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@a1coder · X
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上传数据集自动发现具有统计意义的相关性和因果关系。
@matthew_meadows · X
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14mnobody · HN
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and going good. What do you think.

发布前根据312个因素对社交媒体帖子评分。
u/Otherwise_Goose5292 · Reddit
I built an AI that scores your social post on 312 factors before you publish — roast my roaster Two of us are creators who got tired of the post-and-pray cycle: hours on a post, hit publish, hope, mostly flop, never know why. We realized the difference between our good and bad posts was never luck — it was hook, CTA, timing, caption. Fixable things. So we built Synthiya: paste a draft, pick your platform, and it grades it 0–100 across 13 categories (312 factors) and tells you exactly what t

通过交互式课程学习数学、编程、数据分析、AI和科学。
@BruceWayne95290 · X
just leaving a comment cause its 1am and im vibe coding, will come back tomorrow (on an alt account for open claw fyi) I've worked with the following brands: vytadose, bajabeachco, jaje health, eric javits, 4knines, welleco, coatdefence

基于币安数据的加密货币缠论分析与交易信号平台。
@onehopeA9 · X
用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站,也是我一直想做没时间做的! 来看看缠论三买的威力: 不是不会写代码。 我自己是程序员,真要硬写当然能写。 但问题是:没时间。🤡 做交易的人都懂,真正消耗人的不是“看一根 K 线”,而是把一堆信息拼起来: K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面,写得出来,但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达: 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下,直接把需求丢进去: “做一个加密货币缠论分析网站,接入币安一年历史数据,用 TradingView 展示 K 线,自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖,增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做: ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来,核心想法还没验证,人先累了。 现在变成: ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力,而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块: 第一,TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情,再叠加缠论结构。 第二,笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构,先自动画出来。 第三,买卖点雷达。 一买、二买、三买,一卖、二卖、三卖,先帮我筛可能的位置。 第四,异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化,和 K 线结构一起看。 第五,舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来,看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成: 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI

Knotulus:根据创始人行为分析与投资者进行智能匹配
@enoch_fyw · X
MBTI for founders, connect with Investors the fun way!

交互式地图展示 17 个国家职业面临的 AI 冲击程度。
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,

RESACH analyzes 10 years of scientific literature to surface high-impact research questions, limitations, and unexplored opportunities with evidence directly from papers.
@anishka_25 · X
Research shouldn't be difficult checkout !

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@SujalXudy · X
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