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嘿，HN， 我已经健身多年，但对那些要么生成静态计划后就不管你的，要么需要手动记录且没有智能的健身应用感到沮丧。 于是我创建了Arvo——一个AI个人教练，它会在每组训练后进行调整，而不仅仅是在你开始锻炼时。 为什么有19个代理而不是一个？每个代理负责特定的任务： - 运动架构师（根据设备/目标选择动作） - 负重导航员（根据RIR计算重量调整） - 训练量管理者（跟踪每个肌肉群的MEV/MAV/MRV） - 模式侦察员（从自然语言笔记中提取见解） - 动作适配器（在更换动作时进行生物力学重量转换） 它们协调工作，做出决策的时间少于500毫秒。 举个例子：你完成了第一组卧推，感觉很轻松（RIR 4）。Arvo为第二组增加了2.5公斤的重量。第二组很吃力（RIR 1）。Arvo保持重量，但建议你休息更长时间。

我在过去几年中一直在构建TimeTracker，它已经发展成为一个全面的自托管平台，提供时间跟踪、项目管理和发票处理功能。 *它的功能包括：* - 持久的服务器端计时器进行时间跟踪 - 专业的PDF发票生成 - 项目和任务管理 - 客户关系管理（CRM） - 费用跟踪 - 高级报告和分析 - 基于角色的权限管理 - REST API *为什么选择自托管：* 我厌倦了每月支付15-20美元使用时间跟踪工具，并且我的数据被锁定在SaaS平台中。自托管可以让我完全掌控数据。 *技术栈：* - Python/Flask后端 - PostgreSQL + Redis - Docker部署 - 120多个功能已记录 *部署方式：* 只需一个docker-compose命令即可完成部署。可以在任何服务器上运行，包括树莓派。 非常希望听到HN社区的反馈！你们认为哪些功能对你们最有价值？

大家好， 我创建了一个名为 hh.ht 的小型脚本语言。 它在 JSON 的基础上扩展了一个嵌入式类似 C 语言的代码块，可以直接操作 JSON 对象。该格式包含一个 JSON 部分和一个用 `{ ... }` 包围的代码部分。 功能特点： - 在一个文件中结合 JSON 和类似 C 语言的代码 - 弱类型和最小语法 - `this` 指向 JSON 部分 - 支持按定义的顺序进行 JSON 迭代，包括反向、升序和降序 - ljson 对象可以作为函数执行 - 轻量级解释器（186 KB） - 引用计数垃圾回收 - 完整的 C 外部函数接口（loadlib + 动态 .so） - 字节码保存/加载（savebc/loadbc） - 仅依赖于 libc · 在任何自 glibc 2.34 以来的 Linux 上运行 文件大小：190632 字节（确切值，-O2，x86_64 Linux） 代码库： [https://github.com/chunpulee/hh.ht](https://github.com/chunpulee/hh.ht) 我非常欢迎反馈或批评。谢谢！