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我的创业项目并没有成功，显然我做错了什么。我承认我没有良好的社交网络，而没有网络就没有生意，至少对于B2B来说是这样的。 获取反馈、理解真实问题以及构建人们愿意为之付费的解决方案是非常困难的。你猜怎么着，我有15年的技术经验。我擅长数据库和大规模系统，写代码也还不错，并且能够与团队合作。我甚至在一家FAANG类型的公司工作过，并通过这份“工作”赚了一些钱。 2022年，当裁员潮开始时，情况发生了变化。我没有被裁员，但由于我的经理对我进行骚扰，我在2023年选择了自愿离职。我的经理是一位女性，她无法接受我比她赚得更多（旧金山与奥斯丁的薪资差异）。在一次我无法控制的重组后，我最终在她的指挥下工作。我离开了旧金山，搬到了一个住房条件极差的中等生活成本城市。 从那时起，我一直在尝试建立我的创业项目。一些生活事件让我更加沮丧，我决定尝试创业，而不是经历Leetcode的磨练和求职的过程。 看来每天至少有100多个创业公司成立。推特上充满了影响者和ChatGPT的狂热粉丝。 老实说，我无法判断谁真的在赚钱，谁没有。我不知道，感觉非常奇怪的是，20多岁的年轻人几个月内就能赚到数百万的年收入，而我40多岁的人却连几千都赚不到。我一定错过了获取关键知识和建立网络的机会。 所以我想问那些在软件和SaaS领域赚钱的人： 当你只有软件知识时，如何找到人们愿意为之付费的创意？我从头到尾都是一名技术工作者。 你认为我应该说我不应该创业，而是去找一份工作，这样说公平吗？ 我们通过提供即兴服务来赚钱，但人们并不购买我们的产品。除非我们在谷歌上投放广告，否则我们看不到任何兴趣。谷歌上的广告吸引了很多不愿意付费的用户，但没有人愿意支付每月20美元的订阅费用。 我在哪里可以学习如何找到人们和企业愿意为之付费的商业问题？ 我相当有信心我可以构建它，但我不知道如何找到能够在美国的中等生活成本以上（略高于中等生活成本）城市实现可持续生活的可扩展项目。 我将非常感激你的指导和智慧。

在LeetCode上，“简单”、“中等”和“困难”等标签可能会无意中影响我们解决问题的方式。对于一些人来说，“困难”会让他们感到犹豫；而对另一些人来说，“简单”则让问题显得不值得尝试。在这两种情况下，影响决策的是标签，而不是问题本身。 我开发了一个小型的Chrome扩展程序，可以隐藏平台上的难度标签。其目标是减少认知偏见，帮助开发者纯粹专注于每个问题的逻辑和结构。

大家好，我是WFGY的创始人——一个用于大型语言模型（LLMs）的语义推理框架。 在将其开源后，我进行了全面的技术和价值审计，意识到这个引擎的价值可能在800万到1700万美元之间，基于人工智能模块的许可规范。如果作为平台核心的一部分嵌入，估值可能超过3000万美元。 现在已经来不及收回了。所以它就在这里——完全免费，基于MIT许可证开源。 --- ### 这个框架解决了什么问题？ 目前的LLMs（即使是GPT-4+）缺乏*自洽推理*。它们在以下方面存在困难： - 回合间逻辑碎片化 - 缺乏内部回路或自我校准 - 没有模块化的思维单元 - 对抽象语义空间的控制较弱 WFGY通过在*嵌入空间*内直接操作的结构化循环系统来解决这些问题，使得： - *自闭合语义推理循环*（通过求解器循环实现） - 使用∆S / λS场量化器的*语义能量控制* - *模块化插件逻辑单元*（BBMC / BBPF / BBCR） - *推理分叉与重组*（支持在一次会话中多角度思考） - *纯提示操作*——无需模型黑客或训练 简而言之：你只需提供一个PDF和一些任务框架，LLM就会表现得像是内部运行着一个“推理核心”。 --- ### 这有什么重要性？ 嵌入空间通常被视为一个被动的编码区域——而WFGY将其视为*一个可编程的领域*。这颠覆了传统的范式。 它使任何LLM能够： - *自我诊断内部不一致性* - *在长链中保持状态* - *导航抽象领域（哲学、物理学、因果关系）* - *在处理中重构自己的逻辑策略* 所有这些都是以完全语言本地化的方式实现的——无需微调或插件。 --- ### 尝试一下： 无需注册，无需SDK，无需追踪。 > 只需上传你的PDF——推理引擎便会激活。 MIT许可证。完全开放。没有附加条件。 GitHub: github.com/onestardao/WFGY 我每天吃方便面——而刚刚开源了一个价值3000万美元的推理引擎。 如果你觉得有趣，欢迎反馈或给我GitHub星星。

