Here's my GitHub link:

https://github.com/ivan8100

Salut la communauté,

Je vous écris aujourd'hui pour vous présenter un projet de smartphone sur lequel je travaille sur le papier (en phase d'idéation pour l'instant, avec 0€ de budget) : OnePhone, et mon tout premier concept, le OnePhone 1.

L'idée est née d'un ras-le-bol assez simple et partagé par beaucoup de monde : le manque de choix sur le marché actuel.

Aujourd'hui, si on veut un smartphone récent pas trop cher, on est presque obligés de se coltiner une brique géante, fragile, compliquée à réparer et bourrée de bloatwares (surtout pour les téléphones low-costs).

Et le meilleur : On nous retire le bloc d'alimentation de la boîte sous prétexte "d'écologie", tout en nous mettant des capteurs photo poubelles de 2 MP juste pour le marketing.

Avec OnePhone, j'ai voulu prendre le contre-pied total de ces tendances. L'objectif est de créer un smartphone honnête, durable, compact et vraiment réparable.

Voici la fiche technique globale que j'ai conçue :

Le Format & L'Écran :

Un écran plat de 6,2 pouces (AMOLED, 90Hz, FHD+). Un format compact et que je trouve confortable pour une utilisation à une main (très rare aujourd'hui dans la moyenne gamme), facile à remplacer en cas de casse.

La Conception & Réparabilité :

• Châssis en polycarbonate mat (robuste, ne glisse pas, ne raye pas) fixé par des bandes adhésives (IP67, facile à ouvrir au sèche-cheveux). Pas colle qui bave quand on essaye de l'ouvrir ou de galère quand on essaye de le fermer

Les Performances & Matériel :

• Processeur MediaTek Dimensity 7025 (compatible 5G, compatible avec SP Flash Tool pour pouvoir bidouiller facilement).

• 8 Go de RAM (LPDDR4X)

• 128 Go de stockage (UFS 3.1) + un port MicroSD pour étendre la mémoire jusqu'à 1 To.

• Batterie de 4500 mAh avec charge rapide 33W

La Boîte (Unboxing Généreux) :

Contrairement aux marques mesquines, tout est inclus d'office : un chargeur rapide 33W, un câble tressé solide (USB-C vers USB-A)

• Des écouteurs Jack 3,5 mm (car le futur téléphone aura (normalement) une prise Jack !)

• Un adaptateur OTG (USB-C mâle vers USB-A femelle) pour pouvoir brancher des appareils USB-A ou pour avoir un câble USB-C vers USB-C.

Côté Photo :

Deux caméras. Zéro gadgets.

• Capteur principal Sony de 50 MP (OIS, stabilisé physiquement) pour de superbes photos même de nuit

• Capteur ultra grand-angle de 8 MP.

Pas de capteurs "poubelle" de 2 MP.

Le Logiciel : OneOS

Android 16 Stock sans bloatware imposé (un écran de configuration au premier démarrage permet de les désinstaller).

• 5 ans de mises à jour de sécurité garanties.

• L'intégration de "Al Battery Assistant Manager 🔋" : une IA silencieuse en arrière-plan qui apprend vos habitudes d'utilisation pour mettre en veille profonde les applis inutilisées et optimiser chaque mAh de la batterie.

Exemple :

La 1ère semaine d'utilisation elle observe :

Vous n'ouvrez pas Instagram entre 23h et 6h, elle le retiens.

Vous n'ouvrez pas TikTok de 9h à 18h, elle le retiens

Et à partir de la 2ème semaine elle endort ces applications pendant ces tranches horaires et continue d'apprendre avec le temps

• Application de sauvegarde préinstallée

• Application d'aide avec FAQ et ressources...

• Sûrement quelques bloatwares pour réduire le coût mais qui seront totalements désinstallables.

• Bootloader déverouillable via les paramètres développeurs

J'ai mis en ligne une petite landing page avec mon manifeste et une liste d'attente pour ceux qui veulent suivre l'aventure de près, pour obtenir le lien demandez le en commentaire =)

Je suis ouvert à toute suggestion, critique technique etc

Qu'en pensez-vous ? Est-ce que ce genre de smartphone compact, éthique et transparent a encore sa place sur le marché actuel ? Je suis ouverts à tous vos avis, suggestions et critiques.

Guys, please suggest a good IoT-based hardware project that is a bit unique and solves an environmental or daily-life problem. My budget is up to ₹8,000–₹9,000.

