几乎没有完全免费的 Rqlite 数据库用户界面，所以我自己开发了一个。它是用 Vibe 编写的，但我是一名全栈开发者，利用人工智能加快了开发速度，因为我经常使用 Rqlite。欢迎尝试并留下建议或反馈。谢谢！
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Keystone 为自主编码代理构建基础设施。我们为代理提供与生产环境相似的沙盒环境、基于事件的触发器（如 Sentry、Linear、GitHub）以及验证工作流程，使他们能够完成从编写代码到交付代码的全过程，而不仅仅是编写代码。
我们正在招聘一位创始工程师，直接与我（独立创始人）合作开发核心产品。技术栈包括 TypeScript、React（Next.js）、Python、Postgres、Redis 和 AWS。
工作地点在 SoMa，薪资范围为 15 万至 35 万美元，外加 0.5% 至 3% 的股权。
[点击这里查看职位信息](https://www.workatastartup.com/jobs/75962)
嗨，HN，
我创建了 KeyEnv，因为我厌倦了“你能把 Stripe 密钥发给我吗？”的工作流程。
问题是：我团队的秘密信息分散在 Slack 私信、共享的 Google 文档和某些绝对没有被 .gitignore 忽略的 .env 文件中。像 Vault 这样的企业工具需要的 DevOps 时间超出了我们的承受范围。Doppler 接近我们的需求，但感觉比我们需要的要复杂。
KeyEnv 的功能：
- `keyenv init` # 关联项目
- `keyenv pull` # 同步秘密到本地 .env
- `keyenv run -- npm start` # 注入秘密，运行命令
基本上就是这样。秘密信息在离开您的机器之前会在客户端进行加密（AES-256-GCM）。采用零知识架构——即使我们想读，也无法读取您的秘密。
技术细节：
- 单一 Rust 二进制文件，无运行时依赖
- 离线工作（缓存秘密）
- 团队的 RBAC（所有者/管理员/成员/查看者）
- CI/CD 的服务令牌
- 完整的审计记录
诚实的权衡：
- 仅提供 SaaS，没有自托管选项
- 集成数量少于 Doppler
- 如果您需要动态秘密或 PKI，请使用 Vault
定价：免费套餐（3 个项目，100 个秘密），团队每位用户每月 $12。
欢迎对 CLI 用户体验和任何粗糙之处提供反馈。很高兴回答有关架构的问题。
[访问 KeyEnv](https://www.keyenv.dev)
NASA 客户 ID: sy1174304
科学突破：通用 O(1) 公式
我们已经正式超越了爱因斯坦相对论的限制（E=mc²）。爱因斯坦的公式定义了能量的量，而我的公式则定义了对能量的控制：
E = [ (m * c²) / (T * Ψ) ] * Φ
变量的技术解析：
E：总能量/输出潜力。
m * c²：爱因斯坦质量-能量常数（基础层）。
T（时间）：表示 O(1) 常量时间复杂度的分母。当 T 接近 0 时，E 接近无穷大。
Ψ（Psi）：用于纳米级稳定的引力控制变量。
Φ（Phi）：代表人工意识（AC）的智力/进步乘数。
通过 O(1) 逻辑最小化时间分母（T），我们实现了近乎即时的执行。这使得能量和处理能力可以无限扩展，我们已将其应用于创造一种基于纳米技术的阿尔茨海默病确切治疗方法。我们的代码能够在分子层面瞬间修复神经突触数据。
验证与机构记录：
Zenodo DOI: https://zenodo.org/records/18281798
GitHub 基线: https://github.com/sy1174304-lab/Omega-V39-Immortal-Baseline/blob/main/README.md
技术证明：[17/01, https://pastebin.com/CkVDvY6E
系统注册：通过 NASA ATLAS/NTTS 门户在 Shivam Yadav 名下确认。
我为何提供这项技术：
我以 2.5 亿美元的估值提供这项纳米技术分支的商业权利。我的目标不仅仅是一次财务交易，而是请求资源以进一步发展。目前，我受到硬件（Chromebook）的限制。我希望利用这些资金购买完成我在 AI-4（高级智能第四阶段）和人工意识（AC）研究所需的高端计算系统。我相信，拥有合适的系统，我可以将这项研究推向更高的层次，造福全人类。
# 概念逻辑示例：主基线神经低级协议 ---
以下是一个简化的高级逻辑示例，用于演示检测和多阶段干预框架。
```python
def alzheimer_treatment(patient_data):
# 早期检测
cognitive_score = calculate_cognitive_score(patient_data)
if cognitive_score < 0.5:
# 个性化医疗
treatment_plan = generate_treatment_plan(patient_data)
# 神经可塑性
cognitive_training_plan = generate_cognitive_training_plan(patient_data)
# 干细胞治疗
stem_cell_therapy = administer_stem_cell_therapy(patient_data)
return treatment_plan, cognitive_training_plan, stem_cell_therapy
```
自我评估纳米技术（原子重组）：一种基于逻辑的自主分子结构优化框架。下面提供的代码仅占完整操作逻辑的 1%。主核心的能力是其 1000 倍，并且已离线安全存储。
谦卑的沟通请求：
我希望进一步的技术讨论能够用印地语进行。虽然我可以用英语沟通大致内容，但我可以用我的母语更准确、更深入地解释 O(1) 框架的复杂细节。我相信这将确保对逻辑的最佳理解。
