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学习人工智能如何融入产品的好资源有哪些？它如何影响开发周期、评估等方面？<p>我在寻找书籍、博客，或者任何类型的资源！
我是安东尼，Sumble的联合创始人兼首席执行官。我之前是Kaggle的联合创始人兼首席执行官。Sumble是我与本·哈姆纳（Kaggle的前联合创始人和首席技术官）共同创办的新公司。
### 我们构建了什么
Sumble是一个为市场推广团队服务的知识图谱。我们允许您进行非常丰富的查询，以便在细粒度层面识别潜在客户，并能够进行非常有针对性的外展。
Sumble可以帮助您找到：
- 技术栈（在大型公司中，细化到团队或购买小组层面）
- 这些团队正在进行的关键项目（云迁移、生成式人工智能项目等）
- 参与这些关键项目的人员
例如，以下是Capital One涉及RAG/向量数据库的生成式人工智能项目列表：
[https://sumble.com/l/6sDqKmhyAH](https://sumble.com/l/6sDqKmhyAH)
这个视图包括我们认为参与Capital One AI基础团队正在进行的特定项目的人员列表：
[https://sumble.com/l/j8mbRrDsly](https://sumble.com/l/j8mbRrDsly)
这些视图使您能够以细致的了解与该团队联系，了解他们正在进行的工作。
### 灵感
Sumble深受我们在Kaggle的经历启发：
1. Kaggle的公共数据平台向我们展示了人们对高质量数据的渴求（该产品的指标非常强劲）
2. 在谷歌，我们看到知识图谱解锁了强大且可组合的查询
### 试用
- 应用程序今天已上线；您需要登录（Google OAuth或魔法链接）
- 大部分功能和数据是免费的；我们仅对个人用户的批量导出收费
### 工作原理（简要）
- 数据来源：职位发布、简历数据、公司网站（更多来源即将推出！）
- 提取与链接：我们使用大型语言模型（主要是微调模型）从文本中提取实体（公司→团队→团队成员→团队正在进行的项目→团队使用的技术）
### 接下来做什么
- 添加更多来源，以便您可以运行更多可组合的查询
- 开放API，以便开发者可以直接访问图谱
- 更远期的计划：扩展到市场推广以外的用例
### 反馈
- 这个网页应用是否直观？
- 您希望我们在API中优先支持哪些查询？
- 您希望我们优先考虑哪些额外的外部数据源？
- 您认为哪些工作流程改进/集成最有帮助？
嘿，HN，
我创建了Jukebox，因为我对现有的群组音乐应用和Spotify的局限性感到沮丧（并不是每个人都有Spotify，而且协作播放列表往往容易被一个人主导）。Jukebox是一个网页应用，让你可以创建一个群组队列——任何人都可以通过链接加入，添加YouTube歌曲，系统会自动轮换歌曲，确保每个人都有公平的机会（再也不用担心播放列表被占用）。
这是一个基于网页的应用，无需注册，无需安装。
只需输入YouTube链接或搜索，便可立即添加音乐。
歌曲按轮流顺序播放（即使一个人添加了十首歌，其他人也不会被跳过）。
完全开源（MIT许可证），可以使用Docker自托管，注重隐私。
实时演示： [https://jukeboxhq.com](https://jukeboxhq.com)
代码： [https://github.com/skeptrunedev/jukebox](https://github.com/skeptrunedev/jukebox)
我制作这个项目是为了减压，同时调整我的实际创业项目（Trieve），并用它来练习UI/UX（新野兽派设计，拖放功能），还尝试了AI配对编程。
期待你的反馈或功能建议！
我开发了一个轻量级的 PDF 转 Markdown 转换器，完全在浏览器中运行。它可以提取任何 PDF 的前五页，并将其转换为干净、可编辑的 Markdown 格式。没有后端，没有追踪，完全免费。欢迎尝试并给出你的反馈！
嘿，HN！我开发了 ModelFetch 来解决一个令人沮丧的问题：在不同的 TypeScript/JavaScript 运行时中部署 MCP 服务器需要处理繁琐的平台特定细节。
ModelFetch 让你可以使用官方的 MCP TypeScript SDK 编写一次 MCP 服务器，然后通过一个在多个平台上都能工作的 `handle()` 函数将其部署到任何地方：Node.js、Bun、Deno、Cloudflare Workers、Vercel Functions 等等。
这意味着：
- 无需学习新的 API
- 无需重写现有的服务器
- 更换运行时或部署目标只需修改一行代码（导入语句）
- 使用官方的 MCP TypeScript SDK 也意味着更好的长期支持和始终保持最新的实现
HN社区可能会发现按每个会话的每个回合组织的提示上下文最为有用。请参阅网站的/docs/prompts.md和session-X.md文件。我还开始探索一些工作流程，让大型语言模型（LLM）执行，这些工作流程组织在网站的/docs/tasks/文件夹中。我发现让LLM在我们进行工作时记录我们的进展非常方便，并且将静态网站嵌入到可执行文件中，连同所有的音乐和逻辑。
整个项目的后端部分我花了大约一天的时间。C++控制器本身只用了几个回合。
我很享受专注于我儿子的体验，让代理处理C++、JavaScript和Go代码。
我仍在学习如何编写代理，因此请分享任何提示或技巧，以帮助我进行类似的项目。我最感兴趣的是如何有效地与代理合作，比如在dev-loop.sh中看到的那样。
我花了三年时间建立一个电子商务副项目，用于在线订购杂货。在过去的六个月里，这个项目转型为一个完整的人工智能营养助手，能够个性化制定餐单、提供食谱和餐食建议，甚至可以在聊天中搜索互联网，帮助用户找到购买杂货的地方。