和小伙伴筹备了很久的黑客松今天终于落地啦！#NextStep黑客松
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Side Project
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35从灵光乍现，到正式上线
Bonjour! 的同伴们是一群天马行空的 builder——点子多、执行猛，唯独对复杂的结构化文档……免疫。
但很多复杂需求必须要靠PRD精确定义。所以我换了个思路：能不能让他们也快速写出结构清晰，自己还爱看的PRD?
于是我做了个 Claude Code skill，叫 PRD大师，专门为 Bonjour! 团队定制。
折腾下来觉得他有几个地方挺特别的——
他会先和你挖掘最真实的需求。 不是你扔一句话它就开始噼里啪啦写，而是先引导你回答问题：用户场景、触发条件、边界情况、数据是多少。他会带你一起把事情想清楚。
他会说人话。 大部分PRD，尤其是AI的，语言习惯极其反人类，充满黑话。PRD大师输出的东西是给真实的人看的——清晰，没废话，敢下结论，能不用专有名词就不用。
写完直接发飞书。 飞书文档生成 → 自动归档 → 全组授权 → 产研群通知，一气呵成。以前写完 PRD最烦的就是这些"最后一公里"，现在全省了。
还有几个设计细节：skill 里内置了一个 reference 文件，记录了 Bonjour!的产品上下文——不用每次都跟它解释「我们是做什么的」。skill 本身写的是通用的 PRD经验和方法论，而不是把一份文档硬塞进去。
哦对，有个小彩蛋，静待同事发现👀
这个版本是 Bonjour! 特供的，之后会做一个通用版，敬请期待👋
在She code lab黑客松里和鹤鹤和月亮一起做的家暴/其他暴力庇护所demo，因为时间紧大部分代码都出自gemini老师，目前只是一个mvp，但我们确实想继续推，所以也欢迎关注反家暴议题的朋友们来贡献！
https://github.com/coding-like-a-witch/shelter-app
做了AI产品，我卡得最久的4个地方
很多人在社媒看到"文科生不写代码用AI做了5款产品"，第一反应是：
"教教我怎么做。"
但今天我想聊的不是"怎么做"——是"做到一半做不动了怎么办"。
因为回顾这一年，真正决定我能不能把东西做出来的，不是"学会了什么工具"，而是"卡住的时候怎么过去"。
每一个卡点我都真实经历过。有些花了几周才过去，有一个卡了两个月。
今天把这4个地方拆开讲。如果你正在做AI产品，或者想试试，可能会碰到同样的地方。
第一个卡点：不知道做什么
这是最折磨人的阶段。
不是"没有想法"——我有一堆想法。看别人用AI做聊天机器人，我也想做；看别人做AI绘画，我也想做；看别人做AI写作工具，我也想做。
问题不是想法少，是想法多到不知道选哪个。
每个想法看起来都能做，但每个想法又都觉得"好像不够好"。
这个阶段我卡了大概三周。每天刷Twitter、刷即刻、刷小红书，看别人在做什么，然后觉得自己也想做。但一坐下来开始，又觉得"这个好像不太对"。
后来帮我破局的是一个很笨的方法：不再问"AI能做什么"，开始问"我每天在抱怨什么"。
我注意到自己经常抱怨一件事：想穿得好看但不知道怎么穿，网上穿搭内容要么太专业看不懂，要么太敷衍没用。
就这一个抱怨。我做了SILLAGE。
后来做ARCANA·AI也是同一个逻辑——我注意到朋友经常在群里讨论塔罗，但现有的占卜App体验都很差。
不是从"AI能做什么"出发，是从"你自己或身边人在烦什么"出发。
这个切换听起来简单，但我绕了三周才想明白。因为"AI能做什么"这个问题太大了，大到你无从下手。而"我烦什么"很小、很具体、很私人——但正因为私人，所以真实；正因为真实，所以别人也有同样的烦恼。
如果你现在卡在"不知道做什么"——别看别人在做什么。拿张纸，写下你过去一周抱怨过的3件事。从里面挑一个最烦的。
那就是你的第一个产品。
