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我搭建了 <a href="https:&#x2F;&#x2F;launchboard.dev" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;launchboard.dev</a>，作为一个轻量级的替代品，对标像 Product Hunt 这样的大型发布平台。这里没有热门技巧，没有算法游戏——只有一个按时间排序的新产品公共信息流，并由真实用户支持。<p>它的功能包括：<p>点赞和评论（但没有隐藏的排名技巧）<p>带有自定义 URL 的简洁产品页面<p>没有门槛——任何人都可以发布<p>专为独立黑客、小型团队和个人开发者打造。<p>欢迎提供反馈。它已经上线，并且对所有人开放。

我之前发过关于 SuperOptiX 的帖子，但当时网站和文档还没有完全完善——我们仍在敲定核心组件。 从那时起，我们已经完全更新了网站，完成了详细的开发者文档，并推出了所有主要功能。 SuperOptiX 是什么？ 它是一个全栈 Agentic AI 框架，专为真实世界的、生产级的智能体而构建，重点在于： * 先评估开发（类似 BDD/TDD 风格的规范，如 Cucumber 或 RSpec） * 以优化为核心的架构（由 DSPy 提供支持） * 多智能体编排（类似于智能体的 Kubernetes） * 上下文工程、模型管理、内存路由 * 使用 SuperSpec 进行声明式智能体规范（类似于 Agent Engineering 的 RSpec） 非常适合从智能体演示转向可扩展、可维护系统的团队。 网站：[https://superoptix.ai](https://superoptix.ai) 文档：[https://superagenticai.github.io/superoptix-ai/](https://superagenticai.github.io/superoptix-ai/) 非常希望得到 HN 社区的反馈——我们倾注了心血，希望为智能体开发者和基础设施工程师做好这件事。 欢迎提问！

我和我的朋友们开发了 MCP Jetpack，它能让你非常轻松地开始使用 MCP。它是一个 MCP 服务器，可以自动查找并执行完成任务所需的正确工具，而无需为每个服务（GitHub、Linear、Atlassian、Notion 等）管理 MCP 服务器。一旦你将其添加到 Cursor（或其他任何支持 MCP 的 AI 应用）中，Cursor 就能立即访问不断增长的远程 MCP 服务器库，无需任何额外设置。对于需要身份验证的服务，当你第一次要求你的 AI 与该服务交互时，系统会要求你登录。 我们试图解决两个问题： 摩擦 - 通常，如果你想让 Cursor 访问 GitHub，你必须安装正确的 MCP 服务器并登录，然后才能在 Cursor 的聊天中使用 GitHub。有了 MCP Jetpack，你可以让 Cursor 列出你的 GitHub 问题，它会自动在后台执行正确的工具来完成你的任务。对于需要身份验证的服务，当你第一次与该服务交互时，系统会要求你登录。然而，这一切都发生在 Cursor 聊天中，所以你永远不必切换上下文和摆弄 Cursor 的设置。 工具限制 - Cursor 会警告你，如果你安装了超过 50 个 MCP 工具，因为它说安装更多工具会降低性能。然而，仅安装 GitHub MCP 服务器本身就会添加 74 个 MCP 工具。有了 MCP Jetpack，你只需两个工具就可以访问 GitHub、Atlassian 和其他 15 个服务：“FindTool” 和 “ExecTool”。 以下是我们今天支持的 17 个服务：GitHub、Atlassian、Canva、Linear、Notion、Intercom、Monday.com、Neon、PayPal、Hugging Face、Sentry、Square、Webflow、Wix、Cloudflare Docs、Cloudflare AI Gateway、Cloudflare Workers Bindings。 随着各公司推出远程 MCP 服务器，我们将继续添加更多服务。如果你的服务未列出，并且你希望将其添加，请发送电子邮件至 team@mcpjetpack.com 与我们联系。 MCP Jetpack 仍处于 Alpha 阶段，如果你遇到任何问题或有任何反馈，请告诉我们 - 谢谢！

