产品库

快速创建美观的在线表单

DummyForms是一个在线表单构建平台，允许用户无需编码知识即可创建专业表单和调查问卷。它以其直观的拖放构建器、智能分析功能、条件逻辑、自定义主题和安全性而闻名。DummyForms的背景信息显示，它旨在简化数据收集流程，节省时间，并提供详细的表单性能和用户行为洞察。产品定位于满足不同规模企业的需求，提供核心表单构建功能，并有免费和付费计划可供选择。

AppReply 是一款用于自动回复应用商店评论的工具，无需编程即可实现自动化。

AppReply 是一款专为应用开发者和运营人员设计的工具，用于自动化管理应用商店评论的回复。它通过集成 Google Play 和 Apple App Store 的官方 API，实现对用户评论的实时监控和自动回复。该工具利用 AI 技术生成符合品牌风格的回复，帮助开发者节省时间并提高用户满意度。AppReply 的主要优点包括简单易用、无需编程技能、快速集成以及符合应用商店规定。它适用于各种规模的应用团队，无论是初创公司还是大型企业，都能通过自动化回复提升应用的评分和用户参与度。

将问题和表单转化为个性化聊天AI，获取即时见解并生成病毒式内容

Yapz 是一个基于人工智能的平台，能够将问题和表单转化为个性化的聊天AI。其核心功能是通过与用户的互动，快速获取信息并将其转化为有价值的见解和内容。该技术的重要性在于，它能够帮助企业或个人以更高效的方式收集和分析数据，同时通过生成病毒式内容来扩大影响力。Yapz 由 datarockets 和 collabs 共同打造，致力于保护用户隐私。目前尚不清楚其具体价格和定位，但从其功能来看，可能主要面向需要高效收集信息和内容创作的用户群体。

PLG OS助力企业轻松收集用户反馈，将用户洞察转化为提升产品的行动。

PLG OS是一个用户反馈收集与分析平台，它通过提供定制化的反馈组件、实时分析和通知等功能，帮助企业更好地理解用户需求，从而优化产品和服务。该平台的主要优点在于其高度的可定制性和易用性，用户无需技术背景即可快速部署反馈表单。PLG OS的背景信息显示，它旨在为产品主导增长（PLG）企业提供一个简单而强大的工具，以支持他们的产品迭代和用户参与度提升。目前，PLG OS提供免费试用，适合初创企业及希望提高产品用户体验的公司。

利用AI分析App Store评论，获取可执行的洞察.

Supascout是一款专注于分析App Store评论的工具，通过AI技术帮助开发者和企业了解用户的需求和痛点。其主要优点在于能够快速处理大量数据，提供深入的用户反馈分析，从而帮助企业优化产品功能和用户体验。该工具适合希望提高产品竞争力的企业和开发者，能够帮助他们更好地了解市场动态和用户期望。

体验Copilot新功能的实验室

Copilot Labs是微软推出的一个实验性平台，旨在让Copilot Pro订阅者先行体验Copilot的新功能。这些功能在正式发布前会在此平台上进行测试和反馈收集，以便进一步优化。Copilot Labs体现了微软在AI领域的创新精神和对用户反馈的重视。

AI用户研究工具，让产品更懂用户心声。

UserFeedChat是一个AI用户研究工具，它允许用户通过自然对话的方式向AI代理请求功能和报告bug，从而揭示用户的真实见解。该工具通过每日和每周报告向用户提供关键的用户痛点和挫折，帮助企业更好地理解用户需求，优化产品。UserFeedChat保护用户数据，所有对话数据仅对企业可见，并且符合存储规定。产品背景信息显示，UserFeedChat旨在通过自动化的用户研究减少企业进行访谈的时间和麻烦，同时提供更深入的用户理解。

一键AI驱动的竞争分析工具

AnalyzeSphere是一款AI驱动的竞争分析工具，它能够提供实时的竞争分析，揭示关键指标、市场定位和竞争对手策略。用户只需一键点击，即可在任何访问的网站上获得详细的业务洞察。该产品利用先进的AI技术，帮助用户发现潜在客户的购买意图、用户情感和痛点，以及如何与产品互动，从而制定更有效的营销策略。AnalyzeSphere提供简单明了的定价方案，适合各种规模的企业使用。

将用户反馈转化为价值

Zefi AI是一个商业产品，专注于将用户反馈集中化、分析并提取洞察，以指导更好的产品决策。它通过集成多种工具，提供一个统一的反馈概览，帮助企业理解用户反馈背后的原因和趋势，从而推动业务增长。Zefi AI以其企业级安全性、自动化反馈收集和标记、以及基于数据的产品决策支持而受到客户信赖。

为原型添加动态效果的智能动画工具

Smart Animate是Sketch插件中的一个新功能，它允许设计师在原型设计中添加动画效果，使得设计更加生动和直观。这项技术通过识别具有相同名称的图层在多个画板之间的变化，来创建平滑的过渡动画。它简化了动画的创建过程，使得设计师能够快速迭代和测试他们的设计想法。Smart Animate的引入，是Sketch对用户反馈的积极响应，特别是在动画需求方面。

