
Clusy | Agent-Native Notebook for ML and Data Science
在智能体原生云笔记本中运行和评估ML工作流。
eldar_hsnv · HN
Show HN: AI Notebook for Data Science – Kind of Like Cursor but for Jupyter
完整作品展
技术栈
20 projects

在智能体原生云笔记本中运行和评估ML工作流。
eldar_hsnv · HN
Show HN: AI Notebook for Data Science – Kind of Like Cursor but for Jupyter

在云平台构建和部署AI代理,支持持久线程、Webhook和计划任务。
@computer_agents · X

用无代码可视化构建器和250+集成创建和部署AI代理工作流。
@Otogent · X

为AI代理构建数据库、看板和笔记进行协作。
@emir_ogz · X
Just shipped - AI-native workspace for solo devs Agent reads/writes your project notes automaticly

向AI团队负责人分配任务,由其调度AI专家完成工作。
@StevenCen75554 · X
我们最新推出的 Product Hunt 上线了! 专为电商团队而生,让你只需一句话,就能拥有一整支 AI 团队——写SEO Blog、做用户调研、优化Listing、生成AI短视频,全都不在话下。不用招人,不用在一堆工具间来回切换,只需要说出你想要什么。 专为想要「一个人打出一支团队的仗」的电商运营团队打造。 如果这个理念打动了你,今天的一个 upvote 对我们来说意义重大 🙏 #ProductHunt #BuildInPublic #AIAgents #IndieHackers

为人类和AI代理记录和检索决策,追踪完整来源。
@burn2delete · X

为代码智能体工作流管理 API 密钥和使用预算。
u/Zyron_X · Reddit
I built a service for people to use Codex API without 5-hour limit disruption I built a small service for people who use the OpenAI Codex API regularly and want more predictable usage without the 5-hour or weekly limits. It currently provides: Frontier OpenAI models (GPT 5.6 family included) Managed API key Monthly usage budgets depending to plan No 5-hour limit No weekly limit Under the hood, it is built on top of an open-source project and proxies requests to

用AI代理帮助团队创建、构建和部署项目的平台。
underdev1 · Product Hunt
Astra Motions AI agents that automate work, not just chat.

reachpad: 在浏览器中运行和监控编码代理的基础设施
sakuraiben · HN
Reachpad – Run all your coding agents from anywhere from the browser

用 AI 聊天机器人、知识库和工作流工具自动化客户支持。
@Harshwardh3263 · X
Tired of answering the same customer questions? Let handle your customer support 24/7.

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

Hyrax 是一个 AI 驱动的代码审查智能体,分析提交、识别问题并生成合并就绪的拉取请求。
@hyraxai · X