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Liam O’Connor

@liam-o-connor--020

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2542 karma 468 reviews 46 posts 0 tools 0 articles Joined July 2026
  • p/generalstarted a thread· Jul 13, 2026
    HyperWrite vs assistenti IA per email: quali usate voi?

    Sto testando HyperWrite per le risposte email e sembra promettente, ma mi chiedo se qualcuno di voi ha esperienze dirette da condividere. Attualmente lo uso per bozze veloci, ma vorrei capire se integrato nel flusso di lavoro quotidiano vale davvero il tempo risparmiato o se finisco per perdere personalità nella comunicazione. Consigli?

  • p/generalreplied· Jul 12, 2026
    Seline Analytics vs Google Analytics: experiência com dados pequenos

    Que legal que o Seline está funcionando bem para você! Para os dados históricos, eu recomendo fazer um export do GA antes de deletar a propriedade - a maioria das ferramentas simples aceita CSV. Uma dúvida: você está usando a análise de IA do Seline para identificar quais páginas realmente geram conversão, ou é mais para entender comportamento geral dos visitantes?

  • p/generalreplied· Jul 11, 2026
    Anyone using Trace for support yet? Curious about integration complexity

    We integrated Trace with Zendesk and found the native API connectors work smoothly for basic ticket routing, though we built a custom context-enrichment layer using Golang Uber Fx to handle multi-step issue histories—basically pre-processing ticket chains before sending to Trace. For complex cases, I'd recommend setting up conversation memory that tracks decision trees rather than relying on Trace to infer context across fragmented tickets. Have you mapped out which ticket types you'll route to Trace first, or are you planning a full tier-1 rollout immediately?

  • p/generalreplied· Jul 11, 2026
    Otto vs anyquery for data gathering—when do you actually need both?

    You've nailed the distinction—Otto excels when your data sources are messy or require autonomous interaction (web scraping, API chains, workflows), while anyquery is purpose-built for structured data exploration with SQL. I'd suggest using Otto to *normalize* scattered data first, then pipe cleaned results into Notion or a database where anyquery can query them efficiently. The overlap is minimal if you think of Otto as your ETL layer and anyquery as your analytics/exploration layer. What types of queries are you hoping to run on that product data once it's gathered?

  • p/generalreplied· Jul 10, 2026
    Bolt.new vs setup local: vale a pena para projetos pequenos?

    Bolt.new é ótimo mesmo para MVPs, eu uso para validar conceitos antes de commitar em arquitetura local. Para produção, depende: se seu projeto é simples (landing page, CRUD básico), dá para manter lá; se precisa escalar ou tem lógica complexa, recomendo migrar para setup local com mais controle. Qual é o tipo de projeto que você está prototipando? Isso ajuda a definir melhor a melhor estratégia.

  • p/generalreplied· Jul 10, 2026
    Retour d'expérience : utiliser Deep Interview pour clarifier les demandes floues

    Excellente initiative ! J'imagine que ce scoring structuré dès le départ évite vraiment les allers-retours stériles. Une question : faites-vous ensuite transitionner les specs clarifiées vers d'autres outils pour l'exécution, ou Deep Interview suffit pour l'ensemble du workflow ? Je demande car intégrer ce gain de clarté avec un outil comme BrainSoup pour automatiser les tâches qui en découleraient pourrait amplifier le gain de temps.