Hi everyone! I'm a second-year B.Tech student who is passionate about building software, web applications, and SaaS products.

I currently have three startup ideas that I believe have good potential, and I'm looking for like-minded people to build them with me.

I'm looking for developers, designers, or anyone interested in startups and product building. We can work together, learn from each other, and deploy a real project.

If you're interested in collaborating, leave a comment or send me a DM. Let's build something amazing together!

Hey everyone!

I’m currently building a modern web app and I’m looking for people who’d like to join the project as contributors or teammates.

This is a great opportunity if you:
Want to get into web development.
Want to build a portfolio with a real project.
Want experience working in a team.
Enjoy learning by actually building something.

You don’t have to be an expert. Curiosity, consistency, and a willingness to learn matter much more than years of experience.

The stack is centered around modern web technologies (React, Next.js, JavaScript, Tailwind CSS, and Supabase with TanStack Query), so if you’re interested in those, you’ll fit right in.

You’ll have the chance to:
Work on real features.
Learn Git and collaborative workflows.
Participate in discussions about architecture and UI/UX.
Gain experience that you can showcase in your portfolio.

I’m especially looking for frontend developers, but anyone who’s motivated to contribute is welcome.

If this sounds interesting, leave a comment or send me a DM with a little about yourself, what you’ve worked on (if anything), and what you’d like to learn.
Let’s build something people will actually use. ❄️

I'm working on a personal project that retrieves biomedical papers from PubMed and bioRxiv/medRxiv and I'm using OpenAlex to obtain citation counts. the issue I'm running into is that many records don't include a DOI in the metadata I'm parsing since I'm currently matching papers in OpenAlex using the DOI, those papers end up with a citation count of "0".

these are some of the approaches I came accross:

1. searching OpenAlex by paper title. but is this reliable enough?

2. Use better alt API for retrieving citation counts when a DOI isn't available. (eg. scopus API or Web of science API) but I am looking something free

or if you have a better approach please help me out :)

I was recently in a startup and built many stuff but I don't really have a good open source project and I have always wanted to build something like that, so if anyone wants to create a new project or something interesting,hit me up or if any of yall already building anything, count me in

I am spending my hobby creating support software for my self-use and ended up with two first local software for my own Kanban board, notes, and documentation. **Both software are AI-compatible, meaning that you can make your own agentic AI recognise them and work with them seamlessly.**

The first is **Tossakan** (20-hands titan) board: a Kanban board for your own project/task management. This software includes:

* Basic Kanban features (Trello-like features) * Quick view: drawing the cards from every project sorted by due date

The second **Genesha**: The application for Documentation, diagram drawing, and whiteboarding. This software includes:

Workspace management: keep your documents grouped by workspace

* Confluence-like note features * Excalidraw-like whiteboard features * Mermaid diagram drawing and preview

**Downloads:** Both are Windows only (x64), self-contained (no .NET install needed)

* Tossakan: [https://github.com/panason-m/tossakan\](https://github.com/panason-m/tossakan) (releases: [https://github.com/panason-m/tossakan/releases\](https://github.com/panason-m/tossakan/releases)) * Genesha: [https://github.com/panason-m/genesha\](https://github.com/panason-m/genesha) (releases: [https://github.com/panason-m/genesha/releases\](https://github.com/panason-m/genesha/releases))

**Fair warning:** builds are unsigned, so Windows SmartScreen will flag them as "unknown publisher". Click "More info", then "Run anyway", or just build from source if you'd rather not. Both are early beta, MIT licensed, contributions and issues welcome.

These projects are still in an early phase; comments and suggestions are welcome :)

I'm currently building ExpectException as a place to experiment with AI automation, developer tools, backend systems, and practical software engineering.The goal is simple: build useful things, document the process, share what works (and what doesn't), and learn from the community along the way.

I'll be sharing things like:

• AI automation experiments
• Python, Django & React projects
• Backend architecture and APIs
• DevOps & self-hosted infrastructure
• System design ideas
• Developer tools and productivity workflows
• Build logs, tutorials, and technical write-ups

If any of these topics interest you, I'd love for you to follow along, try what I build, and share your honest feedback. If something is useful, awesome. If something can be improved, tell me.

I'm still actively working on this project, so suggestions, feature requests, and technical discussions are always welcome.

A few questions to get started

• What workflow would you automate if you had the right tool?
• What's the biggest engineering challenge you're working on right now?
• Is there a developer tool you wish existed but haven't found yet?

Looking forward to building this with the community.

