
LKLK AI
LKLK AI 创作平台,帮助设计师和创意人士生成视觉内容。
lklkai · Product Hunt
LKLKAI AI creation platform for designers and creators
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29 projects

LKLK AI 创作平台,帮助设计师和创意人士生成视觉内容。
lklkai · Product Hunt
LKLKAI AI creation platform for designers and creators

美股交易信号平台,分析市场数据识别交易机会。
@MEJ50749 · X
用 @dappOS_com coding 做了一个美股信号网站: 它和普通美股行情网站最大的区别是:普通网站更多是“给你看行情”,而这个网站更像一个“辅助交易工作台”。 大多数美股网站会把价格、涨跌幅、新闻、财报、K 线分散展示出来,信息很多,但用户还要自己判断: 哪只股票值得看? 现在是什么信号? 这个信号强不强? 有没有触发提醒? 后续要不要复盘? 我这个站的核心思路不是堆信息,而是把交易前的观察流程做成工具: 1. 市场总览不是单纯看涨跌 首页会把美股标的放进观察池里,比如 AAPL、NVDA、MSFT、GOOGL、AMZN、META、TSLA 等,不只是显示价格,还会结合涨跌幅、成交量、市值、PE/PB、行业、52 周区间等信息,让我先快速判断哪些票值得继续看。 2. 最重要的是信号扫描器 这个功能是普通行情站很少直接做成工作流的地方。 网站里有“智能信号扫描器”,可以扫描技术形态,并把信号归类成突破、反转、动量、超卖、超买、金叉、死叉、背离等类型。 比如: NVDA 出现强势突破、量能放大、均线多头排列; AAPL 出现 MACD 金叉、RSI 超卖反弹、布林带下轨支撑; MSFT 出现 MACD 背离,需要注意短期回调; TSLA 出现均线死叉,提示中期下行压力。 这就不是简单告诉我“今天涨了多少”,而是帮我回答一个更交易化的问题: 这只股票现在为什么值得关注,关注点在哪里? 3. 个股详情页更像交易前检查清单 普通网站的个股页往往是行情 + 新闻 + 财务数据。 我这个站的个股详情页更偏“交易前判断”:价格、评级、52 周区间、K 线/成交量、基本面、技术信号、资讯都放在一起。 它的价值是把“发现信号”之后的下一步接住。 扫描器告诉我哪只票有异动,详情页帮我进一步看这个信号有没有质量。 4. 提醒中心是我最喜欢的功能 这个站不是看完就结束,而是有 Alerts Center。 里面可以看到全部提醒、已触发提醒、等待中提醒,还能新建价格/信号提醒。 比如: NVDA 突破 900 美元触发提醒; AAPL 出现 MACD 金叉提醒; TSLA 等待成交量异常触发; META 跌破支撑提醒止损风险; AMZN 突破近期高点提醒动能增强。 这和普通美股网站最大的差异就在这里: 它不只是信息展示,而是把“观察 →

A digital product marketplace for sellers. List images, graphics, presets, and templates. Low fees, instant USDC payouts, no waiting on your money.
@TheTaiClaw · X

通过 AI 辅助写作,从 API 规范和文档生成品牌化的开发者门户
@jitendraballa · X

粘贴任何 URL 即可在设备模型(桌面、平板、手机)上预览项目。
@AndreaPericoli · X
I couldn’t find a simple tool that did exactly what I needed, so I built one in @Lovable Frame Stage lets you paste a URL and instantly preview your project on desktop, tablet, or mobile. No mockups. No setup. 🌐 #vibecoding #AI

为B2B SaaS创建交互式产品演示平台,无需复杂的测试环境。
u/Easy_Programmer_8376 · Reddit
Third place in ProductHunt Hey y’all! I’m the solo dev behind LiveDemo.ai , an interactive product demo platform built to help B2B SaaS teams showcase their software without needing complex staging environments or boring, static video recordings. After months of grinding out the code, configuring infrastructure, and building integrations, I’m incredibly excited to say that we just launched on Product Hunt again! If you have a few minutes, I’d love for you to check it out and give me

通过引导模块构建你的定位声明、信息框架和发布计划。
@TajGervan · X
Hey Hassan, I am 18 and working on growth at olunix, I'd love to connect!

输入纯文本快速生成演讲幻灯片,实时广播到房间内的手机。
@danielberigoi · X
Type plain text, get a clean deck in 30 seconds, broadcast it live to every phone in the room

React 和 shadcn/ui components,用于在营销和登陆页面上创建 animated visual elements
@pixelcave_john · X
Hey Germán! I recently launched and a major update to Tailkit!

查看 BTC/ETH/SOL/BNB 的技术指标和 AI 生成的交易信号。
@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

招聘验证的UGC创作者制作用户生成内容,衡量营销效果。
@dileepdhakal · X

用前沿AI模型生成并分享图像,当他人基于你的提示词创建作品时获得收益。
u/raidenblackout · Reddit
I spent 6 months building my AI platform and 0 days marketing it. Trying to fix that now So I've been building Nodal ( https://app.asknodal.com ) for about 3 months now. Basically it's a Pinterest-like app for AI-generated images. And the neat part is you top up one credit balance and can use it to generate from multiple platforms like Nano Banana, ByteDance, Flux, etc. So for the last 3 months I have been working on feature after feature, refactoring, trashing some features, and then build