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嘿，HN，
我一直在开发 n.codes，这是一个开源框架，允许最终用户通过自然语言提示在您的应用中生成自己的用户界面。
问题是：每个 SaaS 团队都被功能请求淹没。大多数请求并不复杂——只是现有数据的不同排列：“给我显示需要审批的超过 $500 的退款”，“导出这个格式化为会计的报告”，“批量归档这些记录”。
后端已经可以做到这一点。瓶颈在于通过用户界面暴露这些功能。
它的工作原理：
- 读取您的组件（React/Vue），以了解可用的 UI 原语和样式
- 从您的 API、模式和文档中构建功能映射
- 当用户发出提示时，在您的应用中生成一个使用现有 API 和组件的沙盒 UI
它并不适用于营销页面或复杂流程。它是针对 80% 的内部工具，这些工具只是 CRUD、仪表板和工作流。
当前状态：早期阶段。架构已定义，核心功能映射有效。在构建完整运行时之前，寻求反馈。
希望获得以下方面的反馈：
- 这是否解决了您遇到的真实问题？
- 什么能让您信任在生产应用中生成的 UI？（沙盒模型、权限、审计跟踪？）
- 我应该研究的类似方法？
GitHub: [https://github.com/yungookim/n.codes](https://github.com/yungookim/n.codes)
网站: [https://n.codes](https://n.codes)
嗨，HN！我创建了PixelMotion，旨在解决作为内容创作者时遇到的一个问题：在扩展过程中需要同时使用太多工具。
技术栈：
- 前端：Next.js 15 + React 19 + TailwindCSS
- 后端：Express.js + PostgreSQL + Sequelize
- 人工智能：Replicate、FAL AI、OpenAI APIs
- 视频模型：Sora 2、Veo 3.1、Luma Ray2、Runway Gen-3、Kling、Hailuo 2.3等
- 存储：Google Cloud Storage
它的不同之处在于：
1. 所有11个高级视频模型集中在一个地方（不再需要在不同服务之间切换）
2. 内置客户发现功能——直接找到可以进行推销的企业
3. 可直接发布到YouTube、TikTok、Instagram
欢迎随时询问有关架构或AI模型集成的技术问题。
试用一下：7天免费试用，无需信用卡。
你好，HN，
我正在探索一个概念，以解决“职位描述”和“实际工作”之间的脱节问题。
问题：
公司通常以特定的意图进行招聘（例如，“我们需要一个人来解决我们的遗留支付同步问题”），但当这些信息传达到职位描述时，往往变成了一堆泛泛而谈的关键词：“必须拥有5年以上的Java、微服务经验……”
假设：
招聘是为了解决问题。那么，为什么不直接用问题本身作为职位描述呢？
提议的工作流程：
输入 = 问题背景（公开或私有）：
招聘经理不再编写职位描述，而是从他们的问题跟踪系统（如GitHub、Jira等）中选择一组实际任务/问题。
示例（开源）：“这是问题#123（内存泄漏）。帮我找一个解决过类似复杂问题的人。”
示例（企业）：“这是一个关于高并发数据库锁定的已解决任务。我们需要另一个能够处理这种工作水平的人。”
愿景：这可以通过API或MCP（模型上下文协议）服务器来实现，安全地获取任务背景——代码差异、讨论和复杂性指标。
匹配：
我们将这个“问题向量”与候选人的“活动向量”（从他们的git日志或贡献历史中得出）进行比较。
结果：“候选人X的匹配度为90%，因为他们最近在Rust中重构了一个类似的异步队列系统，这与您输入的问题的复杂性相符。”
隐私挑战（房间里的大象）：
为了在企业（私有仓库）中实现这一点，隐私至关重要。
我在考虑一个本地提取层，在将“问题背景”发送到大型语言模型进行分析之前，先对其进行清理（去除个人身份信息/机密信息）。目标是提取问题的模式，而不是专有代码本身。
我的问题：
我首先在公共GitHub用例上构建原型。
但对于那些在企业中招聘的人：您是否会信任一个解析您内部问题背景（经过清理）的工具，以生成精确的候选人要求档案？
我相信这种“基于任务的招聘”比“简历解析”更公平，但我很好奇您认为这个模型在哪些方面会出现问题。