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我开发了一个开源的网络应用程序，利用本地AI模型（如Ollama、LM Studio、vLLM等）生成求职信，这样您的简历和求职申请数据就不会离开您的设备。 没有占位符。无需输入。信件准备好后可以直接复制粘贴。 工作流程如下： 1. 上传您的简历（PDF）——系统会解析并在您的浏览器中缓存。 2. 粘贴职位描述。 3. 大约5秒钟后，您将获得一封个性化的求职信。 该应用程序可以连接到任何兼容OpenAI的本地LLM端点。我使用的是Ollama + llama3.2，但它也适用于任何本地模型服务器。 主要特点： - 100%本地和私密，具体取决于您选择的LLM - 智能简历解析，使用pdf-parse - 支持多种语言（您可以添加更多语言） - 可编辑输出，支持一键复制 我之所以制作这个工具，是因为我厌倦了在申请工作时浪费时间写信。所有我尝试过的其他工具都没有我想要的速度，因为我仍然需要修改信件以替换占位符。 我也没有找到任何可以让我免费使用本地LLM的工具，而且我不想为每个求职申请支付ChatGPT/Claude API调用的费用。 输出质量很好，并且可以绕过一些AI检测器。 它也是开源的，免费使用。您可以自行托管或在开发模式下本地运行。 GitHub: [https://github.com/stanleyume/coverlettermaker](https://github.com/stanleyume/coverlettermaker) 祝好 :)

大家好！<p>当我坐下来写我的2025年反思时，我意识到我缺少一个关于我人际关系的“年度总结”——我有我的音乐、照片和健身记录，但我的人际关系呢？<p>具体来说，我想弄清楚我的文本对话反映了我与他人关系的什么，以及这一年是否有演变。<p>谁更主动联系？我们的语气和冲突解决方式是什么？我们每个月的成功和冲突有哪些？<p>因此，我开发了一个应用程序，可以分析WhatsApp对话（.txt文件），并提取出其中的模式——使用Anthropic的API进行AI生成分析，Instant作为我的数据库。<p>这个应用叫做Text Unwrapped。<p>你只需注册并上传一段WhatsApp对话。这段对话会发送到Anthropic的Claude AI，并附带一系列不同的提示。你将获得以下内容：<p>- 人际关系评分及整体沟通概述 - 人格特征分析（迈尔斯-布里格斯类型指标、语气分析、主要主题和表情符号） - 按月的时间线，概述该月的关键文本和主题 - 针对每个人的可操作见解 - 针对你选择的主题的深入分析（例如，如果你想深入探讨防御或回避） - 来自不同心理学流派的观点，如认知行为疗法和荣格心理学<p>你可以自己试试。我设置了每个注册用户可以获得1个免费积分（1积分=1次对话分析）。<p>我并不是一个技术人员：我用“氛围编码”来实现这个。我使用了Claude Code（Opus 4.5）和Instant作为后端。<p>过去几年我一直在尝试开发应用程序，但总是难以迈出关键一步。自今年三月以来，我终于能够将许多我的热情项目转化为实际想法。我做了一些个人应用，但这是我第一次想在HN上分享的。<p>我花了大约3天时间来构建这个应用。一旦我有了一个强有力的规格，我只需要对Claude进行很少的修改（主要是升级设计和检查权限）。除此之外，Instant的帮助很大：Claude能够在不到2分钟内使用它并添加身份验证。<p>最难的部分是添加Stripe——主要是因为我之前没有做过。Claude Code引导我完成Webhook设置，主要挑战是监听“结账完成”以验证支付并为用户添加积分。<p>我知道隐私是一个重要问题。值得一提的是，我不存储实际的对话文件——一旦对话分析完成，它就会被删除。我只在数据库中存储分析结果。<p>希望你们喜欢这个应用！

