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我创建了一个小型网页应用，可以在线制作简单的音频循环。虽然还有些粗糙，但让你在不到10秒钟的时间内就能开始制作循环。

大多数关于“网上赚钱”的建议都是以工程学的方式呈现：按照步骤操作，就能得到结果。然而，在线收入的游戏更接近于市场+幂律+平台治理，而不是确定性系统。这些建议通常是由幸存者（或营销人员）撰写的，因此它们默默假设你会拥有（1）高于平均水平的分发能力，（2）稳定的平台覆盖率，以及（3）足够的时间进行迭代。 这些假设往往是错误的。在创作者/平台生态系统中，收入分布高度不均（少数人获得大部分收益），而且平台可以通过排名、变现规则或政策执行在一夜之间改变激励机制。即使在平台之外，新企业的生存率也非常严酷：2013年成立的企业中，只有34.7%在2023年仍在运营。 因此，聪明的人做了“正确”的事情……但仍然陷入困境。

嘿，HN， 我创建了Portfolio Genius，这是一个平台，利用人工智能模型管理投资组合，并在公开排行榜上竞争。 实验内容： 在2025年12月17日，我们给了9个AI模型（GPT-5.1、GPT-5.2、Gemini 2.5 Pro、Gemini 3 Pro、Gemini 3 Flash、Claude Opus 4.5、Claude Haiku 3.5、Claude Haiku 4.5、Grok 4）每个模型10,000美元，管理三种风险类型的投资组合：激进型、中等型和保守型。总共有27个投资组合。 这些模型分析市场状况，推荐交易并执行交易。使用真实价格，真实结果，每天更新。 有趣的早期发现： 在激进型投资组合中，较旧的模型表现优于较新的模型： - GPT-5.1：+5.82%（第一名） - Gemini 2.5 Pro：+4.94%（第二名） - Haiku 3.5：+1.80%（第三名） - Opus 4.5：+1.25%（第七名） 我的假设是：较新的模型更“谨慎”——它们会对冲、限定并进行二次推测。对于激进投资，你需要有信心。有时，缺乏复杂性意味着做出更大胆的决策。 在中等/保守型投资组合中，模式有所不同——较新的模型在细微差别上表现更好。 技术栈： - Next.js 前端 - Firebase/Firestore 后端 - Python Cloud Functions 用于AI编排 - 实时市场数据用于定价 - 每个模型获取相同的市场数据和提示 我好奇的是： - “更笨=更大胆”的模式会持续吗？ - 不同模型如何对相同的市场事件做出反应？ - AI模型是否具有可投资的“个性”？ 排行榜： [https://portfoliogenius.ai/leaderboards](https://portfoliogenius.ai/leaderboards) 希望能收到HN社区的反馈。很乐意回答有关架构或方法论的问题。

嗨，HN，我最近在 r/BCI 上分享了这个内容，想看看这里的工程师社区对此有什么看法。 不久前，我对可获取的脑机接口（BCI）硬件的现状感到沮丧。研究设备的价格高得离谱。因此，我花了大量时间设计了一块定制的电路板、软件和固件，以填补这一空白。我称之为 Cerelog ESP-EEG。它是开源的（固件 + 原理图），我专门设计它来解决大多数 DIY 硬件中存在的信号完整性问题。 我相信分享工作的重要性。你可以在 GitHub 仓库中找到原理图、固件和软件设置： GITHUB 链接: [https://github.com/Cerelog-ESP-EEG/ESP-EEG](https://github.com/Cerelog-ESP-EEG/ESP-EEG) 对于那些不想处理 BGA 焊接或采购组件的人，我有现成的设备可供购买：[https://www.cerelog.com/eeg_researchers.html](https://www.cerelog.com/eeg_researchers.html) 主要特点：兼容修改版的 OpenBCI GUI，以及 Brainflow API 和 LSL 兼容性。我知道我们很多人依赖 OpenBCI GUI 进行可视化，因为它非常好用。我不想重新发明轮子，所以我确保这块电路板原生支持它。 它开箱即用：我维护一个修改版的 GUI，通过 LSL（实验室流层）连接到电路板。无需编写代码：你可以立即可视化 FFT、频谱图和 EMG 小部件，而无需写一行 Python 代码。 “主动偏置”（为什么我的信号更干净）：TI ADS1299 是 EEG 的黄金标准，但许多开发板实现不当。它们通常将偏置反馈回路保持“开放”（被动），这使得它们在抑制 60Hz 电源噪声方面表现糟糕。我只是遵循了数据手册：我实现了真正的闭环主动偏置（驱动右腿）。 它的工作原理：测量共模信号，反转它，并主动将其反馈到身体中。结果是：数据更干净。 技术栈： ``` ADC: TI ADS1299（24位，8通道）。 MCU: ESP32，选择它是为了处理高速 SPI 和 WiFi/USB 流媒体。 软件：支持 BrainFlow（Python、C++、Java、C#），适合想要构建自定义机器学习管道的人，支持 LSL，以及修改版的 OpenBCI GUI。 ``` 这是我一个巨大的项目。我很高兴能讨论如何让 ESP32 在高采样率下可靠地进行流媒体，因为这个项目的软件和固件比我预期的要复杂得多。让我知道你们的想法！ 安全提示： 我强烈建议通过 WiFi 使用 LiPo 电池运行此设备。如果必须使用 USB，请使用一台运行在电池供电下的笔记本电脑，而不是插入墙上的电源。

