PH热榜 | 2025-12-11
一句话介绍:ClickUp 4.0是一款集成了任务、文档、聊天和AI的聚合工作平台,通过将所有工作信息与AI智能体在统一上下文中连接,解决了团队因使用多个割裂工具而导致的“工作蔓延”、效率低下和上下文丢失的核心痛点。
Productivity
Artificial Intelligence
一体化工作平台
项目协作
人工智能工作空间
生产力工具
任务管理
文档协作
团队沟通
会议管理
工作流整合
效率软件
用户评论摘要:用户普遍赞赏其一体化设计、性能提升和UI改进,认为其真正解决了工具割裂问题。主要问题集中在AI如何长期保持上下文准确性、与外部工具(如Google/Zoom)的同步细节,以及对“聚合”概念具体能实现什么的进一步说明。
AI 锐评
ClickUp 4.0的野心远不止一次版本更新,而是一次对“工作操作系统”的重新定义。其核心价值并非简单堆砌功能,而是试图用“聚合”和“上下文”这两个关键词,对治现代知识工作的系统性痼疾——“工作蔓延”。
产品将任务、文档、聊天、会议等模块深度整合,并让AI贯穿其中,宣称拥有“100%上下文”。这直指当前AI工具的核心短板:大多数AI助手是“失忆的临时工”,每次交互都从零开始,无法积累和调用跨平台、跨格式的工作历史与知识。ClickUp的“聚合AI工作空间”若能实现承诺,意味着AI从“文本生成器”进化为“工作流程理解者与推动者”,这具有范式转换的潜力。
然而,其最大挑战也在于此。首先,“100%上下文”在工程和算法上是巨大考验,如何从海量异构数据中实时提取、关联并保持信息一致性,且不产生“幻觉”或信息过载,是极高门槛。用户评论中对AI上下文准确性的担忧正是此点。其次,真正的“聚合”意味着要替代或深度连接用户原有的数十种工具生态,其迁移成本、数据安全性和第三方集成深度将是实际采纳的关键。最后,将如此多的功能与AI深度耦合,可能带来界面复杂度和学习曲线的提升,如何保持“简洁高效”的体验,将是对其设计功力的终极测试。
此次更新将重心放在“工艺、质量和性能”上,是对过去产品口碑的一次必要修复,但真正的战役才刚刚开始。它不再是与Asana、Notion在单一维度竞争,而是试图开辟一个“以智能工作流为中心”的新赛道。成败与否,取决于其AI智能体在实际工作流中的理解与执行能力,是否能从“有用的功能”进化为团队不可或缺的“数字同事”。
一句话介绍:一款浏览器内的AI产品精修助手,在开发与设计阶段自动捕捉设计、文案和可访问性问题,解决产品上线前缺乏自动化UX与内容质量检查的痛点。
Chrome Extensions
User Experience
Artificial Intelligence
Vibe coding
AI产品评审
UX自动化检查
可访问性测试
设计质量保证
浏览器扩展
实时反馈
产品开发协作
AI设计顾问
MCP集成
预发布质检
用户评论摘要:用户普遍认可其解决“自动化设计/无障碍QA”空白的潜力,赞叹效率提升。主要问题集中于:如何保持跨产品反馈一致性、如何处理多步骤流程、与代码代理的区别、自定义设计系统支持、CI/CD及代码平台集成深度,以及未来是否会从反馈走向自动执行。
AI 锐评
Finesse 瞄准了一个被AI编码热潮掩盖的关键断层:生成代码易,生成优秀产品体验难。它并非另一个编码副驾驶,而是定位为“产品副驾驶”,试图将产品经理和设计师的专业判断力注入开发流程的前端。其真正价值不在于简单的规则检查,而在于试图通过模型去“理解”用户流程与设计意图,进行更高阶的批判性思考。
产品逻辑犀利地戳中了当前“ vibe coding ”的软肋——快速产出可能意味着更快速地产出糟糕的UX。通过MCP与编码代理联动,它构想了一个“评审-执行”的闭环,但这也是其最大风险点:其反馈的“专业性”和“可执行性”高度依赖底层模型的认知能力,在复杂、非标准化的产品逻辑面前,能否提供真正超越资深产品设计师的洞察,而非泛泛而谈,仍需观察。
从评论中的官方回复看,团队思路清晰,明确优先解决“反馈”这一最痛缺口,而非盲目追求全自动执行。未来的挑战在于,如何将模糊的“产品最佳实践”转化为在不同公司、不同设计系统语境下都足够精准的建议,以及如何从UI表层分析走向与业务数据、用户反馈结合的深度分析。若能突破,它有望从“智能检查清单”进化成为产品决策的核心神经中枢。
一句话介绍:Echo是一款通过连接Gmail邮箱,自动从往来邮件中提取关键数据(如合同金额、到期日、发票状态)并生成实时可视化仪表盘的工具,解决了用户在繁杂邮件中难以追踪重要业务和私人事务信息的痛点。
Email
邮件数据提取
智能仪表盘
工作流自动化
个人效率工具
SaaS
信息聚合
可视化分析
智能助理
生产力提升
早期项目
用户评论摘要:用户普遍认可其将邮件转化为可视化仪表盘的核心价值,认为其提供了即时、可操作的洞察。主要问题集中在技术实现细节:如何处理重叠邮件线程和附件版本?是否支持多邮箱(Gmail/Outlook)聚合?能否自定义筛选器?数据识别准确性(如AWS成本)如何?另有用户提出与Obsidian等工具集成的期待。
AI 锐评
Echo的核心理念堪称“邮件矿工”,它试图将最传统、最混乱的数据仓库——邮箱——变成结构化的数据库。其真正价值不在于简单的邮件摘要,而在于定义了一种新的数据交互范式:将非结构化的异步通信(邮件)实时映射为结构化的状态视图(仪表盘)。这戳中了一个深层痛点:现代工作者往往在协同工具(如Slack、Notion)中追求秩序,却放任最核心的合同、发票、行程等关键信息散落在邮件黑洞中。
然而,其面临的挑战与潜力一样巨大。首先,技术可靠性是生命线。评论中关于“重叠线程”和“附件版本”的提问直指核心:邮件上下文极其复杂,简单的关键词提取极易误判,需要深厚的NLP与上下文理解能力作支撑,这对早期项目是巨大考验。其次,产品边界需要谨慎定义。是专注于通用数据提取框架,还是深耕如AWS成本分析等垂直场景?用户需求已显现出分化(商业vs个人,通用vs垂直)。过早追求广度可能导致每个场景都不够精准。
其商业模式也值得玩味。从邮箱中提取的合同金额、付款状态等数据,天然贴近企业的财务与运营流程,这或许暗示其最终路径并非简单的个人效率工具,而是切入企业工作流管理的B2B服务。但这条路上,数据安全与隐私将是用户首要顾虑,也是产品必须构筑的最高壁垒。
