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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？

嗨，HN，<p>我是Gabriel，Latitude.sh的开发人员之一（我们是一家裸金属云服务提供商）。<p>在过去的一年里，我主要负责构建Latitude.sh数据库——我们对托管PostgreSQL服务的理解。我们的核心理念是为需要可靠PostgreSQL的开发者提供一个简单且具有竞争力的选择，而不需要过于复杂的配置，同时利用直接在裸金属上运行所带来的性能优势。<p>该服务运行在我们全球的裸金属基础设施上。我们实现的一些关键功能包括：<p>* 内置监控和连接池<p>* IP地址白名单（受信任的来源）<p>* 自动备份，直接配置到<i>您自己的</i> S3存储桶（让您掌控存储和潜在的成本）<p>* 可选的与Supabase的集成，允许您使用他们仪表板的部分功能，以增强数据库的可用性。<p>在技术架构上，它基于Kubernetes运行在我们的裸金属服务器上，使用CloudNativePG操作符来管理PostgreSQL实例。我们发现这种操作符的方法在处理K8s中的状态数据库工作负载时效果良好，挑战了“数据库不应该在K8s中”的传统观念。<p>该服务源于内部需求以及从等待名单上收集到的早期兴趣（约300个注册）。目前已上线并可供使用。<p>我们在HN上发布这个消息，因为我们非常希望能得到您对以下方面的反馈：<p>* 整体开发者体验和用户界面的简洁性。<p>* 当前的功能集（特别是S3备份和Supabase集成）。<p>* 性能感知（考虑到裸金属基础）。<p>* 我们定价模型的竞争力和清晰度。<p>* 实现的任何技术方面（在K8s/裸金属上运行PG）。<p>欢迎您提出任何问题！<p>您可以在这里查看产品页面：<a href="https://www.latitude.sh/databases" rel="nofollow">https://www.latitude.sh/databases</a><p>感谢您的关注！