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监控 AI 工具的状态和元数据问题信号
dobby_lee · HN
Open-Source for AI tool status checker
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60 projects

监控 AI 工具的状态和元数据问题信号
dobby_lee · HN
Open-Source for AI tool status checker

查看生产Agent追踪记录,识别并修复重复故障。
@guru3s · X
IMF team for when your AI agent ( Ethan Hunt ) is about to fail v0 at

被拒了,不知道为什么?PortLume AI 为你逐轮分析到底哪里出了问题——还提供 AI 模拟面试和真实公司薪资与面试资讯。
@dev_adarsh286 · X
PortLume AI - Findout exactly why you got rejected then get hired next time

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。

Mitsumono用AI扫描网站漏洞并快速生成修复建议。
@wraithnet0x · X
Hey developers! I just launched my agentic security scanner. This is not your basic code review that could be replaced by claude code or anything like that. It tests the live application and hand you the fix so you can secure it in time. Website: Demo⬇️

将一句话想法转化为精确的 AI 提示词以供编码代理使用
@_m3rl1n

Run a $9 AI visibility audit across OpenAI, Claude, Gemini, and Grok. See where AI overlooks your brand, who appears instead, and what to fix next.
@kylekane · X

Axon grades your AI agents’ real conversations with an LLM judge: A–F scorecards, cited evidence, fixes and FinOps.
@tech_maju · X

通过 widget 收集用户反馈,AI Agent 自动分析处理。
@lai_jia_wei · X
发布我们团队的第一个 side project 项目 这是一套收集、处理用户反馈的 Agent 工作流,包含 Widget、CLI、MPC、Skill,开源地址在评论区。 随着运营产品越来越多,许多细节很难逐一深入体验(尤其当自己不是目标用户),AI coding 可以实现可用,但是好不好用还得是现场用户说了算,更别说出现静默 Bug 的时候,只能实际使用才知道哪里出问题了。 所以我们做了一个很轻量的小工具,Make This Better 可以让用户在网页上提交反馈,AI 根据现场进行需求分析,最后你的本地 coding agent 接手处理,全程不碰任何数据、代码。 内部运行下来,帮助我们处理了不少用户反馈,甚至有些用户建议让我们发现了新需求。 前端 widget 组件是开源的,支持自定义后端,后端接口设计也在仓库里。如果你不想自己写后端,欢迎使用我们的官网后台,支持 BYOK,个人使用是完全免费的,不限项目数。 AI writes the code. Users make it better. 欢迎反馈。

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.

粘贴URL以评估网站UI是否看起来像AI生成内容,获取改进提示。
@Salta1414 · X
Whats your slop score?

Describe your problem. Aivora recommends the best AI tool and gives you a simple how-to guide.
u/Still_Pirate1653 · Reddit
Built Aivora with a friend — describe a problem, get an AI tool + how to use it Hey — my friend came up with the idea, and I built it: Aivora. You type a problem in normal language (like “add subtitles to my YouTube videos”), and it recommends AI tools for that. For the top pick it also gives a short guide on how to actually use it — not just a link dump. There’s a curated set of real tools, plus a daily tip and some problem-specific pages. Link: https://tryaivora.vercel.