@Michaela200_5 · X

Turbo Learn — 从文档、图片、拼音文件生成笔记的 AI 学习工具网站

@SpalaAi · X

@Number1AIFanboy · X

I got to go to bed. More coding tomorrow. I just had a realization that I'm building cool shit, using @grok in an app that I built with Codex and refined with Grok. And now Grok just works on himself. LFG🚀 Drop me a note here: Get the app here (use LAUNCH50):

@amiuchat · X

我做了一个桌面工具：Token Switch。 给 Codex / Claude Code / OpenCode 重度用户统一管理 Provider、模型、Token、Base URL、连通测试和消耗统计。 多个 Agent，一个 Token 工作台。欢迎试用，也欢迎吐槽你最烦的配置问题。

@pradeepcep · X

AI powered translation and dubbing:

@Shekar77hima · X

run deepresearch, coding agents for free.

ScanRead.ai — OCR 文字提取工具，支持 100+ 语言，可从图片、PDF、截图和手写文档中提取文字

@polycontext · X

Context-aware localization for apps, games, and software.

@jielove233 · X

最近看到 @dappOS_com 一个作品挺有意思 一个主流币交易共振信号Agent，通过 dappOS Coding 快速完成 链接： 这个案例的价值，不在于又做了一个行情页面，而是在于它展示了一种新的 AI Agent 构建方式 过去开发一个交易辅助工具，需要先处理数据接口，再搭建前端交互，编写指标逻辑，最后不断测试优化。 对于很多有交易想法的人来说，真正困难的不是没有策略，而是从想法到产品之间隔着一整套开发流程 dappOS Coding 改变的，就是这个过程 通过自然语言描述需求，就可以快速生成对应功能模块 像这个交易共振信号案例，本质上就是把市场数据、技术指标和信号逻辑结合起来，形成一个面向交易场景的辅助工具 它并不是替用户直接交易，也不是承诺预测市场 更重要的价值在于 帮助交易者降低信息处理成本 在 Crypto 市场里，行情 24 小时运行，大量数据、新闻、价格变化不断涌入 普通用户很难持续人工筛选有效信息 AI Agent 可以承担其中一部分重复工作： 监控市场变化 整理关键数据 输出信号参考 辅助交易决策 这也是为什么最近 AI + Crypto 的结合越来越受到关注 OKX 推出 AI 与交易生态结合 @BNBCHAIN 也在推动更多项目加入 BNB Agent Studio，鼓励开发者围绕交易、情感陪伴等方向构建 AI Agent 整个行业正在从AI 能聊天进入AI 能完成任务的阶段 而 dappOS Coding 展现出来的方向，是降低 Agent 创建门槛 以前一个想法可能停留在笔记里，需要开发团队才能实现 现在，更多开发者、交易者甚至普通用户，都有机会快速验证自己的想法 未来 Crypto 的竞争，不只是资产和协议之间的竞争，也会是 AI Agent 生态和应用数量的竞争 谁能让更多人低成本创造工具，谁就更有机会成为下一阶段基础设施的一部分 这个交易信号案例只是一个开始 AI Agent 正在逐渐成为连接用户、数据和链上应用的新入口

@andreimatei · X

@iampeersky · X

is blazingly fast LLM generated code slop detector & clean up cli tool that installs as git pre-commit hook to save your git history from sloppppp