在 APM Help，我们有一个庞大的团队，负责执行重复的、基于浏览器的任务。 几年前，为了安全地管理这项工作并获得清晰的审计跟踪，我们构建了一个内部平台，我们称之为“Hub”。 它本质上是一个封闭的环境，我们的团队在其中工作，记录他们的会话，跟踪每一次交互，并防止数据被复制或共享。 这么多年来，它一直是我们的内部事实来源。 最近，像许多公司一样，我们一直在构建更多的自动化。 和其他所有人一样，我们已经看到我们的自动化在边缘情况下失败——我们的解析器无法读取的格式奇怪的发票，破坏抓取程序的网站布局更改等等。 我们的团队将不得不手动介入来修复这些问题。 我们意识到其他开发人员一定也遇到了完全相同的问题，但却没有一个 250 人的团队待命。 因此，我们将我们经过实战考验的 Hub 连接到一个新的、现代的前门：一个 Human-in-the-Loop (HITL) API。 我们将其命名为 browser-work.com。 这个想法很简单：当您遇到需要人工的任务时，您可以通过 API 将其发送给我们的团队。 运作方式如下： ``` - 您向我们的端点发送一个 POST 请求。 负载包含任务的上下文（如 URL）以及一组关于人类应该做什么的说明。 - 任务出现在 Hub 中，我们训练有素的操作员可以认领它。 - 他们完全按照指示执行任务，所有操作都在安全的 Hub 环境中进行。 - 完成后，我们会向您的系统发送一个 webhook。 返回的负载包括任务的输出、人类留下的任何笔记以及他们操作的详细日志（例如，他们与之交互的 DOM 元素）。 ``` 例如，如果您的支付水电费的自动化失败，您可以将任务传递给我们。 一个人将登录、导航门户、付款并返回确认号码。 该产品已上线，我们正在寻找具有有趣用例的人。 我是 CIO Robert。 如果这听起来对您有用，请给我发一封简短的电子邮件，介绍您的用例，地址是 robert@apmhelp.com，我们可以立即让您开始使用。 很乐意在这里回答任何问题。

产品经理如何通过更智能的 EDA 助力 AI/ML 产品决策 好的决策始于好的问题。在产品经理决定构建哪些功能之前，一个最容易被忽视但至关重要的步骤是：探索性数据分析 (EDA)。 为什么？因为好的 EDA 可以加速假设验证，帮助你提出正确的问题，测试假设，应用统计技术，揭示关于用户旅程的见解，明确 KPI——最终帮助你做出更智能、更具战略性和以用户为中心的决策。 多年来，我开发了一个轻量但有效的方法，帮助自己和团队更快地行动——尤其是在以下情况下： * 处理无法离开本地网络的敏感或 PII 数据 * 处理非常大的数据集 * 简化与分析师和数据科学家的协作 以下是我的常用设置，为我们节省了数天（甚至数周）的时间： * 数据分析和可视化——Jupyter Notebook + Pygwalker 不再需要导出 CSV 文件或在 BI 工具和原始数据之间切换。 * 带有 LMStudio 的本地 LLM 当需要帮助探索假设、起草 SQL 或总结发现时 这是我关于这个话题的 LinkedIn 帖子。 [https://www.linkedin.com/posts/peekay-chan-453102_pygwalker-lmstudio-productmanagement-activity-7352780192395792384-AFDe?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAAD2_8BA9f2IpYDPZmflw9ziUIVH_mw7V8](https://www.linkedin.com/posts/peekay-chan-453102_pygwalker-lmstudio-productmanagement-activity-7352780192395792384-AFDe?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAAD2_8BA9f2IpYDPZmflw9ziUIVH_mw7V8) 很想听听其他 PM/分析师/数据科学家是如何做的。

