@Brainm8ai · X

@tooltilities · X

@joffreyio · X

u/Calm-Tomatillo-7770 · Reddit

Is vibe coding criticism fair? A lot of the criticism of vibe coding is fair. Too many projects look good in a demo then fall apart in production — weak security, missing edge cases, code nobody understands later. One of the biggest gaps is testing (or the total lack of it). I took both automated and manual testing seriously while building Brainary. Ended up with a testing-to-code ratio of about 1 to less than 3, plus a lot of hands-on checking. I think it turned out solid because of that.

@thegetideascout · X

We are building a set of tools for founders who want to stop guessing. Find an idea → pick the right market → validate demand. Before you waste money and time. try it for free here

u/Necessary_Drag_8031 · Reddit

After 6 months of building, here is AgentHelm – a shared Project Brain for AI coding agents Hey r/SideProject , I’ve been working on solving a problem I kept hitting while building with AI agents: agent amnesia . When you run autonomous agent fleets (or even single coding assistants), each agent operates in a silo. Agent A fixes an API edge case, but Agent B 10 minutes later makes the exact same bug because it has no memory of Agent A’s fix. AgentHelm acts as a mission control plane a

steshinss · HN

Talleyrand – Open-source AI thinking workspace built as a question tree

@SinghApurv1711 · X

Hey! Check it out here:

@CameronPak · X

@ShashankBhutiy4 · X

Duolingo for Soft Skills and career growth

u/Accomplished-Top8168 · Reddit

Looking for honest feedback on the productivity app I've been building finally got tired of juggling 5 different productivity apps, so I've spent the last few months building my own. I call it BusyMind AI. instead of just storing notes, it tries to help you turn thoughts into actions. A few things it can do: AI summarizes messy notes and pulls out action items automatically. Records voice notes and has them transcribed. Built in calendar for scheduling events, tasks or reminders.

@hedge8og · X

4月23日，我开始用 Codex 搭自己的产品。到现在，满3个月了。 截至7月19日，Codex 页面显示247.1亿个 Token，连续使用54天。标题里的“250亿”是取整，准确数字以截图为准。 这三个月，我把 做上线了，产品介绍视频改了很多版，也借助 Codex 做了不少以前一个人很难完成的工作。 具体一点：我用它整理过 BP、导出过 PDF、做过 PPT 工作稿，也把调研、文档、图片、浏览器操作、网站、视频和邮件这些常见 Skills 跑过一圈。有些后来真的进入了工作，有些试完就放下了。 现在回头看，最大的收获不是“我做过这么多种东西”，而是我越来越能分清：哪些能力能进入真实工作，哪些只是演示起来很厉害。 这些数字确实挺夸张。说实话，我自己看到也会觉得：是不是做了很多事？ 但如果现在让我总结，我不会把它们当成绩。它们只能证明我很投入，蹬得快冒烟了，不能证明产品已经有价值，更不能证明商业已经成立。 我大学辍学，最高学历是高中，之前一直在制造业工作，也不会写代码。写这些不是为了卖惨，更不是想证明学历没用，只是先把我的真实起点说清楚。 2月 OpenClaw 火起来以后，我开始认真试各种 AI 工具，想先解决工作里那些重复、又不得不做的事情。 这期间还有一次，客户马上要我提案，但公司的设计师手上也有急活。我用 ChatGPT 做了产品效果图，最后拿到了订单。 老板后来跟我说：“早知道你可以帮我做这些，那些外包设计早就可以不用买了。” 到了4月，我又用扣子搭了发货模板和记账系统。原来需要手工对比核验的条形码、外箱码，我也开始想办法交给工具处理。 这张订单图只能证明订单记录是真实存在的，不能单靠它证明订单一定是 AI 带来的，更不是 Ohwait 的客户案例。AI 参与了产品效果图制作，之后拿到订单，是我对那次真实工作过程的记录。 那一刻让我兴奋的，其实不是发现了什么创业机会，而是我第一次觉得，模型真的可以成为人的“数字外骨骼”。 回头看这三个月，我现在有5个比较确定的结论。 ### 1. AI最好先从一个真问题开始 发货、记账、核验、临时要效果图，这些都不是什么宏大命题，但它们有一个共同点：问题原本就存在，而且有人正在为它花时间、花钱或者承担压力。 我现在判断一个 AI 工具有没有价值，还是看两件事：它有没有少让我重复