@RealADVON · X

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.

@agenticearth · X

@Akinzoooo · X

brandon_grutkowski · Product Hunt

Aurora Glass-box Quantitative AI for Humans and Agents

@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。

u/kumard3 · Reddit

shipped delivered/bounced/replied webhooks, and deliberately left out open-pixel tracking an agent that sends mail needs to know what happened to it. i had delivery and bounce events sitting in the database the whole time, they just never got delivered anywhere useful, so an agent sending mail had no way to react to a bounce or know if anyone replied. shipped webhooks for the real lifecycle: delivered, bounced, complained, replied. an email.replied event fires specifically when an inbound

u/No-Preference-846 · Reddit

I built an AI-augmented system design practice tool that triggers a live production incident when you submit your design - not just a critique Every system design prep resource I used was static — read a diagram, read the tradeoffs, move to the next one. Nothing ever pushed back on what I actually built. So I built ChaosBench . You design a system on a canvas — drag components, wire them up — and when you submit it, an LLM (Gemini) finds the actual weak point in your specific design and

uxff · V2EX

做了一个 AI 职业风险地图，直观看看各个国家各个行业的工作受到 AI 冲击的程度 前段时间自己频繁搜索 AI 会如何影响我从事的职业，我周边的人从事的职业，然后又开始搜索哪些职业很难被 ai 代替。搜到的信息很零散，几乎没有数据完整、可视化好的网站。 所以我做了一个可视化网站： ## AI Job Risk Map https://aijobriskmap.com 网站使用 Treemap 展示不同职业的 AI 风险。每个方块代表一个职业： - 方块大小表示职业规模 - 颜色表示 AI 风险等级 - 可以按国家查看职业分布 - 可以比较不同职业和职业类别 - 支持查看具体职业的风险数据 目前主要覆盖美国、英国、加拿大、澳大利亚、新西兰及欧洲、亚洲的多个国家。风险评分关注的是职业中的任务有多少可能被 AI 自动化或显著改变，并不等同于预测某个职业会彻底消失。 这个项目仍在完善中，尤其希望听听大家对下面几个问题的意见： - 风险地图是否容易理解？ - 你更关心“职业被替代”，还是“职业会如何被 AI 改变”？ - 除了风险、薪资和就业规模，

@Aurelsuuu · X

this is my product, come take a look:

@trytacit · X

Building TACIT to stop stop saving and start applying

@dorikuio · X

AI agents have amnesia — Claude Code figures out the codebase, an hour later Codex starts from zero. So I built a shared memory + task board for every MCP agent — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI: Is this just my problem? Help me find out.