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我哥哥刚过完39岁生日，由于我们住在不同的城市，我直接从商店给他寄了一份礼物（对好奇的人来说，是一个健身包）。<p>商店不允许我在包裹中添加明信片或任何个人化的东西，所以我开始寻找一个简单快捷且我认为美观的电子贺卡服务。<p>这真是一段令人沮丧的搜索过程。我考虑用Figma来制作，但又不想花太多时间去设计明信片（而且我还想让它以一种酷炫的方式打开！！）。于是我决定自己开发一个应用程序 :D（想起了《瑞克与莫蒂》中“让我们来开发一个应用”的那位角色）。<p>这个应用的创作灵感来源于tinyletter（愿其安息）提供的功能性和简约解决方案，以应对臃肿软件的问题。
我真的相信，大多数硬技能，比如编程、数学等，在不久的将来会消失……或者至少会变得非常稀缺，以至于认为自己能找到这样的工作实在是过于乐观了。
我不知道从职业发展的角度该如何应对。我正在攻读硕士学位，所以并没有工作经验，也无法轻松转向更广泛的管理角色。
我很想听听你对此的看法。
我为自己开发了这个工具。<p>我制作视频，最大的瓶颈就是在面对空白页面时，如何找到对观众说什么。<p>因此，我创建了Scriptmine：一个能够监听我所在领域的Reddit对话，找到高价值话题并将其转化为脚本的工具。<p>它的工作原理是：
- 追踪与特定领域相关的子版块和讨论
- 根据参与度/势头对话题进行排名
- 生成以选定的语气/格式撰写的引子/主体/行动号召草稿
我现在有一个分类体系。前三级属于程序员领域，第四级则对程序员和非程序员都开放。
1. 传统编码（不使用人工智能。你只是手动完成）
2. 强力编码（“添加一个函数 fooBlarg，并将其连接到这些数据结构”）
3. 旁观编码（“你能重构一下这段代码，让它更优雅吗？”）
4. 气氛编码（完全的瑞克·鲁宾模式……“什么是变量？”）
我认为区分这些是有帮助的，因为我经常听到人们将第二和第三级称为“气氛编码”，而原本的意思是“根本不看代码，仅凭感觉。”
要在 Hacker News (HN) 上取得成功，你必须完全放弃“营销”和“YouTube 吸引眼球”的语气。HN 社区对点击诱饵、轰动主义和营销虚话持强烈反对态度。他们喜欢“Show HN”帖子、开源项目、命令行工具、地方性 LLM 以及针对复杂数据问题（如解析扫描质量差的政府 PDF 文件）所提供的巧妙技术解决方案。
以下是专门为 Hacker News 受众量身定制的最佳标题和确切描述（可用作文本帖子或你的第一条评论）。
### Hacker News 标题
选择以下之一。在 HN 上，标题应严格事实性、描述性，并避免使用表情符号。
选项 1（经典 HN 格式 - 推荐）：
Show HN: epstein-search – 一个使用本地 LLM 查询未封存法庭文件的命令行工具
选项 2（关注技术流程）：
Show HN: 我构建了一个本地 RAG 命令行工具，使 Epstein PDF 文件可搜索
选项 3（直截了当）：
Show HN: epstein-search – 通过命令行离线查询 Epstein 文档
### Hacker News 描述（第一条评论或文本主体）
如果你直接提交 GitHub URL，请立即将其作为第一条评论发布。如果你提交的是文本帖子，请将其放在正文中。保持谦逊、技术性，并乐于接受反馈的语气。
嗨，HN，
当 Epstein 法庭文件和航班日志被解封时，它们的发布方式与大多数法律文件相同：成千上万页杂乱、扫描质量差、无法搜索的 PDF 文件。由于 OCR 错误，标准的 Ctrl+F 功能效果不佳，而庞大的数据量使得手动解析变得极其困难。
为了解决这个问题，我构建了 epstein-search，这是一个开源的 Python 命令行工具，允许你在终端中使用检索增强生成（RAG）流程搜索和综合这些文件。
它的工作原理：
- 它解析并分块原始的未封存 PDF 文件。
- 如果你想要速度，可以使用基于 API 的模型（OpenAI/Anthropic）对数据集进行查询。
- 隐私优先：如果你不希望你的查询被第三方 API 记录，可以直接指向本地模型（通过 Ollama 或 Llama.cpp）来完全离线运行整个搜索和检索过程。
我们的目标是让研究人员和开放源代码情报调查员能够访问这些数据，而无需手动阅读成千上万页的法庭记录或将他们的搜索查询交给 OpenAI。
仓库地址在这里：<a href="https://github.com/simulationship/epstein-search" rel="nofollow">https://github.com/simulationship/epstein-search</a>
构建一个对话式人工智能产品时，遇到了一个具体问题：传统的分析方法（点击量、漏斗、热图）在没有用户界面的情况下毫无用处。<p>想知道其他创始人是如何处理这个问题的，你是如何了解用户实际想做什么的？哪些意图最常出现？他们在哪些地方感到沮丧？<p>你是在手动阅读对话吗？在构建内部工具吗？还是在盲目操作？