
AI Booklet Generator — Chat to Get a Booklet in Minutes
与AI聊天自动调研、撰写和生成排版好的小册子。
BookletAI — 面向普通用户的小册子 AI 工具,可自动调研、写作并生成排版好的 booklet 页面。
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18 projects

与AI聊天自动调研、撰写和生成排版好的小册子。
BookletAI — 面向普通用户的小册子 AI 工具,可自动调研、写作并生成排版好的 booklet 页面。

Codalio从PRD和技术规范生成生产级代码。
@codalioinc · X
The vibe-coding loop: "fix it" × 7, 512K tokens, still not shipped. The Codalio loop: PRD → build → deploy. Need a change? Edit the PRD. +1,900 tokens. Stop paying tokens to discover your own requirements.

Ohwait 是一个能从想法、草图和图像生成可比较的产品概念的 AI 代理。
@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

在GitHub pull requests上自动生成代码文档。
Aldasams · HN
Show HN: DocFlow – AI documentation updates for GitHub pull requests

将英文转换为Excel/Google Sheets公式,分析数据并导出报告。
@ExpressSheet · X
Upload a spreadsheet. Ask questions in plain English. Get insights, charts, and a polished PDF report back. ExpressSheet is like having a data analyst on call, 24/7. Start free:

用AI从音频自动生成同步歌词文件(.lrc),支持卡拉OK和音乐播放。
AI LRC Generator — AI LRC Generator 使用 AI 技术一键生成音频 LRC 文件!支持自动识别音频内容,精准同步时间轴,适用于配音、字幕、K歌、播客等多种场景。做这个起因是因为手里有一些老歌或者一些市面上消失的歌,没有歌词,所以搞了个音频处理+AI生成歌词的网站。

通过文本提示使用 AI 生成自定义商业印章和徽章。
pixsprout.com — 专注于生成复古橡皮印章效果的 AI 工具,支持文字生成印章、图片转印章及自动去底 - [更多介绍](https://pixsprout.com/image-to-stamp)

用 Google Gemini 生成和编辑 AI 图像
Nano Banana AI — 基于市面上最强的 AI 图像编辑模型 Nano Banana 开发的图片编辑器,用嘴改图、保持角色一致性、控制细节、图片融合

用于在 git worktrees 中并行运行多个 AI coding agents 的桌面应用
vuphanse

从 PDF 自动提取结构化数据,用于工作流自动化。
u/yonnnyy · Reddit
How should I revive my Saas after 300 hours spent developing To provide context, a couple months ago I created a pdf to JSON ai extraction engine. I know... There are hundreds of products like this but for me the value proposition is that other solutions were heavy weight, expensive, non intuitive templates, and was slow. Therefore I created my own and I met my goals. I see genuine value in my product but the lack of users says otherwise. I think my best option is to build on top of this

自主AI研究引擎,根据提示词生成带真实引用的完整学术论文。
@fedeponte1 · X
my first saas. i think i built something people actually want and completely failed at the business side. would genuinely love help. openpaper ( writes full, cited research papers from a prompt. research, outline, writing, real citations, export. the honest numbers: - ~2,300 signups - ~1,500 generated a full paper. people actually use it. - ~5 have ever paid. ~$45/mo. activation is great, revenue is basically zero. i've been staring at this for weeks. the paywall is on export (pay ~$12 to download the pdf). but the full cited paper is right there on screen, free, you can read it and copy-paste it. so i'm charging for the gift wrap after handing over the gift. almost nobody even reaches checkout. 76% generate exactly one paper and leave. one-and-done, so subscriptions make no sense. the audience is mostly students and researchers on personal gmail, all over the world, almost none on university or company emails. traffic is x and github. so i genuinely can't tell

Sharper AI 使用您的知识库自动化编码、研究和演示任务的 AI 办公助手。
zhiheng_huang · HN
Sharper – an AI office agent grounded in your knowledge, with citations