我们如何利用活动、LinkedIn、开源和免费账户。没有任何策略，仅仅是出于好奇心去学习和解决问题。 好奇心 > 策略 我们不知道“MVP”、“pitch deck”或“融资”、“联合创始人”这些词。 初创企业、风险投资、天使投资的世界对我来说都是陌生的…… 所以我们是这样开始的。我们在LinkedIn和我参加的活动中联系陌生人。 我甚至花了10万印度卢比（按购买力平价计算约4900美元）参加付费活动和专业培训。 我从未犹豫过在我的好奇心上花钱。这在长远来看是值得的。 我们在没有任何期待的情况下帮助陌生人。尽管这样，仍然有很多人不回应……我在想，为什么呢？这些人明明说他们需要帮助。 但这种痛苦在长远来看是有回报的。你会明白这就是世界的运作方式。你联系20个人，如果有2-5个回应，那你就算幸运了。 交易破裂 我帮助了一个想成为美国风险投资者的人筹集1亿美元的基金，两个想创业的团队，以及两个与我们想法有重叠的人。 由于我们对任何想法都不确定——风险投资的事情看起来很令人兴奋。 我们用自己最擅长的领域——技术和人脉来帮助他们——甚至不知道我们想要什么回报。 我们免费介绍了7到10个联系，起草了技术方案，设计了技术团队。 这是真诚的合作，双方都在不断发展。 那个想成为风险投资者的人希望我们担任重要的风险投资角色——但那感觉像是就业。 所以交易破裂了。 没有pitch deck就获得了第一位天使投资人 我们在LinkedIn上帮助的一个人给了我们一个成为第一位天使投资人的机会——当时我们甚至没有在筹款。 我们不知道“Pitch Deck”这个词。他也在我们新一轮融资中投资。 他之所以这样做，是因为他的想法与我们的重叠，并且他喜欢我们在帮助他时解决问题的方式。 15天内的MVP 在一次活动中，我联系了一些可能想要帮助或成为联合创始人的人。 我与一位欧莱雅的高管分享了我们的想法。他说——让我们一起构建，并带到欧莱雅去。 Achal和我对后端/构建非常熟悉，但我们没有做过前端。 尽管如此，我们还是在15天内完成了它。 另一个希望破灭 欧莱雅的那位人士说——颜色/美学不达标，无法带到欧莱雅。 我们说——这就是为什么这是MVP。到那时，我们已经有了第一位天使投资人。 寻找出路——没有直路 我们决定将MVP推向市场，不管美学如何。 投入一些资金来验证市场（少于12000美元）。 半自动化地折扣了7张发票。GST号码借用了第一位投资者的。 但我们没有前进的方向。天使告诉我们——准备pitch deck。 Achal和我已经有了详细的技术和商业计划（虽然很粗糙，但无所谓）。 我们在验证、参加活动、帮助、交流、学习，从德国和美国到印度——同时进行。 幸运之神眷顾敢于出门的人 一位曾经的同事看到了我的愿景，介绍我们认识了他的Razorpay同学。 他把我们联系到了Razorpay的投资团队——他们帮助我们完善了我们的pitch deck。 他们说——你们正在构建的东西叫做“先买后付”，并且使用了人工智能。 我们并不知道这个词。我们是通过探索和联系得知的…… 这是来自一个接触最新想法的人的启发。 现在我们的pitch deck与一个热门市场对接上了。我们并不知道——是别人告诉我们的。 同样的产品，新故事。世界为我们框定了这个故事。 两个月后 我们拥有了： - Pitch deck - 验证过的MVP - 团队 - 最热门的产品 在第一轮融资中筹集了80万印度卢比（约10.5万美元）。后来又筹集了68,000美元。 现在正在进行另一轮融资，并获得了更多的承诺——这一切都是没有策略的。 如果没有活动和主动联系，我们可能需要两年和三倍的资本才能达到这里。 我们有了一个可工作的MVP、pitch deck、团队和早期投资者。 我们做了什么： - 公开分享想法 - 放在网页上 - 不追求完美 - 验证后继续前进 - 主动联系，自由帮助，不求回报 - 建立。融资。合作。进入市场。

我们创建了[FOHO](<a href="https:&#x2F;&#x2F;foreignerhome.com" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;foreignerhome.com</a>)，这是一个帮助外国人在韩国安全租房的平台——避免诈骗、翻译问题和失联房东。<p>---<p>### 我们为什么要创建它： 当我们团队中的一位成员搬到美国时，在支付了房间押金后却遭到了失联。在韩国情况更糟——大多数房源信息都是用韩语发布，押金高昂，许多房东不愿意接纳外国租客。外国人在租房市场中面临诈骗的可能性是本地人的*三倍*（- StatKorea 2025）。<p>我们采访了122名在韩国的外国居民，其中两人曾失去押金。从Reddit的帖子到现实中的房东电话，我们发现了同样的模式：*语言障碍、法律不确定性、入住后缺乏帮助*。<p>---<p>### FOHO的功能： 1. *基于签证类型、生活方式、入住日期等的AI匹配*。 2. *经过验证的房源*和可选的托管租金保护。 3. *自动翻译的租赁条款*，包含文化/法律背景。 4. *入住后关怀*（租金提醒、公共事业帮助、多语言支持）。 5. *房东工具*：租金提醒、问题单管理、更高的收益而无需额外麻烦。<p>---<p>### 发展情况： - 每月用户超过1,500人，房源超过1,000个 - 超过50%的自然流量（相比1月份的9%有所上升） - 与当地机构（如韩国大学）建立合作关系 - 正在准备扩展到波士顿<p>---<p>### 技术栈： - Next.js + MongoDB - LangChain + Claude/GPT用于翻译和合同提取 - 基于RAG构建的多语言聊天机器人，具有自定义术语表的强制执行<p>---<p>我们是一支曾经失败过五次的团队，这次我们每天都在发布产品并与每位用户交流。希望能收到以下方面的反馈：<p>- 匹配逻辑（我们应该询问生活方式标签还是结构化输入？） - 托管设计（你会信任它吗？） - 扩展：下一步应该在哪里开展？<p>感谢HN