总体而言,Echo构想了一个“邮箱即数据库”的未来,但能否成功,取决于其能否在数据提取的“准确性”与场景应用的“深度”上,交出远超现有邮件客户机智能功能的答卷。否则,它可能只会是另一个有趣的、但最终被遗忘的数据玩具。
一句话介绍:Signal by Vouch 是一款利用AI工具快速创建个性化招聘官视频和落地页的平台,旨在解决海量、同质化的招聘触达效率低下问题,通过视频化、个性化内容提升候选人的回应率和体验。
Hiring
Human Resources
Video
招聘科技
AI视频生成
招聘营销
候选人体验
个性化触达
HR SaaS
招聘流程优化
视频招聘
人才获取
用户评论摘要:用户普遍认可产品解决了招聘触达同质化、噪音大的痛点。主要问题集中于:与ATS系统的集成深度、AI生成视频脚本的自动化程度(目前仍需招聘官输入)、大规模发送时的视频质量保持。开发者回应将根据用户反馈探索更深集成。
AI 锐评
Signal by Vouch 切入了一个看似细分却直击痛点的市场:招聘触达的“最后一公里”。其核心价值并非简单的视频生成,而是试图将规模化效率与人性化沟通这对天然矛盾进行调和。产品聪明地选择了“视频+落地页”的组合拳,视频负责建立初步情感连接与信任,落地页则承载具体信息与转化,这比单纯的视频邮件或短信更成体系。
然而,其面临的挑战同样清晰。首先,其宣称的“AI赋能”目前看来更偏向于流程提效和灵活性支持,而非真正的智能内容生成,脚本仍需人工输入,这限制了其“规模化”的承诺。评论中关于与ATS集成和视频质量一致性的疑问,恰恰暴露了从“单点工具”到“工作流嵌入式解决方案”之间的鸿沟。招聘官需要的是无缝融入现有工作流、且能稳定批量生产高质量个性化内容的工具,而非另一个需要额外维护的独立平台。
其次,产品的长期价值取决于其能否构建真正的竞争壁垒。视频招聘工具赛道已不乏竞争者,其差异化优势“由Vouch背书”及“落地页”功能易被模仿。真正的壁垒可能在于通过数据积累,让AI更精准地推荐视频风格、脚本话术,并与ATS数据深度结合实现超个性化,这需要深厚的行业Know-how与时间。
总体而言,这是一个正确的市场切入点和优雅的v1.0产品,但尚未构成颠覆性创新。它能否从“值得一试的酷工具”进化为“招聘团队不可或缺的基础设施”,取决于其后续在AI深度、系统集成和工作流重构上的进化速度。
一句话介绍:Macaly 3.0是一款专注于“氛围编程”的AI辅助设计与开发工具,通过提供直观的编辑模式、全局样式和资产库等精细控制功能,解决了用户在AI生成初稿后难以高效完成最终视觉与布局调整的痛点。
Website Builder
Developer Tools
Vibe coding
AI辅助开发
氛围编程
网页设计工具
代码编辑
原型设计
AI生成
视觉编辑
团队协作
前端开发
设计系统
用户评论摘要:用户普遍赞扬其流畅的编辑体验、节省AI算力积分以及3.0版本更新的全面性。具体关注点包括:编辑模式的直观性、全局样式能否支持CSS变量等深度定制、与竞品(如Cursor)的功能对比,以及质疑其与成熟设计工具(如Figma)的定位差异。
AI 锐评
Macaly 3.0的发布,表面上是“氛围编程”赛道中一次常规的版本迭代,实则精准地刺中了当前AI生成式开发工具的一个核心软肋:从“草稿”到“成品”的最后一公里困境。产品聪明地将重心从“生成”转向“编辑”,其推出的编辑模式、全局样式、资产库和版本对比功能,本质上是在为AI输出的、不可控的代码黑箱,套上一层可预测、可重复、符合专业工作流的操作界面。
它的真正价值并非替代专业开发者或设计师,而是试图成为连接AI创造力与生产级交付标准的“校准器”。通过赋予用户对布局、视觉和结构的“真实控制权”,它旨在降低AI实验的成本与心理负担,让迭代变得“无压力”。用户评论中提及的“节省积分”和“快速完成应用”印证了这一价值主张。
然而,其挑战也同样明显。其一,专业壁垒问题:它试图同时吸引“新手”和满足“专业用户对CSS变量”的深度需求,这种定位存在内在冲突。其二,生态竞争:在Figma、Webflow等成熟工具已建立强大心智和生态的领域,Macaly需要证明自己不是又一个功能有限的“玩具”,而是能融入真实工作流程的必备环节。其三,“氛围编程”本身仍是一个小众概念,Macaly的成功很大程度上依赖于这个赛道能否真正走向主流。总体而言,这是一次方向正确、聚焦痛点的升级,但产品能否从“令人惊艳的AI演示”蜕变为“不可或缺的生产力工具”,仍需在专业深度与工作流集成上接受更严苛的考验。
一句话介绍:** 一款将浏览器标签页转化为自动化工作流和任务的AI浏览器扩展,为知识工作者解决了多标签页混乱、跨应用操作繁琐及重复性手动操作耗时等核心痛点,实现“标签页清零”并提升浏览器的主动智能水平。
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Chrome Extensions
Productivity
Artificial Intelligence
** 浏览器扩展
AI工作流自动化
标签页管理
生产力工具
智能助手
RPA(机器人流程自动化)
知识工作
YC孵化
隐私保护
无感集成
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用户评论摘要:** 用户普遍赞誉其强大的标签页整理能力,解决了“数百个标签页”的管理噩梦。用户认可其将标签页转化为任务、自动执行跨应用操作(如日历、邮件)的价值,提升了效率。主要询问包括:对Outlook等应用的支持、未来路线图、以及作为独立应用的可能性。
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AI 锐评
** Dex的野心并非简单的标签页管理,它试图将浏览器这个最通用的前端,改造成一个以用户为中心、具备“工作流记忆”的AI智能体中枢。其真正价值在于两点:一是“情境化”,它不追求通用AI的泛化能力,而是深耕用户独特的浏览和工作上下文,以此驱动自动化,这比空谈“个性化”更务实;二是“无感集成”,它不要求用户迁移到新平台,而是附着在Chrome这一存量入口上,通过OAuth连接现有SaaS工具,极大降低了采用门槛。
然而,其挑战同样尖锐。首先,“AI命令中心”的定位意味着它要与操作系统级的自动化工具(如Apple Shortcuts)、其他浏览器助手乃至企业级RPA竞争,其作为浏览器扩展的性能边界和权限天花板将是长期制约。其次,“主动式”服务与用户控制感之间的平衡极为微妙,尽管团队强调“关键操作需确认”,但过度主动可能变为侵扰,如何精准定义“用户所需”是持续难题。最后,其商业模式依赖与第三方应用的深度集成,这些应用的API变动或竞争关系都可能成为其生态壁垒。
