我花了8周时间独自开发了Zine，这是一款为团队知识提供AI驱动搜索的应用。没有团队，也没有额外的资金支持。只有我、AI编程工具，以及我已经搭建好的平台。
我没有构建基础设施（连接器、向量数据库、转录、实体提取等），而是重用了Graphlit，这是我们的客户所使用的相同技术栈。这节省了大约4到5个月的后端工作，让我能够100%专注于产品和用户体验。
结果是：我在8周内构建并发布了一个最小可行产品（MVP），在4个月内获得了第一个付费客户，使用了30多个数据连接器，具备实时同步和实体感知语义搜索，且100%的编码工作都得到了AI的辅助（Claude Code和Factory Droid）。
这篇文章涵盖了整个技术栈（Next.js、TypeScript、Graphlit SDK、Vercel）、使用AI编程工具的工作流程、哪些有效、哪些无效，以及为什么平台创始人应该在自己的平台上进行开发。
简而言之：如果你已经搭建了一个平台，就用它来构建产品。这是找到产品市场契合的最快方式，而AI编程工具让这一过程变得异常迅速。
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我们正在构建一个人工智能接待员，能够接听真实电话、捕获潜在客户、预约安排并发送5分钟的后续跟进。我们的首个细分市场是婚礼场地。我是其中一位创始人。
<p>对HN可能感兴趣的内容：</p>
对话循环：电话 → 流式自动语音识别（ASR） → 大语言模型工具（LLM） → 日历/电子邮件 → 语音合成（TTS），具备轮流发言和插话控制功能。
日历预约：缓冲时间逻辑 + 防止重复预约；我们提供一个最小功能API用于“提供时段/预约时段/确认”。
多渠道捕获：将电话、电子邮件和表单潜在客户统一为一个记录，包含转录和字段（姓名、日期、客人数量、预算）。
垃圾邮件过滤：在接触到员工之前阻止模式（例如，1-800电话/机器人电话）；为VIP设置安全通行规则。
评估工具：脚本化的通话场景（可用性、定价、政策）→ 检查基础（答案必须在您的文档中）→ 对正确性、安全性和升级时机进行评分。
<p>未成功的方面：</p>
在知识摄取之前过于急于回答；我们现在对经过验证的来源严格限制回答，其他情况下会记录信息或升级处理。
Elevenlabs；延迟过高，无法构建类似人类的体验。
对边缘案例的困惑（“如果……你的取消政策是什么？”）。我们增加了文档优先检索 + 回退到“收集信息 + 路由”。
<p>目前的数字（早期阶段，仅有6位客户，正在改善）：</p>
目标回答时间：接听时间小于一秒；电子邮件的首次回复时间为5分钟。
减少漏接电话和更快的参观安排是主要成果；一旦数据成熟，我们乐意分享更多信息。
<p>隐私/伦理：</p>
客户内容不会用于训练我们的模型。
明确的同意和录音政策；个人身份信息（PII）在存储和传输中均加密。
<p>我希望得到的反馈：</p>
针对语音代理的更好离线评估（超出愉快路径脚本）。
您发现有效的轮流发言和插话策略。
在信任AI处理电话之前，您希望的故障模式处理。
<p>链接：https://mikla.ai</p>
嘿，HN！我是乔纳森，Compyle 的联合创始人之一。
我们正在构建一个不怕停下来问问题的编码代理！在做出关键的产品和工程决策之前，它会与你进行沟通，因此你可以将更多开放式任务交给它，而不仅仅是依赖其他编码代理。
在创办 Compyle 之前，我们曾开发过 SmartAppetite（保险领域的 AI 代理）。使用像 Claude Code / Cursor 这样的工具，我们在几天内就做出了演示，但随后花了几周的时间来清理我们已经不再完全理解的代码库。
我们不得不暂停功能开发，仅仅是为了重构。这种痛苦促使我们创建了 Compyle。
我们通过协调一系列 Claude Code 来构建 Compyle。我们有多个“监视者”代理在主编码代理工作时检查各种事项。我们会检查不良模式（基于你的项目规则）以及编码代理的行为与您的计划/决策之间的差异。
我们还生成一些文档，比如研究和规划文件。
我们在 Claude Agent SDK（所有代理使用 Sonnet 4.5）和 Fly 机器的基础上构建它，以便能够快速启动沙盒环境。
Compyle 通过以问题为驱动的方法让你保持控制：
- 你描述任务
- Compyle 提问直到完全理解
- 在编写代码之前，它会生成研究和规划文档
- 在实施过程中，它会根据你的决策验证更改
- 如果有任何不匹配，它会停止并询问
我们的愿景是让工程师始终掌握主动权。我们认为，其他代理，如 Replit、Devin，甚至 CC，都在努力朝着相反的方向发展（让代理自主运行超过 6 小时）；作为工程师，我们希望获得更多的控制，而不是更少！
我们希望你能试用我们的开放测试版！现在完全免费——
如果你有机会测试一下，期待听到你的反馈！
大家好，我想分享一个小的游戏实验。这是一个房间与钥匙的冒险游戏，里面有很多随机死亡的情节。它会根据点击播放由Veo3生成的视频，编码使用了Gemini。
触发视频的过程很有趣，但尝试将所有代码都与其结合起来就没那么好玩了。未来我会更谨慎地使用大型语言模型（LLMs），只在孤立的功能上使用，或者至少尽量避免让它生成需要查看输出才能调试的内容。
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