
The AI Work Platform for People & Agents | monday.com
在统一平台上结合人工和AI智能体来管理项目。
@1T31062175 · X
完整作品展
技术栈
60 projects

在统一平台上结合人工和AI智能体来管理项目。
@1T31062175 · X

用于跟踪时间、管理项目和组织客户的AI驱动工作区。
@baptistedulac · X
time tracking for freelancers and agencies

MCP协议任务队列,让AI编码代理请求和完成工作。
JulianQuinn · HN
Show HN: TaskPeace – a task queue my AI coding agents pull work from over MCP

告诉Caly你的优先事项,它会自动构建和调整你的周计划。
@Ijon_k4 · X
cursor for calendars

使用AI支持、连接的协议和集成记录来规划、运行和学习实验。
lcmchris · HN
Sous.bio – your sous chef in the lab

输入任务,Mesh扫描日历并为您安排最佳时间。
@SkinsSquad · X
No funding necessary but a great productivity tool for myself to connect GCal, Slack, and Granola for organizing my To-dos in one spot.


用于追踪习惯和解决生产力问题的聊天AI助手。
u/ZAQROAI · Reddit
Describe your biggest productivity problem in ONE sentence. No long stories. No paragraphs. Just one sentence. I'm building an AI habit tracker, and I want to understand what people actually struggle with—not what I assume they struggle with. I'll read every reply, and if enough people mention the same problem, I'll build a solution for it. Let's see what the biggest challenge really is. 👇 submitted by /u/ZAQROAI to r/buildinpublic [link]

Dayforge是你的AI第二大脑,整合日历和任务管理。
@dayforgevault · X
Dayforge Vault is your second brain. Great for people with a million ideas but only get half of them done:

用AI生成旅游行程和计划,仅需几分钟
jalonso · Product Hunt
naistrip Plan your trip with AI in seconds, not hours

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

Zetadeck:AI驱动的工作空间,集任务、CRM、文档和财务管理。
not_wowinter13 · HN
Unified workspace where AI knows your business