Product Hunt 周报 2026-W31 · Product Hunt 周榜

#1

Prelint

一句话

产品自述：防止 AI 编写的代码发生产品偏移

形式

开发者工具 / API

团队

团队成员共 12 人，详见原始页面

标签

Software Engineering、Developer Tools、Artificial Intelligence

分类

Automation tools、Code Review Tools、AI Code Testing

它是做什么的

产品自述：防止 AI 编写的代码发生产品偏移

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

AI 编写代码的速度提升至 10 倍。Prelint 会根据你的 ADR、文档和过往决策审查每个 PR，确保代码方向正确，并在发布前发现产品偏移。在使用多个 AI 审查器的团队中，合并前修复的问题约有 40% 是由 Prelint 发现的。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好，我是 Wojtek，也是 Prelint 的创始人之一。

如今，编码代理生成的代码已经多到大多数团队无法充分审查。显而易见的风险是糟糕的代码，但更危险的风险，是优质代码悄悄构建出了错误的产品。

我们开始使用代理后，在大型生产项目中反复看到这种情况。某项变更通过了技术审查，也通过了 CI，却仍然可能跳过事务性发件箱模式、引入未经批准的依赖、修改权限规则，或凭空发明业务需求。没有人做过这些决策，但它们已经成为产品的一部分。

Prelint 会在这些决策发布前将其捕获。它会把每项变更与规格说明、工单和现有产品背景放在一起读取，然后解释代理做了什么决定、会产生什么后果，以及这个选择日后有多难逆转。团队可以批准、纠正或替换该决策，而 Prelint 会将这些背景带入下一项工作。

如果你使用 ADR，我们的客户称 Prelint 是他们找到的、用代理贯彻 ADR 的最佳工具。在同时运行 Prelint 和其他 AI 审查器的团队中，实际得到修复的审查意见约有 40% 来自 Prelint。

我们最初从 GitHub 开始，现在也支持 CLI 和 MCP，让代理可以在工作过程中检查产品决策，而不是等到最后由人类发现问题。

Prelint 不是又一个技术代码审查器。它们告诉你代码是否能运行。Prelint 告诉你是否应该构建这段代码。

如果编码代理正在参与构建你的产品，请前往 https://prelint.com 注册，连接一个 GitHub 仓库，看看它们一直在代表你做出哪些决定。然后告诉我们你喜欢什么，以及希望我们在此基础上增加什么！

使用代码：PH100，可额外获得价值 100 美元的免费额度

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官网 Product Hunt

#2

Prefactor

一句话

产品自述：实时评估你的 AI 代理

形式

开发者工具 / API

团队

团队成员共 15 人，详见原始页面

标签

SaaS、Developer Tools、Artificial Intelligence

分类

AI Infrastructure Tools、AI Metrics and Evaluation、Observability tools

它是做什么的

产品自述：实时评估你的 AI 代理

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

大多数代理能通过评估，却会在生产环境中失败。Prefactor 是弥合这一差距的评估层。我们会实时为每次代理运行评分，在质量回归和偏移发生时及时呈现，并准确展示代理在大规模运行时的表现。专为将代理交付给客户的团队打造。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好——我是 Matt，Prefactor 的联合创始人，Simon 是我的搭档。

我们已经埋头做这个产品一段时间了，如今终于能展示给大家，真的非常激动。

先从贯穿整个产品的那个问题开始：你真的知道你的代理此刻在生产环境中做什么吗？

对于我们接触的大多数团队，诚实的答案是“……其实不知道”。评估通过了，一切都是_绿色_的，你发布了产品——然后每次真实运行都消失在一个黑盒里。质量悄悄偏移，风险逐渐积累，成本不断上升。最终有人会问：哪些代理仍然在正常工作？会议室便陷入沉默。

这份沉默正是 Prefactor 存在的全部理由。Gartner 估计，到 2027 年，40% 以上的代理式 AI 项目会被放弃——坦白说，这个差距就是重要原因之一。

因此，我们打造了自己一直希望拥有的工具：Prefactor 会在生产环境中每次运行发生的瞬间，对质量、偏移和风险进行评分，然后直接把评分接入行动。失败的代理会在实时运行中被捕获，而不是三天后才出现在图表里。

