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嗨 HN，我是 Clidey 的 Hemang，我们正在开发 Docucod。Docucod 是一款可以从任何代码库自动生成和维护文档的工具。 * **问题是什么？** 我和我的联合创始人都在大型企业工作过，比如摩根大通、摩根士丹利，以及较小的公司，比如 Palantir，我们持续不断地看到由于文档维护不善而产生的问题。 大多数代码库的文档不足，注释稀少，类型不总是显而易见，而且随着时间的推移，很多知识常常被遗忘。 你深入研究得越深，就越难理解事情是如何运作的。这会减慢入职速度，浪费调试时间，并增加出现问题的几率。 到目前为止，我们一直在与中小型公司和初创企业进行试点，调整产品并获得大量反馈。 今天，我们希望向公众开放，发布生成服务！ * **试用一下！** 访问 <a href="https://docucod.com/oss" rel="nofollow">https://docucod.com/oss</a>，并在那里输入你的代码库 URL。生成后，链接将可见。 你也可以在代码库 URL 前面加上前缀 URL：<a href="https://docucod.com/docs/&lt;repo-url&gt;" rel="nofollow">https://docucod.com/docs/&lt;repo-url&gt;</a>（例如：<a href="https://docucod.com/docs/https://github.com/clidey/whodb" rel="nofollow">https://docucod.com/docs/https://github.com/clidey/whodb</a>） 请注意，这仅适用于 100MB 以下的公共代码库。 * **工作原理：** Docucod 分析代码库，解析文件、注释、类型、示例和自述文件，然后构建一个你可以立即浏览的静态文档网站——无需配置，无需设置。 它试图自动呈现有用的上下文，这样你就不必逐行阅读代码来弄清楚发生了什么。 它使用 Mermaid 生成图表，我们正在努力生成图像，稍后还会生成视频！ 发布是通过我们自己的静态站点构建器 <i>Dory</i> 完成的 ([<a href="https://github.com/clidey/dory">https://github.com/clidey/dory</a>](<a href="https://github.com/clidey/dory">https://github.com/clidey/dory</a>))。 它处理解析、结构提取和 HTML 生成。Dory 的构建考虑到了处理 AI 生成的 MDX，这是一个有趣的挑战。 我们仍在完善它，所以非常欢迎 PR 和反馈。 * **下一步是什么：** 目前我们支持公共 GitHub 代码库（即将推出私有支持）。我们还在开发一些功能，比如跨文档的代码搜索、基于用户查询的自定义响应、更好的导航、主题定制以及与 CI 管道的集成。 如果你试用了它，我非常感谢你的反馈——好的和坏的。它是否为你解决了实际问题？哪些地方令人困惑、缺失或没有帮助？ 谢谢！

我：我不喜欢和大型语言模型（LLM）进行基于事实的对话（例如，我的猫可以吃带骨头的熟鸡肉吗？）。我喜欢和 LLM 进行开放式对话，在这种对话中，大致正确的方向就很有用了（例如，用 ChatGPT 的语音模式练习中文）。 我使用 Claude Code，它有时很有用（因为我对特定函数的记忆力一般），但当我要花大量时间清理应用程序中糟糕的逻辑/流程时，又会有点沮丧。 也很好奇你们是如何与 LLM 交互的，想了解其中的细节。

Copilot 烂透了。 开发者们有 Cursor 和 Windsurf 这样的工具，能将 AI 顺畅地整合到他们的工作流程中。但对于其他专业人士——那些整天写文档和邮件的人来说，体验充其量也就是个半成品。 Word 版 Copilot 感觉就像个演示。Outlook 版的几乎没法用。所以大多数专业人士只是把内容复制粘贴到 ChatGPT 里，然后再复制回来，只是为了得到更完善的结果。 所以我开发了 Scrutiny。它才是 Copilot 应该有的样子。 我最初是为自己开发的，但现在我们看到它在几家大型咨询公司和独立专业人士中得到了广泛应用。 在这里免费试用：www.usescrutiny.com 欢迎反馈，特别是那些试用过 Copilot 并且感到失望的人。

