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嘿，HN！我们是来自 Kenobi 的 Rory、Chris 和 Felix (<a href="https:&#x2F;&#x2F;kenobi.ai">https:&#x2F;&#x2F;kenobi.ai</a>)。Kenobi 让你能够为任何网站添加基于 AI 的内容个性化功能。作为网站所有者，你只需像集成聊天机器人一样，通过一个脚本标签安装我们的个性化小部件。作为访客，你与小部件互动（目前是通过提供公司名称），Kenobi 会更改网站内容以适应你。<p>我们已经建立了一个演示，任何人都可以试用：<a href="https:&#x2F;&#x2F;kenobi.ai&#x2F;start">https:&#x2F;&#x2F;kenobi.ai&#x2F;start</a><p>我们相信，由于 LLM 在转换渲染 HTML 方面的熟练程度，网络的大部分内容将从静态变为动态。目前，我们专注于 B2B 登陆页面内容（而不是应用程序 UI），因为在增加漏斗顶部的入站转化方面存在大量的商业机会。<p>我们今天走到 Kenobi 的旅程漫长而曲折。你可能从文章标题中注意到，我们参加了 YC 的 2022 年冬季批次（我知道在 YC 的“狗年”里，4 年几乎是“古董”了）。Kenobi 是我们最初想法的重大转变，我们最初的想法是 Verdn，这是一家通过 API 进行可追踪的环境捐赠的公司，我们凭借这个想法被 YC 录取。从夏天开始，我们一直在尝试不同的想法……我们最初是为外呼活动制作个性化的 UI 截图，但后来人们告诉我们他们希望对他们的实际网站进行转换[0]——所以我们建立了一个基于代理的工作流程来研究访客公司并“预渲染”对登陆网站的更改。最终，让人们将个性化 URL 融入他们的冷外呼活动中存在太多摩擦[1]。此外，人们一直要求我们为他们的入站流量做这件事，因此我们当前的迭代就诞生了。<p>现在，使用 Kenobi，你可以选择一个你想要自定义的页面，并选择你想要动态化的 [文本] 元素。你可以为这些元素定义自定义提示指令，当有人访问你的页面时，我们的基于代理的工作流程会研究他们的公司，并尽快呈现更新后的内容，通常在几秒钟内。[2] 每次发生这种情况时，你也会在 Slack 中收到通知，这样你就知道谁在使用你的网站了。<p>我们一直在尝试一些功能，例如生成看起来很棒且与页面设计原生匹配的自定义图像，以及提取公司数据源，以便例如根据访客的行业和 ICP 资料呈现正确的案例研究。我们最需要的功能是取消流量匿名化，以便 Kenobi 的个性化可以自动发生，因为访客登陆你的页面——这项功能很快就会推出，因为目前你必须指定你来自哪里。<p>知道谁（很可能）在页面上并要求个性化体验，这让我们获得了多少商业价值，这让我们感到惊讶。我们已经看到，从我们知道访问我们网站的公司跟进的人的回复率是正常情况的 3 倍。<p>这个领域已经有很多参与者，每个人似乎都有自己的角度。我们很想听听大家对个性化互联网未来的看法！<p>来自伦敦的问候！<p>附注：- Chris 还录制了一段视频，展示了当前的 Kenobi 端到端体验 <a href="https:&#x2F;&#x2F;www.loom.com&#x2F;share&#x2F;bc0a82a2f2fd40f695315bae80e8f5d8" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.loom.com&#x2F;share&#x2F;bc0a82a2f2fd40f695315bae80e8f5d8</a><p>[0] - 他们中的许多人尝试过 AI“微型网站”生成器，但发现仅仅为了达成交易而管理一个单独的网站（或多个网站）的维护是繁琐且低效的。<p>[1] - 尽管我们为预生成的网站更改提供了 CSV 导出和 Clay 集成选项，但让人们将 URL 融入他们的电子邮件序列（每个人都使用不同的工具）似乎几乎是无法克服的，除非构建我们自己的序列软件。<p>[2] - 我们使用带有基于搜索的轻量级基础模型进行研究步骤，并通过另一次轻量级 LLM 传递和我们自己的 DSL 将其转换为标记更改，该 DSL 针对速度进行了优化。

完全使用 Metal 和 Swift 原生编写。为 AirVis 应用构建。

嘿，Hacker News - 我开发了 ModelGuessr，一个让你和随机 AI 模型聊天并尝试猜测它是哪个模型的游戏。<p>AI 领域一个尚未解决的重要问题是，AI 公司是否能通过品牌差异化来获取真正的利润。这些模型最终会像云计算一样被商品化，还是会像智能手机一样实现差异化？<p>我开发 ModelGuessr 就是为了测试这一点。我认为人们会比他们预想的更难区分。如果混淆的情况越多，这些模型就可能越像商品。<p>如果足够多的人玩这个游戏，我将发布一些后续分析，关于混淆模式（哪些模型会被误认为是其他模型，是什么暴露了它们等等）。欢迎任何反馈！

我之前每次分享链接时，都会手动删除 URL 中的 UTM 参数和点击 ID。后来，我开发了一个小工具来自动完成这项工作。 wirier.com 这是一个单页面应用，可以从 URL 中删除 210 多个跟踪参数。所有操作都在客户端的 JavaScript 中运行。URL 永远不会离开你的浏览器。 它会删除的内容： * 平台跟踪器 (fbclid, gclid, ttclid, msclkid, twclid 等) * UTM 参数 * 分析垃圾 (_ga, _gl, _hsenc, mkt_tok) * 招聘人员/ATS 跟踪 (Greenhouse, Lever, Workday, LinkedIn Jobs, Indeed, Glassdoor 等) * 联盟营销参数 此外，它还会解包来自 Facebook、Twitter、Google AMP、YouTube 和 LinkedIn 的重定向 URL。 招聘人员跟踪功能是最近添加的，应一些求职者的要求。事实证明，在 18 个不同的 ATS 系统中，有 60 多个参数用于跟踪候选人的活动。 很乐意回答有关实现的任何问题。

我同时在多个项目上运行 AI 编码代理，但一直难以追踪哪些会话正在等待输入，哪些仍在运行。<p>Agent Deck 是一个基于 tmux 构建的 TUI（文本用户界面），它显示所有会话的实时状态 - 绿色（正在工作）、黄色（需要输入）、灰色（空闲）。<p>支持 Claude Code、Gemini CLI、Aider、Codex。<p>还可以分叉 Claude 对话，以便在相同上下文下尝试不同的方法。<p>使用 Go + Bubble Tea 构建。 尚处于早期开发阶段，每天都在使用它，运行着 20 多个会话。<p>期待反馈