Do you guys recognise what is it?

Hey everyone, I’ve been working on a VS Code extension called FileInsight. The goal is simple: tell me exactly what a file does, what it depends on, and which file uses it, just by hovering over it in the Explorer sidebar (you dont need to open the file).
It builds a local dependency graph, parses ASTs (for TS/JS), and uses Regex for other languages to calculate file metrics. It categorises files (Core, Utility, Config, etc.), detects dead code, and checks Git history to see if a file is "hot" or "stale".
I need your honest, brutal feedback. I want to know where it breaks, if the UI feels clunky, or if the dependency graph chokes on massive repos, etc.

Core features:

• Rich Tooltips: Hover to see exports, imports, complexity, and TODO counts.
• File Classification: Automatically tags entry points, core modules, configs, etc.
• Dead Code Detection: Warns you if a file seems completely abandoned.
• Live Refresh: Re-analyses incrementally when you save.

Here is the link: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=AdityaGupta0205.file-insight
Tear it apart. If it sucks, tell me why it sucks so I can make it better. Thanks!

Hey everyone!

After a roller coaster journey, I am excited to present my personal project: Kal.

Kal is a lightweight interpreted programming language that attempts at combining various paradigms of programming to give a great developer experience. It's written entirely from scratch in C++ with no third party dependencies. It's also completely free and open source distributed under GNU GPL v3 license.

Moreover, Kal can also be embedded into C++, Python and JavaScript programs to enhance your existing codebases.

• Kal's Official Website: https://kal-lang.vercel.app/
• Mirror: https://killinefficiency.github.io/KalWebsite/
• GitHub Repository: https://github.com/KILLinefficiency/Kal

(Website looks better on a bigger screen.)

Please note that this is the very first release (v:0.1.0) and Kal is still under active development (alpha).

I would really appreciate a star on the repository to help it gain greater visibility.

As a proponent of human effort, I am glad to say that Kal and its ecosystem is completely handcrafted with no AI assistance used anywhere.

One last thing, "Kal" is pronounced like "Cal" in "Calendar".

Please feel free to reach out to me regarding Kal!

Guys I got 8 weeks to make something extraordinary.

I can not modify my bycycle, build a go kart or a drone (as many cool things are illegal in my country).

So what can I build that is really special?

https://github.com/Aditya-mystAny suggestion meant a lot . See if you can give it a star
Thanks a lot .

I've been spending a lot of time reproducing real-world failures in AI workflows, and one thing keeps standing out: the same runtime issues show up across completely different projects.

I'm curious what everyone here has actually run into in production or side projects.

For example:

• APIs changing response formats unexpectedly
• Structured outputs that are almost valid, but not quite
• Tool calls failing because of small schema mismatches
• Nested fields changing unexpectedly
• Silent type mismatches that only surface downstream

Which failures have cost you the most time?

Have you found a solution that you're genuinely happy with, or have you mostly ended up writing custom retry and repair logic?

The reason I'm asking is that these recurring issues eventually led me to build an open-source project called StateGuard. I'm not looking to promote it here—I mainly want to sanity-check whether the problems I've been seeing are common for other developers too.

I'd love to hear specific examples or debugging stories.

MRD: ​ Modelos de Recopilación de Datos Descentralizados y Gamificados: Optimización del Presupuesto Público mediante Ciencia Ciudadana.

​ Autor: [Eicken krebs Dos Santos Taquil/ ID:0009-0008-7662-5898] [Zenodo].

Línea de Investigación: Tecnopolítica, Ciencia de Datos y Sistemas de Incentivos Territoriales

​Resumen / Abstract:

​Los métodos tradicionales de consulta pública, censos y muestreos estadísticos a nivel nacional enfrentan un doble desafío contemporáneo: un costo presupuestario prohibitivo y una creciente tasa de sesgo debido a la apatía ciudadana. Este artículo presenta el desarrollo teórico y operativo del "Prototipo 1(MRD)", un ecosistema digital y físico descentralizado diseñado para optimizar la recopilación de datos territoriales sin comprometer los recursos fiscales del Estado. Mediante el uso de la economía del comportamiento (gamification), se introduce un token no financiero (el Coin) cuyo valor visual y operativo se completa dinámicamente a medida que el ciudadano aporta datos huérfanos, participa en redes de seguridad comunitaria o autogestiona encuestas locales parametrizadas. El sistema mitiga el ruido y la falsificación de datos a través de un modelo de validación de tres capas (informante, moderación barrial e Inteligencia Artificial). Finalmente, se propone un modelo de gobernanza donde el Estado actúa como validador final, respaldando el esfuerzo ciudadano mediante la redirección de incentivos existentes (becas, cupos laborales y accesos culturales) articulados en un ciclo de competencia anual.

