最新

在过去的几个月里，我研究并分类了数百种人工智能工具。 让我感到惊讶的是，构建人工智能产品似乎越来越容易，而获得用户关注却越来越难。 每周都有新的写作、编码、设计、研究、视频和自动化工具问世。然而，大多数用户最终还是使用那几款老牌产品，因为发现替代品非常困难。 我注意到用户通常是在寻找解决问题的方法，而不是特定的产品。他们想要“转录会议”或“生成演示文稿”，而不是寻找某个特定的工具。 对于创建人工智能产品的创始人来说： 你们是如何解决用户发现难题的？ 目前，什么渠道为你们带来了最有价值的用户——搜索引擎优化（SEO）、社群、社交媒体、合作伙伴、目录，还是其他方式？

大家好， 我很高兴向大家展示 Textile，一个我最近开发的桌面应用程序。 Textile 可以使用各种输入组合文本片段，例如计算机上的命令、剪贴板内容以及您提供的硬编码字符串。它可以让您逐步构建和修改动态字符串，直到完全符合您的需求。然后，您可以点击按钮或使用键盘快捷键按需执行保存的步骤。 我开发 Textile 是因为我经常需要从计算机上的各种来源构建复杂的动态 URL。我厌倦了手动切换不同的应用程序，复制粘贴各种文本片段，然后将它们组合起来。我还发现 Textile 在存储一些不常用的静态文本片段方面非常有用，例如 ½ 和其他分数字符，当我懒得去记它们的内置键盘组合时。 我开发 Textile 的另一个原因是我想学习 Electron，尽管我预料到这可能会引起一些争议。:) 我认为桌面开发很有趣，部分原因在于它不需要我作为开发者为云端的 API 服务器和数据库付费。应用程序本身既是用户界面也是“服务器”，本地驱动器则充当“数据库”。我知道这牺牲了云同步功能，但另一方面，知道您的文件存储在您的驱动器上而不是别人的服务器上，这感觉很好。 我意识到可能已经存在类似 Textile 的应用程序，并且功能可能更强大，但正如我所说，我只是想学习。我必须承认，多序列键盘快捷键很难实现，Textile 在某些情况下确实存在问题。我承认我的方法还有很大的改进空间，这让我感到有些不安！ 就我所知，我没有使用 LLM 来编写 Textile 的任何代码（尽管我确实向 LLM 询问了很多问题，作为替代谷歌搜索的方式）。 Textile 是开源的，免费使用，并且不需要注册、电子邮件、电话或其他类似的验证。请试用一下，并告诉我您的想法！ （注意：我没有运行 Windows 或 Linux 的硬件，所以目前 Textile 仅适用于 macOS。）

不久前，我通过领英收到一份工作邀约。这份邀约并没有像我之前收到的虚假工作邀约那样，出现一些明显的警示信号——对方的个人资料看起来可信，有一些动态，公司也拥有德国域名。在我看来，这份邀约似乎是真实的，如果不是因为其广告上标明的薪资实在太高的话。 总之，我还是发送了我的简历，想着反正也没什么损失，然后就收到了一个初步面谈的邀请。 第一个奇怪之处：可供选择的面试时间太多了，而且时间跨度很大。比如，在两周后的时间里，从早上9点到晚上11点，所有时段都是空闲的。于是我选了一个。到了约定的那天，我错过了面试，然后又在几周后收到了另一个面试邀请。面试开始前一小时，我收到消息说对方正在度假，面试又推迟了两周，但新的时间对我来说并不方便。又推迟了一周。面试开始前几分钟，又推迟了一周。我只通过领英和对方发过消息。没有人给我打过电话。很奇怪。这看起来像是假的——但为什么呢？目的是什么？这样做有什么好处？我应该担心吗？ （附注：我现在已经找到了一份工作，而且我对此非常满意，所以一切都很好。我只是感到好奇……）

大家好， 注意到 AI 代理在构建时倾向于创建非常大的文件，因此开始构建一个 MCP 来缓解这个问题，结果得到了一个叫做 tarball 的东西。 受到 Matt Pocock 的 grill me skill 的启发，请享用。 https://github.com/tonycdr-prog/architect-mcp