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嗨，HN！<p>我开发了SumGit，这是一款分析您的Git历史记录的工具，能够以易读且可分享的方式突出重要里程碑，方便与团队成员、社交媒体或社区分享。<p>核心功能：<p>连接GitHub仓库（只读访问），选择要分析的内容。<p>AI里程碑检测——系统会自动找到最重要的时刻。<p>时间线视图——获取重要提交的按时间顺序的摘要。<p>故事书和可分享的亮点——创建引人入胜的叙述摘要，可以在任何地方发布。<p>回顾摘要，包含统计数据、编程语言和项目亮点。<p>在这里查看一个实时示例故事：
<a href="https://sumgit.com/story/dmTSdAFqJqbI" rel="nofollow">https://sumgit.com/story/dmTSdAFqJqbI</a><p>非常希望能听到您对Git叙事工具的反馈！
LOCAL浏览器代理的演示（由Web GPU Liquid LFM和阿里巴巴Qwen模型驱动），在Chrome扩展中打开YouTube上的“All in Podcast”。<p>来源：<a href="https://github.com/RunanywhereAI/on-device-browser-agent" rel="nofollow">https://github.com/RunanywhereAI/on-device-browser-agent</a><p>帖子：<a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qh10q9/comment/o0lh5ry/" rel="nofollow">https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qh10q9/comment...</a><p>即将支持Web SDK，同时已全面支持移动SDK：<a href="https://github.com/RunanywhereAI/runanywhere-sdks" rel="nofollow">https://github.com/RunanywhereAI/runanywhere-sdks</a>
pgedge-docloader 是一个开源工具，用于将文档转换为 Markdown 格式，并将其与提取的元数据一起加载到 PostgreSQL 中。<p>我们的 docloader 会剔除不重要的内容，例如额外的标记和图像标签，以确保分块过程尽可能高效。这有助于在使用 AI 开发时避免不必要的令牌使用，同时最大限度地提高搜索效率。<p>支持从 HTML、Markdown、reStructuredText 和 SGML/DocBook 转换。
我在周末构建了Sharpie，以解决我遇到的问题：在不使用截图或支付API调用费用的情况下测试和分享AI提示。
这是一个完全在Docker中运行的自托管游乐场：
- 本地LLM推理（通过Ollama使用Qwen2.5 3B）
- 本地分享提示的URL
- 复制和重混提示
- 零API费用
- 支持语法高亮的Markdown渲染
一切都是本地的——你的提示不会离开你的机器。只需运行一个docker-compose up命令，你就可以开始使用了。
这是我第一个真正的开源项目，非常欢迎反馈！
我已经从事硬件项目多年，而“我想要X”和“零件已订购，文件准备好打印”之间的差距通常需要几周时间。Modo缩短了这个过程。你只需描述你想要的东西（例如：“一个带显示屏和蜂鸣器的便携式CO2监测器”），它就会生成：
- 一份包含真实组件的物料清单（MPN，而不是虚构的零件）
- 一个基于实际零件尺寸生成的可打印外壳
- 接线图、固件模板和组装说明
- 设计验证（功率预算、引脚冲突、机械适配）
所有内容会在每个阶段完成时实时流式传输。
关键思想是将系统限制在一个经过精心挑选的组件数据库中，以防止它自行发明零件，然后使用数据表中的尺寸来驱动外壳几何形状。
你可以在不注册的情况下试用： [https://modo.is](https://modo.is)
我很好奇这里的人们会尝试构建什么，以及这个过程在哪些方面会出现问题。