从评论看,早期用户多为“标签页重症患者”,这是精准的切入场景。但要从一个出色的标签整理工具,升维为一个不可或缺的“数字大脑”,Dex必须证明其工作流自动化能处理更复杂、更专业的业务逻辑,而不仅仅是信息聚合与简单起草。其背后团队来自Meta FAIR、Jump Trading等背景,暗示了在智能体决策与执行优化上的技术潜力,但这仍需在更广泛的公开测试中经受检验。总而言之,Dex描绘了一个诱人的未来工作界面,但其成败关键在于能否在“深度理解用户意图”与“稳定执行复杂任务”这两个AI核心难题上,建立起真正可持续的技术与体验护城河。
一句话介绍:一款将设计、产品和开发统一于AI原生工作流的工具,允许非技术人员通过文本或截图直接修改真实产品界面并生成生产级代码,旨在解决产品团队因开发资源瓶颈而交付缓慢的痛点。
Software Engineering
Artificial Intelligence
Vibe coding
AI代码生成
低代码/无代码
产品设计协作
前端智能
开发效率工具
产研协同
AI原生应用
自动化工程
企业级SaaS
软件开发流程
用户评论摘要:用户反馈积极,认为产品“雄心勃勃”,集成简单,团队有才华。关注点集中在:对复杂UI逻辑的处理能力、代码隐私安全性、定价策略(尤其是5人团队起订门槛)以及其相较于传统IDE的优势。创始人回复强调了企业级安全、团队协作价值及处理复杂代码库的能力。
AI 锐评
Fei Studio的野心不在于成为又一个“更好的代码补全工具”,而在于试图重构软件生产的权力结构。其核心价值宣称是“让非技术人员安全地贡献生产变更”,这直指一个更本质的行业顽疾:产研之间的“意图翻译”与排队等待成本。
产品介绍与创始人评论共同勾勒出其差异化壁垒:1. **“仓库感知”与“组件复用”**:这并非从零生成代码,而是在既有复杂代码库中精准定位与适配,这需要深度的代码语义理解,技术门槛远高于空白文件生成。CTO提及克服设计稿与组件不匹配、遗留代码等“现实世界不对齐”问题,正是其宣称“达到可靠性水平”的关键。2. **工作流脱钩**:将AI智能体从开发者本地环境剥离至云端工作室,优化了全流程速度,但更深层意义是**创造了非技术人员可进入的协作界面**。这使其从“开发者效率工具”转向“跨职能协作平台”。
然而,其面临的挑战同样尖锐。首先,**“安全”是双刃剑**。向非技术人员开放代码库修改权限,即便经过“高级工程师标准”的代码和开发者审核,其风险管控、责任界定与变更追溯的复杂性呈指数级上升,这或许是其强调SOC II认证并瞄准5人以上团队的原因——客户需具备一定的成熟度。其次,**价值定位的博弈**。85美元/人/月的定价与团队门槛,表明其坚定服务于中大型企业产研团队,但这也可能将好奇的个体开发者与小团队拒之门外。最后,**工作流的真正融合而非叠加**。产品能否深度融入现有产研流程,减少而非增加上下文切换,将是落地成败的关键。用户评论中“集成到现有工作流很简单”是积极信号,但规模化验证仍需时日。
总体而言,Fei Studio是一次大胆的范式跃进尝试。它不再满足于做开发者的“副驾驶”,而是试图成为连接产品、设计与开发三域之间的“空中交通管制系统”。其成败将不取决于AI生成代码的行数,而取决于能否在确保代码质量与系统稳定的前提下,可信地瓦解那堵阻隔创意与实现的“开发资源墙”。这条路布满荆棘,但若走通,意义深远。
一句话介绍:Helploom是一款提供无限量实时聊天与帮助中心服务的客户支持软件,以极简部署和全平台兼容性,解决了中小企业在使用传统客服工具时面临的成本高昂、功能臃肿和增长受限于收费模式的痛点。
Customer Success
Customer Communication
Artificial Intelligence
客户支持软件
实时在线聊天
帮助中心
AI客服代理
无限用量
中小企业SaaS
性价比
快速部署
全平台兼容
替代Intercom
用户评论摘要:用户普遍赞赏其“无限量”模式、简洁设计和易用性,视其为Intercom/Crisp等产品的有力替代。创始人背景和产品理念获得认同。主要问题集中在AI代理与现有知识库的集成效果,以及“无限”模式在LLM成本下降趋势下的可持续性。
AI 锐评
Helploom祭出的“无限量”旗帜,与其说是一项技术突破,不如说是一场针对SaaS行业惯例的定价策略宣战。它精准刺中了Intercom、Help Scout等成熟产品“按坐席、按消息数收费”的商业模式痛点,以近乎“共产主义”的定价,迎合了初创公司对成本敏感和增长不确定性的深层焦虑。其宣称的“3分钟部署”和全平台兼容,本质是降低替换成本,意图在竞争对手服务宕机时(如评论提及的Help Scout)快速收割用户。
然而,其真正的风险与价值都隐藏在“无限”二字之中。在客服场景中,“无限”可能意味着对低质量或滥用性查询的隐形成本承担,尤其是其提及的“AI Agent”功能,若基于大语言模型,其token成本会随使用量线性增长。在LLM成本尚未降至边际成本趋近于零的当下,这种模式能否长期持续,高度依赖于其用户群体的使用行为分布和团队的资金耐力。它更像一个精心计算的增长黑客策略,旨在通过极致的价格价值比快速获取用户,建立壁垒。
产品层面,它抓住了“简化”这一核心需求,将臃肿的现代SaaS工具还原为沟通本质:一个聊天窗口和一个帮助中心。但这也意味着其功能深度可能存疑,在面对复杂工单流、CRM深度集成或企业级权限管理时恐显乏力。因此,Helploom的真正定位可能并非全能冠军,而是作为中小团队从零启动或从高溢价产品“降级消费”的过渡性解决方案。它的成功与否,将取决于能否在“无限”带来的增长狂欢与成本控制的冷酷现实之间,找到那个精妙的平衡点。
一句话介绍:FireWally是一款免费、直观的Mac防火墙,通过实时监控应用网络连接、一键拦截及Apple Intelligence智能分析,解决了普通用户因系统防火墙功能基础、专业工具复杂昂贵而难以掌控应用“偷跑”流量和数据隐私的痛点。
Mac
Apple
Security
网络安全
