1作者: chenghui5 个月前原帖
我使用 Forgejo 来进行个人项目,但希望有一个管理的 CI 解决方案,且计算能力更强。Cirrus CI 仅支持 GitHub,因此我构建了一个小桥接程序,监听 Forgejo 的 webhook,触发 Cirrus 构建,并将提交状态同步回去。 <p>代码库: <a href="https://codeberg.org/chenghui-lee/forrus" rel="nofollow">https://codeberg.org/chenghui-lee/forrus</a></p> <p>公共实例: <a href="https://forrus.lchenghui.com/" rel="nofollow">https://forrus.lchenghui.com/</a></p> 目前支持: <p>- 基于 .cirrus.yml 文件的推送和 PR 构建</p> <p>- 自动轮询构建状态</p> <p>- 将状态报告回 Forgejo/Gitea</p> 限制: <p>- 不支持 Cirrus CI 的 `changes_include`</p> <p>- 目前不支持 Starlark</p> 欢迎提出任何问题!<p>[0] - <a href="https://cirrus-ci.org/" rel="nofollow">https://cirrus-ci.org/</a></p>
1作者: oliverchoy5 个月前原帖
我建立了一项产品验证服务,通过四个前沿模型(GPT-5.2、Gemini 2.5 Pro、Claude Opus、Claude Sonnet)从16个不同的视角对创业想法进行分析,以揭示分歧和盲点。 <p>为什么会有这个服务: 大多数创始人得到的反馈要么是热情支持(“好主意!”),要么是泛泛而谈的建议。我希望能实现对抗性的多模型验证——让模型之间就你的想法的可行性进行辩论。 <p>它是如何工作的: <p>1. 研究阶段:在6个平台(Reddit、G2、HN、Twitter、Product Hunt、YouTube)进行竞争对手分析和痛点验证。 <p>2. 扩展:从16个专家视角(4个角色 × 4个模型:建设者、怀疑者、运营者、增长)进行分析。 <p>3. 综合:整合为5个交付成果(执行摘要、产品需求文档、评分卡、综合笔记、验证计划)。 <p>4. 交付:24小时内提供PDF报告,收费39美元。 <p>示例验证:Agent Ops(OpenClaw工作流可观察性) - 绿色信号,信心评分7.5/10。模型一致认为存在明确的痛点,通过OpenClaw集成形成了可防御的护城河。示例报告:<a href="https://ideas.sparkngine.com" rel="nofollow">https://ideas.sparkngine.com</a> <p>今晚交付的首位付费客户:[酒店营销分析客户]。评判结果:谨慎推进(5.8/10)。真实评估——不是热情支持。标记出小的市场规模、长销售周期、身份解析风险作为主要障碍。 <p>技术栈:基于OpenClaw构建的多代理编排,使用Brave Search API进行研究,Gemini Pro进行综合,结合多种前沿模型以获得多样化的视角。 <p>向HN提问:这真的能帮助创始人做出更好的决策吗,还是我在解决错误的问题?39美元的价格是否适合严谨的验证? <p>链接:<a href="https://ideas.sparkngine.com" rel="nofollow">https://ideas.sparkngine.com</a>
2作者: vkaufmann5 个月前原帖
我搭建了一个MCP服务器,可以为任何本地的LLM提供真实的谷歌搜索和视觉能力——无需API密钥。 最新功能:google_lens_detect使用OpenCV在图像中识别物体,裁剪每个物体,并将其发送到Google Lens进行识别。GPT-OSS-120B是一个仅支持文本的模型,完全没有视觉支持,但它成功地从一张桌子照片中识别出了NVIDIA DGX Spark和SanDisk USB驱动器。 该服务器还包括谷歌搜索、新闻、购物、学术、地图、金融、天气、航班、酒店、翻译、图片、趋势等,共17个工具。 两个命令:pip install noapi-google-search-mcp && playwright install chromium GitHub: https://github.com/VincentKaufmann/noapi-google-search-mcp PyPI: https://pypi.org/project/noapi-google-search-mcp/ 太棒了!