最新

嗨，HN 我刚刚推出了SmallFame，这是一个专注于人工智能领域的微型网红（订阅人数在1万到10万之间）的实时数据库，包含经过验证的联系信息。 问题：寻找合适的网红非常痛苦。手动搜索每位网红需要5到10小时，包括研究、验证和追踪联系信息。大多数平台范围广泛、费用昂贵，并且不专注于人工智能这一细分领域。 我们的解决方案： - 超过1,085位经过验证的人工智能微型网红（数量每小时增长） - 95%以上的人工智能内容通过自动化分析进行验证 - 验证的联系信息（不再需要进行私信轮盘赌） - 按订阅人数、地点、人工智能相关性和互动率进行高级筛选 - 内置活动跟踪 + CSV导出 使用SmallFame的创始人每个活动节省了30到40小时，并报告了2到3倍更高的响应率。 我们之所以开发这个工具，是因为我们在进行自己的人工智能营销活动时，厌倦了电子表格和猜测。希望能听到你们对产品、定价以及希望我们下一个添加的功能的反馈。 在这里试用：smallfame.com 谢谢，HN！

许多开发者默认选择 Elasticsearch 或 Solr 作为搜索解决方案，但对于小型到中型应用来说，这往往是过于复杂的选择。Postgres 多年来一直内置了全文搜索功能，而通过 Supabase，你可以直接使用 SQL 查询它。 我写了一篇简短的指南，展示如何设置并在没有额外基础设施的情况下实现快速的搜索体验： https://dev.to/reclusivecoder/skip-elasticsearch-build-blazing-fast-full-text-search-right-in-supabase-58pf 我很想知道其他人是否在生产环境中使用 Postgres 的全文搜索，以及在什么情况下/规模下你们会考虑切换到 Elasticsearch。

你好，社区， 我经营着一小型车队（大约10到20辆车），我意识到跟踪检查、合规截止日期和库存比我预想的要复杂得多。起初，我依赖电子表格和手动提醒，但这种方法很快变得容易出错且耗时。 以下是我在这个过程中获得的一些见解： - 预防性维护总是能节省比事后修复更多的成本。 - 明确的检查工作流程可以直接减少停机时间。 - 当多辆车共享相同零件时，库存可见性至关重要。 - 自动提醒有助于避免错过合规要求。 最终，我转向了一个结构化的平台。最近，我一直在使用Fleetrabbit（fleetrabbit.com），它提供检查调度、GPS/燃油卡集成和分析仪表板。这大大简化了我的日常运营。 我很想听听其他人在这个领域是如何处理的： - 你最依赖哪个工具或流程来进行车队管理？ - 在选择工具时，你如何平衡成本与功能？ - 你是完全在内部跟踪所有内容，还是外包部分维护/合规工作？ 期待学习你们的经验！ 德夫·史密斯 车队经理