第三个卡点：AI给的东西不能用
这个卡点最隐蔽。
因为AI给你的东西，乍一看是能用的。文案通顺，代码能跑，设计也像模像样。
但一旦拿去真正用——上线给用户、交给客户、放在产品里——就会发现问题。
我做AI调酒产品的时候，让AI生成了50个鸡尾酒配方。每个配方看起来都很专业：基酒、辅料、比例、口感描述，写得头头是道。
我直接上线了。
然后一个懂酒的朋友看了一眼，说："你这个金酒配苦艾酒3:1，做出来是苦的。没人会喝。"
50个配方里，大概有15个存在类似的问题——比例不对、搭配不合逻辑、或者口感描述跟实际完全不符。
AI不知道金酒配苦艾酒是什么味道。AI没喝过酒。AI只是把"看起来合理的元素"组合在了一起。
这是AI生成内容最大的陷阱：它看起来对，但不一定对。
后来我建立了一个流程，管它叫"三道关"：
第一道关：AI生成初稿。 不管是文案、配方还是代码，先让AI快速出第一版。这一步追求速度，不追求完美。
第二道关：人工审查逻辑。 我自己过一遍，看有没有明显的逻辑错误。不懂的领域就去查，或者问懂的人。调酒产品那15个有问题的配方，就是在这道关被拦下来的。
第三道关：小范围测试。 把通过前两道关的内容，先给5-10个人试。看他们的真实反应。这一步会暴露你自己和AI都想不到的问题。
三道关走完，大概能过滤掉80%的问题。剩下20%只能靠上线后迭代。
这个流程不是我一开始就有的。是踩了"金酒配苦艾酒"的坑之后才建起来的。
如果你正在用AI做内容或产品，别跳过第二道关。AI给你的东西，一定要自己过一遍逻辑。不是因为AI笨——是因为AI没有"体感"。它能组合信息，但它没有体验过那个信息在现实中是什么效果。
有体感的东西，必须人来验。
第三个卡点：做完了没人用
这是最打击人的。
不是产品做不出来——产品做出来了，上线了，然后就……没人来。
我有一个产品，上线第一周，日活3个人。其中两个是我朋友。
那种感觉很难描述。你不是没努力——你花了几个月做出来，改了无数版，结果上线后发现世界对此毫无反应。
没有差评，也没有好评。只有沉默。
沉默比差评更可怕。差评至少说明有人用了。
这个卡点我卡了大概六周。期间我反复怀疑：是不是产品不行？是不是方向错了？是不是我不适合做产品？
后来我想起在百度做运营时学到的一句话："产品是1，运营是后面的0。没有运营，1永远是1。"
我之前犯了一个错：把"做产品"和"做运营"当成两个阶段。先做产品，做完了再想运营。
但实际做下来发现：运营不能等产品做完。产品还在做的时候，运营就该跑了。
我的调整是：
上线前4-6周，开始发内容。 不是发"我做了一个产品快来用"——这时候产品还没好，发了也没用。发的是跟产品领域相关的内容。做塔罗的，就发塔罗相关的科普和解读；做穿搭的，就发穿搭避坑和搭配思路。
目的不是推广产品，是积累搜索流量和受众信任。 等产品上线的时候，已经有一批人通过你的内容认识你了。他们不是"被推广来的用户"，是"已经信任你的人"。
这个思路跟我做公众号和小红书是一样的——先输出价值，再引入产品。不是"我做了一个东西你来看看"，是"我一直在聊这件事，现在做了一个工具帮你们更好地做这件事"。
如果你卡在"做完了没人用"——大概率不是产品的问题，是你在产品上线之前没有种草。先种草，再开店。别等店开了才发传单。
第四个卡点：不知道该不该继续
这个卡点最难讲，因为它不是技术问题，不是方法问题，是心态问题。
做产品到中期——大概第二三个月的时候——会有一个特别难受的阶段。
新鲜感没了。最初的热情褪了。但产品还没做完，还看不到结果。每天打开电脑，面对一堆待办，心里冒出的第一个念头是：
"这东西做出来有人要吗？"
我每款产品都经历过这个阶段。毫无例外。
ARCANA·AI卡在这个阶段的时候，我整整两周没碰它。不是不想碰，是不敢碰。怕一打开就发现"其实没意义"，怕自己确认了"这个方向不对"。
后来帮我过去的是一个很简单的动作：给"继续/放弃"设定一个明确标准。
不是凭感觉决定"要不要继续"——感觉在低谷期永远会告诉你"放弃"。而是设定一个可量化的标准：
