austinvhuang · HN

Collaborate.dev – Multiplayer Visual Desktop for Coding Agents

@sivasankar___s · X

I’m currently deep in building Rudra, a visual orchestrator for Next.js designed for full engineering control. ​Zero vendor lock-in—you own the code. ​ Website: App Build with Rudra

@ThomasHabr · X

My vibe-coded startup is being released now 🎉 The journey begins.

@salmanzafar949 · X

lklkai · Product Hunt

LKLKAI AI creation platform for designers and creators

@edtadros · X

AI agents are great at writing little single page HTML tools and bad at giving them somewhere to live. <you>. is the address. Your agent publishes it, manages it, updates it, the page stays private until you share it, check a box on your computer it stays checked on your phone. Checkout for examples. Agent-first by design.

u/EloWeld · Reddit

I got tired of copy-pasting tickets into Claude Code, so I built a Kanban board that hands cards to a local agent Just a delegate to local agent feature Upfront disclaimer: it's my own project, don't take it as an ad — I genuinely just want feedback. Why yet another kanban board? • First I got tired of sorting through a pile of messages from my boss and bugs the team found by hand -> made a Telegram bot you just forward stuff to, and it writes the task up properly and

@Aimenbuilds · X

- leetcode for hardware engineers! We map job postings of hardware roles 1-1 to course requirements!

@igorluchenkov · X

Hey Yuhao! Been running a lot of agents while building UI and built a tool for visual testing that integrates nicely with agents and gives your agent a way to make sure it didn't introduce any UI regressions:

@Sparsh209 · X

Hi isha! Check it out here at: Would love to hear your feedbacks

@SpalaAi · X

@jielove233 · X

最近看到 @dappOS_com 一个作品挺有意思 一个主流币交易共振信号Agent，通过 dappOS Coding 快速完成 链接： 这个案例的价值，不在于又做了一个行情页面，而是在于它展示了一种新的 AI Agent 构建方式 过去开发一个交易辅助工具，需要先处理数据接口，再搭建前端交互，编写指标逻辑，最后不断测试优化。 对于很多有交易想法的人来说，真正困难的不是没有策略，而是从想法到产品之间隔着一整套开发流程 dappOS Coding 改变的，就是这个过程 通过自然语言描述需求，就可以快速生成对应功能模块 像这个交易共振信号案例，本质上就是把市场数据、技术指标和信号逻辑结合起来，形成一个面向交易场景的辅助工具 它并不是替用户直接交易，也不是承诺预测市场 更重要的价值在于 帮助交易者降低信息处理成本 在 Crypto 市场里，行情 24 小时运行，大量数据、新闻、价格变化不断涌入 普通用户很难持续人工筛选有效信息 AI Agent 可以承担其中一部分重复工作： 监控市场变化 整理关键数据 输出信号参考 辅助交易决策 这也是为什么最近 AI + Crypto 的结合越来越受到关注 OKX 推出 AI 与交易生态结合 @BNBCHAIN 也在推动更多项目加入 BNB Agent Studio，鼓励开发者围绕交易、情感陪伴等方向构建 AI Agent 整个行业正在从AI 能聊天进入AI 能完成任务的阶段 而 dappOS Coding 展现出来的方向，是降低 Agent 创建门槛 以前一个想法可能停留在笔记里，需要开发团队才能实现 现在，更多开发者、交易者甚至普通用户，都有机会快速验证自己的想法 未来 Crypto 的竞争，不只是资产和协议之间的竞争，也会是 AI Agent 生态和应用数量的竞争 谁能让更多人低成本创造工具，谁就更有机会成为下一阶段基础设施的一部分 这个交易信号案例只是一个开始 AI Agent 正在逐渐成为连接用户、数据和链上应用的新入口