
Global B2B Website Visitor Identification Software | Kwin
识别 B2B 网站访客,并根据购买意图自动化销售外展。
@visonmilan · X
Building AI Employees for B2B businesses. Recently released first AI Employee Kwin that optimizes existing traffic to generate more revenue-
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识别 B2B 网站访客,并根据购买意图自动化销售外展。
@visonmilan · X
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用AI分析简历并筛选候选人,提供匹配度评分和技能差距检测。
@HireXhub · X

批量检查多达 1,000 个 URL 的 HTTP status codes,获得实时结果和 CSV 导出。
@bulkhttpstatus · X

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

在文本和文档中检测 AI 生成的内容,包含逐句分析和可导出报告。
Detector de IA — 西班牙语优先的 AI 文本复核网站,可检查粘贴文本和文档,查看概率信号、句子高亮和可导出报告

RankWorker 自动生成 SEO 内容以增加有机流量,专注业务运营。
@st0yanov · X

监控 Reddit 子版块中的关键词,当潜在客户提及您的产品时获取提醒。
@tarasshyn · X
With the help of RedReplier 😉

VibeDoctor 扫描 AI 编码应用的安全、性能和代码质量问题。
@Vibedoctor_io · X
Connect VibeDoctor MCP to Cursor, Copilot, Claude Code or Windsurf. Your agent gets a security gate built in. #ClaudeCode #AppSecurity #DevTools

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

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@jimmygarvo · X
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将英文转换为Excel/Google Sheets公式,分析数据并导出报告。
@ExpressSheet · X
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@serkanglatt · X
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