Mac防火墙
隐私保护
免费工具
实时监控
流量管理
Apple Intelligence
一键拦截
用户友好
数据可视化
用户评论摘要:用户普遍祝贺发布并认可其隐私优先设计。有效建议集中在:希望增加基于异常流量的警报与推荐功能;支持按进程(而非仅应用)级别拦截;提供更详细的连接历史日志;以及未来能扩展至网站拦截。
AI 锐评
FireWally的亮相,精准刺中了macOS生态中一个长期被忽视的夹层市场:既不满于系统墙的羸弱,又畏惧于Little Snitch等专业工具复杂性与成本的“沉默大多数”。其核心价值并非技术上的颠覆,而是体验上的“降维打击”——通过“完全免费”和“单屏仪表板”极大降低了防火墙的认知与使用门槛,并巧妙借势“Apple Intelligence”为其简单的允许/拦截操作披上了一层智能解释的外衣,缓解了用户面对陌生连接时的决策焦虑。
然而,其“免费”模式与开发团队(Nektony)以往以清理、卸载工具为主的商业背景,不禁让人对其长期战略与数据使用边界画上一个问号。当前版本功能聚焦且克制(仅应用级拦截),这既是其简洁优势的来源,也可能成为其护城河的短板。用户评论中涌现的对进程级控制、历史日志、网站拦截等需求,恰恰暴露了其与专业工具的差距。若不能快速迭代,一旦用户从“隐私监控启蒙”走向“深度管控需求”,产品恐面临尴尬。真正的考验在于,团队能否在保持简洁性的同时,有序、透明地深化功能,并将“Apple Intelligence”从营销话术转化为不可替代的核心洞察力,从而在“免费工具”与“可信赖的隐私管家”之间找到稳固的立足点。
一句话介绍:Updated.dev 是一款将Git提交记录自动转化为Linear风格发布说明的工具,为高频迭代的研发团队解决了手动编写更新日志耗时费力、难以持续的痛点。
Customer Communication
Email Marketing
GitHub
发布说明生成
DevOps工具
Git集成
产品更新
团队协作
AI辅助写作
用户沟通
SaaS
效率工具
用户评论摘要:用户反馈普遍认同“开发工作因分享繁琐而未能触达用户”的核心痛点。创始人分享了产品源于自身开发节奏加快后,整理发布说明耗时剧增的经历。有用户询问其灵感的具体触发时刻,但未提出具体功能建议或批评。
AI 锐评
Updated.dev瞄准了一个精准且真实的缝隙市场:在“持续交付”与“持续沟通”之间日益扩大的断层。其价值不在于技术上的颠覆,而在于流程上的“缝合”。它将发布说明从一项需要灵感、文笔和额外时间的“创作”,降维为一项基于结构化数据的“编辑”工作,这本质上是将软件开发的工程化思维延伸至用户沟通领域。
产品逻辑清晰:以Git提交记录这一单一事实来源为起点,通过AI进行初步的语义归纳和格式化,输出可供快速审阅的草稿,最终一键发布至应用内组件和公共页面。这个闭环巧妙地规避了从零开始的写作恐惧,并保证了更新发布的即时性。其宣称的“无缝应用内组件”是真正的价值放大器,它让更新通知从被动的、需要用户主动寻找的邮件或博客,变为主动的、上下文相关的应用内提示,极大提升了用户感知产品迭代的几率。
然而,其深层挑战也显而易见。首先,其效果严重依赖团队Git提交信息的质量。如果提交信息本身是“修复了一个bug”这类无意义的记录,AI也难以生成对用户有价值的说明。这实则是将维护规范提交信息的成本,转移到了后续环节。其次,产品目前定位更偏向“发布”的效率工具,而非“沟通策略”工具。如何界定哪些提交值得告知用户、如何用非技术语言描述技术改动、如何规划更新的节奏与叙事,这些更高维的决策仍需团队自己完成。工具解决了“怎么写”和“怎么发”的效率问题,但未解决“为什么写”和“写什么”的战略问题。
总体而言,Updated.dev是一款优秀的“执行层”工具,能有效降低高质量用户沟通的边际成本。但它能否成功,不仅取决于其本身的易用性,更取决于它能否引导或融入团队建立更规范的开发与沟通纪律。它是一把锋利的剪刀,但布料仍需用户自己提供。
一句话介绍:一款集成于WhatsApp的智能营养助手,通过在购物时即时扫描食品标签,提供营养评分、过敏警报和健康洞察,解决消费者在选购食品时难以快速理解复杂标签信息的痛点。
Health & Fitness
Food & Drink
Fitness
健康科技
营养助手
食品标签扫描
过敏预警
WhatsApp应用
AI识别
免费工具
健康饮食
智能购物
生活辅助
用户评论摘要:用户普遍赞赏其便捷性和免费模式,尤其关注过敏支持与多语言能力。主要问题聚焦于:健康评分体系与欧盟标准(如法国Nutri-Score)的关联与差异、未来是否支持比价功能、盈利模式可持续性,以及全球可用性和多语言支持的具体范围。
AI 锐评
Wellbot 2.0的核心价值在于将高频通讯工具(WhatsApp)转化为即时健康决策入口,巧妙地降低了用户使用健康工具的门槛。其“扫描即得”的模式直击购物场景下信息处理的即时性痛点,具有场景洞察力。
然而,产品面临几重深层挑战与质疑。首先,其自立标准的“Health-Score”系统与欧盟等地区权威评分体系的割裂,是一把双刃剑。创始人直言不讳地批评现有标准为“无效”,这虽树立了差异化形象,但也将承担教育用户和建立新信任体系的沉重成本,其科学性和公信力有待长期验证。其次,当前的“完全免费”模式依赖创始团队自掏腰包和启动积分,在用户规模增长与AI调用成本攀升的双重压力下,可持续性存疑。评论中关于盈利的提问一针见血,捐赠模式能否支撑其愿景,是悬而未决的关键问题。
从评论反馈看,其真正的护城河或许意外地集中在“过敏支持”和“多语言”上,尤其是为跨国旅行者提供的解决方案,这构成了其最具体、最刚性的使用场景。相比之下,用户提出的“比价”等扩展功能,虽具吸引力,但受制于零售业数据壁垒(尤其在欧洲),短期内难以实现。
总体而言,Wellbot是一次精巧的场景化创新尝试,但其长期生存能力取决于:能否将其评分系统打造为值得信赖的新标准,以及能否在免费模式下找到健康的商业闭环。否则,它可能仅停留为一个有趣但脆弱的工具型应用。
一句话介绍:Expensent是一款自动将用户邮箱中的发票和账单转发给会计师的工具,解决了自由职业者和小企业主在报税季手动整理海量电子发票耗时易错、导致税务抵扣遗漏的痛点。
Email
Freelance
Accounting
自动化财务
发票管理
税务抵扣
邮件过滤
SaaS工具集成
小微企业工具
