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使用Claude Code构建了这个工具。<p>它分析12个风险类别的自由职业合同（如付款条款、知识产权归属、范围问题、终止条款等），并标记出问题，提供具体建议。<p>40%的自由职业者报告称被客户拖欠款项，这通常是由于合同条款模糊所致。这个工具旨在帮助在签署合同之前发现这些问题。<p>目前免费使用，以验证其是否解决了实际问题。希望获得HN的反馈，特别是在以下方面： - 分析的准确性 - 这对自由职业者是否真的有用 - 有什么缺失或可以改进的地方<p>技术栈：Node.js、Express、Anthropic Claude API，部署在Railway上。

我很好奇，不确定人工智能是否只是炒作。我在软件和其他一些事情上使用它。但看到那么多人谈论通用人工智能（AGI），而目前最好的模型连简单的问题都无法正确回答，工具使用也失败，且容易受到各种不合逻辑的注入攻击，我感到困惑。 我不知道对人工智能的投资是否值得，但我是否因为看不到近期通用人工智能的希望而盲目呢？ 代理型人工智能或许有趣，但我几乎没有见过它完美地工作，我必须在每个环节上都引导它。 人们随意声称通用人工智能即将到来，真的让我对人工智能的整体信心大打折扣。考虑到过去几年除了更好的工具和包装外，我并没有看到太多的改进，而这些模型也只是与这些工具和包装配合得更好。

嗨，HN，我是Haneef。曾经是一名软件工程师，现在是一名医学学生。 我创建了Distill，旨在自动化医生生成专家证人陈述的过程。我知道这听起来有些疯狂，但请听我说完。 当医生被要求对案件（例如保险、工伤赔偿等）提供第二意见时，他们需要阅读成千上万页的文本。这通常需要数周时间，而这些文件往往是来自多个不同办公室和索赔公司的难以辨认的文档。 我们遵循HIPAA合规性，并将所有索赔链接到原始文档。我们还会根据各州的具体法律提取信息（当然，每个州的规定都不同，因为美国的法律体系各异），并进行引用。 我们的系统比传统的RAG（检索增强生成）稍微复杂一些，因为我们需要添加一些专业领域的知识，比如考虑特定的保险覆盖数据和药物/物理治疗，以创建残疾评分。 我的创始合伙人是一名医生，他经常使用这个系统，我们已经在几家其他医生的办公室推广了，他们都非常喜欢。 希望随着我们的发展，能够扩展到更大的医疗机构。

一项通过Hacker News帖子跟踪开发者对AI辅助编码情感的调查。