它具体如何工作

1. _prefactor init_——一条命令连接你的工作区，并发现不同运行时中的代理。不到 5 分钟即可完成首次追踪运行。

2. _接入 SDK_（TypeScript 或 Python）——原生支持 LangChain、Claude、Vercel AI、OpenClaw 和 LiveKit。每次调用都会成为一个 span，实时传入，并附带成本和数据风险。

3. _运行评估_——在每次运行中执行你定义的评估：LLM-as-judge、技术检查和定性指标。自定义 span 可以从 GitHub、Linear、Jira 或你的数据库中提取上下文，让每项评估都基于实际发生的事情，而不是猜测。

4. 行动。运行一旦越过阈值，就立即自动暂停、批准或阻止，或者转交人工处理。每项决定都会被记录，并通过 SDK 或 API 强制执行。

最终，你可以像交付真正的软件一样交付代理——进行版本管理、分阶段部署，只有评估通过才从 dev → staging → prod 推进；如果评估不通过，还能立即回滚。

它为何不同

大多数工具负责观察和评分，然后把问题交给你。Prefactor 在同一次运行中闭合了“观察、评估、行动”这一循环。高风险代理会被拦截，而不只是出现在图表里。

到目前为止我最喜欢的一条反馈来自一位客户：他们在生产环境中有 40 个代理，用他们的话说，“没有诚实的办法说清楚哪些代理还在正常工作。”我们给了他们这个答案，也给了他们某个代理出问题时可以踩下的刹车。

适用对象

面向任何技术栈、将代理交付给真实客户的工程团队。代理框架都有原生支持；其他工具则可以通过 OpenTelemetry 或核心 SDK 接入。

给 PH 社区的小礼物

今天注册即可获得1,000,000 个免费代理步骤。每个 span 都计入其中，因此我们为你提供了相当可观的实时生产评估额度。优惠有效期至太平洋时间周五晚上 11:59，前提是你已完成首个代理的设置。

我们想请你做的事

如果你正在生产环境中运行代理，请告诉我们你现在如何关注它们——即使诚实的答案是“我们基本上只能祈祷”。我们会全天留在评论区，非常想听听哪些方法有效、哪些地方正在出问题，以及你希望这类工具下一步做什么。

_免费开始使用__prefactor.tech__。_每月前 25,000 个 span 免费，无需信用卡。

非常感谢 @rohanrecommends @rohanchaubey4 为我们发起推荐。

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#3

SKI

一句话

产品自述：Claude Code、Codex 等产品的免费语音编码

形式

开发者工具 / API

团队

团队成员共 13 人，详见原始页面

标签

Productivity、Developer Tools、Artificial Intelligence

分类

AI Dictation Apps

它是做什么的

产品自述：Claude Code、Codex 等产品的免费语音编码

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

我们刚刚打造了 SKI——适用于 Claude Code、Codex 等产品的语音编码工具。它不是听写：你的代理会像真正的队友一样用声音回答你，让你以思考的速度构建产品。你甚至可以把它带进会议中，现场进行构建，或者让它代替你发言。这是一款常驻桌面的环境式工具——按下一个按键，说出需求，就能工作。完全在你的设备上运行，免费。Mac 和 Windows 均可用。

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Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好 👋 我是 Anand，是团队成员之一。

我们每天都在和编码代理一起工作，经常发现自己正在输入一段本可以在四秒内说出来的三句话提示词。思考很快，打字却不是。

于是我们构建了 SKI。按住 Function 键，说出你想要的内容，代理就会去完成——然后像真人一样用声音回答你。它是环境式工具：常驻在你的刘海区域，从不打断工作流。

