前段时间发现谷歌开源了一个挺厉害的Python库LangExtract，简单说就是专门用来从各种杂乱无章的信息里，把你想要的结构化数据给"挖"出来。
说起这个，想起之前做项目时的一段血泪史。
那会儿我们要处理几百份用户上传的合同，听起来很简单吧？
就是把合同里的关键信息，比如谁和谁签的、地址在哪、联系方式、金额多少，这些东西提取出来，然后录入系统。
看似简单，实际做起来真的让人头大。
那些PDF、Word文档、图片里的内容完全没有规律可言，要把这些乱七八糟的文本转换成数据库里整整齐齐的数据，真的太难了。
当时我们试了各种办法：找外包公司人工录入（成本太高）、写正则表达式做匹配（稍微格式一变就完蛋）、考察第三方的合同识别服务（价格贵得离谱）。
整个过程简直是在各种坑里反复跳，因为合同格式千变万化，一个小小的表述差异就能让精心设计的规则彻底失效。
现在看到LangExtract，我的第一反应就是：这不就是我们当年做梦都想要的神器吗？
它最牛的地方在于解决了两个让人特别头疼的问题：
第一个是"找得准"
LangExtract提取出来的每个信息，都能准确告诉你它在原文的确切位置。比如它说合同甲方是"某某公司"，同时会标出这四个字在原文档第几页第几段的具体位置。这对需要人工复核的场景简直太友好了——审核员不用再像大海捞针一样翻找，直接就能验证信息的准确性。
第二个是"不瞎编"
用过大模型的朋友应该都知道，有时候让它总结内容，它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意，但做数据提取的时候这就是灾难。
LangExtract通过让你自定义提取模板和提供示例，给AI套上了"紧箍咒"，确保它严格按照你的要求输出，不会随意发挥。
对于我们这些要解决实际业务问题的人来说，这意味着什么？
意味着你可以用很低的成本，快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿，现在可能一个开发者花几天时间，调用LangExtract就能做出一个可用的版本。
这种效率提升，真的是质的飞跃。
说起这个，想起之前做项目时的一段血泪史。
那会儿我们要处理几百份用户上传的合同，听起来很简单吧？
就是把合同里的关键信息，比如谁和谁签的、地址在哪、联系方式、金额多少，这些东西提取出来，然后录入系统。
看似简单，实际做起来真的让人头大。
那些PDF、Word文档、图片里的内容完全没有规律可言，要把这些乱七八糟的文本转换成数据库里整整齐齐的数据，真的太难了。
当时我们试了各种办法：找外包公司人工录入（成本太高）、写正则表达式做匹配（稍微格式一变就完蛋）、考察第三方的合同识别服务（价格贵得离谱）。
整个过程简直是在各种坑里反复跳，因为合同格式千变万化，一个小小的表述差异就能让精心设计的规则彻底失效。
现在看到LangExtract，我的第一反应就是：这不就是我们当年做梦都想要的神器吗？
它最牛的地方在于解决了两个让人特别头疼的问题：
第一个是"找得准"
LangExtract提取出来的每个信息，都能准确告诉你它在原文的确切位置。比如它说合同甲方是"某某公司"，同时会标出这四个字在原文档第几页第几段的具体位置。这对需要人工复核的场景简直太友好了——审核员不用再像大海捞针一样翻找，直接就能验证信息的准确性。
第二个是"不瞎编"
用过大模型的朋友应该都知道，有时候让它总结内容，它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意，但做数据提取的时候这就是灾难。
LangExtract通过让你自定义提取模板和提供示例，给AI套上了"紧箍咒"，确保它严格按照你的要求输出，不会随意发挥。
对于我们这些要解决实际业务问题的人来说，这意味着什么？
意味着你可以用很低的成本，快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿，现在可能一个开发者花几天时间，调用LangExtract就能做出一个可用的版本。
这种效率提升，真的是质的飞跃。
久病成良医我也快成前端了属于是
一年以前问@秋风_irwin 为什么链接跳转的方式中SEO友好最推荐Example