"再花两周，做完X功能，找10个目标用户试。如果10个人里有3个说会常用，就继续。如果不到3个，就停。"
设定标准之后，心里就踏实了。因为你不再被"感觉没意义"这种模糊的情绪困扰——你有一个明确的检验方式。
两周后我找了10个人试。7个说会常用。于是我继续了。
但如果当时只有2个人说会常用呢？我会停。这也是有价值的——至少你知道这条路走不通，不用再投入三个月才发现。
"不知道该不该继续"的本质，是你没有判断标准。 有了标准，不管结果是继续还是放弃，你都不会纠结。
如果你现在卡在这个阶段——给自己设一个标准。可以是用户数、可以是留存率、可以是"10个人里几个说会用"。但一定要具体、可量化、有截止时间。
没有截止时间的"再看看"是最危险的。因为"再看看"会变成"一直看"，最后在犹豫中消耗掉所有热情。
这四个卡点，本质上是一件事
回头看这四个卡点：
1.不知道做什么 → 需要的是判断力：从自己的真实痛点出发2.AI给的东西不能用 → 需要的是验证流程：三道关，有体感的东西人来验3.做完了没人用 → 需要的是运营前置：先种草再开店4.不知道该不该继续 → 需要的是明确标准：用数字替代感觉
四件事看起来不一样，但指向同一个能力：把模糊的焦虑变成具体的行动。
"不知道做什么"是模糊的——变成"写下3个抱怨"就具体了。
"AI给的东西不能用"是模糊的——变成"三道关流程"就具体了。
"做完了没人用"是模糊的——变成"上线前4周开始发内容"就具体了。
"不知道该不该继续"是模糊的——变成"10个人里3个说会用就继续"就具体了。
做产品这件事，真正难的不是写代码、用工具、做设计。难的是在不确定中做决策。
而AI帮不了你做决策。AI能帮你执行，能帮你生成，能帮你加速。但"做什么""对不对""要不要继续"——这些只能你自己回答。
这听起来是坏消息，但其实是好消息。因为这意味着：做产品这件事的核心能力，不是技术能力，是思考能力和判断能力。
这些东西，不需要写代码就能练。文科生、运营人、不碰技术的普通人——只要愿意想清楚、愿意做决策、愿意在模糊中找到具体——就能做产品。
我做了5款。不是说5款都成功了——而是5款都做出来了，上线了，有人用了。
每一款都卡过这四个地方。每一款都找到了过去的方式。
如果你也在做，或者想开始做——记住一件事：
卡住不丢人。卡住了不知道怎么过，才丢人。
希望这四个卡点和我的过法，能帮你少走几步弯路。
最近做了一个叫 JobFlow 的海外找工搭子，从零开始大概花了三周时间：
https://www.jobflow.ink
核心功能四个：自动扒取职位 → AI 评分 + 摘要职位描述 → 一键生成申请材料→手动追踪职位状态
适用6个国家：荷兰、英国、德国、法国、比利时、瑞士
技术栈：Claude Code 开发、Railway 后端、Vercel 前端、Resend 邮件服务
由于领英不开放API，JobFlow 会根据找工国家自动接入 Open RSS，也留了入口可自行配制开放的职位信息 API
这是我第一次部署前后端，接入各种API，全程由AI指导，错了就截图问，解决不了就换不同模型跑方案。无尽的迭代、优化和 Debug
值得一提的是用了一个叫 BMAD 的开发方式，核心思路是让 AI 扮演几个不同角色的 agent，让他们各司其职：
- PM 写 master plan、定义产品范畴
- 设计师 出 UI 方向和用户旅程
- 工程师 做架构设计和技术选型
- Scrum Master 把一切拆成可执行的 task
整个流程跑起来有点像在模拟一个敏捷团队，产出结构更清晰，First Shot 效果还不错
总之，欢迎海外找工的各位试用，也欢迎支持我持续 build！
Hi 大家！👋 我是Helia。入驻 Bonjour 很久，这是第三次发动态，希望可以眼熟我！
这条动态接下来的内容有点点（继续读下去你会发现…不只是「两点」🥺）长，感谢你付出时间阅读！
（太好意思了我 👻 还是没能学会 TLDR 策略…不过这也是我的写字方式/思维露出方式 👻
