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SkillTry:按次调用电商 AI 技能,包括视频、选品、Listing、广告诊断。
SkillTry — 电商 AI Skill 服务市场,按次调用视频、选品、Listing、广告诊断等薄服务,无需购买整套 SaaS
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SkillTry:按次调用电商 AI 技能,包括视频、选品、Listing、广告诊断。
SkillTry — 电商 AI Skill 服务市场,按次调用视频、选品、Listing、广告诊断等薄服务,无需购买整套 SaaS

用AI收集用户反馈、优先排序功能需求、发布客户喜爱的功能更新。
@heyayankai · X
💬 Building FeatureSay. A simple platform to collect user feedback, prioritize feature requests, and build what customers actually need.

在LinkedIn上追踪采购信号,自动预订演示会议的AI代理。
@nickventuri · X
building to book high intent demos on autopilot founders just show up to meetings

用AI模拟焦点小组在10分钟内测试你的产品想法。
@product_luke · X
Free roast, no signup. Reply with your landing page URL. I'll run it through -- 50 AI-simulated customers from YOUR target audience -- and post the verdict here: → score /100 → top objections → the single most brutal verbatim quote First 10 replies. Fair warning: 15% of the panel are hard rejectors. They don't do mercy.

设计App Store截图集,配合3D设备框架、渐变背景和一键导出。
@MSiatrak · X
Checked my Umami stats this morning - straight from Claude Code via my Umami MCP 📊 ~30% of visitors are on mobile… and every single one hit the "desktop only" gate. Shown 11 times, 0 continued past it. A third of traffic couldn't even try it.

Ohwait 是一个 AI 代理,将想法、草图和参考图像转化为可对比的产品概念。
@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

利用一致的AI角色创建个性化插图故事书和有声书。
@StoryStitchApp · X

根据公众讨论验证产品创意,获得开发、调整或转向的决策。
@_sunbo · X
I built ProductIdeaScout to help founders validate product ideas before they start building:

用语音录制销售演讲,获得五个维度的AI评分和趋势追踪。
@h_sellak · X
is voice practice for technical founders who run their own sales

集中管理客户反馈,通过投票排序,并分享交互式产品路线图。
@himanshu_b20 · X

Sketch 根据文字描述一键生成品牌一致的海报、轮播和视频内容。
u/naxmax2019 · Reddit
Lessons from building a “paste a URL, get your brand” onboarding - our activation rate doubled when we deleted the signup wall Building an AI content tool (Sketch : turns one prompt into on-brand posts, carousels, video, etc.). Sharing one decision that changed everything, because I see SaaS founders get this wrong constantly: We let people generate before signing up. Old flow: signup → onboarding form → brand kit upload → first generation. Classic. Also classic drop-off at every step. N

扫描社交媒体找客户,自动发布个性化内容。
@yerkeRakhimov · X
Building PostMine, because I got tired of shipping products nobody saw. It scans X, Reddit and HN for people already looking for what you built and hands you a ready-to-post reply.