@amitkumar0331 · X

@mukparekh · X

@WriteOnSaga · X

fran-mora · HN

I gave 5 AI coding agents one prompt: grow a banana plant through its whole life in three.js: sprout, leaves, flower, fruit, rot, then pups that restart the loop. It's deceptively simple and yet very hard to get right from procedural code: you have to write working three.js and understand how the plant is actually built; how it hangs, ages and decays. Get the biology wrong and the code renders something weird. These are agents, not bare models (Claude Code and Codex for now). They can use tools, including playwright to check their work and improve it.

@lukapebira · X

@Jenny5143197635 · X

@nrqa__ · X

the AI agent resource list I wish existed a year ago 1). for learning the fundamentals (videos) ↳ llm introduction - the crash course that actually explains how these models work before you touch a line of code ↳ llms from scratch - build one yourself so the black box stops feeling like magic ↳ agentic ai overview (stanford) - a proper academic breakdown of what makes an "agent" different from a chatbot ↳ building and evaluating agents - how to actually test whether your agent is doing its job or just faking it ↳ building effective agents - practical patterns for agents that hold up outside a demo ↳ building agents with mcp - how model context protocol changes the way agents connect to tools and data ↳ building an agent from scratch - no frameworks, no shortcuts, just the raw build ↳ philo agents - a full playlist for going deeper once the basics click 2). for cloning and remixing (repos) ↳ genai agents - a growing collection of agent examples you can clone and

@SocialWithAI · X

Magic Animal Generator — 尽情发挥你的想象力 用 AI 混合两种动物，创造前所未见的新物种

Synexa AI — 一行代码部署 AI 模型 (Replicate 50% 低价平替)，Synexa 是运行无服务器 AI API 最具性价比的解决方案，提供业界最具竞争力的 A100 GPU 价格，相比其他服务商可节省高达 62% 的 AI 算力成本 - [更多介绍](https://github.com/1c7/chinese-independent-developer/issues/47

@Katto_Tech · X

Let's connect ! I'm building Katto solo: paste a video → scored, captioned, reframed 9:16 clips. Flat pricing, no credit games. Even works on sports & gaming, not just talking heads. Documenting the whole thing publicly →

@pvyyu42928466 · X

以前我一直觉得，AI Coding 更适合程序员。 直到最近用 @dappOS_com 的 xBubble Coding 做了一个小产品，我才发现，一个普通人也能在十分钟左右把想法变成真正可以赚钱的网站。 🐶 我做的是一个宠物 AI 助手。 👉 用户每天上传宠物照片和日常记录， AI 会生成成长日记、喂养提醒、训练建议，还会持续整理健康变化。 真正让我觉得有意思的，不是这些功能，而是它很容易做成一个持续付费的产品。 基础记录可以永久免费，吸引用户每天回来打卡。 等数据积累起来，再开放 AI 深度健康报告、不同年龄段训练计划、年度成长相册、宠物生日纪念视频等会员内容。 养宠本来就是一个长期需求，只要产品有价值，订阅模式就很自然。 如果后面接入稳定币支付， 海外用户也可以直接开通会员，不需要再折腾跨境收款。 对于一个人创业来说，这种商业闭环才是真正重要的。 最近 OKX 推出了 OKX ai， BNB Chain 也在推动 Agent Studio。 我越来越觉得， AI 的竞争已经进入下一个阶段。 真正有机会的，不是去做一个大而全的平台， 而是快速找到一个细分需求，用最低成本验证，再不断迭代。 这也是 dappOS_com 给我最大的感受。 它让我省掉了服务器、部署、域名这些琐碎工作， 把更多时间放在产品和商业模式上。 以前觉得一个人做 SaaS 很难， 现在反而觉得， 一个人服务好一群养宠用户，也许就是 OPC 时代最现实、最稳定的一门生意。