7月20日新品图鉴：5个把本地、价格与增长做具体的工具

今天的 5 个产品，分别把本地推理、屏幕记忆、SEO 研究、价格追踪和隐私分析做成了更具体的工具。它们的 Product Hunt 详情页都标注「Launching today」。

把 LLM 运行时放到 Apple Silicon 上。产品页写明，BaseRT 可以一条命令安装，在自己的设备上运行本地模型，并给出「比 llama.cpp 快 6.4 倍、比 MLX 快 3.9 倍」的性能对比。适合需要本地推理、在意隐私或不想按 token 付费的开发者；亮点是把「本地运行」从配置问题压成一个可安装的工具。 Product Hunt 原页

给 Mac 加一层「屏幕记忆」：读取屏幕上的文字并留在本机，之后可以按语义搜索、询问「周二之后变了什么」、追踪数字变化，也能提醒你兑现「周五发出去」这类承诺。产品页还写明不会保存截图，只保留文字。适合在多个 AI 工具、浏览器和文档之间来回切换的人；亮点是把遗忘的上下文变成可回问的记录。 Product Hunt 原页

把关键词研究、竞品研究、反向链接和站点审计放进一套开源 SEO 工具，并通过 MCP 接入 AI agent。产品页写明起价为 10 美元/月，定位是 100 美元以上月订阅工具的替代方案。适合独立开发者和小团队自己做 SEO 研究；亮点是让 agent 拿到更具体的数据，而不是只给泛泛建议。 Product Hunt 原页

它盯的不是「打了几折」，而是商品价格到底怎么变化：追踪任意网店商品，查看价格历史，再判断今天的优惠是否真的划算。适合经常比价、担心先涨后降的购物者；亮点是把一次性的折扣话术，换成一条可以回看的价格轨迹。 Product Hunt 原页

一套 cookie-less 网站分析，覆盖流量、页面、来源、收入和漏斗，强调 private by default，并支持快速接入。适合想看收入归因、又不想先搭起一套 CRM 的小团队；亮点是把访问数据和收入放在同一张视图里。 Product Hunt 原页

这 5 个产品放在一起看，方向很清楚：把一个容易发散的问题压成一条可重复的路径。你今天最可能反复遇到的，是跑模型、找上下文、做 SEO、判断折扣，还是看清网站转化？