@DavidMaesela · X

Check out what I just built with Lovable!

@silverw_dot_ing · X

@py_shailendra · X

charleswcho · HN

Continuum – Financial simulations for DIY multimillionaires

@Spotchdashboard · X

@AmberFishe36612 · X

📊 还在凭感觉看盘？ 我做了一个自己的看盘工具——「今后看盘」 趋势、资金承接、压力位置， 把盘面信息放到一起看，判断起来更直观。 不追涨，不预测， 先把结构看明白。 👇 想体验一下可以进官网 投资有风险，工具仅供市场信息与数据分析参考。

u/Top-Quarter-4281 · Reddit

I made a product for analysing app reviews and get insights Hi folks! I recently made ParseMyApp , it takes any app and turns its reviews into something usable: top complaints with root causes, what users would riot if you removed, feature requests ranked by impact, and where competing apps could win based on analysed app weaknesses. Bonus: No account needed, free and runs entirely in your browser. How does it work: it pulls up to 500 reviews for iOS (Apple's API cap), and up to 1500

@shawntenam · X

Claude Code Daily... Version 3 is live. Just shipped a clean refresh of the daily landing page: tighter flow, better signal extraction, and a soft CTA at the bottom that points builders toward without being pushy. Last week I dropped the previous version straight into the Claude Code subreddit. Result? ~400 visitors, only 5 clickouts. That’s how i test and iterate on Reddit. never blast a direct product link. You share the actual value first. the blog post itself. and let the equal exchange do the work. If someone finds the daily brief useful and wants to go deeper (beyond basic scraping into real intent signals), the path is there naturally. No deception, just reciprocity. builder mindset in action: ship fast, measure honestly, refine in public. does V3 hit cleaner? Drop your thoughts below.

@Wagner__kent · X

Good day Gainframe, built CompetitorSearch — describe your competitors, get a live web-searched side-by-side breakdown + full dossier on each. Selling it outright (Mistral+Tavily+Vercel, 156 visits/19 searches/10 users). Happy to walk you through it.

@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.

@harshith_irl · X

@am56ay · X