我们在意三件事：

• 它会回答。代理的语音输入已经存在——单向传递，输入语音、输出文字。SKI 闭合了这个循环：它会把结果说出来。

• 它能参加会议。把编码会话带进通话，让它作为真正的队友现场构建；也可以让代理代替你发言。

• 它是本地工具。语音输入和语音输出都在你的设备上运行。无需云端，离线也能工作。

终身免费——目前支持 Mac 和 Windows，Linux 版本即将推出。

这是我们的首次发布，所以非常欢迎尖锐的问题。你使用什么代理？什么功能会让你愿意让它整天保持开启？

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#4

Adomate

一句话

产品自述：将数据转化为制胜广告，规模化完成。

形式

网页应用

团队

团队成员共 15 人，详见原始页面

标签

Design Tools、Marketing、Artificial Intelligence

分类

Advertising tools、Marketing automation platforms、AI Workflow Automation

它是做什么的

产品自述：将数据转化为制胜广告，规模化完成。

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

使用 Adomate，你可以规模化地根据数据创建广告。从 Meta 广告账户、广告资料库，以及 Trustpilot 和 Amazon 的评论中获取数据。构建创意研究工作流，按照你的要求生成品牌化广告概念。每个概念都能完整追溯到最初的数据触发点，没有黑盒。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好 👋

我是 Adomate 的联合创始人兼 CEO Simon。

在 Adomate 成为自助平台之前，Lucas 和我曾以服务形式运营它，亲自为比利时和荷兰的 DTC 品牌构建并交付 Meta 广告创意。

我们想先亲身感受这个问题：

如今 Meta 的定向和竞价都已自动化，创意是你真正能够控制的最后一个杠杆，但大多数团队仍然像 2019 年那样运营创意。

解决方案

我们构建了 Adomate。它将你的效果数据、竞争对手情报和消费者信号放入一个由你构建并拥有的工作流中。它已经为早期团队完成了一些工作：

→ 增加胜出方案的数量和 ROAS

→ 规模：帮助 Nomige 满足创意需求，交付测试所需数量的创意

→ 黄金洞见：从数千条客户评论中自动发现可用洞见

工作方式

1. 输入你的效果数据、品牌知识、竞品广告、评论和消费者信号。集中在一个地方，而不是分散在十个标签页中，因此研究时间从数小时缩短到几分钟。

2. 只需构建一次工作流。之后每个数据点都会变成一个广告概念，你不必每次会话都从头开始。

3. 用普通语言喜欢这个概念、跳过它或对其进行优化。如果有参考对象，也可以指出来。每个选择都会训练 Adomate 并保存一个版本，因此从 80% 完善到 100% 只需几分钟，而不是重新写一份需求说明。

它为何不同

没有黑盒。你看到的每个概念都能追溯到触发它的确切数据点、竞品广告、评论原句或效果指标。你始终可以看到原因。

Adomate 不会取代你的判断，而是放大你的判断力。

适用对象

面向在 Meta 上投放广告的 DTC 和电商品牌中的创意策略师、效果营销人员，以及管理多个账户创意的代理机构。

如果给设计师写需求比想象中更慢，这就是为你准备的工具。

PH 社区专属优惠

→ 前 3 个月 7 折：PHMONTHLY30，共 300 个名额。

→ 首年 5 折：PHANNUAL50，共 100 个名额。

结账时输入代码。优惠有效期至太平洋时间周五晚上 11:59，或至优惠码用完为止。

我们想请你做的事

如果你正在投放付费社交广告，请告诉我们你当前工作流中哪里出了问题。这些反馈将决定我们下一步构建什么。

👉 免费开始使用 Adomate，看看你能用它做到什么。

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#5

Memmy Agent

一句话

产品自述：让每个 AI 记住同一个你

形式

开发者工具 / API

团队

团队成员共 16 人，详见原始页面

标签

Productivity、Open Source、Artificial Intelligence

分类

AI Chatbots、LLM Memory、OpenClaw

它是做什么的

产品自述：让每个 AI 记住同一个你

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

🍙 Memmy Agent 是一个个人记忆中心和本地 AI 代理，适用于 Claude Code、Codex、OpenClaw 和 Hermes 等所有 AI 代理及工具。它让每个 AI 共享同一份、完全由你控制的记忆——它们记住的都是同一个你。Memmy 会将聊天、决策、偏好、进展和经验转化为长期记忆，在匹配任务中带入正确的上下文，也可以直接承担工作。默认采用本地优先模式。你的记忆始终由你掌控，可随时管理。免费开始使用，可获得 2M ChatGPT tokens。

