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Pillionaut就像一个伴侣，通过其人工智能平台为您提供即时答案，同时还可以让您接触到一位人类伴侣，以便进一步解答您的疑问。

是时候结束人工智能生成的内容了。它的时代已经过去，大家都在逐渐培养识别机器人完成创作的能力。 Arcitext 则有所不同。 它通过分析您现有的内容并提取“写作指纹”，来帮助您进行创意写作。 写作指纹作为基准，结合您所写内容的相关背景，提供有针对性的反馈——当然，这一切都是通过人工智能实现的。 Arcitext 配备了一个很酷的 Markdown 编辑器（是的，它还支持语法高亮），在您写作时，可以选择一句话并获得： - 语气适配反馈 - 重写建议 - 针对可信来源的事实核查 最后，它还会根据多个参数对您的文本进行评分，并提供总体反馈和改进建议。 今天它在 Product Hunt 上线，目前排名第十，位于苹果、百度和 Snyk 产品之后。 如果您觉得这是个不错的主意，我非常希望得到您的支持。 如有任何问题，欢迎随时询问，我很乐意回答。 感谢您的阅读！

在当前众多华丽的演示中，确实不容易理解实现实用机器人技术的关键所在。我相信我们可以集中精力关注一些专业领域，而这些领域是机器人专家们了然于心的。

嗨，HN的工程经理们！ 我正在寻找你们用来成功管理工程团队的工具——系统、方法论和软件。 我发现的一些有效策略包括： - 每位工程师一个共享的Google文档 - 定期的短暂检查（可以是异步的），以跟踪团队和个人目标的进展 - 提醒成长机会（预算支出、领域所有权等） 公司鼓励使用一个共享工具（https://www.small-improvements.com），所以我需要迁移到那个工具，但我也对你们发现的其他成功工具感兴趣！

我对应该解决什么问题感到困惑。过去我创建了四个消费类应用，但都失败了。唯一赚到钱的时刻是我作为自由职业者或在公司工作的时候。我在想，B2B（企业对企业）可能是一个更好的商业模式，我可以在其中真正赚钱。 但是，我仍然不确定应该解决什么问题。打电话、发私信或发邮件给随机的经理、人力资源或其他员工能有所帮助吗？

嗨，HN， 我是Kumi的作者，Kumi是一个声明式、静态类型、面向数组的编译型领域特定语言（DSL），用于构建计算系统（类似电子表格）。它完全用Ruby（3.1+）实现，并对所有内容进行静态检查，目标是一个以数组为主的中间表示（IR），并编译为Ruby/JS。我在过去几个月里一直在开发这个项目，想知道你们的看法。 链接的演示涵盖了金融场景、税务计算器、康威的生命游戏（数组操作）以及一个快速的蒙特卡洛演示，以便你可以看到零运行时代码生成的实际应用。（生命游戏的渲染在支持的React应用中；Kumi处理网格数学。） 最初的问题： Kumi的初步构想源于我在之前工作中遇到的一个复杂的身份和访问管理（IAM）问题。为单个员工配置权限意味着需要为每个目标系统应用数十条相互依赖的规则（基于角色、地点等）。问题更深层次：甚至数据抽象也是基于规则的。例如，一个系统的“角色”可能只是对Active Directory组的特定解释，并通过某种函数映射到另一个系统的属性。 这种逻辑也高度不稳定；将规则写下来变成了一种发现过程，管理员需要实时更改这些规则。这一切都建立在系统间数据同步的基础挑战之上。我当时的解决方案是通过一个名为“蓝图”的组件来处理部分逻辑，该组件解释声明式规则并将这些逻辑暴露给其他工作流。 演变过程： 那个“蓝图”组件一直在我脑海中挥之不去。大约一年后，我决定用Kumi更根本地解决这个问题。我的第一次尝试很脆弱——最初是运行时的lambda，然后是一系列解释器。我知道什么是抽象语法树（AST），但必须发现编译器、中间表示（IR）和正式类型/形状表示等概念。每次迭代都揭示了更深层次的问题。 核心问题是我的AST表示不够表达，迫使我进入无法验证的“运行时魔法”。我意识到解决方案是迭代构建一个更具表达力的中间表示（IR）。这不是一步到位的过程：我花了两个月的时间构建并抛弃了大约5种不同的IR，数万行代码。这个痛苦的过程迫使我学习编译的真正含义、表示复杂形状、规范数据流和验证逻辑。这段旅程使得静态类型检查成为一个必要的结果，而不仅仅是一个初步目标。 这与核心挑战相结合：业务逻辑通常涉及复杂、嵌套和不规则的数据（数组、订单项等）。如果DSL不能原生处理这些数据上的循环，那就毫无意义。这需要一个足够表达的IR，以便进行内联和循环融合等优化，而这些在向量化数据上是 notoriously 难以推理的。 你可以在这里尝试一个基于网页的演示： [https://kumi-play-web.fly.dev/?example=monte-carlo-simulation](https://kumi-play-web.fly.dev/?example=monte-carlo-simulation) 而代码库在这里： [https://github.com/amuta/kumi](https://github.com/amuta/kumi)