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目前，我看到的数据显示，Wayland在使用X的情况下的占比在80%到93%之间，具体取决于我阅读的来源。我希望Wayland能够获得更多的关注，但我也意识到，许多使其具有吸引力的特性直接影响了其可用性，因为许多工具和技巧依赖于X固有的安全漏洞。大家认为Wayland在Linux生态系统中的使用率达到50%需要多长时间？

我们刚刚推出了一个我非常自豪的小项目——一个超级数据库MCP服务器！<a href="https://centralmind.ai" rel="nofollow">https://centralmind.ai</a> <p>- 只需几次点击即可将您的数据库连接到Cursor或Windsurf。</p> <p>- 与PostgreSQL、MSSQL、ClickHouse、Elasticsearch等进行对话。</p> <p>- 通过DuckDB的内存模式瞬间查询巨大的Parquet文件。</p> <p>- 无需下载，无需繁琐的设置。</p> 短视频：<a href="https://youtu.be/BboQtxen9tA" rel="nofollow">https://youtu.be/BboQtxen9tA</a> <p>基于我们的开源MCP数据库网关构建：<a href="https://github.com/centralmind/gateway">https://github.com/centralmind/gateway</a></p> <p>注意：您需要提供连接字符串以连接到您的数据库。</p> 对于关注隐私的用户，这仍然是一个很好的工具，可以用于实验MCP、开发或使用DuckDB分析公共数据集。

大家好，我是Jonathan，Fine.dev的联合创始人。 在过去的一个月里，我们的AI驱动应用创建平台上已经有超过10,000个应用被构建。这让我们从一个独特的角度理解了人们如何实际使用AI来开发软件。我们原以为自己已经掌握了所有，但我们所学到的完全改变了我们的思维。 以下是我们学到的三个最重要的观点： 1. 限制代理的行动范围可以显著改善结果。 起初，我们认为“AI能做的越多越好”。结果发现……并非如此。当代理拥有过多自由时，用户得到的结果往往模糊、臃肿或无关紧要。但当我们缩小范围时，结果却惊人地改善。我们甚至几乎停止使用工具调用。我们从未预料到会发生这种情况，但事实就是如此。总之——小而专注的提示 → 更清晰、更有用的应用。 2. 第一个提示非常重要。 我们发现提示的质量差异巨大。“给我一个生产力工具”和“给我一个包含3个可勾选字段并每天可以重置的早晨清单”的区别是巨大的。实际上，应用的成功往往取决于第一个提示的详细程度。如果提示足够好，用户可以轻松在其基础上进行迭代，直到得到理想的结果。如果提示不够好，迭代的结果也不会有太大用处。总之——确保在你的第一个请求上投入精力，这将为后续过程定下基调。 3. 大多数应用都是小型、个人化和临时的。 这里有一个让我们大吃一惊的事实：人们并不是在创建初创公司或企业。他们是在为自己构建工具。为了这一周。为了这一刻。一个仅为今年假期设计的礼物追踪器，一个周末的团体旅行计划器，一个帮助孩子早晨例行活动的快速仪表板，一个一次性活动的RSVP方式。这些应用大多数并不是为了长久存在。而这正是它们的价值所在。 这使我们的思维发生了重大转变： 我们一直将软件视为产品或基础设施。但在看到10,000个应用诞生后，我们确信它也正在成为内容：快速创建，容易丢弃，并且深具个人色彩。实际上，我们甚至发布了一个Feed，每个帖子都是一个可以重混、重建或丢弃的工作应用。 我们认为我们正进入一次性软件的时代，而AI应用构建者正是这一转变的体现。 同时，我们也很乐意以问答的形式回答关于我们从前10,000个应用中学到的内容的问题。

有没有好的替代这个绩效指标的方法？我的公司希望每年将这个指标提高10%。实际上，我的团队比去年有所下滑，但我们有合理的解释，比如更多的功能开发和较少的生产事故。生产事故通常是快速修复的问题，导致更快的部署周转时间。通常情况下，常规的故事会因为完成的时间而成组部署，而不是单独部署。此外，这个数字似乎没有考虑到通货膨胀。因此，分母每年会随着生活成本的调整而增长大约3%。 最好的选择是评估实际交付的价值，但这太复杂了，我的公司不想走这条路。 看起来更好的公式应该是： 完成的故事或点数 / 调整后的通货膨胀成本。

嗨，我是巴里，我想分享一个我制作的小工具，帮助我们在构建 Jelly（[https://letsjelly.com/](https://letsjelly.com/)）时更好地解析电子邮件头（[https://goodenough.us/](https://goodenough.us/)）。 我们希望在处理电子邮件时，能够更轻松地扫描电子邮件头，以便排查各种问题。电子邮件头在追踪谁参与了对话、将对话关联起来、检测垃圾邮件等方面发挥着重要作用。查看原始电子邮件头时，我们的眼睛可能会感到有些疲惫。 这个工具接受原始电子邮件的粘贴，然后以更易于阅读的格式显示头部及其值。在可能的情况下，为每个头部提供了定义。这些定义（及其引用）大部分是由 Chat GPT 收集的，经过我一些编辑。欢迎提出修改建议！ 另外，是的，在这个工具的创建过程中确实涉及了一些氛围编码。