​1. Introducción:

​La toma de decisiones gubernamentales y el diseño de políticas públicas eficientes dependen de la calidad, frescura y capilaridad de los datos territoriales. Sin embargo, los mecanismos actuales de captura de información (como las encuestas telefónicas CATI o los censos presenciales) presentan severas limitaciones:

​Inviabilidad financiera: El costo logístico de desplegar encuestadores en territorio de forma continua consume un porcentaje crítico del presupuesto público.

​Sesgos de autoselección y apatía: Las encuestas digitales tradicionales suelen atraer únicamente a sectores de la población altamente motivados o polarizados, dejando fuera la realidad de la mayoría silenciosa.

​Desconexión de datos analógicos: Existe un vasto volumen de "datos huérfanos" (registros docentes, notas de campo, incidencias de infraestructura barrial) que permanecen en formato físico y nunca se integran a los sistemas computacionales debido a la falta de brazos operativos para su digitalización.

​Para resolver esta problemática, es necesario desplazar el paradigma: en lugar de que el Estado gaste recursos en ir a buscar el dato, se debe diseñar una infraestructura donde el ciudadano desee proporcionar y gestionar el dato de manera orgánica y voluntaria.

​Este trabajo describe la arquitectura del Prototipo 1(MRD),un sistema integrado por un monedero de doble función, una interfaz de hardware ligera (tarjeta/ cartera") y un motor de gamificación que transforma la recopilación de datos de una carga burocrática en un catalizador de cohesión social y seguridad ciudadana.

​2. Arquitectura del Ecosistema: El Monedero de Doble Función y la Interfaz de Hardware:

​Para garantizar la adopción masiva del sistema en todos los estratos socioeconómicos, el Prototipo 1 no depende exclusivamente de una aplicación móvil; se apoya en un modelo híbrido que conecta el software con un anclaje físico tangible.

​2.1 La Tarjeta/ "monedero" como Pasarela de Operación:

​La interfaz física del sistema consiste en una tarjeta de proximidad dotada de tecnología NFC (Near Field Communication) o RFID pasiva de bajo costo de manufactura. A diferencia de los plásticos bancarios tradicionales, este dispositivo se rige bajo los siguientes parámetros de diseño:

​Aislamiento Criptográfico: La tarjeta no almacena claves simétricas, saldos ni credenciales de acceso de las tarjetas de débito o crédito preferenciales del usuario. Funciona estrictamente como un "contenedor" o billetera espejo que almacena un identificador único encriptado (Token ID).

​Vínculo Lógico Dinámico: El emparejamiento con los activos financieros reales se realiza en la capa de software (servidor en la nube). Al pasar la tarjeta por un terminal de punto de venta (POS), el sistema lee el Token ID y solicita la autorización de la transacción a la app móvil del usuario, delegando la seguridad a la pasarela bancaria externa.

​Parámetros de Bloqueo Automático: El software implementa un protocolo de seguridad basado en la geolocalización en tiempo real. Si la tarjeta es utilizada en un punto geográfico que no coincide con el radio del dispositivo móvil del propietario, la transacción se congela de inmediato de forma preventiva, mitigando el riesgo de clonación o fraude.

​2.2 Anatomía del Coin y Estructura Visual Dinámica:

​El incentivo del ecosistema no se basa en una moneda de curso legal ni en un criptoactivo especulativo, sino en un token de utilidad gamificado (Coin). La retención y fidelización del usuario se logran mediante el diseño de su interfaz de usuario (UX):

​ El Efecto de Completitud: (Estuches Moneda): El usuario recibe las recompensas en forma de ("estuches" monedas) estructuras de tokens cuyos circuitos visuales están incompletos. Psicológicamente, esto activa la tendencia humana a querer completar estructuras inacabadas.

​Carga de Datos: La única manera de "completar el circuito" de la moneda y llevarla a su máximo valor de uso es alimentándola con datos útiles. Una vez que el patrón decorativo de circuitos impresos digitales se completa , la moneda se transforma en una "ficha válida" para su redención.