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#6

AI Search Console

一句话

产品自述：面向 AI 搜索的提示词分析和引用映射

形式

网页应用

团队

团队成员共 3 人，详见原始页面

标签

Marketing、SEO、Artificial Intelligence

分类

GEO Tools

它是做什么的

产品自述：面向 AI 搜索的提示词分析和引用映射

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

AI Search Console 帮助 SEO 和 GEO 团队用可重复的数据流程取代手动 AI 可见性检查。追踪品牌提及、排名、声量份额、竞争对手，以及 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity 中的引用来源。在单个提示词层面分析可见性，找到内容和引用缺口，无需电子表格或截图即可生成面向客户的报告。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好！👋

我是 Ilia，AI Search Console 的创始人。

我们是在反复听到 SEO 机构及其客户提出同一个问题后构建这个工具的：

“我们真的会出现在 ChatGPT 里吗？”

过去回答这个问题的方式出奇地手动：运行几个提示词，截图，把结果复制进电子表格，然后试着猜测可见性是否有所改善。

这种方式很快就会失效。AI 的回答会因提示词、模型、市场和时间而变化。少量手动检查无法可靠地展示你的声量份额，解释为什么竞争对手出现得更频繁，也无法找出哪些来源影响了回答。

AI Search Console 将这一流程转化为可重复的分析。它会监控你的品牌和竞争对手在 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Perplexity 中的出现情况，细化到单个提示词和引用来源。

你可以分析：

– 提示词级别的品牌提及和排名

– 多模型声量份额

– 竞争对手可见性和内容缺口

– AI 回答中引用的域名和页面

– 品牌出现或缺席的提示词

– 随时间变化的趋势和面向客户的报告

这很重要，因为 AI 可见性并不只由你的网站或 Google 排名决定。AI 平台可能依赖评论网站、编辑文章、社区、对比页面和其他第三方来源。你可以在传统搜索中排名很好，却仍然基本不会出现在 AI 生成的推荐中。

AI Search Console 帮助团队从：

“我们手动检查几个提示词吧。”

转变为：

“这是我们的可见性，这是存在的缺口，这些是背后的来源和提示词。”

它主要面向 SEO/GEO 机构和品牌，帮助它们以可衡量的方式了解并改善自己在 AI 搜索中的存在感。

我会全天留在这里，非常期待你的反馈。欢迎问我任何问题 🙏

_💜 你也可以试用我们的演示：__https://app.search-console.ai/demo_

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#7

Artifacts by Databox

一句话

产品自述：向你的 AI 分析师提问，获得一份可直接分享的报告

形式

网页应用

团队

团队成员共 11 人，详见原始页面

标签

Productivity、Marketing、Artificial Intelligence

分类

Business intelligence software

它是做什么的

产品自述：向你的 AI 分析师提问，获得一份可直接分享的报告

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

Databox 是一个 AI 驱动的商业智能与分析平台，面向需要快速获得清晰、可信答案的团队。它提供了无需复杂设置、高昂价格或漫长学习曲线的 BI 能力。从准备数据集、创建公司需要追踪的自定义指标，到构建精美仪表板、定制报告和获取 AI 洞见，它将强大而易用的功能融为一体。

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Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好。

我是 Databox 的 Pete。今天我们在 Genie（我们的 AI 分析师）中发布 Artifacts。Artifact 是 Genie 根据你连接的数据生成的报告。它将你通常需要手动制作的图表，与对实际数字驱动因素的分析结合在一份可分享的文档中。

过去，报告通常是这样完成的……你会先构建一堆仪表板，将表现与上一周期和目标进行比较，努力理解你所做的工作如何转化为最终结果。然后，你还要写下发生了什么，以及接下来计划做什么。

无论你达成、未达成还是远超目标，手动流程都是一样的。

有了 Artifacts，这些都不再必要。它只需设置一次。你连接数据并定义指标一次，之后告诉 Genie 你做了什么，它就会将表现与上一周期进行比较，检查这些工作是否与你取得的成果相关，通过统计分析深入探究原因，并建议下一步行动。然后，它会构建报告。

