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你好，HN！<p>在疫情期间，我作为一名本科生，在一个群聊中做数学作业时，总是希望能有一种快速的方式来输入论证并分享，而不必每次都新建一个LaTeX文档并进行编译。我还希望有一种比创建Overleaf文档更低摩擦的协作方式。这个充满氛围的网站就是我尝试满足这一相对小众需求的结果。<p>这是一个基于Trystero的多人LaTeX工作空间，适用于临时协作：快速的数学讨论、办公时间、以及尝试通过文本传达长的精确序列等场景。它并不是一个完整的文档平台。<p>它的功能包括：<p>- 输入时实时的KaTeX预览（无需编译） - 在共享房间中进行实时点对点同步（通过Trystero的WebRTC），无需登录，并且有共享光标和在线状态指示，类似于Google Docs - 没有应用后端存储文档；多人状态仅在房间内的参与者之间共享。 - 混合模式（文本 + 数学）和经典模式（全数学） - PNG/PDF导出 - 矩阵/表格/案例助手 + 自定义\newcommand快捷方式 - 初步的移动支持<p>它不是： - 不适合长期文档管理/版本控制 - 房间代码轻量且未认证（将其视为临时共享秘密）<p>还有单人模式：latex.salon/local。实际上，我主要用这个来撰写讨论部分的问题和解决方案。<p>来源：github.com/ultravioletcatastrophe/LaTeX-Lab<p>欢迎反馈！

你好，HN， 我是一名开发者，利用闲暇时间从事开源项目。 我创建了Violit，因为我喜欢Streamlit的简洁性，但由于其执行模型（在每次交互时重新运行整个脚本），我遇到了性能瓶颈。我也探索过NiceGUI，它非常出色，但发现很难在其默认的Material Design外观上进行定制。 我的目标是让Python开发者能够构建美观、快速的全栈应用，而不需要React或单独的前端团队。虽然现在还处于早期阶段，但我希望Violit最终能够成为许多用例中复杂技术栈（如Django+React）的纯Python替代方案。 ------------------------------------------------ 关键技术细节： - 精细化反应性：与Streamlit不同，Violit使用contextvars来跟踪依赖关系。更新是有针对性的——只修改需要更改的特定DOM节点，而不是重新执行整个脚本。 - 混合引擎：根据需求，它支持WebSocket（低延迟）和HTMX（轻量模式）。 - 样式与主题：我希望优先考虑美学。它摆脱了僵化的Material Design，支持更容易的自定义主题（目前提供20多种预设）。 - 多平台：应用可以作为网络服务运行，或使用pywebview打包为桌面应用，无需代码更改。 目前处于alpha阶段（v0.1.12）。我在代码库中包含了一个“博客构建”示例，以展示它可以处理的不仅仅是简单的仪表板。 我很想听听你们对这个架构的看法。 ▶ 代码库： [https://github.com/violit-dev/violit](https://github.com/violit-dev/violit) ▶ 博客示例： [https://github.com/violit-dev/violit/tree/main/examples/2_violit_blog](https://github.com/violit-dev/violit/tree/main/examples/2_violit_blog)

嗨，HN， Deadend 是一个代理型渗透测试命令行工具，旨在自动化网络应用程序的漏洞研究。 我们试图解决的问题是：消除在重复评估、报告生成和提取相关信息上所耗费的时间，让用户能够专注于漏洞研究，同时具备足够的能力在遇到瓶颈时自行发现问题或线索。 亮点：截至目前，我们在 XBOW 的基准测试中以 claude-sonnet-4.5 在黑盒测试中得分 78%（我们目前正在对代理的架构进行迭代，并运行最新版本以获得更好的整体结果）。 该代理完全在本地运行，支持可选的自托管模型。Shell 工具在 Docker 中隔离，Python 解释器与 WASM 一起使用。 一些很酷的想法在我们的路线图上：CI/CD 集成、代码审查、bash 补全、OWASP 前十插件等。 需要 Docker，目前仅在 MacOS Arm64 和 Linux 64 位上运行，可以通过一个 bash 命令安装。 GitHub 仓库： [https://github.com/xoxruns/deadend-cli](https://github.com/xoxruns/deadend-cli) Discord 服务器： [https://discord.gg/zwUVa3E7KT](https://discord.gg/zwUVa3E7KT) 期待听到你的想法和反馈！

大家好， 我经营一家生成式人工智能基础设施公司，提供统一的API，支持600多个模型。我们的团队开始为我们的营销和潜在客户生成操作部署AI代理：内容、互动、分析，覆盖多个X账户。 OpenClaw在单个代理的情况下运行良好。但当代理数量达到约14个，分布在6个账户时，问题从“我该如何构建代理”转变为“我该如何管理它们”。 部署、监控、团队隔离，以及在凌晨3点搞清楚哪个代理出了问题。这是一个经典的编排问题。 因此，我构建了klaw，基于Kubernetes模型： - 集群——每个组织/项目的隔离环境 - 命名空间——团队级别的隔离（营销、销售、支持） - 通道——将代理连接到Slack、X、Discord - 技能——通过市场提供可重用的代理能力 命令行界面（CLI）类似于kubectl： ``` klaw create cluster mycompany klaw create namespace marketing klaw deploy agent.yaml ``` 我还将代码从Node.js重写为Go——每个代理的体积从800MB以上减少到10MB以下。 快速使用示例：我运行一个“内容集群”，每个X账户都有自己的命名空间。一个账户上的代理出现问题不会影响其他账户。添加新账户只需执行`klaw create namespace [账户]`并部署相同的配置，30秒即可完成。 与CrewAI或LangGraph等框架的主要区别在于：这些框架定义了代理如何协作完成任务。而klaw在更高的层面上运作——管理跨团队的代理队伍，提供隔离和操作工具。你可以在klaw命名空间内运行CrewAI代理。 欢迎提出问题。

我在网上阅读了很多内容，并不断地收藏文章、文档和资源……然后忘记了为什么要保存它们。此外，在情人节那天我感到非常无聊，于是我开发了一个浏览器扩展，让你可以直接与书签进行对话，使用的是本地优先的人工智能（WebLLM，完全在浏览器中运行）。 这个扩展会下载并索引你收藏的页面，存储在本地，并允许你提问。没有服务器，没有云处理，所有数据都保留在你的设备上。虽然还处于早期阶段，但它已经可以使用，并计划添加许多功能。对了，我提到过它是开源的吗，采用MIT许可证吗？

DSCI 是一个持续集成（CI）管道框架，能够通过 Webhooks 与一些现有的 CI/CD 系统（如 Gitea、Forgejo、GitLab）集成，允许作者使用通用编程语言编写 CI/CD 代码。它为多种编程语言提供了软件开发工具包（SDK）。SDK 帮助处理输入参数、编写插件、在任务和作业之间传递结果、处理机密信息、启用自我测试等。 <p>目标受众 - 使用通用编程语言而非 YAML 的自托管 CI/CD 系统和 DevOps。 <p>文章链接 - https://github.com/melezhik/DSCI/blob/main/introduction.md <p>声明 - 欢迎随时向我提问或提供建设性反馈 - 我是该工具的作者。 <p>谢谢！