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嘿，HN，
我一直在开发 n.codes，这是一个开源框架，允许最终用户通过自然语言提示在您的应用中生成自己的用户界面。
问题是：每个 SaaS 团队都被功能请求淹没。大多数请求并不复杂——只是现有数据的不同排列：“给我显示需要审批的超过 $500 的退款”，“导出这个格式化为会计的报告”，“批量归档这些记录”。
后端已经可以做到这一点。瓶颈在于通过用户界面暴露这些功能。
它的工作原理：
- 读取您的组件（React/Vue），以了解可用的 UI 原语和样式
- 从您的 API、模式和文档中构建功能映射
- 当用户发出提示时，在您的应用中生成一个使用现有 API 和组件的沙盒 UI
它并不适用于营销页面或复杂流程。它是针对 80% 的内部工具，这些工具只是 CRUD、仪表板和工作流。
当前状态：早期阶段。架构已定义，核心功能映射有效。在构建完整运行时之前，寻求反馈。
希望获得以下方面的反馈：
- 这是否解决了您遇到的真实问题？
- 什么能让您信任在生产应用中生成的 UI？（沙盒模型、权限、审计跟踪？）
- 我应该研究的类似方法？
GitHub: [https://github.com/yungookim/n.codes](https://github.com/yungookim/n.codes)
网站: [https://n.codes](https://n.codes)
嗨，HN！我创建了PixelMotion，旨在解决作为内容创作者时遇到的一个问题：在扩展过程中需要同时使用太多工具。
技术栈：
- 前端：Next.js 15 + React 19 + TailwindCSS
- 后端：Express.js + PostgreSQL + Sequelize
- 人工智能：Replicate、FAL AI、OpenAI APIs
- 视频模型：Sora 2、Veo 3.1、Luma Ray2、Runway Gen-3、Kling、Hailuo 2.3等
- 存储：Google Cloud Storage
它的不同之处在于：
1. 所有11个高级视频模型集中在一个地方（不再需要在不同服务之间切换）
2. 内置客户发现功能——直接找到可以进行推销的企业
3. 可直接发布到YouTube、TikTok、Instagram
欢迎随时询问有关架构或AI模型集成的技术问题。
试用一下：7天免费试用，无需信用卡。
你好，HN，
我正在探索一个概念，以解决“职位描述”和“实际工作”之间的脱节问题。
问题：
公司通常以特定的意图进行招聘（例如，“我们需要一个人来解决我们的遗留支付同步问题”），但当这些信息传达到职位描述时，往往变成了一堆泛泛而谈的关键词：“必须拥有5年以上的Java、微服务经验……”
假设：
招聘是为了解决问题。那么，为什么不直接用问题本身作为职位描述呢？
提议的工作流程：
输入 = 问题背景（公开或私有）：
招聘经理不再编写职位描述，而是从他们的问题跟踪系统（如GitHub、Jira等）中选择一组实际任务/问题。
示例（开源）：“这是问题#123（内存泄漏）。帮我找一个解决过类似复杂问题的人。”
示例（企业）：“这是一个关于高并发数据库锁定的已解决任务。我们需要另一个能够处理这种工作水平的人。”
愿景：这可以通过API或MCP（模型上下文协议）服务器来实现，安全地获取任务背景——代码差异、讨论和复杂性指标。
匹配：
我们将这个“问题向量”与候选人的“活动向量”（从他们的git日志或贡献历史中得出）进行比较。
结果：“候选人X的匹配度为90%，因为他们最近在Rust中重构了一个类似的异步队列系统，这与您输入的问题的复杂性相符。”
隐私挑战（房间里的大象）：
为了在企业（私有仓库）中实现这一点，隐私至关重要。
我在考虑一个本地提取层，在将“问题背景”发送到大型语言模型进行分析之前，先对其进行清理（去除个人身份信息/机密信息）。目标是提取问题的模式，而不是专有代码本身。
我的问题：
我首先在公共GitHub用例上构建原型。
但对于那些在企业中招聘的人：您是否会信任一个解析您内部问题背景（经过清理）的工具，以生成精确的候选人要求档案？
我相信这种“基于任务的招聘”比“简历解析”更公平，但我很好奇您认为这个模型在哪些方面会出现问题。
在很久以前，计算机是一种稀缺资源，我们必须共享它们。为此，我们使用了多个本地用户账户。现在我发现，除了我的个人登录和有时的管理员登录外，我几乎没有多个本地登录（即访问物理硬件时使用的用户名和密码）。我很好奇其他人是如何做的，以及在什么情况下使用。对于工作环境中的专用设备，这样做是非常合理的。在家里，你是否为你的孩子设置了不同的账户？额外加分：在手机或平板电脑上使用多个用户。我曾经在安卓设备上做过一次，感觉很有趣。
快速背景介绍：我曾经编程过。在学校学习过，写过一些项目，但最终说服自己不适合这个领域。进展太慢，错误太多，感觉像个冒名顶替者——这就是常见的故事。所以我转行，成为了一家早期天使基金的投资助理，多年来没有写过真正的代码。
快进到现在。我是个巴菲特迷——坚信复利是生活中的一种思维模型。我不断进行复利计算。并不是因为我需要这样做，而是因为在市场波动时，看到数字在30到40年间增长让我保持耐心。这基本上是长期投资者的冥想。
问题是？网上的复利计算器都很糟糕。界面丑陋，广告覆盖了屏幕的一半，无法正确自定义复利频率，也没有逐年细分。我试过很多，它们都不行。
当“氛围编码”开始流行时，我突然有了灵感。也许我真的可以构建我想要的计算器？我不再需要成为一个“真正的开发者”——我只需要清楚地描述我想要的。
于是我试了一下。
两周后，花费约100美元（Opus 4.5思维模型）的API费用，我居然有了60多个计算器。自然是从复利计算器开始的。然后我想，“既然我在这里……”就添加了抵押贷款、贷款摊销、储蓄目标、退休预测。然后一发不可收拾——BMI计算器、时区转换器、正则表达式测试器。哎呀。
AI（我通过Windsurf使用Claude）完美地处理了繁重的工作。我会准确描述我想要的——“带有每月/每季/每年选项的复利计算器，逐年细分表格，支持定期贡献”——它就能实现。还有验证、漂亮的组件，甚至测试。
我意识到：我离开编码的这些年并没有浪费。我仍然理解架构，仍然知道什么是良好的用户体验，仍然拥有领域专业知识（金融数学）。我只是无法高效地将这些全部输入。AI完美地填补了这个空白。
氛围编码并没有让我成为一个10倍工程师。但它让我重新获得了构建的许可。我多年来的想法突然变得可实现。对我来说，这才是真正的胜利。
技术栈：Next.js、React、TailwindCSS、shadcn/ui，支持四种语言（英语/德语/法语/日语）。当我说“现代且简洁”时，AI选择了大部分这些技术。
网站已上线，地址是 [https://calquio.com](https://calquio.com)。复利计算器仍然是我最喜欢的页面——终于是我想要的样子。
我很好奇是否还有其他人有类似的故事。还有人像我一样在离开后重新回到构建的道路上吗？