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构建此产品旨在解决两种场景： 1. **中小型工程团队**：希望将数据管道基础设施和可观测性的搭建工作外包，从而专注于构建解决方案。您用 Go 编写管道逻辑，平台负责运行。 2. **成本敏感型团队**：希望通过在自己的机器上自托管来保持对成本的控制。无需托管云服务，成本不随数据量增长而增加，您可以自行决定何时以及如何扩展。 非常欢迎遇到过以上任一情况的用户的反馈。

我一直在构建 StartupWiki，这是一个免费的初创公司数据库，旨在让发现和研究公司变得更容易。 最初的动机是厌倦了早期初创公司信息查找的困难。大多数数据库需要注册账户或订阅，或者感觉过于杂乱。我想要一个像维基百科一样的网站，无需账户，无需订阅，没有奇怪的指标，直接进入，信息就在页面上。 该项目仍处于早期阶段，但目前包括： * 初创公司档案 * 搜索和过滤 * 公司分类 * 公共 API（进行中） 我特别想听取关于以下方面的反馈： * 您在研究初创公司时寻找哪些信息 * 现有初创公司数据库缺失的功能 * API 用例 我非常期待您的反馈。

我厌倦了处理邮件，尤其是来自亲友的恶意邮件。因此，我开始尝试构建一个解决方案，因为我找不到现成的消费级产品能做到这一点。我首先围绕一个AI信任层来构建这个解决方案，以帮助我的父母识别垃圾邮件和恶意邮件，然后根据关系和上下文重新组织邮件。我即将进行CASA Tier 2评估，以完成Google OAuth流程，并希望听取大家对这个问题的看法、我的方法以及对安全模型的担忧。我对安全略有涉猎，真心希望这个项目能发展成一个供公众使用、并能随着时间教会大家识别风险的产品。因此，如果能找到一位网络安全专家来帮助我进一步发展这个项目，那就太棒了！

我一直在思考递归自我改进，特别是它近期变得重要的可能性。近期，指的是对于当前的大型语言模型（LLMs）而言，它们可能会放弃、删除测试集，或者因此脱离现实。将这种情况发生的概率称为 P。你可以通过观察研究任务以及它们需要多少人类协助才能保持在正轨上来估计 P。 “哥德尔机”（证明下一步会更好）试图将数学作为一种预言。这依赖于数学基础的真实性。我设想的其他可能提供帮助的预言包括来自未来的预言，它们可以判断某个改变是否会导致系统脱离现实，这是一种对可能导致脱离现实的改变的“通行/停止”信号。 是否存在其他类别的预言？ 由于经典计算机的偏见，我可能没有考虑到一些复杂的量子计算。

快速博文 [此处](<a href="https:&#x2F;&#x2F;luke.zip&#x2F;posts&#x2F;pareto-pcs&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;luke.zip&#x2F;posts&#x2F;pareto-pcs&#x2F;</a>) - 核心思想是根据基准测试绘制数千款迷你 PC 的图表，并揭示帕累托前沿，以便您获得每美元最高的计算能力。这绝对是一项充满热情的工作，因为我为我的“家庭实验室”（TrueNAS、piHole、Plex、基础应用）拥有多款迷你 PC。它使用 Gemini 从列表中提取规格（因为它们通常分类不明确）。

我被问过很多次这个问题：使用 IdeaGrit（https://ideagrit.foundersailab.com/）和直接使用 ChatGPT 有什么区别？ 每次回答这个问题时，我都觉得只能给出部分答案，我的想法零散。所以，我决定在这里记录下来，清楚地展示两者的区别。 几个月前，我加入了一个大约有 500 人的 WhatsApp 群组。当一个社区发展到一定规模时，你就会开始注意到一些有趣的模式。 我注意到的一点是：无论谁在群里宣布他们要发布一个产品，大家通常都会遵循相同的模式。“这听起来太棒了。”“我一定会用。”“迫不及待想试试。” 当然，我不认为人们是故意撒谎。大多数时候，人们只是很友善。他们不想成为那个听起来消极的人。 但我也认为，许多人根本没有注意到这种协调一致的行为。这只是对他人想法最自然的反应。 而且我认为这不仅仅是社区问题，这是一种人类反应。同意比质疑要容易得多。 我在 Reddit 上看到一个很热门的帖子，问的是：为什么人们在开始做营销的那一刻，突然觉得竞争对手这么多？ 我觉得这个问题很有趣。当你还在构建产品时，世界感觉很安静。你专注于自己的产品、功能、路线图。你甚至可能觉得自己的想法很独特。 但就在你开始营销的那一刻，生活突然变得严酷起来。因为现在你不仅仅是在构建了，你还在尝试销售。 当你尝试销售时，你被迫真正地审视市场。突然间，竞争对手无处不在。恐惧开始悄悄蔓延。 你开始想：为什么所有这些竞争对手都恰好在我开始营销的时候出现？但也许他们一直都在。只是你的大脑之前有策略地避开了它们。营销消除了“仅仅构建就足够了”的错觉。 这也是为什么直接使用通用 LLM 有时会变得棘手。 在人工智能领域，有一个概念叫做“AI 谄媚”。这意味着大型语言模型有时会根据它们认为用户想听的内容来调整它们的回答，而不是提供准确、有用或恰当的信息。 这种行为可以有很多形式。即使你的观点很薄弱，助手也可能同意。在你问“你确定吗？”之后，它可能会放弃一个正确的答案。它可能会过快地验证你的信念、你的决定、你的产品想法，甚至你的自我形象。它可能会以一种让你感觉良好的方式赞扬你的工作，但实际上并没有帮助你看到真相。 这种行为听起来和我之前在 WhatsApp 群组里描述的相似吗？我认为是相似的。在这两种情况下，这都是一种非常人类的反应。 一周前，我发布了一篇关于如何使用著名的产品设计框架 CIRCLES，快速找到第一个在 Gumroad 上销售的数字产品的帖子（https://xianli.substack.com/p/how-to-use-the-circles-framework）。 反响非常热烈。人们不断告诉我它很有用。 你可能需要花几个小时与 LLM 聊天才能获得类似的结果。但关键在于“小时”。尽早使用框架可以加速整个开发过程。 作为一名开发者，你当然可以一行一行地编写代码来从头开始构建一个项目。然而，大多数时候，我们仍然会选择一个框架，因为它能帮助我们更快、更一致地构建。 在构建 API 时也是如此。 我可以将模型视为一个结构化产品的一部分，而不仅仅是一个友好的聊天机器人。我可以给它更严格的规则。我可以强迫它通过一个清晰的框架来评判你的想法。我可以要求它暴露潜在的风险，将你的想法与失败的产品进行比较，并用明确的标准对其进行评分。 在早期阶段，鼓励很容易获得。但清晰的判断却很难找到。