返回首页
最新
在一次黑客马拉松中，我构建了一个平台，旨在帮助计算运行机器学习工作负载的成本最优基础设施方案。方案的计算基于工作负载的性质、针对用户自定义需求的研究论文以及用户设定的配置。我还添加了一个智能收件箱，用户可以随时查看状态、提问，甚至在不登录仪表板的情况下启动训练任务。
我想知道这个平台在实际场景中是否真的有帮助，以及还可以添加哪些功能以解决更多痛点。请告诉我，谢谢！
演示链接：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=AOYevdJRmcQ" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=AOYevdJRmcQ</a>
我一直在公开分享的过程中反复失败，原因每次都是一样的：不是因为害怕评判，而是经过一天的工作后面对空白页面的无奈。
总是会发生一些事情。但是将“重构的认证流程”或“解决了困扰我一周的边缘案例”转化为值得发布的内容，感觉就像是在实际工作之外又增加了一份工作。因此，我选择跳过。然后又跳过一次，最终完全停止了。
我的方法是：连接你的GitHub，它会提取最近的提交和仓库活动，并为多个平台生成草稿帖子，语气保持真实——原始创始人的声音，而不是内容创作者的打磨。这个想法是你总是从自己实际做过的事情出发，而不是盯着一个空白框试图制造洞见。
我做出了一些有意识的决定：
我不想再构建一个调度工具。Hypefury/Typefully解决了分发问题。这解决了上游问题：首先要知道该说什么。
保持输出可编辑且简洁——每次会提供2-3个选项，简短且易于调整。并不是试图自动化你的声音，而是帮助你打破障碍。
提供免费层级开始。在向任何人收费之前，想要真实的使用反馈。
现在还处于早期阶段。路线图包括更好的语气校准、更紧密的提交解析和更多平台目标。但我自己每天都在使用，这才是真正的测试。
我很希望能得到反馈，特别是来自那些曾经尝试并未能保持BIP一致性的人。
在6天后（3月7日）正式上线！<p>我们希望OneCamp成为现代建筑的硕士课程，因此我们将整个Next.js前端开源。<p>以下是支撑它的技术栈：<p>1/ 协作与CRDTs
自定义Node微服务，使用Hocuspocus和Yjs通过WebSockets进行实时Tiptap编辑。Redis缓存 + JSON/HTML转换到Go后端。<p>2/ WebRTC与实时AI
自托管的LiveKit SFU + 自定义Python代理，将音频传输到Deepgram nova-2，重基时间戳，并广播实时转录。<p>3/ 多语言持久化
Postgres + Dgraph（图关系） + OpenSearch（全文搜索）。<p>4/ 可观察性
OpenTelemetry跟踪/日志到自托管的HyperDX，使用ClickHouse。<p>前端（Next.js + React）是100%开源（MIT许可）。欢迎深入了解、给星标、分叉：
<a href="https://github.com/OneMana-Soft/OneCamp-fe" rel="nofollow">https://github.com/OneMana-Soft/OneCamp-fe</a><p>后端目前仍为闭源（Go + 启动时的付费托管选项）。<p>欢迎反馈、报告问题和提交PR！
嘿 HN，
我开发了一个用 Rust 编写的命令行工具，能够自动化 Ghostty 终端中的窗格分割。
Ghostty 提供了很好的内置窗格分割功能，但设置多窗格布局（例如 3x3 网格）需要反复按下分割快捷键。ghostty-pane-splitter 只需一个命令即可完成：
```
ghostty-pane-splitter 9 # 3x3 网格
ghostty-pane-splitter 2x3 # 2 列 x 3 行
ghostty-pane-splitter 1,3 # 自定义：左侧 1 个窗格，右侧 3 个窗格
```
它的工作原理是：读取你的 Ghostty 配置以检测你的快捷键，然后使用 enigo（键盘输入模拟）模拟精确的按键序列。没有进程间通信，也没有自定义协议——只是在自动化你手动输入的相同按键。
安装方法：`brew install rikeda71/tap/ghostty-pane-splitter` 或 `cargo install ghostty-pane-splitter`
源码地址：https://github.com/rikeda71/ghostty-pane-splitter
它大约有 500 行 Rust 代码，没有重型依赖，支持 macOS 和 Linux。
我很想听听反馈，特别是来自 Ghostty 用户的意见，了解他们今天是如何管理窗格布局的。
我开发了AutoTable，旨在消除重复的电子表格清理工作。<p>上传一个杂乱的CSV/Excel文件，它会：<p>标准化标题（使用蛇形命名法）<p>修复不一致的数据类型<p>去除重复项<p>清除隐藏的Unicode垃圾<p>标准化格式<p>该处理流程是确定性的和幂等的。文件会临时存储并自动清除。<p>有趣的是：我在工程协作中大量使用了Google Gemini——不仅用于生成模板，还用于设计清理逻辑和应用结构的部分。<p>希望能得到以下方面的反馈：<p>我可能遗漏的边缘案例<p>大规模时的性能问题<p>更好的确定性清理方法<p>现场演示： <a href="https://auto-table.com" rel="nofollow">https://auto-table.com</a><p>详细介绍： <a href="https://dev.to/voxdroid/autotable-my-one-click-spreadsheet-cleaner-built-with-google-gemini-3718" rel="nofollow">https://dev.to/voxdroid/autotable-my-one-click-spreadsheet-c...</a>