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嗨，HN，我是Nick，我和我的搭档Caitlin一起创建了Inspec（她是室内设计师，我是开发者）。 Inspec让室内设计师能够创建和管理FF&E（家具、固定装置及设备）计划——基本上是列出房间内所有物品的规格表，包括地板、油漆、台面、照明、配件等。 目前这个过程完全依赖Excel，虽然在某种程度上可行，但伴随着大量的手动工作和不便。当Caitlin开始远程工作时，我看到她每天都在处理这些问题。因此，我花了过去9个月的时间来构建一个更好的解决方案。 主要功能： - 实时协作 - 修订控制（版本管理） - 专业的PDF导出 - 可以打印二维码，方便承包商、建筑商等随时获取最新版本 - 完全可定制的字段，且工作流程与Excel相似，以保持学习曲线较小 当我们最初开始构建这个产品时，我们认为它是完全独特的，但结果发现有两个竞争对手。不过，我认为我们的定位相当不同，因为我们只寻求替代文档创建，而不是彻底改革整个项目管理，试图成为一个完整的解决方案。这帮助我们明确了关注点，也验证了室内设计师希望现代化他们的软件。 技术栈： 我使用了我的SaaS基础模板，这只是一个经过修改的T3栈模板，所有设置都符合我的喜好。因此，使用了Next.js与页面路由、TS、Trpc、Prisma + PostgreSQL，以及TailwindCSS。我还使用了Pusher进行实时协作，Redis和BullMQ用于保持一个独立的后台工作者来处理PDF和网页抓取任务。 我无法想象有多少室内设计师会在HN上，但我想分享这个给任何想要了解的人 :) 欢迎反馈！着陆页在<a href="https://inspec.design" rel="nofollow">https://inspec.design</a>。

我很好奇人们对将房地产搜索委托给人工智能的看法——不仅仅是筛选房源，而是真正理解你的需求、偏好和限制。 想象一下一个人工智能系统： - 了解你的预算、通勤、生活方式和个人优先事项 - 分析成千上万的房源，并筛选出不相关的选项 - 通过多个因素（价格动态、社区安全、基础设施、噪音、空气质量等）评估每个选项 - 仅提供少数真正符合你需求的房源 - 解释每个推荐为何适合你 你会信任这样的系统来处理你的房产搜索，甚至自动提供推荐吗？还是更倾向于手动审核和决定？ 我正在探讨人们对人工智能代理在房地产搜索和评估方面的信任程度，以及可能阻止他们使用它的顾虑。

虽然知道它可能很快就会过时，我还是决定创建 aisessions.dev——一个分享 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 会话的地方。 这是一个有趣的从零到一的项目，也是一个思考的借口： - 安全地接受用户生成的数据（安全性、个人信息处理等） - 构建一个注重隐私的服务 - 设计长期低维护的运营 - 开发者体验——CLI 分发、入门指导和良好的默认设置 - 用户界面、设计和简约性 - 保持一切开源 感谢 AMP 和 opencode 的启发。 如果 OpenAI、Anthropic 或 Google 明天推出原生会话共享，那也没关系。这个体验非常值得付出努力（考虑到我写的代码并不多，这个努力并不算大）。