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嘿，HN！<p>我非常喜欢 Raycast，但作为一名 Linux 用户，我一直对它无法在我的主要操作系统上运行感到失望。今年夏天，我决定自己动手来构建一个。这个项目的目标是与 Raycast 本身实现互操作，包括大多数扩展功能。<p>它是使用 Tauri 和 Rust 作为后端，Svelte 作为前端构建的。最大的挑战是让它能够运行现有的 Raycast 扩展，这需要构建一个自定义的 React 渲染器以及一个自定义的 API。<p>我还写了一篇简短的文章，未来希望能对此进行扩展，关于这个项目。你可以在这里找到它：<a href="https://byteatatime.dev/posts/recreating-raycast" rel="nofollow">https://byteatatime.dev/posts/recreating-raycast</a><p>这个项目仍处于 alpha 阶段，但我很高兴能与大家分享，并期待你们的反馈。

嗨，HN， 我们刚刚推出了Ethically——一个简单、匿名的应用，每天给你提供5个道德困境。 你需要在两个（通常是困难的）选项之间进行选择。无需登录，无需追踪——只有纯粹的选择。一旦你投票，你就能看到其他人的投票结果，以及AI的投票情况（包括其推理：即将推出）。 这个应用旨在激发思考、紧张感，有时甚至是遗憾。 这是我们在“12个月内创办12家初创公司”旅程中的快速构建成果。 期待来自HN社区的反馈。 [https://pickethically.com](https://pickethically.com)

嘿，HN！这个周末我被布隆过滤器吸引了，特别是用于搜索高“基数”（唯一项数量）数据集。 它们是一种_惊人的_数据结构，在固定大小的情况下，跟踪潜在的集合成员资格。这意味着，与普通的B树索引不同，它们不会随着数据集中唯一项数量的增加而增长。 这使得它们非常适合“干草堆中的针”搜索（日志、文档），正如VictoriaMetrics和Bing的BitFunnel所展示的那样。 我过去使用过它们，但在我的项目中从未成为核心。 我想为另一个项目实现高基数的关键词搜索……于是，我们就开始了这段探索之旅！ BloomSearch将其整合到一个可扩展的Go包中： - 通过布隆过滤器和流式行扫描实现非常高效的内存使用 - 提供DataStore和MetaStore接口，适用于任何后端（可以是相同或不同的） - 通过分区、最小最大索引以及当然的布隆过滤器进行层次化修剪 - 通过字段、令牌或字段:令牌进行复杂组合的搜索 - 解耦存储和计算，以支持无限制的数据摄取和查询吞吐量 当然，你知道我必须制作一个自定义文件格式 ^-^（FILE_FORMAT.MD） BloomSearch针对大规模并发、任意基数和数据集大小进行了优化，并且内存使用极低。 在大小和性能优化方面仍有很多潜力，但我已经对此感到非常满意。通过分布式查询处理，我的目标是超过100亿行/秒的查询速度，适用于大数据集。 我也很期待用无限保留和无负担查询替代我们每GB约0.003美元的高日志存储费用 :P