独立开发者如何搭建 AI 产品的技术栈
从数据库选型到部署架构,聊聊我在构建 AI Writer 过程中的技术取舍。
每个产品聚焦一个场景,解决一个实际问题。
英文论文 AI 率检测与降 AI 改写。支持 Turnitin 风格多维评分,段落级分析,保留学术原意。
多平台数据采集工具,支持小红书、公众号、YouTube 等信源的结构化内容获取与需求监控。
从想法到落地,每一个项目都是一次成长
接受任务信息,读取数据建立统计分析,数据可视化,数据报告呈现。
基于 MCP 协议的小红书内容采集与需求线索监控平台,自动搜索热点帖子、匹配业务需求、结构化管理采集数据。
宏观经济分析与投资交易策略工具,覆盖技术面、基本面、情绪面多维度扫描,集成多数据源并生成结构化策略报告。
基于 Claude Code 的 Obsidian 知识管理 Agent 系统,涵盖 LLM Wiki 三层架构、自动化工作流、跨平台工具集成。
记录开发中的技术决策、踩坑经验和产品思考
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一篇真实的 AI 写作降率全流程记录。从原始输出的高 AI 评分到最终通过,每个环节做了什么、效果如何。
用 DeepSeek 写论文,AI 检测率惊人地高。实测降率处理后的实际效果,看看能不能达到学术要求。
困惑度、突发性、AI 模式识别——拆解 Turnitin 风格检测算法的工作机制,了解 AI 率是怎么算出来的。
生于数据 · 蓬勃生长
以 AI 和数据为核心的技术工作室。
为每一个具体场景打造真正好用的智能工具。
「芃」,《诗经》有云"芃芃其麦",寓意草木茂盛、蓬勃生长。 这也是工作室的核心理念——用 AI 和数据技术,让每一个人和组织都能 释放潜能、肆意生长。