“上个月发生了什么”这样的问题，几分钟内就能变成一份完整报告。

它可以完成一些非常具体的事情：

你可能会问，为什么不直接使用 Claude 或 ChatGPT？因为 Databox 已经连接了你的数据，理解如何计算你的指标，也知道如何对这些指标运行统计分析。

通用聊天工具没有这些能力，或者无法稳定地完成这三件事。你让其中一个工具生成报告时，每次都要自己提供数据，并祈祷它能正确计算和分析。一旦它出错，你就只能束手无策。

Databox 的 artifact 可以编辑，因此你可以加入自己的背景信息，让 Genie 对其进行完善。这是微调，而不是重做。

花在报告上的时间减少了，你就能有更多时间完成工作，也有更多时间思考如何把工作做得更好。

如果你还没有使用 Databox，我建议你用三步自动化下一份报告：

1. 开始试用；

2. 连接数据；

3. 让 Genie“创建一份分析上个月发生了什么以及原因的报告”。

无需编码，也无需折腾电子表格。

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官网 Product Hunt

#8

SoundGate Guitar

一句话

产品自述：能对你的演奏实时反馈的 AI 音乐导师

形式

网页应用

团队

团队成员共 3 人，详见原始页面

标签

Music、Education、Artificial Intelligence

它是做什么的

产品自述：能对你的演奏实时反馈的 AI 音乐导师

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

SoundGate Guitar 是一位真正会聆听你演奏的 AI 练习伙伴。通过互动指板获得即时视觉反馈，音符检测零延迟。内置 AI 导师会分析你的演奏，提供个性化反馈和定制练习计划，并回答任何吉他问题。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好！👋

我们是 SoundGate Guitar 背后的团队——一位真正能听到你的演奏并实时回应的练习伙伴。

大多数吉他应用都遵循同一个套路：看视频、跟着弹，然后获得一个通过/不通过的分数。但学习吉他并不是这样。你需要通过演奏、犯错和即时获得反馈来学习，就像真正的老师会做的那样。

所以我们打造了 SoundGate，让它成为这样的练习伙伴：

它能听到每个音符。弹奏任何音符或和弦，互动指板都会立即亮起——实时检测，不是延迟 2 秒。你可以在演奏的同时真正看到自己弹出的内容。

互动指板、六线谱、音阶和练习——全部都是互动的。这不只是检测功能。完整的练习库会根据你的实际演奏进行评分，涵盖和弦、扫弦、指弹和音阶，从初学者到高级水平。

什么都可以问。卡在横按和弦上？想知道某个和弦进行适合使用什么音阶？内置 AI 教练会给出具体、个性化的答案，而不是泛泛的 YouTube 链接。

真正的原生应用。使用 SwiftUI，支持 iPhone、iPad 和 Mac。在 Mac 上接入 USB 音频接口即可使用。没有 Electron，也没有网页视图。

100% 免费。不是“免费增值”式的免费，而是真正免费。所有功能都已解锁。我们目前处于早期体验阶段；我们想要的是来自真实吉他手的反馈，而不是信用卡号。

无论你是昨天刚拿起吉他，还是已经弹了 20 年，我们都是为你打造的。

非常期待听到你的想法——欢迎在下方提出任何问题！🎸

官网 Product Hunt

#9

Claude Opus 5

一句话

产品自述：以半价获得接近 Near-Fable 5 的智能水平

形式

网页应用

团队

团队成员共 1 人，详见原始页面

标签

Messaging、Artificial Intelligence

分类

LLMs、AI Chatbots

它是做什么的

产品自述：以半价获得接近 Near-Fable 5 的智能水平

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

我们是一家 AI 研究公司，致力于构建可靠、可解释且可控的 AI 系统。我们的首款产品是 Claude，一款适用于各种规模任务的 AI 助手。

Maker 发布介绍

要充分发挥这一模型的能力，请查看新的提示词指南：

官网 Product Hunt

#10

Webhound

一句话

产品自述：为你的代理打造的研究引擎

形式

网页应用

团队

团队成员共 10 人，详见原始页面

标签

Artificial Intelligence、Search

分类

LLMs、Search、AI Agents

它是做什么的

产品自述：为你的代理打造的研究引擎

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

Webhound 构建可长时间运行的 AI 研究代理，让质量随着时间和预算提升。这些代理既可以创建结构化数据集，也可以生成带完整引用的研究报告。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好，我是 Webhound 的创始人 Moe，自 2023 年起一直从事 AI 研究。

