
Telemetry — Observability for AI and LLM apps
监控AI应用中的模型调用、代理步骤和检索,追踪令牌、成本和延迟。
ephraimduncan · HN
Observability for Coding Agents and LLM Applications
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60 projects

监控AI应用中的模型调用、代理步骤和检索,追踪令牌、成本和延迟。
ephraimduncan · HN
Observability for Coding Agents and LLM Applications

通过分析 Stripe 交易数据识别流失风险客户。
@mustloyaltide · X
everyone’s building with ai right now. i built something that deliberately doesn’t use it, just plain stripe data and some rules. turns out that’s enough to catch a customer before they leave. if you want to see it.

分析 GitHub 账户获取评分、徽章、编程语言分布和评价。
@w3ziqv · X
built GitScore — analyzes your GitHub activity and gives you a score from 0 to 1000+ based on commits, stars, impact, and global rank still early, would love brutal feedback

通过透明代理监控 Anthropic 和 OpenAI API 的每次请求 token 用量、成本和会话树。
u/Prestige_pvp · Reddit
Simple AI Token Profiler / Debugger We made a simple profiler to help optimize AI token spend. Generally speaking anytime you want to optimize your app, whether it's for memory or otherwise you typically start with a profiler. There are a ton of MiTM Gateways but there aren't many true profilers, so I thought I'd make one. https://profiler.getrekon.com/ Let me know what you think :) submitted by /u/Prestige_pvp to r/SideProject [link] [comments]

@Sarakhan49309 https://t.co/QF5vyl5vrj x402 gateway for cybersecurity
@chakaapportal · X
x402 gateway for cybersecurity

通过统一接口比较和使用多个大型语言模型。
u/DanTahirCode · Reddit
I built an open source coding agent with a personality - meet Klenny Code 🐾 Hey r/SideProject, my name is Dan Tahir, and I'm here to show off something I'm really proud of: Klenny Code, the open source coding agent with personality. A fully capable coding agent with memory and cross-project referencing, plus an assistant who can read your email, run scheduled tasks, pilot your browser, and be your corgi pal. Here's the pitch: bring your own OpenRouter API key, and Klenny wil

浏览器中的开发环境,集成shell、git和本地AI。
Dhravya · GitHub
burrow a whole dev machine in a browser tab - bun.wasm, shell, git, and local AI. phones home to nobody.

连接钱包分析链上持仓风险,发现交易机会
@daweifs · X
最近我用 @dappOS_com 的 AI Coding 做了一个交易助手,整个过程大概十分钟。实际体验完以后,我发现它能做的并不只是交易工具,AI 伴侣这类产品同样可以快速落地。 先放一下我做的成品,连钱包就能体验: 🔗 币圈本来就不缺工具。 看持仓、查聪明钱、盯新池子、看流动性,每一项都有专业平台。但我自己用下来,最麻烦的从来不是找不到数据,而是数据散在不同地方。 平时判断一个币要不要继续拿,我得先看仓位占比,再查流动性、大户地址和近期资金异动。 想找新机会,又要换到新池子监控、安全检测和交易路径工具。 开了一堆页面,最后还是要自己把信息重新拼一遍。 所以这次我没有继续找一个功能更多的平台,而是把自己的交易习惯直接告诉 dappOS AI Coding: 帮我做一个能连接钱包,同时完成持仓风险检查和新机会筛选的交易助手。 十分钟左右,一个能直接使用的网站就生成出来了。 目前我觉得比较实用的是两个功能。 第一个是持仓风险检查 连接钱包后,它会把资产集中度、近期活动、代币流动性和大户变化放在同一个页面里。 和普通钱包看板相比,它不只是告诉我持有什么,而是让我先判断: 哪个仓位占比过高; 哪些资产的流动性需要注意; 哪个币近期出现了异常变化; 今天最应该先检查哪个仓位。 以前这些信息要分散到几个平台查看,现在可以先在一个页面里完成初筛。 第二个是新机会筛选 很多新币扫描器的问题不是没有信息,而是信息太多。 一天几十上百个新池子、资金异动和聪明钱提醒,真正值得继续研究的可能只有几个。推送看多了,反而容易被情绪带着走。 我做的这个工具会根据流动性、锁仓情况、资金变化和风险信息,先把候选项目整理出来。 它不会替我决定买什么,也不会承诺收益,但能过滤掉一部分噪音,让我把注意力放在少数值得继续研究的目标上。 对我来说,dappOS AI Coding 和普通交易工具最大的区别,不是多了一个风险评分,也不是数据一定比专业平台更多。 而是我可以让产品按照自己的交易流程工作。 普通工具的页面、指标和操作路径都是固定的,用户只能慢慢适应;使用 AI Coding,我可以直接告诉它自己先看什么、后看什么、哪些数据需要放在一起,以及最终希望解决什么问题。 工具开始适应人,而不是人去适应工具。 这可能也是现在 OKX 推进 https://t.

在 Fleets 中查看多个网站的分析数据。
@runFleets · X
Analytics for agent .

通过 Reddit、HN 和应用商店反馈验证创业想法。
@daicandev · X
Building proven, the tool that gets your product from idea to growing income

一键测试网络下载和上传速度,无需应用程序。
@checkdotfast · X

查询实时加密货币价格、大户活动、DeFi TVL 和质押收益数据。
matrixnk · Product Hunt
ChainPulse Agentic mediator for Crypto Intel