
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
完整作品展
技术栈
20 projects

用 Kitbase 跟踪事件、了解用户,快速发布产品。
@kitbasedev · X
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监控 SSL 证书和网站安全,包含自动续期检测、安全头部监控和 DNS 健康检查。
@di_spivak · X

Arbor Nota — 跨浏览器书签管理器,支持团队文件夹共享。
@TimoPrescott · X
I'm working on my bookmark app, It will allow users to manage all of their bookmarks in a singular Universal location, and it will allow teams the ability to share bookmarks in an intuitive way. I didn't like the existing options, so now I'm here 😎

在AI助手间共享上下文,让它们记住代码库和任务历史。
@dorikuio · X
AI agents have amnesia — Claude Code figures out the codebase, an hour later Codex starts from zero. So I built a shared memory + task board for every MCP agent — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI: Is this just my problem? Help me find out.

隐私优先的网站分析平台,配备AI助手进行SEO内容研究和发布。
@VertCodeEU · X

搜索YouTube频道字幕、研究内容效果、构建视频剪辑。
@johncalvo · X
Built an entire YouTube research platform with @AnthropicAI Claude Code. a YouTube research tool that treats entire channels as a searchable transcript database rather than individual videos. Any YouTube channel. Every word. Fully searchable. Track how topics trend, peak, and evolve across hundreds of videos. Researching what someone said on YouTube means watching hours of footage and hoping you find it. ChannelScout extracts full transcripts from any channel, makes every word instantly searchable, and tracks how topics trend over time, without watching a single video manually. Paste a YouTube channel or playlist URL and it transcribes and indexes every transcript. Follow multiple channels and they all land in one private library. New videos on followed channels are auto-transcribed and added to your library the day they publish. Beyond YouTube it accepts any yt-dlp-supported URL including Vimeo, TED, and SoundCloud, and you can upload local files directly

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

一个 AI 工具,用于分析您每周的时间使用情况,并在 10 分钟内展示您的生产力提升机会。
@BlackLedgerSig · X