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免费/无需注册/基于浏览器 构建这个东西很有趣，非常欢迎大家提出反馈意见。如果你也像我一样，喜欢概率、方差和宇宙的奥秘，但又对真正的赌场体验不感兴趣，那就太好了。

Hi HN， 我开发了 Upvoicy，一个反馈管理工具（Canny 的替代品），帮助初创企业和小型企业收集和整理用户反馈。 功能包括： * 公开反馈板 * 内部反馈的私密板 * 投票系统 * 状态更新（已计划、进行中、已完成） * 更新日志跟踪 * 简洁明了的界面 该产品完全基于 Bubble.io 构建，因此只需最少的维护即可使用。我还没有专注于市场营销。 我希望将该项目出售给想要一个即用型 SaaS 并继续开发或发展它的人。 如果您有兴趣，请通过 support@upvoicy.com 与我联系。 谢谢！

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今天浏览招聘信息，在 Zapier 的一个职位描述中看到了这段话： “你通过 AI 智能体工作，而不是与它们并肩作战。你的日常开发流程围绕着指导和审查智能体编写的代码展开，而不是手动编写。你对哪些模型用于哪些任务有自己的看法，你经历过真正的失败模式并建立了缓解措施，并且你的工作流程正在积极演进。加分项：你使用多智能体模式，帮助团队中的其他人利用 AI 快速构建，或者将 AI 的影响扩展到自身之外。” 这让我有点吃惊，因为我觉得我还没见过公司说手动编写代码是坏事。 这种情况越来越普遍了吗？

过去十年，我在公开市场投入了约 10 亿美元的资金。令我印象深刻的是：令人惊讶的是，大量核心市场基础设施仍然依赖人工操作。 关键工作流程始于混乱的原始信息，这些信息在可用之前，需要被解读、清理和核对。 甚至有整个团队专门负责弥合这一差距。 一小群工程师和领域专家开始构建 Auxage，看看是否可以用不同的架构来解决这个问题。 到目前为止，我们已经在标普 500 指数中生成了与人类分析师水平相当的输出，准确率约为 99%，已经超越了 Claude 等工具以及一些大型现有企业在该工作流程上的表现。 有趣的是，最难的部分不是模型能力，而是数据架构和系统设计。 很好奇这里是否有人从事过将混乱的真实世界信息转化为可靠、高精度基础设施的系统。 如果对您有帮助，我很乐意分享更多关于我们在 Auxage 正在构建的内容。