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嗨，HN， 我开发了Upvoicy，这是一款反馈管理工具（类似于Canny），旨在帮助初创公司和小型企业收集和整理用户反馈。 其功能包括： * 公共反馈板 * 内部反馈的私密板 * 投票系统 * 状态更新（计划中、进行中、已完成） * 更新日志跟踪 * 简洁明了的界面 该产品完全基于Bubble.io构建，因此维护工作量很小，随时可以使用。目前我还没有专注于市场营销。 我希望将这个项目出售给希望获得现成SaaS并继续开发或扩展的人。 如果您感兴趣，请通过support@upvoicy.com与我联系。 谢谢！

今天我在浏览招聘信息时，看到了Zapier的一则招聘广告，上面写着：“你是通过AI代理工作，而不是与它们并肩工作。你的日常开发工作流程是围绕指导和审查代理编写的代码，而不是手动编写代码。你对哪些模型适合哪些任务有自己的看法，经历过真正的失败模式并建立了缓解措施，你的工作流程正在不断演变。额外加分：你使用多代理模式，帮助团队中的其他人更快地利用AI，或者将AI的影响力扩展到自己以外。” 这让我有些吃惊，因为我还没见过公司谈论手动编写代码是件坏事。 这种情况越来越常见了吗？

我在公共市场工作了十年，投入了大约10亿美元的资本。有一点让我感到惊讶：核心市场基础设施中仍有相当一部分依赖手工操作。 关键工作流程始于混乱的源信息，这些信息必须经过解释、清理和对账，才能变得可用。为了弥补这一差距，专门的团队应运而生。 一小组工程师和行业专家开始构建Auxage，试图用不同的架构来解决这个问题。 到目前为止，我们在标准普尔500指数中生成的输出达到了约99%的准确率，已经在这一工作流程上超越了Claude等工具以及几家大型企业。 有趣的是，困难的部分并不是模型的能力，而是数据架构和系统设计。 我很好奇这里是否有其他人曾经参与过将混乱的现实世界信息转化为可靠、高精度基础设施的系统。如果有帮助，我很乐意分享更多关于我们在Auxage所构建的内容。

我创建了一个互动项目，名为《空杯子》。<p>这个项目通过一个简单的物体——杯子，来可视化安全管理饮用水的获取情况。<p>用户选择一个国家，杯子会根据拥有安全饮用水的人口百分比来决定是否填满。<p>与其使用图表或地图，这个项目的理念是将全球不平等转化为一种简单的物理体验。<p>数据来源：世界卫生组织/联合国儿童基金会联合监测项目。<p>期待听到社区的反馈。

这是我过去大约五个月的一个个人项目。它包含六个可视化工具： <p>- 频谱图：采用重分配方法，以实现更清晰的时间和频率分辨率。 - 频谱分析仪：A加权，频率指南，最响频率工具提示。 - 波形图：根据频率、响度或静态进行着色。 - 示波器：跟踪音高并与参考信号进行自相关，提供稳定性。还包括常规的零交叉触发。 - 立体声计和相位计：线性和指数缩放模式，可调窗口。多频带相关计。 - 响度（LUFS和RMS）：实现最新的LUFS标准。可调时间框架。 <p>请告诉我你的想法，如果你觉得它值得，请给它一个星标。:]（查看自述文件以获取更完整的功能列表。目前仅在Linux上可用。）

你在做什么工作？有没有新的想法在考虑中？

还有其他人无法访问技能吗？