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嘿，HN，
这是一个原型，请根据实际情况进行评判。
问题：我发现工程团队发布新功能的速度远远超过市场营销团队的宣传速度。80%的提交对客户来说是不可见的——并不是因为它们没有价值，而是因为产品市场经理（PMM）无法跟上。
我所构建的：UpdateBerry 连接到你的代码库，识别面向客户的更改（跳过重构、测试和内部工作），并生成市场营销资产。
它的工作原理：
1. 连接 GitHub/GitLab 代码库
2. AI 分析最近的提交
3. 生成：推文、电子邮件、发布说明、变更日志、LinkedIn 帖子、广告文案
4. 你进行审核/编辑，然后发布
它与 ChatGPT 的不同之处：
- 解析实际的提交差异，而不仅仅是描述
- 从过去的内容中学习你的品牌声音
- 从一个提交自动输出 7 种格式
当前状态：原型。我正在手动进行用户引导，以便为早期用户提供最佳结果。输出质量大约达到 80%。
我希望获得的反馈：
- 这对你来说是一个真实的问题吗？
- 提交到市场营销的工作流程中缺少什么？
- 你会信任 AI 生成的初稿吗？
我开发了一款桌面应用程序，用于管理多个AI代理（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI、Windsurf、Goose、Codex）的技能/规则文件。
问题是：每个代理的技能存储在不同的位置，并且格式各异。这个应用程序提供了一个统一的视图，可以在代理之间复制，并从GitHub仓库安装。
免费且开源： https://sm.idoevergreen.me
以下是翻译内容：
<a href="https://blog.computationalcomplexity.org/2026/03/bennett-and-brassard-win-turing-award.html" rel="nofollow">https://blog.computationalcomplexity.org/2026/03/bennett-and...</a><p><a href="https://www.quantamagazine.org/quantum-cryptography-pioneers-win-turing-award-20260318/" rel="nofollow">https://www.quantamagazine.org/quantum-cryptography-pioneers...</a><p><a href="https://www.nytimes.com/2026/03/18/technology/turing-award-winners-quantum-cryptography.html" rel="nofollow">https://www.nytimes.com/2026/03/18/technology/turing-aw...</a><p><a href="https://www.wired.com/story/a-quantum-leap-for-the-turing-award/" rel="nofollow">https://www.wired.com/story/a-quantum-leap-for-the-turing-aw...</a>