在我的求学和之后的生涯中，我一直希望能找到志同道合的朋友一起学习书籍和论文。但由于各种原因，我从未实现这个愿望。除了学术界，我在IRC上获得了很多帮助，我也知道Reddit和Discord社区里有人讨论数学、物理和计算机科学（以及其他话题），但即使在那里，也很难找到愿意和你一起学习特定文章或书籍章节的人。 通过“集体成长”（Communal Growth），我希望能够专注于人们对文章和书籍标题的兴趣。例如，你是否对W. Diffie和M. E. Hellman的《密码学新方向》感兴趣？流程很简单：找到论文的DOI（也可以是ISBN、arXiv编号）（例如，使用WorldCat），然后发送电子邮件到subscribe@communalgrowth.org，邮件正文为doi:10.1109/TIT.1976.1055638。你的电子邮件将被添加到该文章的订阅者列表中，其他人可以搜索这篇文章并找到你的联系方式。（或者你是否想讨论一部小说？获取它的ISBN！）重要的是，服务器上不会进行任何对话。这种用户体验听起来不寻常吗？请继续阅读… 从宏观上讲，我早早地就决定不使用用户账户，部分原因是我不熟悉网络开发，部分原因是因为“基于共同兴趣将人们聚集在一起”听起来像社交媒体，而我知道我会在这一方面失败。另一方面，用户账户很烦人，而且随着全球法律环境（GDPR、CCPA等）变得越来越复杂，我希望避开它们，这就是为什么我决定采用一个<i>电子邮件钩子系统</i>，其中所有操作（搜索除外）都由用户通过电子邮件发送到服务器来完成。我不得不深入研究… 事实证明，电子邮件真的很复杂。我研究了DNS和SMTP RFC（我甚至为RFC编写了一个思维导图程序；参见例如&lt;<a href="https://createyourpersonalaccount.github.io/blog/img/dns-rfc-map.svg" rel="nofollow">https://createyourpersonalaccount.github.io/blog/img/dns-rfc...</a>&gt;，用于DNS，它就像一个迷宫！）并且不可避免地，我被DNSSEC分心了（因为我喜欢密码学），所以我又研究了它。我花了很多时间调整Postfix、Dovecot和Rspamd；我用Python编写了自己的配额策略守护程序来防止某些类型的滥用，以及一个milter守护程序来验证RFC5322。从对齐到DKIM SDID（对于普通电子邮件来说太严格了，但需要避免用户欺骗）。最后，我不得不编写一个IMAP守护程序，它监视邮箱并对收到的消息采取行动（特别是，在在线数据库中查找ISBN/DOI/arXiv标识符，并将用户订阅到相应的文档）。在完成所有这些工作后，我发现我仍然被列入黑名单，无法发送电子邮件（由于IP地址的声誉被封锁？），但无论如何，我从未打算发送电子邮件。 其他技术细节是，我使用了Litestar、Psycopg 3、SQLAlchemy 2和PostgreSQL，所有这些都是异步的，并使用NGINX.Unit部署（使用certbot通过每日systemd定时器自动完成！）。这有点过头了，但很有趣。页面是Jinja模板，并且我不使用JavaScript。该网站的整个源代码可在&lt;<a href="https://github.com/communalgrowth/webserver">https://github.com/communalgrowth/webserver</a>&gt;上找到，这可能是一个上面提到的技术协同工作的有用示例。（我决定将网站源代码免费提供。） 这也是我的第一家商业公司（LLC）。我学习了如何从密歇根州LARA获得营业执照，然后从IRS注册EIN（后来不得不为FinCEN完成BOI），最后开设了一个商业银行账户。在这一切中，我得到了密歇根州SBDC的很多帮助。然后，我能够购买所有资产：域名和VPS，大约花费60美元/年。 如果你愿意，请试一试。让我知道你的想法！我计划通过口碑宣传，甚至向当地的大学、图书馆和咖啡馆分发宣传册来进行推广。这个项目花了我一年多的时间才完成；我很自豪能为密歇根州贡献一家企业。