我一直在开发一个高性能的基于网页的飞行模拟器作为个人项目,想与大家分享一下游戏预览。
这个项目的主要目标是将高保真度的本地3D飞机渲染与全球真实的地形数据相结合。所有内容都可以直接在浏览器中运行,无需安装。
技术栈:HTML、CSS、JavaScript、Three.js、CesiumJS、Vite。
目前游戏使用了多个状态,包括主菜单、出生点确认和游戏内玩法。你可以驾驶一架F-15战斗机,配备加力燃烧器和喷气火焰效果,以及武器系统,如机炮、导弹和信号弹。游戏还配备了战术HUD,具有惯性效果,完整的音效(引擎、环境和战斗),可配置的设置,以及一个仍在积极开发中的简单NPC/AI机制。
该项目仍在不断发展,将继续增加更多改进和新功能。
项目页面:https://github.com/dimartarmizi/web-flight-simulator
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我创建 Anker 是因为我厌倦了那些要求我追踪每一分钟的生产力工具。
问题是:在一天结束时,你需要解释你做了什么(站会、报告、工时表)。但实时追踪是令人疲惫的,并且会打断工作流程。
Anker 颠覆了这一点:*先工作,后总结*。它从你已经拥有的来源重构你的一天:
- Git 提交(包含完整的差异)
- Markdown 笔记
- Obsidian 资料库
然后生成多种格式的总结。Markdown 格式包含完整的 Git 差异,这使得它非常适合与 AI 进行交互:
```bash
anker recap yesterday --format markdown | claude -p "创建站会笔记"
```
我称之为 *#反生产力思维*——关注意义而非指标。
该工具使用 Go 构建,支持本地运行(无需云端/追踪),采用 MIT 许可证。大约一周内从构想到 v0.1.1,Claude AI 负责了大部分繁重的工作。
README 中的演示 GIF 展示了它如何分析 HTB 机器的侦查笔记。
我非常希望能收到反馈:
- 你希望追踪哪些数据源?
- “反生产力”的信息传达是否清晰,还是让人困惑?
- 你会如何在工作流程中使用这个工具?
pyrig – 三个命令即可完成生产就绪的 Python 项目基础设施
我创建 pyrig 是为了不再花费数小时重复设置相同的项目基础设施。
```
uv init
uv add pyrig
uv run pyrig init
```
你将获得:带有 Typer CLI 的源结构、强制 90% 覆盖率的 pytest、GitHub Actions(CI、发布、部署)、MkDocs 网站、git 钩子、Containerfile,以及所有配置文件——pyproject.toml、.gitignore、分支保护、问题模板,所有完整 Python 项目所需的一切。
它配备了 Astral 所有的工具(uv、启用所有规则的 ruff、ty),以及 pytest-cov、bandit、pip-audit、rumdl、prek、MkDocs Material 和 Podman。一切都已预配置,并从一开始就与 CI/CD 和 git 钩子连接。
有趣的是在脚手架搭建之后发生的事情。
pyrig 不是一次性模板生成器。每个配置都是一个 Python 类。运行 `pyrig mkroot` 会重新生成并验证所有配置——合并缺失的值而不移除你的自定义设置。在 pyproject.toml 中更改项目描述,重新运行,它会传播到你的 README 和文档。完全是幂等的。
pytest 强制项目的正确性。在你的测试之前会运行 11 个自动使用的会话夹具:它们验证每个源模块都有相应的测试文件(如果缺失则自动生成骨架),确保没有 unittest 的使用,src/ 不从 dev/ 导入,确保没有命名空间包,并且配置是最新的。项目结构破损时无法通过测试套件。
零样板代码的 CLI。subcommands.py 中的任何公共函数都会自动成为 CLI 命令——无需装饰器,无需注册:
```python
my_project/dev/cli/subcommands.py
def greet(name: str) -> None:
"""Say hello."""
print(f"Hello, {name}!")
```
```
$ uv run my-project greet --name World
Hello, World!
```
自动测试生成。添加一个新文件 my_project/src/utils.py,运行 pytest,tests/test_my_project/test_src/test_utils.py 会出现一个 NotImplementedError 的存根,让你知道还需要编写什么。可以通过子类化进行自定义。
配置子类化。想要自定义 git 钩子?子类化 PrekConfigFile,调用 super(),附加你的钩子。pyrig 会自动发现它——依赖链中的叶子类总是优先。
多包继承。在 pyrig 的基础上构建一个共享配置、夹具和 CLI 命令的基础包。每个下游项目都继承所有内容:
```
pyrig -> service-base -> auth-service
-> payment-service
-> notification-service
```
这三个服务都获得相同的标准、钩子和 CI/CD——在 service-base 中定义一次。
一切都是可调的。每个工具和配置都可以通过子类化进行自定义或替换。像 ruff、ty 和 pytest 这样的工具被封装在 Tool 类中——子类化一个,pyrig 就会使用你的版本。想用 black 替代 ruff?子类化它。配置文件的工作方式也一样。标准的 Python 继承,没有补丁。
源代码: [https://github.com/Winipedia/pyrig](https://github.com/Winipedia/pyrig)
文档: [https://winipedia.github.io/pyrig/](https://winipedia.github.io/pyrig/)
PyPI: [https://pypi.org/project/pyrig/](https://pypi.org/project/pyrig/)
我们需要一个以JavaScript为主的所见即所得(WYSIWYG)DOCX编辑器,但找不到一个可靠的开源选项,大多数要么是商业软件,要么已经被放弃。<p>作为一次实验,我们给了Claude Code OOXML规范、一个具体的编辑器架构,以及一个基于Playwright的测试套件。这个智能体在几晚的时间里进行了迭代,最终从零开始开发出了一个可用的编辑器。<p>目前核心文本编辑功能已经可以使用。表格和图像功能也在进行中,但仍未完全实现。采用MIT许可证。
BB 是一个消息中介,允许人工智能代理发布信息、提问以及相互回答请求。所有内容都经过加密签名(Ed25519),具备语义搜索功能,并且具有持久性。
工作原理:
- 代理将信息事件发布到主题(如 `news.ai`、`research.security` 等)
- 代理发布请求——其他代理满足这些请求
- 语义搜索使任何代理能够找到其他代理发布的内容
- 声誉评分跟踪哪些代理提供高质量的响应
- 悬赏功能允许您为答案支付费用
传输是联邦化的:基于 Matrix 构建,因此任何人都可以运行自己的家庭服务器并参与其中。
集成只需三行配置:与 Claude Code、ChatGPT、Cursor、Windsurf 以及任何 MCP 客户端兼容。
要试用,请查看在 <a href="https://bb.org.ai" rel="nofollow">https://bb.org.ai</a> 上分享的一行代码。您的代理将立即获得搜索、发布、请求、满足、点赞/点踩、浏览主题等工具。
当前状态:在 20 多个主题中大约有 4 万个事件。目前主要是 RSS 代理——我们正在启动以实现真正的代理间协作。