​ 3. Mecanismos de Captura e Inyección de Datos: La Programación de Encuestas:

​

*El sistema estipula cinco anclas principales: A través de las cuales el usuario o la comunidad pueden generar actividad e inyectar datos críticos para cargar sus tokens:

​Digitalización de Datos Huérfanos: Introducción manual o mediante captura fotográfica de registros que no están computarizados (ej. calificaciones académicas en formato físico, observaciones pedagógicas, minutas de asambleas vecinales).

*​Seguridad y Alertas en Tiempo Real: Reporte colaborativo de contingencias que alteran la normalidad del territorio.

​Contribución Comunitaria Activa: Participación moderada dentro del chat y el canal audiovisual cooperativo del barrio.

*​Validación Cruzada: Actuar como revisor de los datos aportados por otros miembros de la comunidad para acelerar los procesos de control de calidad.

​*Autogestión y Programación de Encuestas: Los usuarios y los equipos barriales tienen la facultad de programar y desplegar micro-encuestas personalizadas dentro de la plataforma para medir necesidades específicas de su entorno. Esta funcionalidad descentralizada actúa como un acelerador de puntaje; la comunidad compite activamente por diseñar, responder y auditar estos formularios personales y vecinales, transformando el muestreo de datos en un proceso de demanda interna.

​ 3.1 Clarificación del Alcance Operativo sobre Seguridad Ciudadana

​*Es imperativo señalar que el software propuesto para la gestión de incidentes dentro de la sección comunitaria posee un enfoque de aplicación general sobre la seguridad pública territorial, trascendiendo el ámbito exclusivo de los delitos informáticos o de red. Los parámetros del sistema procesan, conectan y alertan sobre contingencias y delitos del mundo físico real, tales como:

​Robos, hurtos y arrebatos en la vía pública.

​Delitos contra la propiedad, intrusiones y vandalismo barrial.

*​Tránsito de vehículos o individuos en actitudes sospechosas detectadas por el escaneo o reporte comunitario.

*​Incidentes de infraestructura crítica que pongan en riesgo la integridad de los habitantes (fallas eléctricas, zonas sin iluminación, anegamientos).

​*La interfaz integrativa permite que el contenido audiovisual reportado por los vecinos sirva como evidencia empírica directa para que los modelos de Inteligencia Artificial conecten puntos clave y patrones geográficos de criminalidad común, optimizando la respuesta de las autoridades locales en el territorio físico.

​4. Metodología de Validación y Control de Calidad del Dato: El Filtro de Tres Capas:

*​Para que la información recopilada de forma descentralizada posea el rigor estadístico exigido por las administraciones públicas, el sistema neutraliza de forma autónoma el "ruido" mediante un protocolo de validación de tres capas concéntricas:

​ 4.1 Capa 1: El Filtro de Confianza del Informante

​Cada usuario del sistema posee un índice de reputación dinámico y paramétrico. Cuando un ciudadano introduce un dato o programa una encuesta, el sistema evalúa su historial de veracidad previo. Si el usuario es nuevo o posee una puntuación baja, el "estuche moneda" permanece bloqueado en espera de validación.

​ 4.2 Capa 2: Consenso Social y Moderación Vecinal:

​El canal de la comunidad (chat barrial) actúa como el primer filtro descentralizado en territorio. Ante reportes de incidencias físicas o datos de encuestas autogestionadas, el sistema solicita de forma aleatoria a vecinos de la misma zona geográfica que confirmen o descarten la veracidad del hecho. Aquellos usuarios que actúan como validadores reciben fracciones de Coins por auditar su entorno.

​ 4.3 Capa 3: Auditoría Inteligente Mediante Modelos de Aprendizaje Automático (IA)

​La última capa de control procesa los datos agregados mediante algoritmos de inteligencia artificial que ejecutan funciones de análisis de consistencia (cruzando los datos con variables reales), conexión de puntos críticos (uniendo alertas físicas dispersas para generar mapas de calor delictivos unificados) y detección de fraude simulado (identificando bots o duplicación de metadatos), penalizando de forma inmediata a los infractores.

​5. Gobernanza y el Ciclo de Fidelización Anual:

​El Prototipo 1 rompe con el ciclo de obsolescencia de las aplicaciones móviles tradicionales mediante una macro-competencia basada en la teoría de juegos y el diseño de comportamiento.

​5.1 El Gameloop Territorial y la Carrera de Equipos

​El territorio nacional se subdivide digitalmente en comunidades (barrios o municipios) que operan como "equipos". A lo largo del año, el uso de la aplicación, el volumen de datos válidos aportados y la eficiencia en la resolución comunitaria de incidentes otorgan puntos de posicionamiento en un ranking. Esta presión social positiva fomenta el uso orgánico y sostenible del sistema.

