
Kitbase — Product Analytics & Event Tracking
用 Kitbase 跟踪事件、了解用户,快速发布产品。
@kitbasedev · X
We just launched, check us out at
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技术栈
25 projects

用 Kitbase 跟踪事件、了解用户,快速发布产品。
@kitbasedev · X
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通过 crypto token 截图使用 AI-powered 检测进行风险分析
@aidyor33641 · X
is crypto platform. All in one place: *multichain token scanner *OCR-screenshoot to scan *crypto related news feeds *smart contract bug scanner-for devs to clean airdrops of their respective tokens before Cex/Dex contact info: [email protected]

通过文本提示自定义网页样式、布局和小功能的浏览器扩展。
alentodorov · HN
built it in spring 2026--ready to share today. use opus 4.8 to create css and js snipptes to style the websites you visit the way you want. make nytimes more print-like, hn more matrix, or just replace any mention of AI with the :poop-emoji" -- your call.

在一个安全的地方整理和管理密码、documents 以及数字遗产信息。
@DLVaultApp · X
Most families aren't prepared for someone's digital life. Passwords. Documents. Recovery information. Important instructions. Digital Legacy Vault helps you organize everything securely and decide exactly who can access it when it's needed. #buildinpublic

托管 JSON 数据库,用于存储 agent 内存,具有 REST 和 MCP 连接能力
@StuSim · X
hey Adam, I run , lightweight agent memory

分析客户数据,细分受众,创建营销活动,追踪商务指标。
@jitendraballa · X


在网站上嵌入支付按钮,立即开始接受付款。
@coinmoebius · X
We built the buy button founders and merchants need. We'll be their payment layer.

浏览5675+个Midjourney --sref样式代码来改进AI生成的图像。
Midjourney 样式代码库 — SrefHunter 汇集各种社交媒体平台的 Midjourney 样式代码

免费阅读财务电话会议记录,或通过 REST API 和 MCP server 访问
@RobGuerra90 · X
Building : access earnings call transcripts via a cheap API or MCP server. Pull any company's call right into your workflow.

用AI创建个人资料网站,配备数字卡片和访客分析。
@niazjz · X
15 years of better *ways* to share your card. Nobody built *intelligence* around the exchange. We did. Auto-generated website + per-visitor heatmaps + session replay. Every scan becomes actionable data.

基于币安数据的加密货币缠论分析与交易信号平台。
@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