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上周，我的两篇投稿登上了HN的首页。在此之前，我认为一篇帖子在达到顶峰后，其排名会遵循大致单调递减的时间衰减曲线。然而，在观察这两篇帖子时，我注意到了一些不同的情况：它们的排名有时在下降后会有所提升，并且偶尔会来回波动（这里有一张显示这种行为的图表：https://imgur.com/a/AQnSh6I）。HN排名算法中有哪些机制导致了这种非单调的变化？是由于投票权重、评论活动、重新排名批次，还是其他原因？ <p>该图表来源于：https://track-hacker-news.com/ <p>编辑：这是引用的帖子：https://news.ycombinator.com/item?id=46512881

你们在项目中是如何生成发布说明的？<p>我刚刚为一个开源项目补充了一年的文档发布说明。我最终写了一个小型的基于发布标签的生成器：它遍历 Git 标签，收集版本之间合并的 PR，将它们分类，并按年份 -> 月份 -> 类别 -> 版本的顺序渲染 Markdown/MDX。我还添加了一个可选的 LLM 步骤，通过 Pydantic 模式输出结构化 JSON，包括每月摘要的 PR 要点。这个过程是幂等的，并且保留了手动编辑或遗漏的内容，因此你可以自动生成，然后随着时间的推移进行整理。<p>我很好奇你们在实践中使用的工具是什么：<p>- Towncrier？<p>- reno？<p>- GitHub Releases / 自动生成的说明？<p>- 其他工具？<p>你对当前的设置有什么喜欢或不喜欢的地方？有什么工具推荐吗？<p>如果有人想看看我写的脚本，我很乐意分享，并希望能得到一些建设性的反馈。

我进行了探索，研究使用大型语言模型（LLM）令牌作为随机 ID 的单个“数字”是否能在相同数量的令牌下获得更多的随机性，结果是肯定的。使用这个库中的当前策略比使用 base64 ID 的令牌效率高约 50%。<p>我还对 OpenAI API 进行了数百次会话测试，以查看使用这种策略时的对数概率（logprobs）是否与 base64 ID 相比有明显差异，结果显示大致相同，甚至可能稍微更好（更“尖锐”）。<p>这可能对需要提供 ID 以便后续引用的代理框架有用。虽然只是一个小的进步，但探索的过程很有趣！

嗨，HN， 我开发了Pane，一个原生于电子表格的智能助手，它直接在网格（单元格、公式、引用、范围）上操作，而不是将电子表格视为文本。 大多数电子表格AI工具失败的原因在于： - 生成错误的公式 - 在编辑过程中丢失上下文 - 无法可靠地修改现有模型 Pane在电子表格环境中运行，使用与人类相同的基本操作：选择单元格、编辑公式、插入范围、对账表格。 我在这个周末在Product Hunt上发布了它，意外地引起了共鸣，这让我好奇这种方法在严格审视下是否真的有效。 我希望能得到以下方面的反馈： - 你预期的明显失败模式 - 这是否在根本上优于脚本 + 公式 + 辅助工具 欢迎提出技术问题。

嗨，HN， 我创建了SubTrack，旨在帮助团队发现未使用的SaaS工具和云资源，以免它们悄悄侵蚀预算。 我的动机源于发现回答一些简单问题是多么困难： – 实际上使用的SaaS工具有哪些？ – 哪些云资源处于闲置状态？ – 我们月底的支出情况会是怎样的？ SubTrack可以连接到AWS、GitHub、Vercel等工具，从一个地方展示未使用的资源和成本信号。最近，我增加了多账户支持、货币本地化和可选的基于AI的洞察功能，以帮助解读使用模式。 这是一个早期阶段的项目，我正在积极迭代。非常希望能得到反馈，尤其是来自管理云或SaaS资源扩张的朋友们。