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这周我使用Claude几天，记录并修改一个名为And-Kensaku（安藤ケンサク）的日本独占Wii游戏的TR2游戏文件格式。And-Kensaku是一款与搜索引擎相关的游戏。游戏有几种模式，但最著名的模式是提问并提供两个答案选项，选择最受欢迎的Google搜索即可获胜。我已经完成了以下工作：1. 禁用文件的签名检查；2. 允许编辑Phrases.tr2文件，使得可以修改上述游戏模式的内容。我想进行这个小冒险，因为逆向工程文件格式是一项极其困难（至少对我来说）且耗时的任务，我想看看Claude在这方面的表现如何。目前，这款游戏的所有内容并没有完全记录下来，但我希望能够全面记录，并可能发布一个英文补丁。

嗨，HN，我在看到几个类似项目后制作了这个。NBA的API端点是公开的，并且有一个相当强大的Python库（<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;swar&#x2F;nba_api" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;swar&#x2F;nba_api</a>），我参考了它的端点结构来构建一个Go语言的SDK。我使用了BubbleTea和LipGloss来进行样式设计。测试实时端点有点棘手，但我用这个观看了周五的决赛，效果相当不错。<p>playball - <a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=45451577">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=45451577</a><p>faceoff - <a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=47826104">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=47826104</a>

终于做出了我一直想要的东西，使用我们构建的模型。<p>• 最先进的全方位嵌入模型，完全本地化，能够索引文本、PDF、图像、音频和视频 • Swift原生应用界面 + mlx-swift-transformer核心。不使用Python。 • 在 M3 Pro 18G / M3 Ultra 512G / M4 Pro 48G 上测试，均运行良好。 • HTTP 服务器向本地代理（如 OpenClaw 和 Hermes）提供搜索功能 − 即使在最新的 M3 Ultra 上，索引速度仍然感觉较慢，取决于文件类型，速度范围从 10K tps 到 300 tps − 索引时风扇噪音很大，功耗高 − 搜索几乎是即时的。多模态相关性有时值得商榷，但核心理念是召回（智能LLM会对结果进行处理以得到最终答案），所以也许这样也不错。