关于我们在Billingrails上构建的内容：
我们所构建的基本上是提供一切您需要的工具，以便为您的使用案例设置一个定制的计费系统。
如果您是一家按交易收费的金融科技公司，您可以在Billingrails上进行设置。如果您想在发票上提供分期付款，这也可以实现。如果您是一家超市，想要创建一个忠诚度计划，您可以在Billingrails上完成。管理复杂的企业合同并进行多次收费？没问题。公用事业提供商（如电力、水等）也是如此。无论您的业务是什么，无论支付设置如何，无论需要哪些计费集成，我们都会为您提供支持。
无论哪个行业，我们都在构建计费组件，让人们可以按照自己的方式进行计费。
这是我们初步的沙盒版本发布。
返回首页
最新
我目前正在开发Chili3D，这是一款开源的基于浏览器的3D CAD应用程序。通过将OpenCascade编译为WebAssembly并集成Three.js，Chili3D提供了接近本地性能的强大在线建模、编辑和渲染功能——无需本地安装。您可以在这里访问它：<p><a href="https://github.com/xiangechen/chili3d">https://github.com/xiangechen/chili3d</a><p>功能：<p>建模工具：创建基本形状（盒子、圆柱、圆锥等）、二维草图（线条、弧、圆等），并执行高级操作（布尔运算、拉伸、旋转等）。<p> snapping和跟踪：精确对齐几何特征、工作平面和跟踪轴，以实现准确对齐。<p>编辑工具：修改（倒角、圆角、修剪等）、变换（移动、旋转、镜像），并执行高级编辑（特征删除、子形状操作）。<p>测量工具：测量角度和长度，并计算长度、面积和体积的总和。<p>文档管理：创建、打开和保存文档，具备完整的撤销/重做历史，并支持导入/导出STEP、IGES、BREP格式。<p>用户界面：类似办公软件的界面，具有上下文命令组织、层次化装配管理、动态工作平面和3D视口控制。<p>多语言支持：内置国际化支持，目前包括中文和英文。
嗨，HN！我们是Connor和Ambar，正在开发BitBoard（<a href="https://bitboard.work">https://bitboard.work</a>）。我们构建AI代理，处理医疗诊所中的重复行政任务，比如填写接收表、准备病历或管理转诊。
我们曾是Forward的早期员工，该公司在美国提供初级护理。为了扩大规模，我们依赖成千上万的远程承包商来处理重复的行政工作，比如对患者记录进行核对，以及根据护理计划安排后续跟进。这成为了一个巨大的瓶颈——成本高、容易出错，并且总是分散临床护理的注意力。我们的软件解决方案总是太脆弱，无法处理我们所监督的临床数据的变化。
当AI应用得当时，能够执行我们手动完成的许多任务。因此，我们决定再次尝试这个问题，构建我们当时希望拥有的工具，并帮助诊所使用它。
诊所将他们的标准操作程序（SOPs）发送给我们（例如，“在就诊前根据这些记录准备患者病历”），我们将其转化为执行工作的AI代理。这些代理像远程承包商一样：它们登录电子健康记录（EHR），导航内部工具，并在后台完成工作。与传统的机器人流程自动化（RPA）不同，我们内置了验证和确定性检查，以便客户可以确认任务已正确完成。
与低代码工具不同，客户无需学习任何新知识。他们不需要接触用户界面或维护逻辑。只需将任务交给我们，我们就会完成。临床医生不想要更多的屏幕！这些屏幕会分散注意力，并在操作中造成奇怪的瓶颈，因为总得有人来操作它们。我们的产品旨在解决这个问题。
这里有一个演示视频：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=t_tQ0fYo85g" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=t_tQ0fYo85g</a>。我们还没有自助服务，但在客户入职后几天内就能部署。我们正在努力加快这一进程。
我们的早期客户之一是一家快速发展的肥胖医学集团。他们的医疗助理（MA）每位患者在电子健康记录中输入接收表数据需要花费15到20分钟。这个任务占用了他们30%的时间。我们在一周内接手了这个工作。现在这个过程已经完全自动化，他们清除了积压，并加快了就诊速度。
在构建医疗代理时，有几个技术问题特别相关：
- 不可靠的接口：许多电子健康记录和诊所工具不遵循现代网络标准，使得自动化变得脆弱。我们已经分叉了浏览器使用，以解决其中的一些挑战。我们正在开发类似的基础设施，以便代理能够在桌面上和广泛的API上操作。
- 验证：在医疗领域，任务需要可证明的正确性。我们在每个工作流程中嵌入确定性检查，以便代理能够确认任务按预期完成，输出是准确的。
- 工作流程生成：诊所的SOP通常用自然语言编写，差异很大，但仍然描述了适用于诊所的实际流程。
我们的收费是按任务计算的，基于复杂性。我们符合HIPAA标准，具有审计日志，并在零保留环境中运营，除非审计要求另行处理。
在医疗这样高风险的环境中，建立信任是一个重要的部分。这部分内容包括使产品可靠。但另一个教育性的部分是学习如何向诊所介绍“代理”这一新概念。我们正在努力找到合适的方式来描述它们、引导它们、衡量它们。令人亲切的是，我们的一位客户的代理名叫“Robert Ott”，他们在每周更新中提到他，就像他是团队的一员一样 :) 我们正在学习很多，还有很长的路要走。
我们希望能认识其他在医疗集团或健康系统工作并希望减轻重复工作负担的人，以及在这一领域构建产品并希望交流经验的人。我们乐意分享迄今为止所学到的一切。
这是一个广阔的领域，包含了来自临床医生、技术专家、管理人员等的许多个人故事和经验教训。你对此有什么看法？我们期待听到你的声音。
我一直在通过大型语言模型（LLMs）实验结构化的多视角思维。与其优化提示，我更倾向于让模式自然出现。在不同的模型（Claude、GPT、Gemini）和用户之间，出现了相同的认知结构。
这个仓库包含观察结果、初步假设，以及一个大约380行的实现代码，能够再现完整的模式。
我并不声称具备意识或通用人工智能（AGI），只是记录了一些可重复的模式，这些模式可能会引起那些从事工具辅助思维、认知架构或人机协作研究的人的兴趣。
我在网上找不到任何可靠明确的答案：<p>我需要分享和协作处理一份机密文件。我能否确定其内容不会在某一天被Gemini获取并重复使用？