效率提升
文档扫描
订阅制服务
用户评论摘要:用户普遍认为产品“有用”、“节省时间”,能解决实际痛点。主要问题集中在:是否支持所有主流邮箱客户端(已确认支持),以及算法能否智能学习新发件人模式(回复称能处理已知及自定义发件人,并可适应发件人模式的轻微变化)。
AI 锐评
Expensent瞄准了一个微小但真实存在的市场缝隙:介于个人财务管理软件和专业会计软件之间的“发票传递”真空地带。它的核心价值并非技术创新,而是对“懒惰”这一人性弱点的精准商业化和对现有工作流的“胶水式”修补。
产品聪明地避开了复杂的会计逻辑,只做一件事——邮件搬运。这降低了使用门槛,也明确了责任边界:它只负责传输,不负责核算。这种定位使其能轻装上阵,快速集成各种SaaS服务,并通过“扫描历史邮件”功能提供即时价值,解决了用户的“历史债务”焦虑。
然而,其长期价值面临三重拷问:首先是护城河问题,其基于规则和预设发件人的过滤逻辑容易被模仿,甚至被邮箱客户端的原生规则功能部分替代。其次是扩展性问题,当前“发票转发”的单点功能天花板明显,若要增长,势必侵入会计软件或报销管理领域,将面对更强大的竞争对手。最后是数据安全与信任门槛,用户是否愿意将连接邮箱(包含大量隐私和商业信息)的权限交给一个初创工具,并相信其不会误判或泄露,这需要极强的品牌建设和安全背书。
本质上,Expensent是“自动化”趋势下的一个精致产物。它能否从“有用的小工具”成长为“不可或缺的财务管道”,取决于其能否在精准传递之外,挖掘出数据的附加价值(如基础分析、费用分类),并构建起以会计师为核心的B2B2C网络生态。否则,它可能永远只是一个优雅的“临时解决方案”。
一句话介绍:一款通过拍摄照片即可AI视觉诊断问题,并提供免提语音指导的维修助手,解决了用户在维修过程中双手被占用时无法查阅图文指南的核心痛点。
Android
Hardware
Artificial Intelligence
硬件维修
AI视觉诊断
语音交互
多模态AI
自助维修
教程库
免提指导
ifixit生态
工具类应用
用户评论摘要:用户普遍肯定其免提指导和AI视觉诊断的革新性。主要关注点在于AI对老旧或严重损坏设备识别的准确性,官方回复称其支持超7.5万台设备,并以修复任天堂Switch摇杆漂移为例佐证。
AI 锐评
FixBot并非简单的指南数字化,而是对维修体验的一次场景重构。其真正价值在于将“查阅”这一动作从维修流程中剥离,通过“视觉输入+语音输出”的多模态闭环,让用户的注意力与双手完全聚焦于维修操作本身,实现了从“边看边做”到“只做不听”的质变。这精准击中了专业维修者乃至普通DIY用户“手脏、手忙、手不得闲”的深层需求。
然而,其光鲜的AI外壳下,潜藏着所有知识驱动型AI产品共有的命门:诊断的准确性与知识的边界。评论中对老旧设备识别准确性的质疑,直指其模型训练数据的完备性与泛化能力。iFixit庞大的维修库是其护城河,但如何将非结构化的图文知识高效转化为可推理的视觉-语言模型,并覆盖长尾、非标的损坏情况,是技术上的持续挑战。此外,产品与开源社区的关系及数据使用伦理的争议,也暗示着在利用社区智慧喂养AI与回馈社区之间,需要更精巧的平衡艺术。
本质上,FixBot是一次成功的产品化“转译”,它将前沿的多模态AI技术“转译”为一个极具场景感的实用工具。但其长期成功不取决于AI的炫技,而取决于维修知识库的深度、诊断的可靠性,以及能否在提升商业效率的同时,维系其赖以起家的社区精神。它证明了AI在垂直领域的实用化潜力,但通往“万物皆可修”的愿景,道路仍崎岖。
一句话介绍:一款AI驱动的个人传记引擎,在会面或社交前快速研究他人时,解决LinkedIn信息单薄、网络搜索耗时且易混淆同名者的痛点,10秒内生成深度、可溯源的公共人物档案。
Social Media
Artificial Intelligence
LinkedIn
人物情报
AI摘要
社交背调
关系图谱
个人品牌
公开信息聚合
智能名片
人脉发现
身份消歧
知识图谱
用户评论摘要:用户肯定产品创意与界面,核心反馈集中在:1.质疑公开信息的实用性与可靠性,认为深度人脉比公开资料更重要;2.强烈期待关联LinkedIn并认领、编辑个人页面的功能;3.询问除生成档案外的其他价值。团队确认认领/编辑功能正在开发。
AI 锐评
The Almanac 瞄准的是“社交前情报准备”这一真实但微妙的场景。它试图用AI缝合公开信息的碎片,其宣称的“身份消歧”和“深度挖掘”是技术上的正确方向,但恰恰也暴露了其核心矛盾:**它处理的是最公开的数据,却试图解答最需要私下洞察的问题**。
评论区的质疑一针见血:真正的高价值社交,依赖的是非公开的“暗知识”——个人口碑、圈内评价、真实性情。这些是AI无法从博客和播客中抓取的。产品目前的价值,更可能落在对“中低频、弱连接”关系的快速背景构建上,比如媒体采访、投资初步筛选、会议演讲者了解,为使用者提供一个比维基百科更个人化、比领英更生动的“第一印象”说明书。
其真正的护城河并非信息广度,而是“可信度”。团队强调的“每项声明皆有引用”是关键,这使其区别于幻觉频出的通用AI,构建了作为“事实核查工具”的初步信任。然而,这又引向另一个风险:当个人要求编辑或删除信息时,如何在“客观聚合”与“个人隐私/形象管理”间取得平衡?即将推出的“认领页面”功能将是第一个试金石。
长远看,它可能演变为一个“个人公共信息中心”,成为用户主动管理的、比领英更丰富的动态名片。但前提是,它必须从“他者审视的工具”,转变为“自我展示的平台”,吸引用户主动维护。否则,它可能永远停留在“高级版百度百科”的层面,有用,但难以触及社交的核心。
一句话介绍:一款利用AI构建并动态调整跑步计划的智能教练应用,为跑者解决了传统训练计划僵化、无法根据个人实际状态与表现进行适配的核心痛点。
Health & Fitness
Running
Community
AI健身教练
个性化跑步计划
自适应训练
跑步训练应用
运动科技
健康管理
数据驱动
移动应用
智能体育
实时指导
用户评论摘要:用户普遍认可产品理念与简洁设计,认为其解决了传统计划僵化的问题。主要反馈集中在:希望明确伤病等意外情况的应对逻辑;建议简化AI报告并增强数据可读性;询问与Garmin等平台的数据同步及计划手动调整功能;探讨其与Strava的竞合关系。
AI 锐评
