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我之所以开发这个项目，是因为我发现现有的家谱工具要么过于臃肿，要么过于手动——我花在拖动框和对齐线条上的时间比实际绘制家族历史的时间还要多。<p>我的目标是让这个过程变得即时：你只需添加名字，自动布局引擎就会自动处理层级和间距。它完全在浏览器中运行，并可以导出高分辨率的PNG/JPG图片。<p>非常希望能收到关于布局逻辑（尤其是针对复杂家庭）的反馈，以及整体用户界面的流畅性。欢迎随时提问！

我最近在一个HN讨论串中问了同样的问题，但这个问题神秘地被投了反对票。对我来说，这个问题依然存在：Anthropic和DOW之间有很多关于将大型语言模型（LLM）技术应用于战争的讨论。具体来说，是关于“完全自主武器和大规模国内监控”。有没有人理解这两个目标如何实现？我觉得LLM似乎并不是合适的工具。自主武器需要一种更快、更可靠且更确定性的人工智能。LLM可能更适合用于大规模监控，但我不太确定它们如何处理海量的数据和有限的上下文窗口（除非它们使用数据本身进行训练）。RAGs可能只能缓解这个问题。有没有人有一些想法？

嘿，HN，我最近与一些人工智能和健康科技的创始人进行了交流，发现一个问题反复出现：专利似乎是为一个不同的世界设计的。当你花费2万美元并等待2到3年时，你的初创公司可能已经转型了两次。 所以我真的很想知道大家在这里实际是怎么做的。你们还是在申请专利吗？把事情作为商业秘密保留？还是采取防御性发布？或者在有资金到位之前根本不考虑知识产权？ 我整理了一个非常简短的调查（承诺只需60秒），希望能获得一些真实的数据——没有销售，只是想了解创始人们的实际做法：表单链接：https://forms.gle/8UAytkGNfge4GKrH8 如果你更愿意在下面评论，那也同样有帮助。

在经历了多次因重命名变量或缺失关键字而导致的生产事故后，我构建了这个工具。EnvSentinel 将你的 .env 文件视为一个版本化的合同——你只需在 JSON 模式中定义规则一次，然后在 CI、预提交或本地进行验证。同时，它还会根据合同自动重新生成 .env.example，以确保两者始终一致。该工具完全使用 Python 标准库，无需外部依赖，支持 Python 3.10 及以上版本。

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我运行了很多无特权的容器，里面的应用程序会生成大量临时文件。tmpfs 对此非常合适（在无特权容器中容易挂载）。如果能增加一个压缩功能，那将会有很大帮助。<p>zram 需要 root 权限来管理。mkfs.btrfs 的设置对于基本上是“压缩的 /tmp”来说显得过于繁重。<p>为什么 tmpfs 从未获得过官方的压缩功能？