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Microterm 是一款完全合规的 Linux 虚拟机，可以在任何浏览器标签中运行。它旨在支持真实的开发和运维工作流程，而不仅仅是演示用的终端输出。您可以在桌面、平板电脑和手机上使用它，包括 iOS 主屏幕的 PWA 安装。 在技术层面上，Microterm 结合了 Restty（libghostty + WebGPU）网页终端渲染和基于 TinyEMU 的 Alpine Linux 客户端，运行在 RISC-V64 架构上。虚拟机镜像在浏览器中分块加载并本地启动。 我成功地在 X 应用或 Telegram 的应用内预览中直接运行了 Codex :) 可以用来 SSH 连接到任何服务器，玩转 Kubernetes 和 Tailscale。 告诉我你们的想法吧！！

我只是想知道为什么会有一个固定的时间线，而没有推荐。

每个人都在将大型语言模型（LLMs）应用于代码。数十亿美元投入到下一个标记的预测中。然而，他们所能做到的最好的就是自动补全和聊天。 他们无法告诉你在你的代码库中实际发生了什么。他们无法绘制架构图。他们无法检测漂移。他们无法解释为什么一个文件的更改会导致三层深的内容出现问题。他们只是猜测，自信地猜测。而且他们的错误频率足够高，以至于你仍然需要验证一切。 我采取了完全不同的方法。没有语言模型，没有嵌入，没有训练数据，没有云计算，没有GPU。 我构建了一个系统，能够自动读取原始源代码并理解其架构。每一个决策都是可追溯和可解释的。 *45,476个函数。6个真实世界的开源代码库。4种语言。89.3%的准确率。* 它在你的笔记本电脑上运行不到一秒钟。它不需要联网。而且每次扫描都会变得更好——无需人工标注。 人工智能行业存在盲点。每个人都在追逐生成技术。没有人在构建理解能力。你无法管理你看不见的东西，而现在，没有人能清晰地看到自己的代码库。 我正在构建一个能够看清这一切的系统。 我在寻找早期设计合作伙伴和投资者，他们理解下一波开发者工具的重点不是“人工智能编写你的代码”，而是“人工智能理解你的代码”。

我开发了一个Chrome扩展，可以按国家过滤推文。 最近，X在个人资料中添加了“账户位于[国家]”的信息，因此位置信息是公开可用的——X-Ray利用这些数据在每条推文上显示位置标签，并允许用户模糊或屏蔽来自选定国家的推文。 目前在X上还没有原生的方式来实现这一功能（尽管他们据说正在开发中）。所以我自己做了这个。 技术：Chrome扩展（Manifest V3），Node.js后端，PostgreSQL。该扩展拦截X的GraphQL API响应，以提取位置信息，并进行缓存以避免频率限制。 这是免费的，支持170多个国家，9种语言。 欢迎提出技术问题。