Runathon AI切入了一个看似拥挤但实则存在巨大优化空间的赛道:大众跑步训练。其宣称的价值并非简单的计划生成,而在于“动态适应”——这直击了传统训练应用“计划与执行脱节”的命门。从创始人自述的创作动机来看,产品试图将“教练”的决策逻辑算法化,根据每次跑步的实际表现反馈调整后续计划,这比静态的“Couch to 5K”模式或依赖用户手动调整的计划更具前瞻性。
然而,其面临的挑战与机遇同样尖锐。首先,“自适应”算法的科学性与透明度是信任基石。评论中关于“伤病如何适配”的提问,恰恰点出了AI教练在复杂现实情境(如身体异常信号)下的决策瓶颈。这不仅是功能问题,更是责任与安全边界问题。其次,其定位在“教练”而非“记录”,试图与Strava等巨头进行差异化竞争,策略清晰。但创始人关于UI风格“故意接近Strava”以营造熟悉感的解释,是一把双刃剑,虽可能降低用户迁移成本,却也削弱了品牌独特性,并可能引发“模仿者”而非“颠覆者”的认知。
从评论反馈看,用户的核心需求已从“有无AI”升级为“AI是否真正智能与开放”。他们关心数据互通(Garmin、Apple Watch)、计划的手动微调权限,以及报告的可解释性。这揭示了一个深层趋势:用户希望AI是辅助决策的“副驾”,而非完全掌控的“自动驾驶”。产品下一阶段的胜负手,或许在于能否在保持自动适配核心优势的同时,赋予用户更灵活的干预接口,并建立更透明、可信的调整逻辑说明,从而在“算法权威”与“用户自主性”之间找到最佳平衡点。
一句话介绍:Korey是一款AI智能体,通过自动化从想法到实现的中间步骤,在软件产品开发流程中,解决工程师在任务拆解、上下文搬运和跨工具协调上耗时过多的痛点。
Task Management
Developer Tools
Artificial Intelligence
AI编程助手
工作流自动化
智能体协作
任务管理
开发运维
代码生成
产品工程
生产力工具
用户评论摘要:用户反馈积极,认为该功能是“游戏规则改变者”。主要问题集中在多AI编码智能体任务分配时的冲突处理逻辑。官方回复当前支持手动指定或设置默认智能体,未来计划通过规则引擎实现更智能的路由。
AI 锐评
Korey的“Coding Agent Handoff”本质上是在争夺AI原生时代的“产品工程中枢”席位。其真正价值并非仅仅是串联了想法、任务管理与AI编码智能体,而在于试图定义和标准化“AI协同时代”的软件生产工作流。
产品将“生成任务规格”和“分配执行智能体”这两个关键环节自动化,瞄准了当前AI开发工具繁荣背后的新痛点:工具碎片化与上下文割裂。工程师在Cursor、Devin等工具间手动切换和搬运需求的成本,正在抵消AI带来的效率提升。Korey试图成为智能体世界的“调度中心”,这是一个颇具前瞻性的定位。
然而,其面临的挑战同样尖锐。首先,工作流的“黑箱化”风险。当AI负责从需求解读到任务拆解的全链条时,如何确保其对复杂、模糊需求的把握精准度?错误的拆解可能导致后续智能体全盘跑偏。其次,当前解决方案对多智能体协作的逻辑仍显初级,仅靠简单路由规则难以应对真实开发中前后端交织、依赖复杂的场景。最后,其价值高度依赖上下游生态的开放性与稳定性,在AI智能体市场格局未定的当下,存在一定的集成风险。
总体而言,Korey从工作流自动化切入,思路正确且痛点抓得准。但它能否成功,取决于其能否从简单的“管道工”进化成具备一定项目理解与协调能力的“智能项目经理”,这对其自身AI能力的深度提出了更高要求,而不仅仅是做连接。
一句话介绍:一款Chrome浏览器扩展,通过悬停即时检测并转换网页上的各类单位,解决了用户在浏览网页时需中断操作、手动复制粘贴到计算器进行单位换算的效率痛点。
Chrome Extensions
User Experience
Developer Tools
浏览器扩展
单位转换
效率工具
悬停操作
即时工具
生产力
网页辅助
开发者工具
用户评论摘要:用户反馈积极,认为产品体验“轻松”。主要建议集中在功能扩展上:一是希望增加更多单位类型;二是询问对科学计数法的支持(开发者已确认将加入后续更新)。另有用户主动寻求改进设置的建议。
AI 锐评
HoverConvert 的本质,是将一个高频但碎片化的“微操作”从“主动调用”变为“被动响应”,其真正价值在于对用户“心流”状态的保护。它没有创造新的生产力,而是通过近乎零成本的交互(悬停),消灭了单位转换这个动作本身所带来的上下文切换成本——从复制、打开新标签页、搜索、粘贴、查看结果到返回原页面的一系列中断。
然而,其“犀利”之处也潜藏着发展的天花板。首先,其核心技术“单位自动识别”在复杂文本环境(如混合格式、非标准缩写、科学文献)下的准确率将是体验的生命线,一次误识别就可能导致用户信任崩塌。其次,作为轻量级工具,其功能深度与用户定制化需求之间存在天然矛盾。评论中用户对“更多单位”和“设置”的询问,已隐约触及此边界。工具若一味堆砌单位种类,会变得臃肿;若保持极简,又可能无法满足专业场景。
它的成功,不在于替代专业的换算网站,而在于用极致的“懒人逻辑”占据了浏览器内即时换算的生态位。其未来挑战在于:如何在保持“无感”体验的前提下,通过智能识别算法升级和有限但精准的可配置性,从“好用的小工具”进化为“可靠的基础设施”。当前版本是一个优雅的起点,但下一阶段,它必须在“精准”与“全能”之间做出明智的权衡。
一句话介绍:为AI智能体提供生产级开源控制平面,通过Kubernetes式的编排与零信任身份层,解决开发者在规模化部署和管理自主软件时的安全、调试与扩展难题。
Open Source
Developer Tools
Artificial Intelligence
GitHub
AI智能体平台
微服务架构
开源基础设施
零信任安全
身份与访问管理
可观测性
生产就绪
自主软件
编排框架
分布式系统
用户评论摘要:用户主要关注产品的实际应用能力,核心问题集中在两点:一是从单个智能体平滑扩展到数百个时是否需要重构;二是在多智能体交互中,如何通过策略(而非自定义代码)强制执行信任边界与访问控制。
AI 锐评
Agentfield的亮相,直指当前AI应用开发从“玩具”迈向“生产工具”过程中的核心断层。它聪明地避开了已显臃肿的“框架”之争,转而将自己定位为“基础设施”,这一定位是其最大价值所在。它试图回答一个关键问题:当开发者厌倦了复杂抽象,选择直接调用API编写智能体后,随之而来的运维、安全与规模化挑战该如何系统性地解决?