AI驱动的产品体验平台，助力产品优化和增长。

Sprig是一个综合性的产品体验平台，通过AI技术观察用户的产品使用体验，生成产品改进建议，以帮助企业实现其产品目标。该平台通过Replays、Heatmaps、Surveys、Feedback和AI Explorer等功能，提供用户行为分析、用户反馈收集、产品改进建议等一系列服务，帮助产品团队更好地理解用户需求，优化产品体验，从而推动产品增长。

AI驱动的网络研究工具，以电子表格形式实现。

AnswerGrid是一个AI驱动的网络研究工具，以电子表格的形式提供服务。它专注于帮助初创公司进行高质量的销售资格预审。该工具利用人工智能技术，通过自动化的数据收集和分析，帮助用户快速获取市场信息，从而提高销售和市场研究的效率。AnswerGrid的主要优点包括高效率、低成本和易于使用，特别适合需要快速获取市场数据的初创公司。

您的自主AI麦肯锡顾问

Kathy是一个AI竞争对手分析师，能够帮助企业通过实时研究竞争对手，做出明智的决策并超越竞争对手。它使用先进的AI和机器学习算法来审查和验证收集的信息，能够自主纠正错误并根据反馈和自我学习能力改进数据收集方法。Kathy在本地云服务器上运行，确保所有研究数据都保留在用户手中，提供比传统SaaS服务更高的安全级别。

通过分析用户评论，降低用户流失率。

ReviewHawk是一个专注于分析应用商店评论的工具，旨在帮助企业降低用户流失率，获取用户反馈，从而改善产品。它通过数据驱动的决策和用户满意度分析，帮助企业了解用户真正想要的功能，从而提升用户留存率和产品满意度。

使用AI语音表单收集数据

Waveform.ai 是一个利用人工智能技术通过语音表单收集数据的平台。它通过自然语言交互的方式，帮助用户在客户访谈、员工调查、市场研究和潜在客户生成等方面进行数据收集。该平台的主要优点包括：1. 更全面和深入的信息收集：通过AI驱动的调查，能够收集到更全面和有洞察力的数据，从而进行更深入的分析和做出更明智的决策。2. 更高的响应率：通过AI驱动的语音表单与用户进行自然互动，提高调查的响应率和用户满意度。3. 反映品牌身份：可以个性化语音和个性，以反映品牌身份，创造一致且难忘的用户体验。4. 时间和成本效益：与传统的人工数据收集方法相比，节省时间和降低成本，同时保持准确性和可靠性。

AI驱动的变更日志生成器，简化产品管理流程。

ProductLift是一个针对SaaS产品经理、项目经理和市场策略师的优先级排序、路线图和变更日志工具。它允许用户对功能进行投票，定义产品路线图，并展示产品更新。ProductLift致力于提升您的产品体验。

开源服务器代理，用于收集和报告指标

Telegraf是一个开源的服务器代理，用于收集和发送来自数据库、系统和IoT传感器的所有指标和事件。它使用Go语言编写，编译成一个单一的二进制文件，无需外部依赖，占用的内存非常小。Telegraf拥有300多个插件，由社区成员编写，覆盖了云服务、应用程序、IoT传感器等多种数据源。它支持灵活的解析和序列化，适用于多种数据格式，如JSON、CSV、Graphite，并能将数据序列化为InfluxDB行协议和Prometheus等。Telegraf还具有稳健的交付保证，包括流量回压、调度器、时钟漂移调整、全流支持等。此外，Telegraf的自定义构建器允许用户选择特定插件包含在Telegraf二进制文件中，适合在资源受限的设备上使用。

使用AI提升表单转化率

Surface是一个基于AI技术的在线表单构建工具，专为营销和需求生成团队、CRO专家以及领英生成团队设计。它提供了一个无代码表单构建器，能够创建与品牌匹配的多步表单，提升转化率并收集部分响应数据。通过AI技术，Surface可以提高潜在客户的筛选过程，确保用户专注于最有希望的潜在客户。此外，它还提供了强大的入站工作流程自动化，以及2000多个集成选项，帮助用户有效地捕获、培养和转化潜在客户。

AI助力的快速洞察和全面研究助手

GPT Researcher是一个领先的自主研究代理，专为多代理框架设计，提供实时、准确和事实性的结果。它能够简化数据收集，通过一个函数调用提供可信赖、聚合和策划的结果。它支持超过100种不同的大型语言模型(LLMs)，并且可以与任何搜索引擎协作，从Google到DuckDuckGo。用户可以轻松搜索本地文档和文件，并生成超过2000字的长篇报告，支持多种格式的导出，如PDF、Word、Markdown、JSON和CSV。

