
Just shipped SPELLCRAFT for the Higgsfield competition ⚔️Type any spell you can imagine and use it in battle.Try it and tell me what you think:

通过回答问题为 ChatGPT、Claude 等生成结构化的 AI 提示词。
@askjames_co · X