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地点：印度班加罗尔（科拉曼加拉） 薪酬：有竞争力的薪资 + 大量股权（YC 标准） 创始人：Shardul Lavekar（前 Airtel AI，前 Ola）& Parth Mudgal（前 Flipkart，前 Ola） 在 100x.bot，我们正在构建通往未来的界面。我们不仅仅是另一个“AI 包装器”。我们是一家由 Y Combinator、Accel 和 Inventus 投资的深度科技公司，致力于解决自动化中最棘手的问题：让浏览器代理变得可靠、快速，并让每个人都能使用。 如今，大多数 AI 代理速度慢、成本高，并且经常出现幻觉，因为它们在每一次点击时都会“过度思考”。我们采取了不同的方法：“录制一次，永久自动化。”我们将录制回放技术的确定性速度与 LLM 的语义智能相结合，创建了利用自修复 DOM 映射的代理，以类似人类的韧性在混乱的 Web 上导航。 机会：不仅仅是 UI 我们正在寻找一位前端工程师加入我们在班加罗尔的核心工程团队。 这个职位不适合只想居中 div 或将 Figma 文件转换为 React 组件的人。我们正在寻找一位能够为自主代理构建客户端体验的工程师。你将构建用户控制其数字劳动力所用的“驾驶舱”。 你将构建的内容 代理可视化引擎：你将构建复杂、交互式的基于图表的界面，以可视化代理工作流程。用户需要实时看到逻辑流程——循环、条件和“自修复”事件。 动态 MCP 界面：你将构建基于模型上下文协议模式动态生成 UI 的系统。如果 MCP 服务器公开了一个新工具，你的 UI 应该立即适应以支持它，而无需代码部署。 高性能流式 UI：我们的代理会生成大量日志（DOM 快照、网络事件、执行跟踪）。你将使用虚拟化（例如，react-window）和原子状态管理（Zustand/Jotai）以 60fps 的速度渲染这些流，确保 UI 永远不会滞后于机器人。 “录制器”体验：你将完善我们的 Chrome 扩展程序叠加层，确保它干净地注入任何第三方网站（使用 Shadow DOM 封装），以捕获用户意图，而不会破坏宿主页面。 技术栈 我们运行一个现代、类型安全的技术栈，旨在提高速度和可靠性。 前端：React、TypeScript、Next.js 样式：Tailwind CSS（带 Shadow DOM 处理） 状态：Zustand / TanStack Query（用于高频更新） 协议：模型上下文协议（MCP）、WebSockets、Chrome 扩展程序 API 你是谁 React 专家（2 年以上）：你彻底了解 React 的协调算法。你知道为什么 useEffect 对于高频数据来说很危险，以及如何使用 useRef 或 useSyncExternalStore 来优化性能。 精通 TypeScript：你不只是使用 any。你编写了健壮的泛型类型，这些类型反映了复杂的后端模式。你很乐于在扩展程序后台脚本和 UI 之间共享类型。 一位“工匠”：你关心微交互。你明白信任是通过 UI 反馈建立起来的——加载微调器、悬停状态、平滑过渡。你为构建感觉像魔术的开发者工具而自豪。 系统思考者：你可以推理异步系统。你了解竞争条件、websocket 重新连接以及在内容脚本、后台工作者和 React UI 之间进行通信的复杂性。 高度自主：在一个小型的 YC 团队中，没有人会给你分配任务。你将识别问题、设计解决方案并交付它们。 为什么加入 100x.bot？ 在最前沿工作。你将成为 AI 代理领域的先驱。 YC 文化：我们行动迅速。我们每天发布。我们重视产品直觉胜过官僚主义。你将拥有重要的所有权和股权。 复杂的工程：你不会感到无聊。你正在构建一个浏览器自动化引擎、一个录音棚和一个 IDE——所有这些都在浏览器中。 直接与 Shardul 和 Parth 合作，塑造产品路线图。 如何申请 给我发邮件，附上你的 GitHub 和你构建的复杂 UI 的链接。 注意：我们重视实际的构建历史胜过简历/学位。 向我们展示一些能证明你是一位工匠的东西。

Hi HN， 我搭建了 Beauty Arena，旨在解决我一直觉得很烦人的一个数据问题：绝对评分量表（1-10分）对于主观数据来说非常糟糕。它们存在严重的评分膨胀和用户基线不一致的问题（某人眼中的7分可能是另一个人眼中的5分）。 我想测试一下成对比较（1v1）是否能产生更清晰、纯粹相对的数据集。 系统不再询问“这个人有多美？”，而是问一个简单的问题：“你选择谁？”。它在后台使用受竞技游戏（Elo/Glicko）启发的排名系统。随着用户投票，会根据胜负比而不是累积分数，产生一个全球排名。 我对这里的“群体智慧”的局限性很感兴趣。成对排序是否真的能收敛于一个明确的共识，还是会由于非传递偏好（A > B，B > C，但 C > A）而无限循环？ 我很乐意收到关于排名方法和整体用户界面的反馈。

我非常感谢您对我的方案提出的任何反馈意见。

在过去的一年里，我一直在构建 SAFi，这是一个开源的认知架构，它围绕 AI 模型（GPT、Claude 等）构建，以确保与人类价值观对齐。 SAFi 是一个受古典哲学启发的“系统 2”架构。它将生成与决策分离： * **理智 (Intellect):** 提出草案。 * **意志 (Will):** 决定阻止或批准草案。 * **良知 (Conscience):** 根据设定的核心价值观审核草案。 * **精神 (Spirit):** 一个 EMA（指数移动平均）向量，用于跟踪随时间的“伦理漂移”，并将纠偏注入上下文窗口。 欢迎提供反馈！