也许是因为第一条动态，有些朋友把我加进了 ta 们的友链中，更让我感到意外的是，其中有 09 年的年轻朋友！
这里想到，我有个小侄女，也是这个年纪。年初回家看到我的小侄子，意识到他是 20 后，20 后…我也算是在那个大家族里陪伴过 95 后、00 后、10 后和 20 后成长的人了！因为每年暑假/每次回家我都会陪 ta 们（不同的时间段，不同的小朋友）一起玩！
毕业后（其实还没毕业，但因为疫情没法儿去学校，还没拿到毕业证就正式入职）第一份工作去了一家初创学校，跟着团队从学校还没有影子（当年开学时是借用其他学校的校区）到大家搬进去再到初成规模…这期间的我换了角色，但依然有机会近距离也更长时间段地看着/陪着 k12（好吧，也不算，那时其实没接触到初二、初三）的小朋友们如何度过 ta 们的校园时光。
这份工作让我感到最有创造性的一点是，我们可以在学科之外，自主设计选修课程。那时候我把播客制作融进课程体系中，带着小朋友们一起做播客。
当时的想法是，我听过许多来自于成年人的声音——尤其是在播客中，却很少听到小朋友们的表达。虽然有不少小朋友一下课就会跑去办公室找我聊天⋯有时候叽叽喳喳得我都不知道该先回谁的话，这时候——一部分的我，内心就很生气说，那铃声咋还没响！再这样我要去修理它了——没开玩笑，我早期的工作中有负责铃声的设置这部分。
但那些对话都发生在私底下，是瞬时的——它们或许会留在我和小朋友的记忆里，但不足以形成一个场域让更多同龄人看到——或者说相信——别的地方还有这样的师生关系。然后我就想创造这样的场域，让我身边更多的小朋友们意识到说，「我的声音也值得/应该被成年人听到」——认真地听到！
后来我去小宇宙找到当时还是高中生的一些播客制作者（2021 年下半年，有看到极少的高中生 host），把 ta 们的作品作为案例分享给我的小朋友们。
甚至主动给 B 站的学生博主们发出线上采访的邀约私信…现在想想，着实很冒昧。
也意料之外的，要么拒绝要么没看到或者没搭理我…会说「意料之外」，其实是我高估了大家对于「老师」的想象，从拒绝回信中可感受到些许意味。
近期有当年的第一批学生来联系我，其中有学生联系我是因为在使用 AI 上遇到一些问题，还有学生是因为即将到来的毕业季…过程中我意识到说，哎！这些学生和我透露 ta 们离开高中母校进入大学校园三年后遇到的一些困扰或困惑，那！背后涉及的能力/思维是不是可以提前设计进高中校园的课程中呢？尽管母校有过类似的实践，但真的做到位了吗？
于是我把相关的一些想法分享给我当时的同事，如今 ta 还在职——寄希望于说，学校可以建立起一套 feedback loop，进而反哺学校的教育实践，那就太好了！因为我觉得我们强调人要做终身学习者的同时，组织本身也可以被视作是一个主体——去成为一个终身学习的组织。
正如前几天我在公众号写的文章中说到的那样：
「学校不仅仅由人组成，也由设施设备组成。但不管是人还是设施设备，都是环境/空间的一部分——而它们这个场域决定了生活在那里的人与人之间如何影响甚至是塑造彼此。
既然设施设备无法决定自己如何存在，那我们作为人本身，便是其中最大的变量，或者说，可变量。」
尤其最后一句话！哪怕我现在已经不在学校里，我也还是想成为这样的一个「变量」，或者说「可变量」。
这就回到今天我选择写这么一条如此之长的帖子的初衷：我想继续以前的实验，想邀请一些年轻朋友聊聊天——线上即可，大概率是「闲聊的采访」这种感觉。
作为一个需要 ta 人被动或是主动付出时间与精力参与的实验项目，我其实没有什么可以回馈给 ta 们的，目前能保证的是——每一次聊天结束后我都会整理出文字稿或者音频文件作为记录，经对方确认后也会公开发布。
好的！终于来到这个计划的具体内容了！上面有提及一些，「实验项目」「闲聊的采访」——更具体的是，我想要在聊天期间了解到该如何称呼你，在好奇什么，在思考什么，在做什么，做了什么，遇到什么问题，如何解决的，有哪些待解决的事情，有哪些类似 skill 的小技巧…围绕着诸如此类的事情展开，希望呈现的是和我对话的这个人本身——人是 context 的总和，希望可以把 ta 们的一部分 context 记录下来，让这些 context 聚集起来，看看未来会带来什么可能性！