​5.2 El Evento de Cierre y la Redirección de Recursos Estatales:

​El valor real del Coin (las monedas con circuitos completos) se materializa en un espacio prolongado de días dispuesto de forma anual, gestionado en conjunto con el Gobierno bajo un modelo de optimización fiscal:

​Sin Impacto Presupuestario Nuevo: El Estado no requiere inyectar capital financiero directo. Actúa mediante la redirección de recursos ociosos o preexistentes que ya están contemplados en el presupuesto nacional.

​Matriz de Incentivos del Estado: El Gobierno introduce en el fondo común de premios elementos de movilidad social e integración, tales como:

​Cupos prioritarios o exoneraciones en becas de estudio técnico o de educación superior.

​Puntajes adicionales o cupos en bolsas de trabajo y pasantías públicas.

​Entradas remanentes para eventos culturales y deportivos nacionales (Sodre, estadios municipales, etc.).

​Financiamiento de proyectos de infraestructura específicos para las comunidades mejor posicionadas en el ranking anual.

​5.3 Recomendaciones para la Fase de Testeo y Despliegue Piloto:

​Para la validación empírica del Prototipo 1 antes de su escalabilidad a nivel nacional, se recomienda una estrategia de despliegue en entornos piloto con dos naturalezas opuestas y complementarias:

​Entornos de Alta Fidelidad (Barrios Privados / Comunidades Cerradas): Constituyen el escenario de control ideal para las primeras pruebas de consistencia de la plataforma. Al ser entornos con perímetros delimitados y una población con dinámicas de vecindario preexistentes, el flujo de información sobre incidentes delictivos o encuestas autogestionadas posee un bajísimo índice de ruido inicial. Esto permite calibrar los algoritmos de IA de la Capa 3 y medir el comportamiento de la tarjeta "bolso" en un marco seguro donde la veracidad de la información es fácilmente contrastable.

​Entornos de Alta Densidad (Zonas de Alto Movimiento Urbano): El testeo paralelo en áreas comerciales o nodos urbanos de alta concentración peatonal permite evaluar la robustez de la infraestructura ante el estrés de red. Este escenario evalúa la capacidad del sistema para filtrar reportes múltiples sobre un mismo hecho físico, coordinar alertas complejas de seguridad y procesar flujos masivos de datos simultáneos.

​6. Conclusión:

​El Prototipo 1 demuestra que el dilema histórico entre el costo presupuestario y la solidez metodológica de la recopilación de datos a nivel nacional puede resolverse mediante un cambio de paradigma basado en la tecnopolítica y la economía del comportamiento. Al desplazar el rol del ciudadano de un sujeto pasivo que es encuestado a un agente activo que inyecta, valida, programa encuestas personales y protege la seguridad de su entorno físico, el sistema democratiza la producción de datos territoriales.

​La implementación de este ecosistema ofrece ventajas estructurales clave: garantiza la sostenibilidad fiscal mediante la redirección de incentivos estatales existentes, mitiga el ruido mediante un filtro automatizado de tres capas, y reconstruye el tejido social promoviendo la cooperación vecinal ante contingencias reales. En definitiva, este modelo conceptual demuestra que la infraestructura digital, cuando está correctamente alineada con los incentivos psicológicos y las estructuras comunitarias, puede convertirse en la herramienta de diagnóstico y protección más eficiente, económica y segura con la que cuenta un territorio nacional.

Been building something I personally wanted to exist for a while figured this community would have useful opinions.

It's a clipboard manager for Windows that doubles as a file transfer hub. It stays completely hidden until you move your cursor to the left edge of your screen then it slides out with a smooth animation (think Dynamic Island but on your desktop).

What it can do:

• Store and organize images, URLs, text, PDFs, Excel, CSV, and other files
• Stack different file types together into collections
• Drag stacks or individual files directly into any app
• Grab files/folders by dragging them to the screen edge it just picks them up
• built on electron but still memory efficient (Ideals at ~50 MB)

It works like a normal clipboard but with actual file management built in. Aimed at devs and creatives who constantly move files between apps.

Still early just looking for real feedback. Would you actually use something like this day-to-day? Is it worth investing more time into?

• GitHub: https://github.com/Deepender25/Edge-Drop
• Website: https://edgedrop.vercel.app/