
ProductIdeaScout | Validate Product Ideas with Evidence
根据公众讨论验证产品创意,获得开发、调整或转向的决策。
@_sunbo · X
I built ProductIdeaScout to help founders validate product ideas before they start building:
完整作品展
技术栈
20 projects

根据公众讨论验证产品创意,获得开发、调整或转向的决策。
@_sunbo · X
I built ProductIdeaScout to help founders validate product ideas before they start building:

在电影论坛中搜索和讨论电影。
hezhiqin · V2EX
AI 撸了一个电影资源网站 链接: http://www.doudousou.xyz 邀请码:DS68221184 <img alt="群里发会员码" src="http://106.54.168.27/qq-group-qr.png"> 测试服务器,带宽小,搜索很卡

XRmic是一个实时论坛平台,创作者可在3D社区聊天室中获得收入
@XRmic_app · X
is an alternative to reddit. Users can get donation for high quality post.

聚合市场与 X 讨论信号,追踪热点 Meme Coins。
@xy050310 · X
最近一直在体验 @dappOS_com 的 xBubble Coding,这两天顺手做了一个自己一直想要的小工具——AI Meme 热点雷达。 👉 玩 Crypto 的人应该都有同样的感受,真正难的不是获取信息,而是信息太多。 每天都有新的 Meme、新的叙事、新的热点,X、Telegram、社区讨论、KOL 观点不断更新。很多时候,当一个项目真正火起来的时候,市场已经提前反应了。 所以我想做一个工具,把这些分散的信息整合到一起。 它不会告诉你哪个币一定会涨,也不会替你做交易,而是持续监控市场热度变化,整理不同平台的讨论情况,帮助用户更快发现值得关注的新热点,把原本需要花大量时间收集的信息,用更直观的方式展示出来。 整个开发过程也让我挺意外。 我没有写一行代码,只是把需求描述给 xBubble,不到十分钟,一个可以直接访问的网站就已经搭建完成。从页面生成、功能实现到部署上线,整个流程几乎都是自动完成的。 以前很多 AI Coding 工具解决的是"写代码"的问题,但真正做一个产品,后面还有服务器、部署、域名、接口等一系列工作。 而 xBubble 更像是在帮你完成整个产品交付,而不仅仅是生成代码。 体验下来,我最大的感受是,现在很多个人开发者、内容创作者,甚至没有技术背景的人,都有机会把自己的想法快速做出来,再去验证有没有用户,而不是因为开发门槛太高,让一个不错的创意停留在想法阶段。 AI 正在不断降低产品创造的门槛,而真正重要的,或许已经不是谁代码写得更快,而是谁能够更快发现需求,把想法变成真正可以使用的产品。

通过文字、语音和视频与他人讨论和辩论各种话题。
@nameisnotanoun · X

印度学生和创作者学习AI、讨论AI工具及参加问答挑战的社区平台。
@oneshopai · X
Building OneShopAI — A community where Indian students, builders, and creators grow with AI together. We're running a live AI Quiz Challenge next week with a ₹3,000 cash prize, so if that sounds like your thing, come hang out. Would love your feedback 👉

发现从Reddit和Hacker News讨论中的AI评分SaaS创意。
@_itisthedude · X
Building FounderMate, helps builders to find pain points from Reddit and Hacker News

五位历史人物为您的人生难题辩论,由马可·奥勒留给出最终裁决。
u/Rcoo232 · Reddit
I built a council of 5 historical figures that debates your hardest life decision (based on Karpathy's LLM Council) A few weeks ago, I came across Karpathy's "LLM Council" concept. You ask multiple Agents the same question independently, have them anonymously peer-review each other, then synthesise a final answer. The peer-review round is the genius part; models get surprisingly honest when critiquing anonymised responses. I turned it into a consumer product where the council members are hi


每周与Edgar对话,生成个性化的LinkedIn帖子。
@edgarwritesai · X
Your personal linkedin ghostwriter

按主题分组聊天消息,快速查找过往对话。
doantam · HN
I built a chat client that uses embeddings to cluster messages by topic

整理笔记和文集,提问查询,生成播客和学习资料。
mistakevin · HN
I've been working on https://notebooker.ai if anyone is interested in giving some feedback. I tried to post a Show HN yesterday with details about how I built it, but was auto-flagged and not sure what rules I broke. Everything that I've built on top of open-notebook, like the plugin system for your own "creators" (aka, podcasts, infographics, etc) is at https://github.com/Notebooker-ai plus a Cloudflare Worker AI deployer to play with different models. Been working on it for about six months.