بازگشت به فهرست ابزارها

شبکه‌های اجتماعی

FeedHive

AI-assisted writing, scheduling, recycling, analytics, and collaboration

نتیجه ارزیابی

تا حدی

چرخهٔ ظاهری زمان‌بندی پست‌های شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی قابل ساخت است، اما جایگزینی در سطح تجاری نیازمند چیزهایی فراتر از ظاهر صفحه اول است. ارزش واقعی FeedHive به API پلتفرم‌ها و قدرت توزیع آن برمی‌گردد؛ بنابراین انتظار یک پروژهٔ آخر هفته یا چند روزه با دامنه‌ای شخصی‌تر را داشته باشید.

زمان تقریبی ساخت
چند روز
هزینه تقریبی اجرا
Maintain OAuth, token refresh, media constraints, rate limits, scheduling, webhooks, retries, and platform policy compliance.
اشتراک محصول اصلی
۳۳.۴۵ دلار در ماه

چه چیزی را از دست می‌دهی؟

  • تاریخچهٔ تحلیلی و آمار دقیق تعاملات
  • فرایندهای تایید تیمی و مدیریت فایل‌ها و دارایی‌ها
  • مصونیت در برابر تغییرات مکرر API و قوانین پلتفرم‌ها
  • پوشش حالت‌های خاص تقویم‌ها و تنظیم دقیق منطقه‌های زمانی
  • انتشار خودکار و پایدار در پلتفرم‌های مختلف

پرامپت شروع

برای شروع ساخت، مستقیم کپی‌اش کن.

Build a deliberately narrow personal substitute for FeedHive, not a full clone. Use exactly this stack: Next.js 15 + TypeScript + PostgreSQL + BullMQ. Primary job: Build a personal AI social scheduling planner that stores drafts, previews platform variants, and exports a posting queue without pretending to bypass platform APIs. Start from an empty folder and create the complete working project. Make the default mode single-user and private. Store user data locally unless the core job requires the declared self-hosted database. Do not add analytics, telemetry, ads, or third-party accounts. Put every secret and external credential in .env and provide .env.example. Use realistic sample data that is clearly labelled and easy to delete. Implement the smallest polished interface that completes the core loop end to end. Include clear empty, loading, validation, success, and failure states. Add import and export so the user is not trapped in the app. Use accessible keyboard navigation, labels, focus states, and sensible contrast. Validate untrusted input and never log secrets or private file contents. Deliberately exclude these paid-product advantages: analytics history and attribution; team approvals and asset workflows; protection from API and policy changes. Do not fake integrations, network effects, proprietary data, model quality, compliance, or security claims. Where an external API is optional, keep the app useful without it and explain the degraded mode. Write focused unit tests for the data model and the most important workflow. Add one end-to-end smoke test that proves the core loop works. Create a README with setup, permissions, architecture, data location, backup, and limitations. Add scripts for install, development, test, build, and a production-style local run. Run the tests and build before finishing, then fix errors rather than merely describing them.

برای ساختش کمک می‌خوای؟

ابزارهای مشابه

اگر این ابزار را بررسی می‌کنی، این گزینه‌ها هم احتمالاً به کارت می‌آیند.

به درد یکی دیگه هم می‌خوره؟

نتیجه FeedHive رو براش بفرست