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你总是等待某人发布一些东西好让你使用，但它却从未发布。<p>我相信很多人都能体会到这种感觉！

嗨！我们是来自Elkar的Sarah和Laurent，我们为Excel和Google Sheets开发了一款AI代理分析师。<p>与其花费数小时在VLOOKUP公式或手动数据清理上，不如直接输入“分析第三季度收入趋势并预测第四季度”，它会处理所有事务。<p>它可以帮助完成诸如编写公式、创建图表、构建财务模型（如折现现金流模型、蒙特卡洛模拟、预测模型等）、发现错误，甚至从PDF中导入和格式化数据，所有这些都只需一个指令。<p>我们刚刚推出这款产品，非常希望能听到您的反馈，特别是来自那些整天使用电子表格的财务团队和分析师的意见！<p>您可以免费试用，它是一个Excel插件或Google Sheets扩展。<p>欢迎随时提问！

嗨，HN，我是作者。 我一直在开发JSAR，一个新的开源空间浏览器引擎。我们最新的工作是使用一个简单的HTML标签（<img spatial="stereo">）来渲染立体3D照片，而无需使用WebGL或着色器。 有趣的是我是如何构建它的。我在整个过程中与GitHub的Coding Agent进行了配对编程。看到它为解析属性和计算渲染器的UV坐标建议完整的C/C++函数，真是令人着迷。整个实现都在一个提交中：<a href="https://github.com/M-CreativeLab/jsar-runtime/commit/ff8e2918d166527a0da15104fbcbcf529a9bd6b6">https://github.com/M-CreativeLab/jsar-runtime/commit/ff8e291...</a> 我写了这篇文章详细介绍技术细节。我们的目标是让空间网页开发和传统网页开发一样简单。 欢迎提问关于引擎架构、C/C++，或者与AI进行配对编程的体验。

我在 Font Awesome（YC 2015）工作，我们最近推出了 Font Awesome 7，包括数百个新图标、全新的视觉设计以及更好的性能。 有趣的是：Font Awesome 图标每月的浏览量达到 6-8 万亿次，因此我们对哪些图标使用最频繁有相当清晰的了解！基于这一知识，我们新增了七个全新的图标包，每个图标包中包含 200 多个最常用的图标，设计各具特色。 v7 的新功能包括： - 300 多个新图标 - 核心图标重新设计，以实现更好的视觉一致性、更清晰的形状和更流畅的轮廓 - 图标向导现在支持超过 40 种修饰符，并可以即时将修改后的图标转换为双色图标 - 更好的渲染和文件加载 - 七个新的 Pro+ 图标包：Chisel、Etch、Jelly、Notdog、Slab、Thumbprint、Whiteboard，更多图标包正在开发中 请访问 <a href="https://fontawesome.com/" rel="nofollow">https://fontawesome.com/</a> 浏览所有新图标和样式。 我们非常欢迎反馈，我也很乐意回答有关此次发布、背后的技术或图标设计的一般问题！(请注意，我主要负责一个名为 Web Awesome 的姐妹产品，因此如果我需要联系同事回答特定问题，可能会稍微延迟回复！)

嗨，HN， 我已经收集和分析过期域名多年，尤其是那些即将到期的域名。每天都有成千上万的域名过期。大多数都是垃圾，但其中一些仍然有流量、反向链接、SEO价值，或者只是名字很不错。找到这些域名过去需要花费几个小时。 上周，我将我的内部工具上线了： <a href="https:&#x2F;&#x2F;pendingdelete.domains" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;pendingdelete.domains</a> 无需登录，无需付费墙 每日更新 结合域名历史、流量、SEO数据和AI驱动的洞察，帮助识别有价值的过期域名 目标：快速发现有价值的域名，跳过噪音。 仍在不断完善中——非常希望得到反馈： 这有用吗？ 你会添加哪些信号或过滤器？ 有没有UI或速度上的改进建议？ 谢谢！