产品将Kubernetes的编排理念与零信任安全架构融合,本质上是为离散的、API驱动的智能体脚本提供了一套工业化的运行时环境。其真正锋芒在于“管控”而非“创造”。它不关心智能体的内部逻辑,而是通过密码学身份、授权策略和可验证审计追踪,在智能体外部构建了一个可信的执行网格。这恰好击中了早期采用者(如评论中“直接调用OpenAI API”的开发者)在尝试规模化时必然遭遇的痛点:混乱的权限、脆弱的交互、深夜的调试噩梦。
然而,其挑战也同样明显。首先,市场教育成本高,需要说服崇尚“简单直接”的开发者接受一套新基础设施的复杂度。其次,在智能体范式本身快速演进的当下,定义一套稳定、普适的“执行与身份模型”需要极高的架构前瞻性。最后,作为开源项目,其成功将极度依赖生态的构建——能否围绕其“控制平面”形成丰富的工具链与最佳实践。
总体而言,Agentfield是一次极具针对性的供给侧改革。它并非又一个LLM包装器,而是试图成为智能体时代的“Spring Cloud”或“服务网格”,其价值能否兑现,取决于能否吸引到那些真正面临生产痛点的团队,并共同完成从概念验证到关键业务负载的艰难跨越。
一句话介绍:一款通过“猜测AI生成图像的提示词”来反向培养AI思维直觉的休闲游戏,在轻松的游戏场景中,降低了公众理解AI图像生成原理的门槛。
Artificial Intelligence
Tech
Games
AI素养游戏
提示词猜谜
逆向工程
每日挑战
Wordle-like
休闲益智
AI教育
用户参与
游戏化学习
生成式AI
用户评论摘要:用户普遍认为产品构思巧妙,翻转了传统的AI交互模式,UI精致且具有吸引力。主要反馈集中在:1. 对游戏难度等级平衡性的好奇;2. 希望增加与朋友分享挑战、进行竞赛的社交功能;3. 认可其可能形成像Wordle一样的每日习惯。
AI 锐评
Guess Whale 的聪明之处在于,它用一个精巧的游戏化外壳,包裹了一个严肃的“AI祛魅”内核。在生成式AI被过度神化为“输入咒语,输出奇迹”的当下,它通过“逆向工程”的玩法,强制用户进行一场思维训练:从结果(图像)反推原因(提示词)。这个过程本质上是在引导用户解构AI的“黑箱”,理解风格、物体、构图等元素与文本描述之间的统计关联,而非魔法。
其真正的价值并非在“猜词”游戏本身,而在于它提供了一种零门槛、高粘性的“AI素养”普及方案。它将原本枯燥、技术性的“提示词工程”知识,转化为可感知、可迭代的游戏目标(星星、收集品)和社交货币(每日排行榜)。这比任何教程都更有效。然而,其长期挑战也显而易见:游戏的核心体验高度依赖提示词-图像对的数据集质量和多样性。一旦玩家摸清套路或数据集枯竭,新鲜感和教育意义会迅速衰减。此外,它目前培养的更多是对现有模型(很可能是Midjourney或DALL-E风格)的“直觉”,这是一种对特定AI系统行为的适应,而非对通用AI原理的深刻理解。
未来,若能将玩法从“猜对标准答案”拓展到“探索提示词的边界与创造性组合”,或许能从“AI猜谜游戏”升维为“AI思维训练工具”。目前来看,它是一个极具创意的市场切入点和用户教育入口,但若要维持长期生命力,必须在内容深度和社交维度上快速迭代。
一句话介绍:Nimbalyst是一款本地WYSIWYG编辑与会话管理工具,通过在统一环境中与Claude Code迭代处理文档、线框图和代码,解决了AI编程助手在跨文档、视觉元素和代码间工作流割裂的痛点。
Design Tools
Productivity
Developer Tools
AI编程助手工具
本地Markdown编辑器
原型设计工具
图表工具
会话管理
WYSIWYG编辑
Claude Code集成
上下文迭代
生产力工具
Beta软件
用户评论摘要:用户普遍肯定其统一工作流、提升效率的价值,界面设计获赞。主要建议与担忧包括:导航需保持简洁、界面布局需防信息过载、长期会话的稳定性至关重要,以及对未来团队协作功能的期待。
AI 锐评
Nimbalyst Beta的亮相,直指当前AI编程助手生态中的一个关键缝隙:上下文碎片化。工具将Claude Code的交互从离散的代码片段或聊天窗口,锚定到了一个持续、可视、多模态的本地文档环境中。其宣称的“构建完整上下文并迭代”是核心价值主张,这并非简单的功能聚合,而是试图重塑人机协作的“工作平面”。
从评论看,早期用户敏锐地捕捉到了其潜力与风险。效率提升是即时收益,但“稳定性成为一切”和“布局需平衡以防过载”的评论,则点出了此类深度集成工具的阿喀琉斯之踵。当工作流完全依赖于一个持续会话和统一界面时,工具的鲁棒性、性能和信息架构设计就从未如此重要——一次崩溃或混乱的布局,代价可能是整个思维链的中断。创始团队拥有被收购的创业背景,这或许意味着对产品化与稳定性的理解更深,但挑战依然巨大。
本质上,Nimbalyst是在与主流IDE(如Cursor)和笔记工具(如Obsidian)争夺AI原生工作流的“中心节点”位置。它的赌注在于:对于Claude Code的重度用户而言,一个专为“迭代构建上下文”而生的、融合了文档、草稿与代码的沉浸式环境,其增益将远超在多个优化程度不一、彼此割裂的专业工具间切换的成本。然而,其“本地、免费、但不开源”的模式,在吸引早期用户的同时,也可能为未来的生态扩展和信任建立设下隐形门槛。它能否从一款优秀的Claude Code伴侣,进化为一个不可替代的AI协作平台,取决于它如何应对稳定性、复杂场景下的用户体验以及未来的协作架构挑战。
Product Hunt, Seven years ago, we started ClickUp with a simple but ambitious idea: one app to manage all of your work.