2. window.open("url", "_blank")
3. window.location.href = "new_url"
总感觉部分客户网站页面的Crawling非常费劲，新页面总是很久才被爬虫发现；因为没代码背景，所以始终搞不清问题在哪儿，毕竟从用户行为上，点击链接也能顺利跳转
前两天看AITDK的Links总算发现了，页面内能跳转的链接数和显示的链接数对不上，后者小很多，一问技术栈是location.href
好嘛，原来如此，都对上了；翻了谷歌的技术文档（见链接）确实不推荐JS based动态注入的跳转，因为可能无法抓取，就等于这条链接在谷歌眼里是不存在的
印象最深刻的是临末秋风还说了句，第三种是前端最喜欢写的
嗯，确实如此（看了一眼其他客户很多也用的这个）
除了传递页面权重外其他
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参与 ShipAny.AI 这个项目的功能迭代和文档编写。
要求：
熟悉 nextjs + react + typescript，有全栈开发作品优先
工作形式：remote，每周不超过 20h
薪资：按周结算，200 美金/周
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转@solaryf
专业PM和产品爱好者的差别：
“1，爱好者通常能从体验出发对细节做出恰当的分析，但很难把握该细节在这个方向（领域）中的重要性。对一个事情做出合理的重要性、优先级判定，这是需要非常专业的素养和经验之后才能达到的。
2，爱好者通常能看到一个事情的正面影响，但较难看到这个事情的负面影响。比如防盗门上的透视孔吧，好处是可以看下访问者是谁；坏处是撬锁者捅开透视镜头，拿根铁丝就能拉开门栓了。
你要是问门业这行的人，很多人知道，但消费者有几个晓得？
3，爱好者通常能看到一个事情的收益，但较难看到实现这个事情的成本和代价。研发成本之类，相对好判断和理解：容易忽略的是像“机会成本”这样的问题，陷阱常在不经意处。
4，爱好者通常会比较关注这个事情在成功后会如何灿烂辉煌，但较少关注到要达到成功，其关键路径是什么，是否可行。
5，爱好者经常是一时性的热情，而专业者需要持续性的热情。这种持续的热情，很多时候需要靠理想去支撑。将工作不仅仅是看作养家糊口的手段，更当作个人成长和实现的平台。这个至关重要。
以上稍微列了几点，供爱好者及专业者参考。我在加入百度的时候，就像上面提到的那样，是一个不折不扣的爱好者。
有人问我对自己最欣赏的是什么？概括一下，大概是：
有十足的好奇心和批判质疑情神，但在强悍的逻辑和事实面前很容易折服，能迅速而主动的将其中的合理性抽象化并转为己有”
来自百度首席产品设计师孙云丰-2012年
专业PM和产品爱好者的差别：
“1，爱好者通常能从体验出发对细节做出恰当的分析，但很难把握该细节在这个方向（领域）中的重要性。对一个事情做出合理的重要性、优先级判定，这是需要非常专业的素养和经验之后才能达到的。
2，爱好者通常能看到一个事情的正面影响，但较难看到这个事情的负面影响。比如防盗门上的透视孔吧，好处是可以看下访问者是谁；坏处是撬锁者捅开透视镜头，拿根铁丝就能拉开门栓了。
你要是问门业这行的人，很多人知道，但消费者有几个晓得？
3，爱好者通常能看到一个事情的收益，但较难看到实现这个事情的成本和代价。研发成本之类，相对好判断和理解：容易忽略的是像“机会成本”这样的问题，陷阱常在不经意处。
4，爱好者通常会比较关注这个事情在成功后会如何灿烂辉煌，但较少关注到要达到成功，其关键路径是什么，是否可行。
5，爱好者经常是一时性的热情，而专业者需要持续性的热情。这种持续的热情，很多时候需要靠理想去支撑。将工作不仅仅是看作养家糊口的手段，更当作个人成长和实现的平台。这个至关重要。
以上稍微列了几点，供爱好者及专业者参考。我在加入百度的时候，就像上面提到的那样，是一个不折不扣的爱好者。
有人问我对自己最欣赏的是什么？概括一下，大概是：
有十足的好奇心和批判质疑情神，但在强悍的逻辑和事实面前很容易折服，能迅速而主动的将其中的合理性抽象化并转为己有”
来自百度首席产品设计师孙云丰-2012年