有一点需要补充，我是一个在个人兴趣方面——精力脉冲式运转的人，高精力时除工作时间之外的吃喝拉撒睡是我最讨厌的事情，低精力时（除工作时间之外）只想自己待着谁也别来打搅我。所以这将会是一个「不预期开始与无限期结束」的项目，没有人响应我的话，我大概率会遵循自己的节奏，慢慢来，慢慢来（真的是「慢慢来」）！
那么，期待与你的人生发生一点交集，更期待记录下某个时刻之前你的一部分 context！如果你觉得有谁会对我的实验项目感兴趣或者你好奇谁，请推荐给我，我会发挥本人那不太稳定的 extrovert 属性主动去链接 ta！但还请不要给 nobody 的我太高难度 🥺
当然！这件事情——如果由其他更适合的人发起，那也很酷！以及，如果有，请告诉我！
P.S. 我想，1）看到这里的你或许能 get 到一丢丢这个实验项目的气质，按我的理解的话，应该是「unfinished」与「ongoing」共存的中间状态！2）其实「小朋友」不仅仅代指小朋友，也可以是大朋友！比如说，前司老板就称呼我为「小朋友」，而我也是小朋友的大朋友。3）第九张图是去年在曼谷一个不知名社区闲逛时发现的，就在一家幼儿园的外墙上（对，墙内就是幼儿园！），看到刹那很受触动，就拍了下来。可是，到底什么是「right thing」呢？每个人的答案——大抵也都带着我们的立场、偏见和价值观。但，路上总会遇到人的！
再次感谢阅读，以上。
我的第二款 iOS App 发布啦。
它叫 Mote，意思是「浮尘」，图标是一粒小尘埃颗粒。
🍎App Store搜索 Mote
https://apps.apple.com/us/app/mote-aqi-visualization/id6768033627
每年冬天，我都会很频繁地打开天气 App。
不是为了看今天会不会降到零下，也不是为了判断明天要不要多穿一件衣服，而是看着窗外那层怎么也望不穿的厚厚云层，点开 AQI 指数，确认今天的空气到底有多糟，然后再看一遍柴静的《穹顶之下》压压惊，接着开始盼望春夏快点到来。
这几乎成了我每年冬天的固定写照。
有一天早上，我睡懒觉时，被没合严的窗帘漏进来的一缕阳光照醒。
我盯着那束光看了很久，才发现空气里漂浮着许多细小的尘埃。
它们平时看不见，只有在那一刻，借由丁达尔效应，我才窥见了它们的影子。
这也是我做 Mote 的灵感来源。
我希望在一个近乎黑暗的环境里，模拟光线穿过空气的样子，让那些原本不可见的尘埃被「看见」，并以此可视化当前的空气质量。
我知道，这并不是严格意义上的科学呈现。PM2.5 等主要污染物并不能被肉眼直接看见。 但我仍然希望借由一点来自自然的美感，把空气质量这件事，用一种更直观、更有感受力的方式呈现给大家。
这就是 Mote。 一款关于空气、光线与浮尘的 App。
招Al岗的HR和技术负责人，你们的眼睛还好吗?🧐
每天在成百上千份简历里大海捞针，找那个真正写过A代码的人。
分享一个我自己做的AI招聘神器：AI
Resume Screening Workbench🤖
专门解决招AI岗最头疼的问题：快速判断这个人是真的做过Al，还是只是用过A工具。批量上传简历→AI自动分析→给出分类结果和原文证据→一键导出Excel。🔥
50份简历从2.5小时压缩到几分钟，亲测好用。
需要的朋友可以私信我！！！😇😇😇
👏具体详情： AI Resume Screening Workbench，核心逻辑很简单：你把一批简历（PDF 或 Word）批量上传，AI 会自动把每份简历读一遍，判断这个人有没有真正做过 AI 相关的事情，然后给你一个分类结果。
它能帮你省掉的时间：
你平时拿到一批简历，光是打开、扫一遍、判断"这人有没有 AI 背景"，每份至少花 3 分钟。50 份就是 2.5 小时。这个工具把这一步压到几秒一份，你只需要看它给你标出来的结论和证据，再决定要不要深入看。