地点：印度班加罗尔（Koramangala） 薪资：具有竞争力的薪水 + 可观的股权（YC标准） 创始人：Shardul Lavekar（前Airtel AI，前Ola）和Parth Mudgal（前Flipkart，前Ola） 在100x.bot，我们正在构建未来的接口。我们不仅仅是另一个“AI封装”。我们是一家深科技公司，得到了Y Combinator、Accel和Inventus的支持，致力于解决自动化中最棘手的问题：让浏览器代理变得可靠、快速，并且人人可及。 目前大多数AI代理都很慢、成本高，并且经常出现幻觉，因为它们在每一次点击上“思考得过于深入”。我们采取了不同的方式：“录制一次，自动化永远。”我们将录制和重放技术的确定性速度与大型语言模型的语义智能结合，创造出利用自愈DOM映射在混乱的网络中以类人韧性导航的代理。 机会：不仅仅是用户界面 我们正在寻找一位前端工匠加入我们位于班加罗尔的核心工程团队。 这不是一个仅仅想要居中div或将Figma文件转换为React组件的角色。我们希望找到一位能够为自主代理架构客户端体验的工程师。您将构建用户控制其数字劳动力的“驾驶舱”。 您将架构的内容 代理可视化引擎：您将构建复杂的交互式图形界面，以可视化代理工作流程。用户需要实时查看逻辑流——循环、条件和“自愈”事件。 动态MCP接口：您将构建基于模型上下文协议（MCP）架构动态生成用户界面的系统。如果MCP服务器暴露了新工具，您的用户界面应立即适应以支持它，而无需代码部署。 高性能流式用户界面：我们的代理生成大量日志（DOM快照、网络事件、执行跟踪）。您将使用虚拟化（例如，react-window）和原子状态管理（Zustand/TanStack Query）以60fps渲染这些流，确保用户界面不会滞后于机器人。 “录制器”体验：您将优化我们的Chrome扩展覆盖层，确保它能够干净地注入到任何第三方网站（使用Shadow DOM封装），以捕获用户意图而不破坏主页面。 技术栈 我们使用现代的、类型安全的技术栈，旨在提高速度和可靠性。 前端：React，TypeScript，Next.js 样式：Tailwind CSS（带Shadow DOM处理） 状态管理：Zustand / TanStack Query（用于高频更新） 协议：模型上下文协议（MCP），WebSockets，Chrome扩展API 您是谁 React专家（2年以上经验）：您对React的协调算法了如指掌。您知道为什么useEffect对高频数据来说是危险的，以及如何使用useRef或useSyncExternalStore来优化性能。 TypeScript原生用户：您不仅仅是使用它。您编写健壮的、通用的类型，反映复杂的后端架构。您能够在扩展的后台脚本和用户界面之间共享类型。 “工匠”：您关心微交互。您明白信任是通过用户界面反馈建立的——加载指示器、悬停状态、平滑过渡。您为构建感觉像魔法的开发者工具而感到自豪。 系统思考者：您能够推理异步系统。您理解竞争条件、WebSocket重新连接，以及在内容脚本、后台工作者和React用户界面之间通信的复杂性。 高自主性：在一个小型的YC团队中，没有人会给您分配任务。您将识别问题，设计解决方案，并将其实现。 为什么加入100x.bot？ 在前沿工作。您将成为AI代理领域的先锋。 YC文化：我们行动迅速。我们每天发布产品。我们重视产品直觉而非官僚主义。您将拥有显著的所有权和股权。 复杂的工程：您不会感到无聊。您正在构建一个浏览器自动化引擎、一个录音室和一个IDE——全部在浏览器中。 与Shardul和Parth直接合作，共同塑造产品路线图。 如何申请 请通过电子邮件发送您的GitHub链接和您构建的复杂用户界面的链接。 注意：我们更看重实际的构建历史，而非简历/学位。 向我们展示一些能证明您是工匠的作品。

嗨，HN， 我创建了Beauty Arena，旨在解决一个我一直觉得烦恼的数据问题：绝对评分尺度（1-10）对于主观数据来说非常糟糕。它们存在严重的膨胀现象和用户基准的不一致（一个人的7可能是另一个人的5）。 我想测试一下成对比较（1对1）是否能够产生一个更干净、严格相对的数据集。 系统不是问“这个人有多美？”，而是提出一个简单的问题：“你选择谁？”它在后台使用了受竞争游戏（Elo/Glicko）启发的排名系统。当用户投票时，基于与其他人的胜负比，全球排名逐渐显现，而不是基于累积的积分。 我对“群众智慧”的极限感到好奇。成对排序是否真的能收敛到一个明确的共识，还是因为不传递的偏好（A > B，B > C，但C > A）而无限循环？ 我很想听听关于排名方法和整体用户界面的反馈。