开发者工具3 weeks ago
Form Dump — Free form backend for AI agents
为 AI 代理的表单提交后端服务。
@gonelf · X
So many things - dead simple way to share projects within your team - dead simple base - no backend forms - ez directory submissions - a Lego event
完整作品展
技术栈
25 projects
为 AI 代理的表单提交后端服务。
@gonelf · X
So many things - dead simple way to share projects within your team - dead simple base - no backend forms - ez directory submissions - a Lego event
为任何网站生成MCP端点和llms.txt文件，实现AI代理集成。
AshHackerNews · HN
AgentReady – MCP server that makes any docs site queryable by AI agents
Agent原生的TypeScript框架，在托管GPU上训练和部署定制模型。
@soleil_colza_ · X
通过描述您的目标为 AI agent 获取实时服务器
@ServerForAgent · X
AI代理技能的发布与发现平台。
kubeden · HN
Generalized – AI agent skills with community proof
为AI代理构建数据库、看板和笔记进行协作。
@emir_ogz · X
Just shipped - AI-native workspace for solo devs Agent reads/writes your project notes automaticly
基础设施平台，连接 AI agents 到 800+ OAuth 集成，支持沙箱代码执行。
abskrj · Product Hunt
Velane Cloud for your AI Agent's tools and functions
浏览和安装 AI Agent 技能，用于开发、营销、研究、内容、运维和业务工作。
@iamtrebuh · X
I’m building an AI skills marketplace -
Ultra-specialized secure AI agents to propel your revenues.
@TharejaRushil · X
在 Slack、Teams、WhatsApp 和 Discord 中部署 AI 员工自动化工作。
@Cyndra_ai · X
使用 AI 代理自动化初创企业运营：社交、博客、SEO、营收和安全。
u/Background-Bed-8866 · Reddit
I built an AI back office that handles startup operations while I focus on shipping I build an AI back office for founders because I was tired of juggling 15 different SaaS tools for blogging, SEO, docs, analytics, customer support, and launches. Today I finally launched on Product Hunt. Happy to answer anything about the architecture, pricing, or why I chose specialized agents instead of one general assistant. try it out: Astrodesk submitted by /u/Background-Bed-8866 to r
从创意、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