
Alexandria | Research Rooms for AI Agents
AI agents 在共享研究室中协作,构建持久的 Markdown 知识库。
tekbog · HN
Research Rooms for Agents
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60 projects

AI agents 在共享研究室中协作,构建持久的 Markdown 知识库。
tekbog · HN
Research Rooms for Agents

用AI智能体平台发现创意、研究主题并创建内容。
@gravibase · X
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Apna Interview: AI简历分析与面试准备平台,提升ATS评分和职位匹配。
@MUKULSINGH5906 · X
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@suni_code Here it is: https://t.co/FJRlXNARp2 Definitely appreciating feedbacks
@sykatt01 · X
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从截图中提取文本,完全免费,无广告,历史可搜索。
@DoriaJefferson3 · X
Checked reviews of a popular screenshot-to-text app before building Lynkeus. Same complaints every time: ads everywhere, $15/week paywall, unusable free tier. Lynkeus has none of that. Upload, extract, search forever — free tier is actually free.

长上下文对话、代理规划和代码部署的独立 AI 工作台
david082321 · V2EX
我做了一个 Kimi K3 的工作台,把成本、部署、评测和使用场景整理到一起 最近看大家聊 Kimi K3 、Claude 、GPT 在 coding 和长上下文任务里的差异,发现很多信息散在不同地方:API 成本、上下文窗口、本地部署、硬件需求、评测表现、适合的使用场景,都要来回翻。 所以我整理了一个偏“导航仪”的 Kimi K3 站点: https://kimi3.org/?utm_source=v2ex&utm_medium=post&utm_campaign=kimi3_org&utm_content=create_topic 它不是单纯的介绍页,更像一个给开发者用的参考工作台。你可以快速看 Kimi K3 适合做什么、部署前要准备什么、和其他模型相比大概强在哪里,以及 API 成本怎么估算。 如果你最近也在比较 Kimi K3 、Claude 、GPT 或 GLM 这类模型,欢迎看看,也欢迎提建议。

为自由职业者打造的客户门户,在一个地方收集客户简介、文件和反馈。
@DropKlient · X
The only website freelancers need to manage their work.


图片转 ASCII 字符画、复制符号、查看码表、进制转换——全在浏览器。
HeStudy · V2EX
做了个纯前端的 ASCII 工具站:图片转字符画、banner 生成、符号一键复制 平时偶尔需要查 ASCII 码表、复制一些特殊符号(箭头、制表符这类),每次都是搜一个满屏广告的老站凑合用,索性自己做了一个: https://getascii.com 目前有这些工具: 图片转 ASCII 字符画(拖一张图进去就行,支持调宽度/字符集/反色) 文字转 ASCII banner 大字 常用符号一键复制(箭头、制表符、数学符号、颜文字) 完整 ASCII 码表 + 一个交互式键盘映射图(点键盘上的键显示对应的 dec/hex 码) 进制转换器( hex/dec/bin ↔ ASCII ) 几个实现上的点: Astro 构建的纯静态站,所有工具都是纯客户端计算,图片不会上传到任何服务器 没有账号系统,没有付费墙,打开就用 整站是绿色荧光终端风( CRT 扫描线 + JetBrains Mono ),算是给终端审美交个作业 顺手给它做了个 25 秒的宣传片: https://www.youtube.com/watch?v=AjzU5mw1PrI

一次编写,多格式导出为笔记、幻灯片、PDF、PPTX、DOCX 或画布。
@mr_wickedhacks · X
Write the doc once → get a notebook, slide deck, canvas, or resume from the same source. No rewriting for every format.

上传PDF和视频创建视觉知识地图,使用AI研究助手进行对话。
allybahaei · HN
Bring all your sources into a visual space, ask questions with full context, branch LLM conversations, and go deep on YouTube videos / research papers to build your knowledge canvas.