展示HN：我开发了一款免费应用，帮助纽约人节省食品杂货开支
这款免费应用帮助纽约人通过自动叠加各种优惠来节省食品杂货费用，无需登录，目前仅限纽约市，覆盖约690家商店。它使用训练后的LLaMA模型提供AI购物助手功能，但存在覆盖范围和新鲜度方面的局限。
我开发这款应用是因为意识到在纽约市，食品杂货的节省是完全可以实现的。人们通常只去他们习惯的超市，但很少有人愿意花时间研究信用卡返现、每周优惠券和CPG返利。大多数人因为没有叠加这些优惠而浪费了真正的金钱，甚至更多的人根本不知道这些优惠的存在。所以我构建了一个自动化的方式来解决这个问题。
你可以免费使用它，无需登录，目前仅限纽约市，涵盖约690家商店。我设计它的方式是，你只需搜索你想要的任何东西（如果搜索多个商品，请使用逗号分隔）。或者，你也可以使用AI工具来帮助你购物。如果你好奇，它是由一个训练过的LLaMA模型驱动的。
诚实的局限在于覆盖范围和新鲜度。我很乐意得到一些反馈，指出数据看起来错误或过时的地方。
对于整个社区，我有一个问题：如果你正在处理混乱的多源零售/定价数据，你会优先考虑什么？如果无法从每个来源获得统一的响应，新鲜度还是覆盖面是首要考虑？我很好奇应该优先考虑什么。