@vova_tsurkan · X

Built my first app with @shipstudio_app Now Coohoo is live on Product Hunt! 🚀

@keshav__dev · X

Hi priyanka i am also building in customer feedback space but with some dev related features. Maybe you want to check

@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。

seanm2w · HN

I made a manga critique site with professional Japanese manga editors

popopanda · HN

LLM Inference Calculator – Estimate VRAM, Latency, and Throughput

MRNiu · V2EX

做了一个免费的声音表达分析工具，录 5–15 秒就能看到反馈 最近做了一个小工具：Voice Impression Checker 。 它想解决的问题很简单：我们经常知道自己“说了什么”，却不太清楚这段话听起来是什么感觉。 打开网站后，只需要录制 5–15 秒自然说话的声音，工具会从这一次录音中分析： - 清晰度、语速、稳定性、能量和声音变化 - 听感上的温暖、自信、亲和力和参与感 - 这次表达做得比较好的地方 - 下一次录音可以尝试改进的一件事 网站还提供了 Rate My Voice 模式，可以针对面试回答、演讲开场、自我介绍和日常交流等场景进行练习。 需要特别说明的是，它不是声音好坏评判，也不会通过声音判断性格或身份。所有结果只描述当前这一次录音的表达效果，更适合用来反复练习和比较不同说法。 目前网站免费使用，不需要注册账号，录音仅用于生成当前报告，不会保存。 网站地址： https://voiceimpressionchecker.com/ 这是一个刚完成的早期版本。如果你愿意体验，欢迎告诉我结果是否容易理解，以及你最希望

@kngkng182542 · X

If you're paying for Canny, give FeedLog a look. Same workflow for collecting feedback and managing feature requests, but free during launch.

@stanley_human · X

I have reached 2000+ customers. Vibe coded tool I launched in early March. Now discoverable of ChatGPT.

@TCVarbanov · X

Building ReplyGauge 👇 Making customer support quality public and measurable for software products.

dev_dan_2 · HN

WatchMachineGo – A visualizer to show hardware performing LLM inference

thisiskp_ · Product Hunt

Review by Eddie AI Time-stamped feedback on your video from your team. And AI.

@heyayankai · X

💬 Building FeatureSay. A simple platform to collect user feedback, prioritize feature requests, and build what customers actually need.