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我创建了 GetYourBrandVoice.com——一款人工智能工具，可以抓取所有关于您品牌的公开文本（网站文案、博客文章、社交媒体、评论、新闻提及等），并生成一份清晰、数据支持的“品牌声音报告”。您只需输入您的域名或社交账号，系统会自动完成以下操作： 1. *聚合公共文本*：从您的网站、博客存档、社交资料和任何媒体报道中提取文本。 2. *提取主要语气形容词*：通过分析最常用的描述词和句子结构，识别出您的语气特征（例如，“温暖友好”、“技术权威”）。 3. *识别核心主题/价值观*：通过对所有来源内容进行主题聚类，找出最常出现的主题（例如，“可持续性”、“手工品质”、“社区支持”）。 4. *突出最佳实践*：提供可操作的建议，帮助您保持新文案与现有声音的一致性（例如，理想的句子长度、首选词汇、常用隐喻或关键词）。 5. *维护公共历史*：记录每份扫描的品牌声音报告，您可以浏览过去的分析或比较多个品牌： [查看历史报告](https://www.dondo.com/ai/brand-voice/history) *我为什么要创建这个工具：* - 在我任职于 Dondo（一个电子商务自动化初创公司）期间，我发现创始人、营销人员和小团队在扩展时常常难以保持一致的语气。多个撰稿人或代理机构可能在不知情的情况下偏离品牌声音。 - 现有的“声音分析器”通常要求您上传一些片段或仅查看主页。而 GetYourBrandVoice.com 则更深入——抓取每一个公共来源（产品页面、博客文章、推特讨论、评论网站），为您提供更完整、客观的沟通方式图景。 *主要功能：* - *自动公共抓取*：只需指向任何域名或社交账号，无需手动复制粘贴。 - *语气形容词提取*：查看定义您写作风格的前 5-10 个形容词（例如，“充满活力”、“平易近人”、“值得信赖”）。 - *核心主题检测*：发现最常出现的主题（例如，“环保”、“创新”、“本地社区”）。 - *最佳实践建议*：获取具体建议（例如，“使用 8-12 个单词的句子”、“偏好第二人称代词”、“描述产品时包含‘手工制作’”）。 - *品牌声音历史*：浏览我们迄今为止生成的每份品牌声音报告，非常适合对比多个活动或品牌： [查看历史报告](https://www.dondo.com/ai/brand-voice/history) - *实时示例*：查看 ScrimsFlorist 报告，了解一家花店的声音如何分解为语气形容词（“温暖友好”）、核心价值观（“可持续性”、“本地采购”）以及句子结构和词汇的最佳实践： [查看示例报告](https://www.dondo.com/ai/es/brand-voice/scrimsflorist-200563) *我希望获得反馈：* 1. 您会如何在工作流程中使用这样的报告？（例如，培训新撰稿人、审核现有内容、指导代理机构） 2. 还有哪些额外的数据或图表可以使其更具可操作性？（例如，竞争对手比较、情感趋势、关键词重叠） 3. 您之前尝试过逆向工程自己品牌的语气吗？遇到了哪些挑战？ 在这里试用——无需信用卡： [访问 GetYourBrandVoice.com](https://getyourbrandvoice.com) 感谢您提前提供任何想法或批评！ —— 丹尼尔·马鲁兰达

几周前，我申请的一个职位被拒绝，反馈是我需要对 FAISS 和 LlamaIndex 有更深入的理解。 于是我开发了 triage.flow——一个 AI 助手，允许你通过聊天界面探索和理解 GitHub 仓库。 它会克隆一个仓库，使用 FAISS + BM25 + tree-sitter 解析进行索引，并提供一个完整的用户界面，你可以： - 提出自然语言问题，比如“认证是如何工作的？”或“解释一下 @src/components/Modal.tsx” - 使用 @filename.ts 提及特定的文件/文件夹（支持自动补全） - 实时查看代理的思考过程（思考 → 行动 → 观察） - 以并排的方式查看检索到的代码和聊天内容 它使用了混合的 RAG 系统、ReAct 风格的代理推理和流式响应——基于 FastAPI、LlamaIndex 和 React 构建。 GitHub: [https://github.com/ashikshafi08/triage.flow](https://github.com/ashikshafi08/triage.flow) 欢迎任何正在构建类似工具的人的反馈或想法。 （我也在探索新的机会——对 LLM 基础设施、RAG 或应用机器学习相关的职位持开放态度。）