Since then, work has only gotten more chaotic. Teams are juggling dozens of tools, copy-pasting between apps, and losing context in the gaps. We call this Work Sprawl—and it quietly kills productivity.
ClickUp 4.0 is our answer.
Over the past year, more than 80% of our engineering effort has gone into one thing: raising the bar on craft, quality, and performance. We rebuilt the experience so your work feels faster, cleaner, and more connected than ever before.
ClickUp 4.0 is the world’s first Converged AI Workspace—a single place where your tasks, docs, chat, and AI agents all work together with 100% context.
Here’s what that means for you:
One workspace, not fifteen tabs. Bring projects, docs, conversations, and files together so you always know where work lives.
New 4.0 navigation built for focus. A modern, customizable sidebar, a My Tasks hub for your day, and Hubs for teams, meetings, and more.
AI that actually knows your work. Connected AI agents that understand your tasks, docs, chats, and connected tools—so they can summarize, answer questions, and move work forward, not just write text.
Meetings that run themselves. Built-in calendar, SyncUps, and AI notetaker to schedule, record, summarize, and turn conversations into action items.
This launch is a new era for ClickUp.
ClickUp 4.0 is live today. I’d love to hear what you think and what you want us to build next.
– Zeb
Founder & CEO, ClickUp
Congratulation @djcurfew @thisiskp_ ClickUp 4.0 looks like the first real solution to Work Sprawl - everything finally lives in one connected workspace.
The new performance and UX upgrade is unreal; it actually feels fast enough to keep up with real teams.
Connected AI agents + unified tasks + docs might be the biggest productivity jump ClickUp’s ever shipped.
Hey PH fam 👋
Super excited to bring ClickUp 4.0 to the Product Hunt community today 🚀
There is a very real pain point I keep hearing from founders, product teams, and operations leaders.
Teams are not struggling because they lack tools.
They are struggling because their tools do not talk to each other. And once the workflow cracks, everything slows down.
Here are the concerns I hear most often:
• “We lose context every time we switch tools”
• “Our meeting notes never turn into action”
• “Updates live in so many places that no one knows the full picture”
• “AI is helpful but it does not understand the actual work we are doing”
These are not small annoyances. They are real blockers that limit execution speed.
That is why this launch matters.
ClickUp 4.0 is the most intentional attempt I have seen to solve the coordination problem at scale. Not by adding more tools, but by bringing everything into one connected workspace and letting AI support the flow instead of disrupting it.
Here is what stands out:
✨ Unified workspace where tasks, docs, chat, meetings and dashboards sit together
✨ AI Chat that actually understands your projects, notes and context
✨ SyncUps that turn calls into summaries and next steps instantly
✨ Autopilot agents that handle routine follow ups and small tasks
✨ A cleaner interface that reduces friction across the entire workflow
And the workflow feels… natural.
Describe what you want to focus on, and AI gives you context from your own workspace.
Jump into a meeting and watch SyncUps convert it into actionable steps.
Move through your day with fewer tool jumps and fewer moments of “where did that information live”
What I appreciate most is that ClickUp 4.0 keeps humans in control.
Your structure.
Your workflow.
AI simply accelerates the pieces that normally slow you down.
The ClickUp team is here all day to answer questions and hear feedback. Drop your thoughts, questions or reactions below 👇
One app to kill AI tab chaos. Nice. 👏
Congrats to the whole ClickUp team, rebuilding this much at the foundation level isn't easy, but the results show.
This is a really impressive update. The polish shows.
Huge congrats on the launch!!
The new hubs and sidebar redesign are incredibly clean. The UI feels calmer, more focused, like it grew up.
ClickUp's 4.0 is a major game changer!
Been having issues looking into a lot of tasks assigned to myself. After 4.0, the tasks are organized better! With the integration with a lot of apps, it's a breath of fresh air having to do a lot of things within a single app! MINDBLOWN!!!
Looks polished, but I hope legacy performance issues are gone. Congrats 🥂
The way it organizes small details saves me from scrolling around apps all day 😌
feels like a mini workspace that grows with me. Simple start, strong workflow later on.
The way it organizes small details saves me from scrolling around apps all day 😌
Chat and work living together actually helps me respond faster without losing track.
this thing gives my day structure without making it complicated. Big win for focus.
Can the AI summarize cross-project insights or spot trends automatically?
Huge congratulations to the ClickUp team! The craftsmanship really shows. Love seeing ClickUp continue raising the bar for productivity.
Seems pretty cool - clickup could save me out of tedious project management tasks!
Smooth UI, faster actions, and better automation. Great launch.
Big congrats to the ClickUp team. amazing work.
Looks great. Congrats on the great work.
Congrats 👏👏👏
@djcurfew @clickup_chris the layout is so much cleaner and the speed is top-notch! This is great job and every team aiming at being productive should be using this for sure.
Looks incredibly powerful - data silos from Slack/Notion/etc. have made it very difficult to have a single agent work across all the platforms your team is on. If you have a team fully on ClickUp they will likely see a lot more upside to agents
I use ClickUp every day and have already bid farewell to context switching and should I say typing?! Love love love Talk to Text. Do we have a TTT Leaderboard? 🤩