Synna.Ai是一个无代码、AI驱动的工作流程构建器，可以轻松自动化报告生成，简化操作流程，确保所有人都能及时更新。

Synna.Ai是一个无代码、AI驱动的工作流程构建器，主要优点包括自动化报告生成、简化操作流程以及保持数据更新。它提供了简单到复杂的工作流程编辑器，适用于技术和非技术用户。Synna.Ai通过AI和网络抓取技术，可以从任何网站提取数据，而无需编码或使用API。它采用最先进的加密和行业最佳实践，确保数据的安全性。无需手动数据收集，Synna.Ai的AI驱动的数据收集器可以自动获取数据，并始终提供最新的数据。

AI助手，帮助您收集潜在客户信息并过滤噪音

Choice Chaser是一个AI助手，通过持续监测各种网站和社交媒体平台，帮助您收集潜在客户的需求和推荐信息。它能够快速分析和筛选出相关信息，并在第一时间通知您。Choice Chaser的主要优点是节省时间、提高效率，帮助您更好地找到潜在客户。

实时分析工具，助你洞察竞品用户反馈。

Inside AI 是一款基于人工智能技术的实时分析工具，它能够帮助用户追踪竞品的用户反馈和市场动态。该工具通过实时网络连接，分析用户评论，依托专有技术，为用户提供可操作的见解。它适用于独立开发者、初创公司、企业、分析师和风险投资公司等，帮助他们节省研究时间，找到正确的产品开发方向。

收集高质量用户反馈

LoomFlows是一个收集高质量用户反馈的平台。它帮助您简化高质量反馈的收集，识别有影响力的机会，并通过构建合适的功能来加速发展。LoomFlows提供收集用户反馈的渠道、反馈分析、注释截图、Loom视频反馈等功能。它适用于个人和团队，有不同的定价计划供选择。

构建通用虚拟助手的开源工具套件

AgentStudio是一个开源工具套件,覆盖了构建通用虚拟助手的整个生命周期。它提供了环境实现、基准测试套件、数据收集管道和图形界面,促进通用虚拟助手未来研究的发展。AgentStudio提供了与人类与计算机交互一致的统一观测和行动空间,允许在任何人类执行的任务上评估智能体和收集数据。这一特性极大扩展了潜在任务空间。因此,AgentStudio可以促进开发和评测能够跨越各种真实世界用例的智能体。

为您的网站创建自己的AI聊天机器人

BotMe是一个AI聊天机器人平台，它可以帮助您在网站上与用户进行无缝交互，并收集有价值的数据。通过我们直观的仪表板和分析功能，您可以轻松管理对话并获得有用的见解。BotMe支持多种语言，可以适应您的特定领域。您可以自定义机器人的外观、响应和性格，以完美契合您的品牌。通过无需编码的方式将机器人嵌入到您的网站或其他平台，为用户提供流畅的体验。您还可以通过机器人与用户的互动顺利捕获用户的电子邮件地址，并获得重要的潜在客户。BotMe即将推出，敬请期待！

Betafi：将用户的声音带入产品开发

Betafi是一个集成平台，帮助用户轻松收集、整理和分享来自用户对话中的有影响力的反馈意见。您可以使用Betafi进行用户访谈、可用性测试和用户反馈等。它支持导入Figma、Adobe XD或Web原型，并提供视频录制、自动转录、强大的标注工具、Google Meet和Zoom集成等功能。Betafi助您在产品开发的每个阶段收集和整理用户反馈，从而加速迭代，实现产品市场适应。

Voicepanel是使用AI进行大规模反馈收集的平台

Voicepanel利用AI技术帮助企业以前所未有的速度和规模收集详细反馈。它通过AI进行目标受众的招募、进行语音或视频采访，并即时综合可行的洞察。

生成表单，通过提示或提取和总结文档内容

GPT Google Form Builder是一款帮助用户通过提示生成表单，或者提取和总结文档内容的插件。它还支持OCR扫描来创建表单。用户可以用它来建立各种类型的Google表单，包括调查问卷、测验、考试、任务、反馈、市场营销、数据收集等。该插件支持自动识别和解析问题、选项，可以导入问题、问题与答案和测验到Google表单中。

基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术

C3PO 是一种基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术，可以从单个反馈句子中对 LLM 进行调整，避免过度概括化。该技术提供了参考实现、相关基准线和必要组件，方便研究论文中提出的技术。

机器人教学框架,无需在野机器人

通用操作接口(UMI)是一个数据收集和策略学习框架,允许直接将现场人类演示中的技能转移到可部署的机器人策略。UMI采用手持夹具与仔细的界面设计相结合,实现便携、低成本和信息丰富的数据收集,用于挑战性的双手和动态操作演示。为促进可部署的策略学习,UMI结合了精心设计的策略界面,具有推理时延迟匹配和相对轨迹动作表示。从而产生的学习策略与硬件无关,并且可以在多个机器人平台上部署。配备这些功能,UMI框架解锁了新的机器人操作功能,仅通过为每个任务更改训练数据,允许泛化的动态、双手、精确和长时间的行为,从而实现零次调整。我们通过全面的真实环境实验演示了UMI的通用性和有效性,其中仅通过使用各种人类演示进行训练的UMI策略,在面对新环境和对象时实现了零次调整的泛化。