@derek_codez · X

The next generation of Home Service based business solutions

@matthew_meadows · X

Correlation Studio - Discovery Mining • Causation Analysis A powerful new SaaS statistics application that brings the insights of correlation data science to everyone. Data science without the code.

@12squaredAI · X

| @fieldcam_app

@SebastianHox · X

u/hyperschlauer · Reddit

I built a free knowledge-graph game where every move follows a real Wikidata relationship I’m building Webwoven for OpenAI Build Week, and the beta is now live: https://www.webwoven.org It’s inspired by Wikipedia hopping: you start with one topic and try to reach a target in as few moves as possible. Every move follows a real relationship from a reviewed Wikidata graph. The game therefore shows why two topics are connected instead of treating ordinary page links as paths. Webwoven curr

@NazimCoskun · X

Radionuclide Explorer: This is an interactive resource for learning about common radionuclides used in nuclear medicine. It emerged out of curiosity: How far could an AI coding agent get with a real reference site in a single session? The whole thing including the layout, dataset and decay animations, was built in roughly one hour entirely by Claude Code, with only a few minor improvements.

@tobio_ojebiyi · X

@mutou1852 · X

做了一个中转站点收录网站，展示倍率、初始额度、可用分组和实测性能数据。 希望帮大家更快找到适合自己的站点。

@itsalexvacca

@vpicciuolo · X

🚀 HORNO Space Your all-in-one digital hub. 🔗 Link in Bio ✂️ Short Links 💼 QR Business Cards 🌐 Websites 📅 Events 🎥 Live 🤝 Bookings 📊 Analytics Free: #SaaS #BuildInPublic #Startup #WebApps

Pathologic Calculator — Stream 游戏 Pathologic 3 工具网站

@onehopeA9 · X

用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站，也是我一直想做没时间做的！ 来看看缠论三买的威力： 不是不会写代码。 我自己是程序员，真要硬写当然能写。 但问题是：没时间。🤡 做交易的人都懂，真正消耗人的不是“看一根 K 线”，而是把一堆信息拼起来： K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面，写得出来，但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达： 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下，直接把需求丢进去： “做一个加密货币缠论分析网站，接入币安一年历史数据，用 TradingView 展示 K 线，自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖，增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做： ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来，核心想法还没验证，人先累了。 现在变成： ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力，而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块： 第一，TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情，再叠加缠论结构。 第二，笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构，先自动画出来。 第三，买卖点雷达。 一买、二买、三买，一卖、二卖、三卖，先帮我筛可能的位置。 第四，异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化，和 K 线结构一起看。 第五，舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来，看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成： 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI