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我正在对一个小型星系可视化项目进行迭代，这个项目最初是作为大学课程作业开始的，使用的仅是提供的示例数据（没有真实的天文距离）。 最近，我更新了该项目，加入了基于红移的距离数据，使得三维结构更加有意义，并且更接近真实的大规模星系分布。 代码库： [https://github.com/Avicted/galaxy_visualization_raylib](https://github.com/Avicted/galaxy_visualization_raylib) 演示视频（3D导航 + 星系结构）： [https://www.youtube.com/watch?v=fC83RDWuPvw](https://www.youtube.com/watch?v=fC83RDWuPvw) 当前状态： - 使用C语言（C99标准）和Raylib编写 - 实时3D可视化，支持自由相机移动 - 使用红移值来近似距离 - 通过mingw64交叉编译（在GitHub上发布了Linux和Windows版本） 这仍然是一个学习/探索项目 还有很多可以改进的地方（准确性、性能、交互、视觉效果），但我想分享这个更新，以防它引起兴趣或激发建议。 欢迎反馈或指向更好的方法或数据集。谢谢！

嗨，HN， 最近，Github 的 PR 被大量低质量的 AI 生成内容淹没。我自己也注意到了这一点，而我并不是唯一一个有这种感觉的人：<a href="https://x.com/mitchellh/status/2011819428061855915" rel="nofollow">https://x.com/mitchellh/status/2011819428061855915</a> 我认为人们使用 AI 工具来更快、更好地编写代码是件好事，但太多人滥用这些工具，向公共仓库提交低质量的贡献。这占用了许多审阅者的精力。 在我看来，需要有一种机制来标记那些低质量的 AI 生成的 PR，这样你就可以跳过阅读它们。因此，我开发了一个工具： <a href="https://haystackeditor.com/slop-detector">https://haystackeditor.com/slop-detector</a> 这是一个简单的 AI 低质量内容检测器，我还包括了一些 AI 低质量内容的示例和一个“这是低质量内容吗？”的小游戏，供大家娱乐。 它可以检测到以下 AI 生成的错误： - 与 PR 目的完全无关的更改 - 虚构的函数 - 重复代码（特别是当 AI 重新实现已经存在的功能时） - 糟糕的注释 你会使用这样的工具吗？

在移民到西班牙后，我对日常语言学习的流程感到厌倦：翻译应用 → 手动输入到Anki → 分别查找西班牙语的动词变位，于是我开发了一款应用来解决这个问题。介绍一下Leka：一款由Lovable团队开发的网络/PWA应用，它将翻译 → FSRS闪卡 → 动词变位整合在一起。目前支持西班牙语（西班牙/拉美）、意大利语、德语、法语、葡萄牙语和荷兰语，未来将更容易添加其他语言。 现在的工作流程： - 输入或粘贴文本 → 自动翻译 + 单词提取 → FSRS卡片 - 集成的动词变位器（完整的动词/名词表，例如：ser/estar） - 离线PWA - 类似Anki的FSRS算法 即将推出： - 不同的学习模式 - 语音转文本模式 - 图像转文本模式 - 图像与翻译模式 <a href="https://lekalearning.com" rel="nofollow">https://lekalearning.com</a>（免费使用，提供高级升级选项） 对Lovable在生产PWA方面的看法？

我制作了一个网页游戏；在不公开源代码的情况下，部署的最佳选择是什么？