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我有一个已经做了一段时间的副项目，工程方面我很满意，但我在营销方面很糟糕。我在reddit上发表过几条评论，向一些会从我的项目中受益的朋友展示过，但我想知道最好的推广方式是什么？

我正在构建一个工具，旨在替代常见的单人创始人工具组合：<p>客户关系管理（CRM）、电子邮件及跟进、预约、着陆页、社交媒体排程、轻量级自动化。<p>其中一些工具已经存在，我每天都在使用（CRM + 社交媒体 + 简单的冷邮件）。这并不是一个纯粹的概念。<p>我认为这个项目可能失败的原因有：<p>说“替代你的工具组合”会立即杀死信任感；<p>对于大多数人来说，切换成本超过了挫败感；<p>用户会根据最弱的替代品来评判整个产品；<p>尤其是电子邮件，想让人们转移使用非常困难；<p>受众广泛，期望差异很大；<p>现有产品定义了基准，而不是用户的投诉；<p>我发布这个内容是为了尽早消灭不好的想法。<p>你认为这些问题中哪个是致命的？我低估了什么？

我使用 Lovable.dev 和纯粹的 vibe-coding 提示构建了这个应用，因为我讨厌在购物后手动输入价格。理想的核心流程是：打开应用 → 拍摄收据照片 → AI 提取产品、价格、商店、日期、地点 → 如有需要进行确认 → 保存。几秒钟内完成。无需填写表单，无需麻烦。 目前它的功能还比较基础，但已经上线： - 上传收据以贡献数据（目标是实现从照片中完全自动填充） - 浏览价格，查看历史，比较不同地点以找出更便宜的商品 - 创建购物清单并估算总价 - 设置价格下降提醒（电子邮件通知） 当前统计数据（大部分是种子数据 + 少量真实数据）：追踪了 1,000 个价格，6 位贡献者，66 家商店，发现了 36 个节省（例如，某 LEGO 套装在当地降价 1 朗） 提供免费账户以添加/查看（快速注册），没有广告/付费墙。 社区角度：众包真实的支付价格，让任何人都能避免在杂货、电子产品等方面多花钱——尤其是在不同国家或商店之间。 Vibe-coding 让我快速迭代：描述“收据照片上传与 AI 提取” → Lovable 生成 → 调整提示 → 重复。虽然还有一些粗糙的地方（例如，上传功能还未完全实现 AI，贡献者较少显得有些稀疏），但这正是我发布的原因。 我很好奇 HN 的看法： - 收据 → AI 的流程是否听起来足够有用，能让人冲动贡献？ - 目前最大的障碍是什么（注册墙？没有访客添加？看起来空荡荡的？） - “我也支付了同样的！”快速按钮或奇怪价格排行榜是否能帮助留住用户？ - 关于共享收据照片/数据的隐私看法？ - 或者这根本不是人们所需的功能？

大家好， 我开发了一个名为 Omni-NLI 的开源工具，用于自然语言推理。它可以使用不同的模型来检查一段文本（称为前提）是否支持另一段文本（称为假设）。这种工具的主要应用是进行软事实核查和文本之间的一致性检查，例如句子之间的关系。 目前，Omni-NLI 具备以下功能： - 可以通过 `pip install omni-nli[huggingface]` 安装为 Python 包。 - 可以在您的个人计算机上使用，因此您的数据保持本地和私密。 - 具有 MCP 接口（用于代理）和 REST API，适合作为微服务的常规使用。 - 支持使用来自不同来源的模型（Ollama、OpenRouter 和 HuggingFace）。 - 可以用来检查模型是否存在自我矛盾的情况。 - 支持展示推理过程，让您了解它为何认为某个主张是错误的。 如果您有兴趣了解更多信息，以下是相关链接： 项目的 GitHub 仓库：[https://github.com/CogitatorTech/omni-nli](https://github.com/CogitatorTech/omni-nli) 项目的文档：[https://cogitatortech.github.io/omni-nli/](https://cogitatortech.github.io/omni-nli/)