我创建 Webhound，是因为研究代理存在一个停止问题。

测试通过后，编码代理就可以停止。研究却没有对应的终点线。代理可能针对同一个问题研究十分钟、两小时或二十小时，而每个答案看起来都很完整。研究代理往往在获得足够证据、能够听起来很自信时就停止。

你仍然不知道它跳过了哪些线索、来源在哪里出现分歧，也不知道再多研究一小时是否会发现改变你决策的事实。代理替你做了停止研究的决定。

我们的理念是：预算应当成为研究的基本要素。简单来说，你的提示词告诉 Webhound 要调查什么；你的美元预算告诉它投入多少工作量，也限制了你的支出。按我们当前的费率，5 美元可以支持约 75 分钟的研究。

搜索会为眼前的查询寻找来源。研究则会阅读这些来源，并跟随它们揭示的线索继续调查。一个来源可能会改变 Webhound 下一步需要搜索的内容。

你会得到一份带引用的报告或有来源的数据集，以及支撑它的来源和研究笔记。你可以检查 Webhound 是如何得出结论的，以及调查还存在哪些缺口。

额外预算必须值得其成本。我们会根据一次更大规模运行增加了多少有用证据，以及这些证据是否改善了你的决策，来判断它的价值。单纯增加篇幅不算。

你可以在应用中运行 Webhound，也可以让它在 Codex、Claude Code、Cursor、Manus 或你自己的软件背后运行。你的代理可以交接一个问题、继续工作，并在研究完成后取回结果。

新账户包含一份 5 美元的报告或数据集。无需订阅。

我想听听你对核心理念的直接反馈：用美元预算控制研究工作量，感觉是否实用？来源和研究笔记是否能帮助你判断哪些内容值得信任？

如果你有一个信息缺失可能造成的损失高于研究成本的问题，欢迎在下方留言。今天我们会公开运行几个问题。

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#11

Cekura

一句话

产品自述：语音代理的自我改进循环

形式

开发者工具 / API

团队

团队成员共 13 人，详见原始页面

标签

SaaS、Developer Tools、Audio

分类

AI Metrics and Evaluation

它是做什么的

产品自述：语音代理的自我改进循环

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

Cekura 帮助对话式 AI 团队自动化整个代理生命周期中的质量保障（QA）——从上线前的模拟和评估，到生产环境通话监控。我们还支持无缝集成 CI/CD 流水线，确保开发和部署的每个阶段都保持一致的质量与可靠性。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好！

我是 Cekura 的联合创始人 Sidhant。

今天，我们发布语音代理的自我改进循环。

修复语音代理一直是一个割裂的过程。测试工具告诉你哪里失败了，你从转录稿中诊断问题，修补提示词，重新运行，然后又有其他地方出问题。工具能发现问题，但修复过程一直需要人类在这些工具之间来回奔走。

Cekura 将这个循环整合起来。它会运行数千次模拟通话，对每个失败进行分组，并用通俗语言解释。优化代理会将这些问题交给 Cekura Agent，或你使用的任何编码代理——Claude Code、Codex，什么都可以。它会复现每个失败，做出修改并反复运行，直到全部通过，然后验证没有其他地方被破坏。你只需审查差异。

