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这是一个免费的工具，帮助您学习和巩固任何主题的知识。<p>系统会在几秒钟内为您生成一个包含12个问题的测验。每个问题都有丰富的反馈——研究表明，在猜测后阅读反馈是实际学习的关键时刻。根据您在测验中的表现，您可以选择进行更难或更简单的后续测验。<p>您的测验结果会保存在您的账户中，您可以稍后重新做这些测验。<p>这只是一个相对基础的最小可行产品（MVP）——如果您喜欢，我很想知道您还希望看到什么其他功能。<p>非常期待来自HN社区的反馈！

大家好！<p>我一直在开发一个名为 Proflect 的副项目，这是一个帮助人们通过反思而不仅仅是行动来实现个人和职业成长的平台。<p>这个想法源于一个简单的挫折：我设定了目标，单独进行日记记录，并从我信任的人那里获取反馈，但这些都没有关联起来。因此，我构建了一个将这些内容整合在一起的工具。<p>以下是 Proflect 的功能：<p>- 设定目标并将其拆分为子目标<p>- 每日记录日记，并将条目链接到特定目标<p>- 向朋友、同事或导师请求反馈<p>- 将条目和反馈标记为积极/消极<p>- 跟踪模式并获取反思或采取行动的提醒<p>该平台尚未上线，但我将在本月晚些时候开放一个封闭测试版，目前可以在 <a href="https:&#x2F;&#x2F;proflect.io" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;proflect.io</a> 上注册候补名单。<p>我非常希望能收到以下方面的反馈：<p>- 这个概念——你会使用它吗？<p>- 登陆页面——是否合理？<p>- 你希望看到的任何功能？<p>也很乐意回答问题或交流副项目的建议。感谢你的关注！

最近我一直在与MCP（模型控制点）合作，想分享一些辛苦得来的经验教训，关于什么才是真正让它们有效的因素。 我们构建了一个系统，使得大型语言模型（LLM）能够通过一个流行的企业平台安排会议和预定房间。理论上，我们有自己版本的微软任务矩阵，但在实际操作中，失败率却非常高。 关键在于：让API被LLM“调用”只是简单的第一步。真正的挑战在于让它们“友好”地适应模型的思维方式。可调用性设定了最低标准，而友好性则决定了最高标准（物理世界的API对于模型来说极其难以正确处理）。 像Gitmcp和mcpify.ai这样的工具承诺能够“快速”和“轻松”地将现有系统集成到MCP中。听起来不错，但当你意识到它们并没有提供任何关于实际效果的保证时，就会觉得不那么美好了。 那么，我们如何弥补现实世界API与模型推理之间的差距呢？以下是一些技术方法： 1. **API组合**：将低级API打包成与模型思维相匹配的语义单元 - 例如：对模型而言，安排会议是一个概念，而不是一系列ID查找和日历操作 - 这些是固定的工作流程，不需要代理式推理或复杂的组合 2. **输入处理**：简化参数结构 - 将嵌套结构扁平化为单层表示 - 为参数添加中间计算（例如，将日期字符串转换为时间戳），以支撑模型的推理 3. **输出处理**：优化API响应以提高语义清晰度 - 在每次API调用后明确指定下一步 - 仅提供必要的信息，而不是让模型在噪音中筛选的原始API响应

点击登录后，会收到一封电子邮件链接，但你必须先等待邮件送达（有时需要整整一分钟，有时你还得重新发送链接）。<p>有时链接会被归类为垃圾邮件，有时你得在其他通知中像大海捞针一样寻找它。<p>有时你在该设备上并未登录邮箱，或者屏幕太小，操作起来很麻烦。<p>也许是我母亲，她现在得去找她写下的邮箱密码，因为她还是搞不懂我为她设置的1Password。而且，她在这台电脑上没有1Password（可能是在公共图书馆）。<p>这一切的麻烦都是因为开发者不想麻烦身份验证。<p>如今，很多产品都是这样，但最糟糕的往往是开发工具和开源项目，似乎他们的理由就是，他们只是想满足某个特定功能的需求，为什么要在身份验证上费心呢，反正有谷歌。<p>我是不是疯了？

早上好，HN。 我常常在想“这段代码的总运行时间是多少”，而在启用优化的情况下，尤其是在处理新项目或测试他人的实现时，弄清楚这一点常常令人感到烦恼，因为没有合适的工具集。我希望能有一个单一的包含库，让我们可以写出类似这样的代码： ``` PROFILE("循环 1") for (...) // 一些工作 ``` 然后下一个表达式会自动记录时间并将结果输出到一个表格中。几个月前我写了一些宏来实现这个功能，但它们比较原始，基本上无法用于递归代码。 我尝试想出一个更通用的解决方案，能够为嵌套的性能分析宏构建调用图，处理线程等。但以一种简单的方法来实现这一点会非常慢，因为我们需要某种带有调用位置作为键的递归节点映射。 最近我突然意识到，可以使用宏生成的线程局部变量来动态地将调用位置与整数 ID 关联，并且通过一些努力，调用图可以整齐地编码在几个连续的数组中，所有的图构建和遍历逻辑都简化为简单的检查和数组查找。我意识到线程支持也可以非常轻松地实现，几乎不需要锁。 经过几天的努力，我最终构建了一个我认为非常实用的单头文件性能分析库。我找不到任何类似的东西，所以我想在这里展示一下，并听听大家对这个产品的看法： [https://github.com/DmitriBogdanov/UTL/blob/master/docs/module_profiler.md](https://github.com/DmitriBogdanov/UTL/blob/master/docs/module_profiler.md)

我深入研究了像 https://www.motivepartners.com/ 这样的基金及其投资组合。与传统的SaaS相比，这些私募股权/风险投资组合中的许多B2B金融初创公司似乎发展得非常滞后。也许是因为销售几乎完全依赖于人际关系，并且它们在隐私方面表现良好，但我不禁感到遗憾，认为应该有更多这样的工具、评论和文档来服务于私募股权公司和金融机构。G2和Capterra在这一领域也显得相对不够成熟。 除了这个被忽视的B2B软件领域，个人投资经验让我发现，许多最受欢迎的专业消费者SaaS（如finbox、tikr、koyfin）虽然拥有庞大的用户基础，但员工数量并不多，同时为最终用户提供了很大的价值，使得每月超过20美元的订阅费用对于拥有相对小型投资组合的投资者来说是合理的。 除了金融的监管和技术方面，是否还有其他原因导致这些项目供不应求？似乎大多数金融初创公司往往集中在消费金融科技领域，而这个领域竞争激烈，难以脱颖而出。

我是一名巴基斯坦人，我建立了自己的缓存数据库，并且它已经准备好投入生产。它是多线程的，这里有一个详细的比较，展示了它与其他缓存数据库的不同之处。<p>它是世界上最快的，因为它使用了汇编语言，这是常识；<p>这是它的源代码：http://github.com/muhammadyasir-dev/dustdb