最新

大家好，我们是 Lotas 的 Jorge 和 Will (<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;</a>)，我们开发了一个 AI 编码助手，集成在 RStudio 中（可以把它想象成 RStudio 里的 Cursor）。 RStudio 拥有大约 200 万数据科学家和学者用户，但他们目前还没有在 IDE 中使用编码助手。其他环境的开发者可以从 Cursor 和 Windsurf 等工具中受益，但 R 用户却没有类似的工具来加速他们的工作流程。由于大约 80% 的 R 程序员更喜欢使用 RStudio 而不是 VSCode 等其他 IDE 来编写 R 代码，我们认为这样的工具可能会非常有用。 我们俩都曾是哈佛大学的博士生。Jorge 在生物物理学系，Will 在生物统计学系，那里的大多数人都每天使用 RStudio。我们看到集成的代码助手在其他 IDE 中蓬勃发展，但我们注意到 RStudio 的集成仍然远远落后。许多 R 用户从 ChatGPT 复制粘贴代码来构建他们的工作流程，这显然很慢且不稳定。 为了给 RStudio 用户带来类似 Cursor 的体验，我们构建了 Rao (<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;</a>)：一个 RStudio 的分支，嵌入了一个 AI 助手，它能够感知用户的本地上下文（包括文件和变量环境），可以读写文件，可以运行代码或命令，并且可以解释文本或视觉输出。它适用于 RStudio 中已有的任何文件格式（R、包括 RMD 和 QMD 在内的笔记本、Python、Stan 等），允许 R 程序员在其首选 IDE 中迭代地执行整个数据分析过程。 其他 AI 数据科学工具要么 (1) 基于网络或在人们不常用的环境中构建，(2) 完全专注于 Python 笔记本，或者 (3) 是功能有限的基于软件包的助手。Rao 与数百万数据科学家已经使用的 RStudio IDE 完全一样，但它整合了一个强大的 AI 助手，并且适用于所有标准文件类型。 您可以在 <a href="https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;download" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;download</a> 下载 Rao，在主页上观看我们的演示 (<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;</a>)，并在我们的 GitHub 上查看一些示例用例 (<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;lotas-ai&#x2F;rao&#x2F;tree&#x2F;main&#x2F;demos">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;lotas-ai&#x2F;rao&#x2F;tree&#x2F;main&#x2F;demos</a>)。我们提供为期一周的免费试用（无需信用卡），之后每月 20 美元可获得 500 次查询。我们很乐意听取 HN 社区的反馈，以便使 Rao 尽可能有用！ 您可以通过 founders@lotas.ai 联系我们。 附注：我们与 OpenAI 和 Anthropic 签订了零数据保留 (ZDR) 协议，但我们目前建议用户在与这两个模型提供商签署 BAA 之前，不要将敏感或受监管的数据（如 PHI）输入到 Rao 中。有关我们安全实践的更多信息，请访问我们网站上的安全页面 <a href="https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;security" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.lotas.ai&#x2F;security</a>。

Hi HN， 我正在构建 47jobs，一个连接客户和“氛围码农”的市场——专门从事 AI 辅助开发的开发者。 什么是氛围编码？ 氛围码农不手动编写代码，而是使用自然语言提示和 AI 工具（GPT、Claude、v0）来快速原型设计和构建功能。他们用通俗易懂的英语描述他们想要的功能，AI 就会生成可运行的代码，他们再对代码进行迭代，直到代码准备好投入生产。 生产力提升令人难以置信——过去需要数周完成的工作，现在只需数小时。 这为什么重要： - 传统的招聘侧重于语法知识 - 真正的技能在于提示工程和 AI 协作 - 客户需要快速原型设计和验证 - 目前还没有专门针对这种新型开发者的平台 我正在预售早期访问通行证（47 美元），以验证需求并在发布前建立社区。到目前为止，反响令人鼓舞。 希望 HN 对这个概念和登陆页面提出反馈意见：<a href="https://47jobs.xyz" rel="nofollow">https://47jobs.xyz</a> 这是开发的未来吗，还是我遗漏了什么？

过去一个月我都在开发 Fertit - 基本上就是一个邮件通讯管理工具，但你可以自带 SMTP，省去了运维的烦恼。它具备所有功能（订阅者管理、管理后台、自定义偏好设置），却没有基础设施带来的额外开销。 让我崩溃的计算： Mailchimp：每月 230 美元，可管理 15000 个联系人 我的解决方案：每月 10 美元的基础设施 + 10 美元的 SendGrid = 无限量 我学到的：那些“企业级”功能大多是数据库操作加上 SMTP API。但花 3 周时间搭建 Go/PostgreSQL/Redis 的经历，也解释了为什么人们会直接花 300 美元/月去用 ConvertKit。 关键在于：即使开源，我也意识到大多数人不想处理服务器、Docker 配置和数据库迁移。所以我构建了一个经济实惠的托管服务，起价 5 美元/月。更多功能和安全措施，零设置 - 只需要自带 SMTP 就可以开始发送邮件。你可以在不自建服务器的情况下，享受到所有成本节约。 现在正在测试这个 5 美元/月的托管版本 - 介于 DIY 的痛苦和 SaaS 定价之间。 托管版本：[https://www.fertit.com](https://www.fertit.com) 开源版本：[https://github.com/rasadov/NewsletterManager](https://github.com/rasadov/NewsletterManager) 还有人厌倦了在昂贵的自建服务器和昂贵的 SaaS 之间做选择吗？欢迎对这种方法提出反馈。