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本新闻稿介绍了该产品（您可以使用优惠码“ULAUNCH”免费体验）。<p>该应用程序直接从公司网站收集职位信息（与直接从ATS收集的聚合网站不同）。因此，在超过30万个职位中，大约有30%的职位在像Indeed这样的付费网站上找不到。<p>这个求职网站主要面向求职者（而非雇主）。我们非常欢迎任何反馈意见。

我在每年花费数天时间手动搜索Jira工单，以回忆自己在绩效评估中所取得的成就后，构建了这个工具。 whatdidido 是一个命令行工具，具有以下功能： - 从Jira或Linear中提取指定日期范围内的工单 - 使用大型语言模型（LLM）为每个工单生成简短摘要 - 生成整体摘要，帮助你撰写自我评估 这个工具并不会为你撰写评估报告——撰写深思熟虑、具有上下文的反馈仍然需要人类的判断。它只是消除了寻找和整理你所做工作的繁琐工作。 关键细节： - MIT许可证，开源 - 不存储数据——所有内容都保留在本地 - 需要OpenAI或OpenRouter的API密钥 - 兼容Jira和Linear（欢迎更多集成/即将推出） GitHub: [https://github.com/oliviersm199/whatdidido](https://github.com/oliviersm199/whatdidido) 我现在发布这个工具，因为我认为在评估季节，其他人可能会觉得它很有用。 欢迎对这个方法提供反馈，以及哪些其他集成会有帮助。也很乐意回答有关其工作原理的问题。

这个月，我的SaaS平台QRAnalytica.com达到了一个新的里程碑：收入达到1046美元。<p>对于一个在日常工作之外独自创业的人来说，这个数字意义重大。但我走到这一步的过程却是充满了我不断犯的一个重大错误。<p>当我在2024年12月推出时，我的逻辑很简单：尽可能便宜。我定价为99美元。我想，“价格越低，注册的人就会越多，对吧？”<p>错了，错得离谱。<p>第一笔收入直到2025年2月14日才到来。在接下来的几个月里，我一直在处理低价值的注册用户，感觉自己在原地踏步。<p>转折点是Marc Lou在LinkedIn上的一篇随机帖子。他谈到定价应该基于价值，而不是追求最低价格。顿时，我恍若醍醐灌顶。<p>我决定进行一次实验，开始提高我的价格。<p>从99美元涨到149美元……多了几个注册用户。<p>从149美元涨到249美元……情况开始发生变化。我吸引了不同类型的客户——那些理解价值并愿意投资于真正解决方案的人。<p>我甚至测试了349美元的价格。<p>结果是？提高价格并没有吓跑客户，反而吸引了合适的客户。这直接导致了我第一次收入超过1000美元的月份。<p>如果你正在构建某个产品，我给你的建议是：对高定价的恐惧是现实的，但低定价的成本更大。<p>为你所提供的价值收费，而不是你花费的时间。<p>继续向前，勇往直前！

我开发了 nblm，这是一个基于 Rust 的工具集，用于可靠地自动化 Google 的 NotebookLM 企业 API。它旨在用一个稳定的接口替代脆弱的 curl 代码片段，您可以在 cron/CI 或代理系统中使用。 * Python SDK（类型安全）：支持 IDE 自动补全，减少 JSON 键的拼写错误，适合复杂的工作流程。 * 独立 CLI：单个快速二进制文件，适用于脚本和管道。 * 处理身份验证、批处理和重试；您可以专注于逻辑。Rust 核心快速且内存安全。 * 仅支持企业 API（不支持消费者 NotebookLM）。 代码库： [https://github.com/K-dash/nblm-rs](https://github.com/K-dash/nblm-rs) 欢迎反馈——我尤其对 Python SDK 在构建自动化/代理工作流程方面的设计意见感兴趣。谢谢！

我正在构建一个多智能体系统，但对一些问题有些困惑。 - 如何运行多个可能会接触到相同数据的智能体？ - 如何制定关于智能体可以/不可以做什么的政策？ - 有没有人成功地将不同的框架（如LangGraph、CrewAI和自定义智能体）混合在一起？<p>你们在系统中是如何处理这些问题的？

安全性一直以来都是一个被忽视的问题，尤其是在当前的Vibe编码趋势下。我花了一年的时间开发了一款针对Vibe编码应用的自主渗透测试代理，现在您无需再等待数天或花费数千美元来审核您的应用。我使用该代理在大型生产系统中检测漏洞，并成功发现了超过15个CVE（公共漏洞和暴露）。以下是一些例子： - CVE-2025-58434 (9.8/10) - Flowise 完全账户接管 - CVE-2025-61622 (9.8/10) - Apache Pyfory 远程代码执行 还有更多待处理的CVE。 目前，该服务处于测试阶段，我正在寻求反馈，任何人都可以免费对其Vibe编码应用进行渗透测试。 网址是：bugbunny.ai 如果您觉得这个工具有用，请告诉我您的想法。