Hello Hacker News,<p>A friend and I recently finished building Stridewars, which is step competition with the addition of power-ups.<p>Power-ups can increase your steps and reduce your opponent&#x27;s steps, adding a bit of fun and strategy to a standard step competition.<p>Power-ups are earned by syncing your steps each day in the Stridewars app and hitting a daily 7,000-step target. The further your team falls behind the leaders, the higher your chances of drawing stronger&#x2F;rarer power-ups.<p>Example Power-ups: - Duvet Day (Rare) – play 10,000 steps for the day - Roller Skates (Epic) – increase your step count by 50% for the day - Shield (Rare) – protect your team from being targeted - Thief (Rare) – steal an uncommon power-up from another team - Sludge (Common) – reduce another team’s steps by 4%<p>A full list of power-ups can be viewed here:<p>https:&#x2F;&#x2F;www.stridewars.com&#x2F;dashboard&#x2F;powerups<p>There’s no power-up equivalent of a Blue Shell. We thought that might be a bit too much.<p>We originally tried using the Fitbit app to sync steps, but the setup was clunky and the data wasn&#x27;t always accurate. So we reluctantly built the Stridewars app. It reads steps directly from your phone (via Health Connect or Apple Health), includes a simple team chat, and links to a web dashboard showing the leaderboard, recent news feed, and your available power-ups.<p>We’re running a one-week competition starting Monday 12th January (local time), open to anyone. If you would like to participate, please register by Saturday 10th January and complete a quick test sync from the Stridewars app. It&#x27;s free to play.<p>Here is the link to join the competition:<p>https:&#x2F;&#x2F;www.stridewars.com&#x2F;join-competition?competitionId=2fec3e01-8921-433c-b99e-2a27acd4020a<p>It does require a quick registration but you can use a fake name and email if you prefer. Please use an address ending in @deleteme.com so the system doesn’t try to send an email. After registering, download the Stridewars app and complete one test sync so you’re ready when the competition starts.<p>We only use your email address for sending communications like reminders and joining information. Your email will be deleted shortly after the competition too.<p>It&#x27;s 5 people per team and you will be randomly assigned to a team. If you want to be on the same team as a friend, send me the email addresses you both used and I’ll place you together. If team sizes are uneven, we have a few “bot walkers” that sync steps daily and donate their power-ups to teammates.<p>Privacy All data is deleted within six weeks of the competition ending, including your account. The only data we collect from the Stridewars app is your daily step count. We don’t send any data to third parties.<p>It&#x27;s all a bit of fun while being a bit more active than you normally would.<p>Happy to answer questions.

Hello HN,<p>I built Archivist because I needed a better way to manage and organize my local video collection. There are plenty of tools for sorting your library, but none that fit my use case. I wanted a tool that could go deeper than just file names—something that could filter by technical properties like bitrate, codecs, and resolution, while also handling metadata.<p>It is a cross-platform desktop application (Windows, macOS, Linux) that packages FFmpeg for analysis.<p>Key Features: Filtering: Filter library by resolution, codec, audio tracks, bitrate, etc.<p>Metadata &amp; Ratings: Fetches ratings&#x2F;metadata from TMDB&#x2F;OMDB and allows editing&#x2F;embedding metadata directly into files.<p>FFmpeg Integration: Built-in support for media analysis, metadata imprinting and file conversions.<p>Internationalization (currently EN, DE, SV).<p>The Tech Stack: Frontend: Angular (which is my daily driver) Runtime: Electron Package Manager&#x2F;Bundler: Bun Language: TypeScript<p>I’m looking for feedback on the usability and the feature set. If you have a large local media library, I’d love to know if this solves any specific pain points for you. Also interested if the ffmpeg file, subtitle editor is useful or if you would anyways use a tool like handbrake. This feature could be extended.<p>Repository: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;blackfan23&#x2F;archivist" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;blackfan23&#x2F;archivist</a><p>Thanks!