有两条规则：修复前必须先复现 bug；每项修复都必须在克隆环境的模拟通话中得到验证，绝不能直接在你的线上代理上操作。

今天起人人都可以免费试用。我们会全天留在评论区。如果你想进一步交流，欢迎在这里预约时间。

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#12

Claude Code usage tracking by LangWatch

一句话

产品自述：看看你的 Claude Code 会话实际花了多少钱

形式

开发者工具 / API

团队

团队成员共 3 人，详见原始页面

标签

Open Source、Developer Tools、Artificial Intelligence

分类

Observability tools、AI Code Editors、AI Engineer

它是做什么的

产品自述：看看你的 Claude Code 会话实际花了多少钱

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

你知道 Claude Code 每个席位的成本，但你知道哪些会话消耗了预算、由哪个模型完成工作，或者缓存是否真正发挥了作用吗？LangWatch 现在可以追踪每个 Claude Code 会话：tokens、成本、缓存命中、bash 命令、MCP 工具调用、文件编辑和完整终端回放。支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 opencode。个人用户免费。使用以下命令开始：npx langwatch claude

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好，我是 LangWatch 的创始人 Manouk。

我们构建这个产品，是因为我们自己运行着一支编码代理队伍，却完全不知道它们实际花了多少钱：订阅隐藏了数量，本地追踪器又只能看到一台机器。

你知道 Claude Code 每个席位会花多少钱。你可能无法回答的是：哪些会话消耗了预算、由哪个模型完成工作，或者缓存是否物有所值。如今的 token 价格获得了大量补贴，而等到价格变化后才发现实际消耗量的团队，往往会措手不及。

本周，我们在 LangWatch 中新增了一个发布版本，我们的开发团队每天都在使用 LangWatch。现在你可以在 LangWatch 上追踪完整的 Claude Code 使用情况：每个会话、当月消耗的 tokens、缓存命中分析、bash 命令、技能和 MCP 工具调用，以及直接在界面中完整复现终端。

开始只需一条命令：

npx langwatch claude

从此之后，每个会话都会自动进入 LangWatch：

tokens 去了哪里：按会话和模型统计成本，并分别计算缓存读取和写入。

理论成本与账单成本：在 Max 套餐中，查看按 API 价格计算你的使用量会花费多少钱。

每次工具调用：bash 命令、文件编辑、技能和 MCP 调用，每项都作为带时长的 span 记录。

终端回放：在界面中按照实际发生的顺序逐步查看整个会话。

Codex、Gemini CLI 和 opencode 也同样适用。

个人使用免费。

我会全天留在这里，很乐意回答任何问题，也很想知道你希望我们下一步增加什么。

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#13

Lottie Creator 2.0

一句话

产品自述：基于 Lottie 打造的网页端 After Effects

形式

网页应用

团队

团队成员共 3 人，详见原始页面

标签

Design Tools、Graphics & Design、Animation

分类

3D & Animation、Graphic design tools、Design resources

它是做什么的

产品自述：基于 Lottie 打造的网页端 After Effects

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

以最简单的方式创建、编辑、测试、协作并发布 Lottie。

Maker 发布介绍

Product Hunt 大家好！

我代表 Creator 团队，非常兴奋地与你们分享我们的最新里程碑：Lottie Creator 2.0！

在过去一年构建 Lottie Creator 的过程中，同一个问题不断浮现：在现代网页上，简单工具与能够释放全部创意潜能的工具之间存在明显的空白。Lottie Creator 2.0 正是为弥合这一空白而来！

我们尽最大努力让你坐在驾驶座上，同时把繁琐的工作自动化掉。

老板催着你快速统一整套动态品牌素材？使用 Motion Systems，在多个动画之间标准化视觉风格。正在制作独一无二的杰作？使用新的 Graph Editor 调整每个关键帧，讲述你的故事（说真的，每一帧都很重要）。需要快速为动画增加交互？将 State Machines 与 Copilot 组合使用，完成重复点击，让你的大脑专注于下一个创意。

希望你能试试 Lottie Creator 2.0，并告诉我们使用体验。团队正在积极收集反馈（好的、坏的、糟糕的都欢迎），帮助我们将产品提升到下一个水平，所以请不要犹豫，联系我们。