在我的职业生涯中经历了两次职业倦怠后，我开始对高峰表现研究产生了浓厚的兴趣。我发现的内容改变了一切：将史蒂文·科特勒（Steven Kotler）的心流触发因素与人工智能编码工具以及合适的硬件配置相结合，创造出了我从未想过的生产力倍增器。 以下是我从苦苦挣扎于3小时专注时间到轻松实现8小时深度工作的协议： ## 神经科学基础 史蒂文·科特勒在心流研究集体（Flow Research Collective）的研究表明，心流状态可以将生产力提高500%（麦肯锡研究）。关键在于：*90-120分钟的无干扰工作块*，与大脑的自然超日节律相一致。 但大多数开发者忽视了这一点：心流需要三个关键组件和谐工作： 1. *神经化学优化*（多巴胺、去甲肾上腺素、内源性大麻素） 2. *环境设计*（最小摩擦、最大反馈） 3. *技能与挑战平衡*（超出当前能力的4%） ## 我的心流技术栈 ### 1. 心流状态诱导（20分钟） - *超越冥想*：功能性磁共振成像（fMRI）研究表明，超越冥想可以增加前扣带皮层（注意力）的血流，同时降低脑桥（唤醒）的活动。这创造了适合编码的“放松专注”状态。 - *清晰的目标清单*：在前一晚写好，按难度/奖励比排序。 ### 2. 硬件层 经过测试15款以上的键盘，*Kinesis Advantage2* 成为了我的秘密武器。原因如下： - *轮廓设计*：减少40%的手指移动，使你能更长时间保持心流状态。 - *可编程层*：我将所有括号、花括号和常见代码模式映射到拇指区域。 - *分体设计*：保持开放的胸部姿势，改善大脑的氧气流动。 FAANG公司的高级开发者对此赞不绝口，原因不言而喻。 ### 3. 人工智能增强层 终端中的*Claude Code* 是让心流状态得以持续的关键： - *上下文感知的辅助*：与IDE助手不同，它理解你的整个代码库结构。 - *最小上下文切换*：没有图形用户界面干扰，纯粹的终端心流。 - *智能错误处理*：当你遇到问题时，Claude可以在不打断专注的情况下进行调试。 结合*Warp的代理模式*，我可以用自然语言描述复杂的重构，并在保持心流的同时观察它们的执行。 ### 4. 自动化基础设施 使用*n8n*进行工作流自动化消除了破坏心流的微小干扰： - 在专注工作块期间自动总结Slack线程和电子邮件。 - 从提交历史生成PR描述。 - 触发*Neo4j*知识图谱，提取过去项目中的相关代码模式。 ## 结果 第1周：生产力提高2倍 第4周：持续4小时的心流工作 第12周：在几天内发布以前需要几周的功能 复合效应是真实存在的。当你结合： - 神经生物学优化的工作块 - 消失的符合人体工学的硬件 - 增强而非干扰的人工智能 - 处理琐事的自动化 你不仅仅是编码更快。你在一个根本不同的层面上进行编码。 ## 从小开始 1. 明天早上尝试一个90分钟的工作块 2. 使用计时器，绝不例外 3. 清晰的目标，不做多任务 4. 投资于尊重你生物学的硬件 开发的未来不是更努力地工作，而是与我们大脑的实际功能和谐共处。 --- *如果你对Kinesis Advantage2感兴趣，我已经使用它两年了，它改变了我的编码耐力：[在亚马逊上查看](https://www.amazon.com/dp/B01KR1C5PY?tag=igorganapolsk-20)* *你的心流协议是什么？我一直在寻找进一步优化的机会。*

在我超过15年的开发经历中，我发现团队中最令人沮丧的问题之一就是过时的文档。老实说，我自己也会跳过这些文档。你发布一个功能后就继续前进。然后一个月后，有人进行入职培训或调试时，却遇到了不再反映代码的陈旧文档。 我尝试使用像Swagger和Sphinx-autodoc这样的工具来解决这个问题，但它们仅适用于OpenAPI或注释等狭窄的用例。它们无法帮助处理高层次的内容，比如入职教程、SDK指南或面向用户的示例。你仍然需要手动保持文档字符串的同步，这是一种负担。 大型语言模型（LLMs）在某种程度上有所帮助。像Cursor和Copilot这样的工具可以让你请求文档更新，并在一定程度上有效。但你必须记得在每次更改后进行请求，手动确定正确的上下文，并希望你的团队成员在自己的AI会话中不会覆盖内容。如果不小心，更新后的文档可能会失去原有的结构或风格。 因此，我构建了DeepDocs——一个原生于GitHub的AI应用，它可以自动将你的文档与代码库保持同步。一旦安装，它会监听你的提交，检测文档漂移，并打开一个干净的分支，提供建议更新。无需提示，无需设置上下文，也不会忘记。 DeepDocs能够全面理解你的代码和文档。它只更新必要的部分，并保持你的格式不变。你还可以触发全面扫描，一次性修复整个代码库中的过时文档。它支持单一代码库、外部文档库，能够轻松与流行的文档生成器（如Docusaurus或MkDocs）集成，并自然融入你现有的GitHub工作流程。 我最自豪的是，它像持续集成（CI）一样为文档服务。你无需改变习惯，只需提交代码，让DeepDocs处理其余的工作。