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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

我开发了一个小工具，可以为我（也许也可以为你）生成 README 文件。它叫做 RepoDoc — <p><a href="https:&#x2F;&#x2F;repodoc.vercel.app&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;repodoc.vercel.app&#x2F;</a>。<p>你只需使用 GitHub 登录，选择一个仓库，点击生成，就能得到一个由 AI 编写的干净的 README.md 文件，格式为 Markdown。<p>目前，它正在进行早期测试，以观察其在实际使用中的表现。如果大家觉得它有用，我会继续改进。欢迎反馈！

我通过HTTPS使用签名的谷歌证书，将Cloudflare DNS代理连接到我的GCP负载均衡器API端点。负载均衡器有一个防火墙规则，仅允许Cloudflare的IP连接。每三个月为了更新谷歌证书，我需要禁用防火墙规则并关闭DNS代理。这是一个手动过程，降低了我的安全性。<p>有没有更好的解决方案？

我构建了一个开源的 AIOps MCP（监控与控制平面），它使用隔离森林算法检测日志中的异常。<p>该系统接受来自代理、应用程序或收集器的日志，解析并提取特征，并实时识别异常模式。警报可以发送到 Slack、Webhook 或 PagerDuty。它轻量级，易于使用 Kubernetes 和 Helm 部署，并设计为能够与现有的可观察性栈无缝集成。<p>我构建这个系统是为了尝试将基于机器学习的异常检测与灵活的警报机制结合起来，服务于 DevOps/SRE 团队。大多数 AIOps 平台要么过于庞大，要么是闭源的——我希望能有一个简约而有效的解决方案。<p>你可以通过在本地运行 FastAPI 应用或使用 Helm 部署来试用它。欢迎贡献——我非常希望能收到关于功能、检测准确性和实际使用案例的反馈！<p>GitHub: <a href="https://github.com/kishorealliiita/aioops-mcp-iforest">https://github.com/kishorealliiita/aioops-mcp-iforest</a>