Hi HN， 我开发了一个工具，让交易者可以通过简单的英语描述来回测策略。 为什么？因为手动回测需要花费数小时（有时是数天）和大量的精力，尤其是在你发现新的筛选条件或想要测试的更改时。大多数交易者要么花费大量时间手动操作，要么没有编写代码的技能来自动化它。我想解决这个问题。 你只需这样写： “当价格突破前一天高点，成交量超过100万时买入，止损设在低点下方，止盈设为2R” …然后它就会在历史数据上运行回测，并返回交易结果、指标、入场截图，甚至还有改进策略的AI建议。 目前还处于早期阶段，需要完善，但核心功能已经可用。我很乐意收到关于产品、可用性或任何你认为可以改进的方面的反馈。 你可以在这里试用MVP：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.BacktestAI.com&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.BacktestAI.com&#x2F;</a> 欢迎随时提问！

大家好，我是 Hacker News 的用户， 我开发了一款 iOS 应用，旨在解决我个人在使用现有文本转语音工具时遇到的问题。我希望找到一款拥有现代、逼真 AI 语音的应用，而且不用数字符或盯着时间看。 我的目标是创造一种“一劳永逸”的听觉体验。其核心功能包括： 真正的无限畅听：没有字符限制或时长限制。我的目标是让你能听 10 个小时的有声书，而不用担心计量表。 高质量 AI 语音：它使用优质、新一代的 AI 语音，听起来自然而引人入胜，而不是机械呆板。 几乎可以朗读任何内容：你可以从多个来源导入内容： PDF、Epub 和其他文档，网页文章，Kindle 图书（这对我来说是一个关键功能） Android 版本已经在开发中，即将推出。 感谢您的关注！

看起来这些网站使用了相似的模板： https://www.designlumo.com/ https://tryapril.com/ 有人知道这是什么或者它们来自哪里吗？

我们过去玩的是 SEO 游戏。 写博客 等 3 个月 可能排名靠前 可能转化 以下是 8 家早期 AI 创业公司（A 轮或更早）的实际情况： - 谷歌首页排名需要大约 94 天 - 自然点击率：2.6% - 第一个合格的潜在客户：6-8 周 所以我们放弃了原有的策略。 我们问了一个问题： 当有人问 ChatGPT 或 Perplexity 应该使用什么工具时，我们能多快出现？ 结果是……比谷歌更快。 而且，是的，它带来了潜在客户。 当我们采用 LLM 优先策略时，发生了什么变化： - Perplexity 在 48 小时内收录了我们的内容 - ChatGPT（带浏览功能）在 3 天内索引了功能页面 - 现在有 18.2% 的会话来自 LLM 来源的路径 - 这些潜在客户的转化率比博客流量高 2.4 倍 然后 Reddit 开启了另一个层面。 我们在这里发布了无链接的技术分析。 其中一篇（关于我们如何自动化 AI 代理管道）被 Perplexity 引用在： - “UX AI 代理” - “最佳 Firecrawl 替代方案” - “如何跟踪 LLM 机器人” 无需推广。无需 SEO。只是公开构建。 3 天后： - 9 次 Perplexity 查询引用 - 2 个入站潜在客户直接提到了我们 Reddit 是 LLM 的训练数据金矿。 以下是我们的经验： 1. 在产品页面中添加问答块（所有内容少于 40 个字） 示例： 问：FireGEO 如何检测 ClaudeBot？ 答：它使用指纹识别已知的 Anthropic 标头，并反向 DNS 匹配 IP 块，如 2600:1f18::/32 - 在 48 小时内被 Perplexity 索引 - 5 天内有 11 次机器人访问 - 1 个潜在客户 → 在 1 周内注册试用 2. 构建一个 ai-sitemap.xml 仅包含高信号页面： - API 文档 - 功能比较 - 价格细分 - 技术规格 爬取率 = 比默认站点地图高 2.3 倍。 GPTBot、ClaudeBot 和 PerplexityBot 每天都会出现在日志中。 3. 将 Reddit 视为一个输入层 我们在博客发布之前在这里发布原始内容。 在过去 30 天内： - Reddit 上约有 30,000 次浏览 - 在 Perplexity 的回答中被引用 9 次 - 2 个潜在客户直接来自这些提及 如果你正在发布一些真实的东西，请尝试以下方法： - 安装 FireGEO 或通过反向 DNS + ASN 日志跟踪 LLM 机器人 - 创建 llm.txt 以获取结构化答案 - 使用 UTM 标记 LLM 流量并将其路由到 CRM 想知道你在 LLM 可见性方面有什么经验吗？ 这里其他人看到了什么策略或见解？