它怎么判断的：
AI 会在简历里找具体的证据——比如有没有做过 RAG、LLM、向量库、微调模型，或者只是用过 ChatGPT、Cursor 这类工具。结果分三档：明确 AI 相关、可能相关、无明显信号，每档都附上抠出来的原文句子作为依据。
项目开源地址：
https://github.com/w2389707/ai-resume-screening-workbench
Hi 大家！👋 我是 Helia。入驻 Bonjour 很久，直到今天才初次露面，希望可以眼熟我！
近期做了 Turns Out 这个项目，目的是想收集一些让人觉得「原来还可以这样」的瞬间，即那些 world model 突然被 update 的瞬间，然后把它们尽可能地都记录下来，也让更多的人看到。
正如这篇推文所说，它或许能让一些人去回想，自己会被哪些瞬间影响和塑造，也能让另一些人看到某些瞬间会影响和塑造谁，甚至可以借此去看看这些瞬间在自己的世界中是怎样的一些角色～
那关于那片无边界的漫游空间，我有做一些小设计，需要多人同时在线时才可以解锁体验，但也有可能会因为发生的时间太短而不会被注意到…但无论如何，这只是一个我对于「线上空间如何呼应人的行动」这个议题相关的探索与实践——非常早期的行动，也期待着看看，未来会有哪些可能性不！
如果你也愿意的话，邀请你也写下一些让你觉得「原来还可以这样」的瞬间，让它和其它的「瞬间」一起漫游在 Turns Out 这片空间里～
对了，需要写下自己的一个瞬间才可以解锁浏览其它人留下的瞬间的体验哦！
Enjoy! 🫶（以及有任何想与我交流的的话，open to chat!
最近实习结束啦，给我的 mentor 手搓了一个小礼物
他想去澳洲养羊，我做了「澳洲养羊计划」网站，让他提前体验一下牧场生活
详情见链接嘿嘿⬇️
https://australia-needs-bubble.vercel.app/retro.html?bubble=1
作为一名摇滚乐爱好者，我一直觉得专辑封面像是一张悬浮在阈限空间里的画布。它不在声音这一侧，也不在视觉那一侧——它悬在两者之间，正好在那个语言失效的地方，等着被看见。
一张封面是一个空间。它告诉你：在这扇门之后，音乐将带你前往这里。可能是一个荒芜的沙漠，一个扭曲的梦境，或者一场永恒的电影。它像是音乐的地图，即便还没有音符响起，听众已经站在了那个世界的入口。
最好的专辑封面，甚至可以完全不依赖音乐独立存在。它们会被放进画廊、印在T恤上、作为独立的视觉符号流传——就像Andy Warhol的香蕉、Storm Thorgerson的棱镜、Peter Saville的极简主义。它们是流行文化与严肃艺术交汇处的产物，具有超越音乐商品本身的生命力。
就在昨天，我的第一个vibe coding产品进入上线倒计时——或许也正在进入死亡的倒计时。
我不是设计师。我只是一个用Suno写过demo的爱好者。歌出来了，却找不到一张封面能配得上它。
你写过一首歌吗？不是“写”——是某个傍晚，你走在路上，空气里有样东西突然落进你心里。你没能留住它，但它留在了你身上。后来你坐在一堆设备前面，不是在编排和弦，你是在试着把那一小片世界从记忆里拉回来，让它重新成形，让它有重量。
你带着它度过了很长一段时间。白天把它藏好，夜里让它再亮一次。然后你听过它太多次了，多到你再也不需要回想——你已经回到了那个地方。那条路，那束光，那个轮廓。你知道风从哪里来，知道那个人是在离开还是在等待。
然后你打开一个生图工具，输入几个词，等几秒。出来一张图。它很好看。但那里没有你。它从未到过你到过的那个地方。
所以我做了Felt——它像一个人，安静地坐在你对面，把一首歌从头听到尾。旋律的情绪、歌词的叙事、那些在音符与音符之间留白的重量，它全都带到了。它抵达了那束光的朝向、那条路的延伸、那份沉默的边界——你感受到却从没说出口的一切，它轻轻地放在一张封面上。
它是在说：我抵达了你到过的那个地方。
做了个帮开源新人找 Issue 的 AI 小工具，想找人帮我狠狠测一下...
