
TODO for AI
TODO for AI - 自动化邮件、文档检索和发票等日常公司任务的AI代理。
@cviklihamar · X
here 🙌 let's connect! - an ai agent that clears your team's todos (ships code, runs your tools). let's connect!
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61 projects

TODO for AI - 自动化邮件、文档检索和发票等日常公司任务的AI代理。
@cviklihamar · X
here 🙌 let's connect! - an ai agent that clears your team's todos (ships code, runs your tools). let's connect!

自动用AI回复X和Instagram帖子来增加粉丝和互动。
@ReplyDudeAI · X
vibe coding gets you a demo quick but falls apart the second you need real logic or scale. the course probably skips that part.

一个共享记忆层,在不同的 AI 工具和设备间保留你的决定、偏好和项目。
upload — 跨 AI 的长期记忆层,让 ChatGPT、Claude、Codex、Hermes、OpenClaw、WorkBuddy 等共用同一份记忆,换工具换设备都接着上次继续,注册即用免装插件

JobCloud AI 自动搜索职位、评分匹配度并生成个性化学习路径。
@jobcloudai · X

追踪 AI 行业关键变化与证据支持的趋势。
barretlee · GitHub
agent-pulse Evidence-backed AI industry intelligence — trends, source updates, daily data refreshes, and weekly decision briefs.

将URL粘贴到Tacit,AI会转录、总结并在画布上连接相关内容。
@trytacit · X
Building TACIT to stop stop saving and start applying

AI 研究代理分析公开市场,提供收益警报并总结 SEC 文件(附引用源)。
oceanplexian · HN
I Built OpenClaw for Stocks

在几秒内审计您网站对ChatGPT、Claude和Perplexity等AI搜索引擎的准备情况。
@isreadyai · X
We help check if AI agents can read your site 💚 Free scan, no signup: — 32 checks in 5 seconds across GPTBot, ClaudeBot, Perplexity & more.

AI助手用于聊天、编码和API,支持30+个前沿模型并学习你的代码库
@otakuaakash · X


AI Trading Replay 是一个帮助交易者分析交易和行为模式的仪表盘。
@Crypto77qi · X
最近一直在@dappOS_com上体验 @xBubble_ai 的 Coding,这两天我给自己做了一个 AI Trading Replay(AI 交易复盘助手)。 👉 做交易时间越久,我越觉得,真正拉开差距的,并不是找到更多交易机会,而是不断减少重复犯同样的错误。 现在币圈已经有很多成熟的交易工具,行情、链上数据、资金流向、技术指标几乎都能找到对应的平台。但这些工具更多是在告诉我们市场发生了什么,却很少帮助我们分析,为什么面对同样的市场,每个人最终的交易结果却完全不同。 有时候并不是没有机会,而是因为犹豫错过了;有时候方向看对了,却因为害怕提前离场;还有时候连续几次亏损之后,下一笔交易开始变得犹豫,最终又错过真正的行情。 这些问题,并不是增加一个指标或者再多看一份数据就能解决。 所以我没有继续做一个新的行情工具,而是直接用 xBubble Coding 做了一个 AI 交易复盘助手。 它不会预测市场,也不会告诉我什么时候买卖,而是把每天的市场变化、自己的交易记录和决策过程整理下来,通过 AI 自动分析哪些判断是正确的,哪些错误一直在重复发生,并生成每天、每周的交易复盘,让整个交易过程形成一套可以不断优化的闭环。 整个开发过程也比我想象中轻松很多。 没有写代码,没有配置服务器,也没有部署环境,只需要把自己的需求描述清楚,一个可以直接访问的网站很快就搭建完成了。从原来的一个想法,到真正变成可以使用的产品,中间几乎没有任何开发门槛。 我觉得,这也是 xBubble Coding 最有价值的地方。 它并不是让大家重复开发一个市面上已经存在的软件,而是让每个人都能把自己的经验、工作习惯和思考方式快速变成真正属于自己的工具。 未来真正有价值的,或许不是拥有越来越多标准化的软件,而是每个人都能根据自己的需求,打造一个最懂自己的 AI 工作伙伴。