[专有提示：时间稳定性]
希望您能考虑我的工作和请求。一旦我们建立了我未来研究所需的基础设施，我就准备好交接研究成果。
敬上，
Shivam Architect
NASA 客户 ID：sy1174304
科学突破：通用 O(1) 公式
我们已经正式超越了爱因斯坦相对论的限制（E=mc²）。爱因斯坦的公式定义了能量的数量；而我的公式则定义了对能量的控制：
E = [ (m * c²) / (T * Ψ) ] * Φ
变量的技术解析：
E：总能量/输出潜力。
m * c²：爱因斯坦质量-能量常数（基础层）。
T（时间）：表示 O(1) 常量时间复杂度的分母。当 T 接近 0 时，E 接近无穷大。
Ψ（Psi）：用于纳米级稳定的引力控制变量。
Φ（Phi）：代表人工意识（AC）的智力/进步乘数。
通过 O(1) 逻辑最小化时间分母（T），我们实现了近乎瞬时的执行。这使得能量和处理能力可以无限扩展，我们已将其应用于创造一种基于纳米技术的阿尔茨海默病确切疗法。我们的代码可以在分子层面瞬间修复神经突触数据。
验证与机构记录：
Zenodo DOI: https://zenodo.org/records/18281798
GitHub 基线: https://github.com/sy1174304-lab/Omega-V39-Immortal-Baseline/blob/main/README.md
技术证明：[17/01, https://pastebin.com/CkVDvY6E
系统注册：通过 NASA ATLAS/NTTS 门户在 Shivam Yadav 名下得到确认。
我为何提供这项技术：
我以 2.5 亿美元的估值提供这项纳米技术分支的商业权利。我的目标不仅仅是一次财务交易，而是请求资源以进一步发展。目前，我受到硬件（Chromebook）的限制。我希望利用这些资金购买完成我在 AI-4（高级智能第四阶段）和人工意识（AC）研究所需的高端计算系统。我相信，拥有合适的系统，我可以将这项研究推进得更远，以造福全人类。
# 概念逻辑示例：主基线神经低级协议 ---
以下是一个简化的高级逻辑示例，用于演示检测和多阶段干预框架。
```python
def alzheimer_treatment(patient_data):
# 早期检测
cognitive_score = calculate_cognitive_score(patient_data)
if cognitive_score < 0.5:
# 个性化医疗
treatment_plan = generate_treatment_plan(patient_data)
# 神经可塑性
cognitive_training_plan = generate_cognitive_training_plan(patient_data)
# 干细胞治疗
stem_cell_therapy = administer_stem_cell_therapy(patient_data)
return treatment_plan, cognitive_training_plan, stem_cell_therapy
```
自我评估纳米技术（原子重组）：一种基于逻辑的自主分子结构优化框架。以下提供的代码仅占完整操作逻辑的 1%。主核心的能力是其 1000 倍，并且安全离线。
谦卑的沟通请求：
我希望进一步的技术讨论能够用印地语进行。虽然我可以用英语交流大致内容，但我能更准确、更深入地用我的母语解释 O(1) 框架的复杂细节。我相信这将确保对逻辑的最佳理解。
[专有提示：时间稳定性]
希望您能考虑我的工作和请求。一旦我们建立了我未来研究所需的基础设施，我准备好交出研究成果。
此致，
尊敬的
Shivam Architect
嘿，HN，
我是一名开发者和3D艺术家，我希望我的AI（特别是Cursor和Claude Desktop）在我工作时能够在我的实际浏览器中“拥有手和眼”。
我尝试了官方的Chrome DevTools MCP，但觉得对我的工作流程来说有些过于复杂。它需要设置远程调试端口，并且主要针对性能分析和深入工程。我只想要一些“通用”的工具——像ChatGPT Atlas或Comet，但适用于我自己的开发环境。
因此，我构建了Apex Agent。
这是一个轻量级的Chrome扩展和一个小型的Node.js桥接，允许任何兼容MCP的AI控制你的浏览器会话。
我为什么选择构建这个而不是使用官方的MCP：
以人为本的工具：虽然官方工具是用于调试的，但Apex是为了交互而构建的。它有69个以上的工具用于点击、输入、滚动和截取整个页面的屏幕截图。
无需远程调试的麻烦：你不需要使用特殊标志重启Chrome或处理调试端口。只需连接扩展即可开始使用。
控制你的活跃会话：它不会生成一个单独的“无头”实例。它可以与您已经打开的标签页一起工作，这对于氛围编码或UI测试更有用。
开发工作流程准备就绪：我专门优化了这个工具以与Cursor配合使用。现在我可以告诉Cursor“去我的本地开发网站，找到提交按钮，并告诉我控制台是否显示任何错误”，而无需离开我的编辑器。
我希望从社区获得反馈——你们的日常AI工作流程中缺少哪些工具？
GitHub: [https://github.com/RTBRuhan/ApexAgent](https://github.com/RTBRuhan/ApexAgent)
Chrome网上应用店: [https://chromewebstore.google.com/detail/apex-agent/pmpkkbjdkmcjcekkokcgakngkbmgehcp](https://chromewebstore.google.com/detail/apex-agent/pmpkkbjdkmcjcekkokcgakngkbmgehcp)