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我创建 Yumo.to 是因为我希望能以地图为主的方式来发现日本的温泉，而不必在预订网站上翻找。目前，该平台覆盖了日本所有47个都道府县的19,652个温泉，数据来源于国家数据集、各都道府县和市级的开放数据、开放街图（OSM）以及水质化学数据，整合成一个可搜索的地图。 您可以按纹身政策、价格、营业时间、交通方式以及一些水质数据进行筛选，每个详细页面都链接回其数据来源。我特别希望能收到关于搜索质量、缺失数据以及哪些筛选或旅行规划功能能使其更有用的反馈。

我在这里读到了很多关于一个（可能是神话中的生物）叫做10倍工程师的内容，今天我突然想到了上面的问题。

使用Claude代码时唯一缺失的部分是控制浏览器，以便在需要登录的情况下使用，例如LinkedIn、Twitter等。目前使用浏览器的解决方案可能仍然存在风险。有没有类似于Perplexity Comet或GPT Atlas浏览器，并且可以通过Claude代码进行控制的服务？

# 请问HN：在谷歌索引我们的网站之前，我们通过Gemini收到了潜在客户——这是怎么回事？ 在我们网站上线两个月后，有两家公司联系了我们，表示他们在寻找AI可见性服务时通过Gemini找到了我们。 当时的情况是： - 网站尚未添加到谷歌搜索控制台 - 没有任何反向链接 - 谷歌尚未索引任何页面 - 我们与一家在不同领域的知名公司同名——经典的名称碰撞 根据所有传统的SEO指标，我们本应该是不可见的。在谷歌上，我们确实是不可见的。但在Gemini上，显然并非如此。 *我们认为发生了什么* 我们的内容结构是以LLM（大型语言模型）的可读性为明确目标——而不是SEO。我们使用了一致的术语，清晰的实体定义，命名的方法论，以及在深度上优于广度的主题。 LLM似乎以不同于搜索引擎的方式评估权威性。谷歌通过外部信号（链接、互动、域名年龄）来代理权威性。而LLM似乎更接近于评估概念的一致性——即一个来源是否以模型能够解析和信任的方式展示了对某一主题的真正理解。 我们并不是在试图排名，而是在试图被理解。对于至少一个模型来说，这种方法是有效的。 *我分享这个的原因* 关于“GEO”（生成引擎优化）是否是真正的学科，还是只是重新包装的SEO，正在进行越来越多的讨论。SEO阵营认为：好的内容 + 技术优化 = 你也会出现在AI的回答中。 这个案例表明，这些机制至少在某种程度上是独立的。我们没有任何SEO信号，却有非零的AI可见性。显然，你可以在没有一个的情况下实现另一个。 我没有控制实验——只有两封入站邮件和一个假设。但这让我们对“可见性”在检索系统是语言模型而非索引时意味着什么有了不同的思考。 有没有其他人观察到类似的模式——AI驱动的发现独立于或领先于传统搜索可见性？ --- *我们对没有SEO的GEO咨询公司的讽刺并不陌生。如果有人感兴趣，我们在argeo.ai上写了关于这个的内容。*

大多数分析工具只显示发生了什么——跳出率、会话时间、点击量。 但它们很少解释访客为何犹豫或失去信任。 例如： • 不清晰的价值主张 • 弱的可信度信号 • 主区块中的认知负担过重 我正在尝试一种工具，它试图建模这一心理层面。 想知道这里是否有其他人遇到过同样的问题。