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。
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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）。
“嗨，HN，我是马里奥，一名全栈开发者。我创建了这个100%免费的、无需安装的网络工具（使用Python/FastAPI和FFmpeg），旨在简化创作者和小团队的专业音频任务。我对昂贵且笨重的桌面应用感到沮丧，因此我专注于一些高级功能，比如无缝的多轨混音器和交叉淡化、通用的视频转音频提取（支持像YouTube这样的URL），以及对WhatsApp OPUS/AMR等复杂格式的强大转换。这个工具旨在提高在快节奏制作环境中的效率。欢迎提出任何问题！”