@RasinMuhammedX · X

Declarative Synthetic Data Generation.

@dmitrij90946 · X

@trebizant · X

Hi, I'm building : generating gift cards, invitations, basically any image using templates, variables by web or API

u/BestAnt4158 · Reddit

Advise for getting first customers Several months ago, my cousin's husband is a cardiologist, and he came up with the idea of creating a SaaS to manage patients and use AI to create medical notes. I am a software engineer, so together we have been developing this application. He started using it every day to carry out his work, while I have been refining it and adjusting details as he finds them or asks me for improvements. It has reached the point where he depends on the application to do hi

@Mkks2239Kashif · X

Wearlie — you type a prompt, AI turns it into a design, and we print it on a tee, hoodie or cap and ship it free worldwide. Basically Midjourney with a checkout button.

@jaeholeeeee · X

High-end AI video studio Currently pivoting to BYOK model from expensive subscription plan

KKV AI — KKV 是一站式 AI 创作平台，提供视频生成、图像创作、照片编辑、趣味滤镜、AI 聊天助手等功能，无障碍访问 Veo 3、Flux、Claude Opus 4 等 100+ 顶级模型

u/Not_Imagine · Reddit

I built a tool to instantly generate mock APIs instantly with AI Hi everyone, We all run into the same frustrating bottleneck on projects: the UI is ready to go, but the backend API isn’t finished yet and we need to resort to hardcoding mock data. This, however cannot reproduce edge cases like rate-limiting, network latency, or 500 errors. To solve this, I built SynthAPI https://getsynthapi.com/ It's a developer tool that lets you generate live mock API endpoints in se

@Simbalize · X

I’m been working on this project 🚀🧑‍🚀

@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

symuz · HN

LLM-enabled large data analysis

AI Filter — 用 AI 滤镜将你的照片变换为动漫、粘土、3D、像素、表情符号、视频游戏、贴纸等多种滤镜风格