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有哪些优秀的人工智能工具可以帮助将产品创意进行完善，以便最终实现最小可行产品（MVP）？<p>这里不包括编码部分，而是关注其他方面，比如制定商业计划、验证创意、识别目标市场和客户痛点、编写产品需求文档（PRD）和用户故事等。

我正在构建一个简单的捐赠平台，创作者可以接受加密货币的小费——有点像“请我喝咖啡”，但这是原生于Web3的。<p>支持者无需注册。只需分享你的捐赠页面，任何人都可以直接向你的钱包发送MATIC、ETH或任何ERC-20代币。这种方式高效节省手续费，并且基于Polygon构建。<p>每位创作者都可以获得一个可自定义的页面，带有简短的URL和可选的留言板。所有内容都是非托管的——你拥有自己的私钥和资金。

嘿，HN， 我正在开发一个跨平台的、完全开源的 YouTube/媒体下载器，名为 *YouTubeGO*。 它使用 *Python + PyQt5* 构建，提供以下功能： - 支持 MP4/MP3 下载，使用 `yt-dlp` - 播放列表支持 - 系统托盘集成 - 下载队列和调度器 - 拖放支持 - FFmpeg 检测以提取音频 - 模块化代码结构（核心/界面/测试） 我为什么要开发它： 大多数替代方案要么基于 Electron（臃肿），要么仅限于命令行。我想要一个轻量级、原生且简洁的工具，能够在 Linux、Windows 和 macOS 上正常工作。 许可证：Apache 2.0 GitHub: [https://github.com/Efeckc17/YoutubeGO](https://github.com/Efeckc17/YoutubeGO) 欢迎反馈和贡献！

无论我如何构建 React 项目，它们总是变成一个难以阅读且充满错误的混乱。你是怎么做到的？你是如何确保你的项目结构良好、遵循 DRY 原则、易于阅读、可测试且没有错误的？

我从一开始就对大型语言模型（llms）存在的问题是信息的杂乱无章。与普遍看法相反，在ChatGPT出现之前，开放网络上的信息大多都是杂乱无章的。我们以前称之为SEO博客垃圾信息。而所有的llms都是在这些内容上训练出来的。 因此，当我尝试谷歌的Gemini深度研究时，我遇到了同样的问题。它基本上是一个典型的llm聊天回复，但更加冗长，并且引用了同样的博客垃圾信息列表，这使得普通人进行研究变得困难。 我该如何避免这个陷阱？所以我想问的是，我该如何使用深度研究？