@ImFabien · X

- feedback management and suggestion box with built-in churn insights for SaaS teams.

@GeorgiG26929167 · X

Remarkd lets you create a feedback page for anything—ideas, landing pages, designs, pricing, features or prototypes. Share one link anywhere and collect structured, anonymous feedback in one place, with AI-powered insights to help you spot patterns faster

@kngkng182542 · X

If you're paying for Canny, give FeedLog a look. Same workflow for collecting feedback and managing feature requests, but free during launch.

@heyayankai · X

💬 Building FeatureSay. A simple platform to collect user feedback, prioritize feature requests, and build what customers actually need.

phrasel_service · Product Hunt

Phrasel AI-powered PTE Core practice, feedback, and mock tests

g418572664 · V2EX

做了一个文档解析与记忆工具，专门辅助给传统行业做 AI 落地的老哥 现在 AI+的工作还挺常见的，就像大佬们说的，“所有行业的产品可能都会用 AI 重新做一遍”。最常见的就是各种 agent ，说要用 AI 赋能传统行业啥的，代替人类专家去处理海量的复杂资料、进行深度分析并做出决策。 举个例子，金融行业的“智能审计与尽调 Agent”。 过去，银行或投资机构想要给一家企业贷款或投资，需要人类审计师去读几十份、每份几百页的招股书和财务报表。现在虽然有了 AI ，但把文件一股脑全丢给它是不现实的，且不说烧 token 的问题，这些文档里有无数的跨行、跨列单元格表格，普通工具一拉，表格数据全串行了。如果 AI 把“第一季度利润”和“第二季度支出”的信息碎在一块，那得出的财务分析就完蛋了。 所以，现在要真想开发出一个能干活，还确保正确率的 agent ，就需要一个专业的、AI-native 的解析工具，把复杂的表结构和章节层级完整还原出来。我做的工具 Knowhere 就是干这个的： https://knowhereto.ai/?utm_source=v2ex 它能把复

@prof_safezone · X

Gambling on debate rounds with AI judges.