我们非常期待在真实世界中看到你的动画作品！

官网 Product Hunt

#14

MiniMax H3

一句话

产品自述：面向动态设计和品牌打造的统一视频生成

形式

网页应用

团队

团队成员共 9 人，详见原始页面

标签

Design Tools、Art、Artificial Intelligence

分类

LLMs、Foundation Models

它是做什么的

产品自述：面向动态设计和品牌打造的统一视频生成

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

MiniMax 成立于 2022 年初，肩负着“与每个人共同创造智能”的使命，致力于推动 AI 前沿并实现通用人工智能（AGI）。MiniMax 自主研发了一系列多模态基础模型，具备强大的代码和代理能力，以及超长上下文处理能力，能够理解、生成并融合文本、音频、图像、视频和音乐等多种模态。

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Maker 发布介绍

大家好！

你可以在一次请求中混合文本、图像、视频和音频，然后简单告诉 H3 你想从每个参考对象中借鉴什么。它可以沿用相同的角色、镜头运动、声音或整体视觉风格，并将所有内容转化为带原生立体声的 2K 视频。

这让 H3 特别适合商业创意工作。输出效果会更接近成片：产品视频、动态海报、音乐视觉内容和电商活动中的字体、运动、节奏与声音能够彼此协调。

API 现在已经上线，权重即将发布！

官网 Product Hunt

#15

Denovo

一句话

产品自述：把你凭感觉编写的应用转化为付费客户

形式

网页应用

团队

团队成员共 10 人，详见原始页面

标签

Sales、Marketing、Software Engineering

分类

Email marketing、Advertising tools、AI sales tools

它是做什么的

产品自述：把你凭感觉编写的应用转化为付费客户

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

你已经凭感觉编写了应用。接下来呢？🤔 AI 让构建变得容易，但获取客户才是难点。Denovo 带你从创意直接走向收入。💸 获得一个预先接入 Stripe、能够转化客户的网站，以及一个自动化增长引擎：向 1 亿潜在客户发送邮件，并设置 Meta 广告活动。只需询问“业务怎么样？”，即可获得收入和下一步建议。已有 15,000+ 家企业在这里构建。距离你的企业只差一行代码。

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#16

NINA

一句话

产品自述：在你的产品内部逐步引导用户

形式

网页应用

团队

团队成员共 16 人，详见原始页面

标签

Customer Success、User Experience、Artificial Intelligence

分类

Product demo

它是做什么的

产品自述：在你的产品内部逐步引导用户

它解决的问题

Product Hunt 页面没有明确问题陈述；可先参考产品自述和官网。

Product Hunt 官方介绍

NINA 常驻你的产品内部，在用户卡住的地方提供帮助。用户可以通过语音或文字询问“怎么做……？”，NINA 会在实时界面中逐步引导他们完成操作，然后他们才需要提交工单、搜索文档或联系支持人员。它不是脚本化导览、聊天机器人或 FAQ。NINA 面向 B2B SaaS 团队，这些团队仍然依赖入门培训电话、产品视频、Slack 频道和反复回答的支持问题。

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Maker 发布介绍

我过去是一名产品经理。每周有一半时间都花在回答同样的问题上：“这个怎么做？”“那个在哪里？”

我们做了每个 SaaS 团队都会做的事——视频、文档、帮助中心、聊天机器人。用户还是会提问。视频无法回应，也无法实时展示给他们看。

NINA 就是我们想要的解决方案。它常驻你的产品内部，在用户卡住的地方通过语音或文字回答，实时逐步引导他们操作你的产品界面。

当你更新产品时，NINA 会让引导内容保持最新。每次发布后都不需要重新录制操作演示。

设置过程真实而不神奇：

它与你的 Loom 视频的区别是：视频无法回答问题，NINA 可以。

专为使用入门培训电话、在 Slack 或 Discord 中支持用户，并维护着没人会看第二遍教程的 B2B SaaS 团队打造。

_NINA 由 AgenQ 团队打造。欢迎问我任何问题，我会全天留在这里。_

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#17

/mission for Claude Code

一句话

产品自述：给 Claude Code 下达任务，生成一支代理团队

形式

网页应用

团队

团队成员共 13 人，详见原始页面

标签

Productivity、Artificial Intelligence

它是做什么的

产品自述：给 Claude Code 下达任务，生成一支代理团队

它解决的问题

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Product Hunt 官方介绍

正在构建 Medley：面向日常工作的自主代理。尝试在 Claude Code 中使用 /mission。

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