各位大佬好，我目前在做一个叫 OpenSource Mentor 的项目。
🔗 OpenSource Mentor：https://hokkai.top
起因很简单：我之前想参与开源的时候，经常卡在第一步——仓库看不懂、Issue 不知道选哪个，也不知道自己现在的水平到底能不能做。
所以我做了个 AI 开源导师：你可以丢给它一个 GitHub 仓库，它会帮你分析项目、推荐更适合你的 Issue，并给出贡献路径；选中 Issue 后，还可以继续让 AI Mentor 带着你理解问题、读代码、准备 PR。
现在功能基本能跑了，但我觉得：Demo 能跑 ≠ 真的有人愿意用。所以想在 Bonjour 找一些真的想参与开源 / 正在参与开源的朋友试试。不需要夸我，好用就说好用，难用、推荐得离谱、哪个步骤让你想直接关网页，都可以直接告诉我 😂
如果你最后真的通过它找到一个 Issue，甚至成功提交了第一个 PR，那就更好了。
还有 10 天，Orbit 就要上线了。
这是我第一次认真做一款准备发布到 App Store 的产品。
我最开始并不是想做一个“经营管理软件”。
只是经常看到一些小店、民宿和个人经营者，每天都在认真记录订单、收入、商品和客户，却很难从这些记录里真正得到答案。
这个月卖得怎么样？
哪些商品卖得更好？
客单价有没有下降？
今天的变化，是偶然，还是趋势？
很多人最后只能打开 Excel，自己做表格、写公式、整理图表。
Excel 很强，但问题是，大多数经营者并不想每天研究表格。
他们只是想记下一笔订单，然后清楚地看到：
这笔记录，让今天的收入增加了多少；
这个月距离目标还差多少；
最近的经营状态，到底是在变好，还是变差。
所以我开始做 Orbit。
它不是会计软件，也不是 ERP。
你可以按照自己的经营方式，创建需要记录的内容。
每新增一笔记录，相关的指标、图表和目标都会自动更新。
我希望它最后能够做到一件很简单的事：
让记录不只是被保存下来，而是真的帮助你理解自己的经营。
接下来的 10 天，我会继续分享 Orbit 从想法、设计、开发到上线的过程。
8 月 10 日，正式上线。
前几天，我在Bonjour发布了一句话“能不能做一个青少年的FancyTeams？”。
我们团队用一天的时间，把它实现了。
我们正在做面相8-18岁青少年版本的FancyTeams用来连接，这一代的创造者们。
我们受 FancyTeams 的启发，但将目光转向更早的起点。
这里是一个专注于 8 至 18 岁 青少年创造者以及青少年团队的名录。我们不排名，只呈现。
如果你也在独自建造什么——
一个项目、一种技能、一个不断生长的想法——
你会发现，值得被看见的从来不只是成果，更是那个正在动手的、真实的你。
我们分为这两个大类：
团队 · 组织
个人 · 创造者
在此之上，找到你的同行者。
我们现在已经开放申请。点击下方网站，来向我们提交你自己，以及你的青少年团队！
