
AI Product Opportunity — evidence-backed product opportunities
使用客户痛点、竞争信号和市场数据发现并验证AI产品机会。
vinitk80555 · HN
AI Product Opportunity
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使用客户痛点、竞争信号和市场数据发现并验证AI产品机会。
vinitk80555 · HN
AI Product Opportunity

每日阅读AI精选新闻摘要,关注全球发展。
@ChenglongW98225 · X
做了一个AI新闻日报,感兴趣的可以点下方链接看一下 有什么需要改进的也可以直接评论我,我都会认真回复

分析商品页面的 SEO、Schema、AI 搜索和转化优化问题。
@chenkeyi43 · X
我自己在做独立站。 很多商品页看起来不错,但在 SEO、Schema、AI Search 和买家信任信息上并不完整。 所以我做了一个免费 Beta 工具,一次检查一个商品 URL。 欢迎试用反馈:


Product Gale automates data classification, attribute extraction, and enrichment at scale. Start with product data, expand to logs, analytics, and operational data.
@ShpendPalushi · X
I guarantee you, you are not getting most out of your data. Let Product Gale tell what you are missing from your data

用 AI 创建产品路线图、管理任务并收集功能反馈。
@jimmy_harika · X
TLDR: Notion shipped my exact app that I have using in my daily workflow from last 2 years. Try here: It got a mcp that wires to your claude code and codex. Git integration is almost complete and will ship in coming days

IMO是一款AI购物助手,分析10000+评价和专家意见,帮助您做出明智购买决策。
@saurabh_codes13 · X

使用 AI 优化跨多个市场的产品列表和图像
u/Dfmarulanda · Reddit
roast my landing page - AI that rewrites your amazon listings (dondo.com) site: dondo.com what it is: you connect your store and it rewrites your product listings (titles/descriptions/keywords), makes studio + lifestyle images, and cross-posts them to other marketplaces. cheapest plan is $8/mo. been staring at this page for weeks so i honestly cant judge it anymore. curious what fresh eyes think: is it clear what the product does right away or confusing? does the headline pull you in

从创意、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

用ProductBlaze诊断产品市场契合度,发现增长瓶颈。
@teslaptimus · X

AI产业链股票池,支持美股/A股映射及一键部署。
yaoleifly · GitHub
ai-stock-pool AI industry-chain stock pool with US/A-share mapping, active discovery, policy pressure, and one-click deployment.
