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一周热榜

1作者: moimaere4 天前原帖
你好,HN, 我是Post2X的创始人。我最近结束了七年的数据科学职业生涯,开始构建自己的工具。 我面临的问题是工具碎片化。为了在社交媒体上进行内容营销,我不得不在不同的LLM(大型语言模型)之间切换以获取文案,在表情包数据库中寻找视觉素材,以及使用Buffer进行排程。这非常低效。 我创建Post2X的目的是将整个流程统一为一个系统。我的内部基准是能够在一个小时内创建和排程超过100条帖子,这样我就可以批量处理内容营销工作,回到编码中去。 这个工作流程是如何实现高效的: * 统一草拟(语音与文本):你提供输入/主题,它通过“语音模仿”层生成草稿,使输出听起来像你或你提供的用户名,而不是一个普通的机器人。 * 集成视觉素材:无需切换标签页寻找图片。你可以直接在编辑器中通过提示生成图片,或者从热门表情包中提取以为你的帖子增加上下文。 * 启发式评分:工具在你发布之前对草稿进行评分,而不是仅仅猜测帖子是否优秀。注意:这不仅仅是历史回归;它根据特定的写作启发式(吸引力、清晰度、回复性、紧张感等)对文本进行评分。 * 一键排队:我消除了手动设置日期的繁琐。你只需设置一次“时间段”,然后可以通过一次点击将内容推送到队列中(适用于X和LinkedIn)。 技术栈:TypeScript、Tailwind CSS、Python、Supabase、OpenAI API、Gemini API、X API 欢迎免费试用。(无需信用卡) 我非常希望能收到关于生态系统流程的反馈。整体体验是否流畅快速,还是有任何地方让你感到缓慢或杂乱?
1作者: theamk6 天前原帖
我在一个团队工作,负责维护内部批处理系统。为了保持高质量的服务,我们集中记录所有的故障和错误,逐一查看,并将其分配到根本原因工单中。频繁出现的故障会尽快修复,而那些每周偶尔出现一次的故障则会被优先处理,并安排在下一个冲刺中。有时服务会出现故障,导致出现数十个故障(通常归类为一个根本原因工单),但大多数情况下,每天的故障少于一个。 不幸的是,我们没有好的方式来管理这些故障——目前我们使用自定义脚本和JIRA,但效果并不好。我们愿意为外部服务付费,但我就是找不到合适的解决方案。 像Datadog或Sentry这样的工具处理的是统计数据和错误组……但我们希望查看每一个故障,以确保没有遗漏。JIRA太慢且功能有限。我们甚至尝试过使用Google表格,但它们无法扩展。 有没有人遇到过类似的问题——跟踪每一个单独的故障,而不仅仅是汇总或计数?你们使用什么工具?
1作者: zieg6 天前原帖
嘿,HN, 我之所以开发这个工具,是因为我对现有的网站构建器感到沮丧: - 拖放式构建器繁琐且结果杂乱 - 无代码工具仍然有学习曲线。你需要一个专家,或者自己成为专家 - 行内编辑总是会破坏某些东西,尤其对重复列表毫无用处 - AI构建器?解释你的需求,消耗数千个令牌,最后还是得自己编辑代码 所以我做了一个更简单的工具:选择精心设计的shadcn模块,通过一个简洁的侧边栏自定义颜色、文本和图片,然后发布。 包含的内容: - 150多个模块(计划扩展到数千个) - 多语言支持——可以用任何语言创建网站 - 内置博客 - 免费自定义域名连接 - 集成:Meta Pixel、Google Analytics、Google Tag Manager、PostHog等,适合专业人士。 这个想法是,限制会创造更好的结果。与其提供无限的灵活性,不如提供可以协同工作的精选模块。 希望听到你的反馈。这有用吗?有什么可以改进的地方吗?
1作者: Peterrrrpark4 天前原帖
嗨,HN, 我创建了一个小型网络实验,名为“One Bottle”。 规则很简单: 每个人只能上传一张图片或一个视频。 不允许编辑。 不允许重试。 没有点赞。 没有评论。 没有个人资料。 没有时间戳。 一旦上传,瓶子就被封存,无法更改。 如何运作: 上传仅开放至2026年1月1日(太平洋标准时间)。 每个账户只能上传一次。 内容会经过审核,以屏蔽非法、政治或露骨的材料。 观众随机打开瓶子,就像盲盒一样。 每个用户每天只能打开有限数量的瓶子。 瓶子不会重复。 2026年后,上传将永久关闭。 该网站将成为一个固定的档案,记录人们在2025年选择留下的内容。 为什么要创建这个? 大多数平台都优化用户参与度,而这个平台则去除了这一点。 “一次机会”的限制改变了人们的选择方式。 没有反馈循环、指标或可见性,内容显得……更加安静。 有些瓶子是个人的。 有些则很无聊。 有些毫无意义。 这正是重点所在。 这不是: 一个社交网络。 一个信息流。 一个增长受众的地方。 这里没有任何东西会随着规模的扩大而改善。 这是作为个人项目构建的,现在已经完全上线。 想知道这对HN的反响如何(或者没有反响)。 乐意回答任何技术或设计方面的问题。 —— @linghuchong