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许多30多岁的朋友在进行血液检查时发现自己的睾酮水平偏低。能量、情绪、性欲——都低于正常水平。但除了Reddit上的讨论和一些不靠谱的补充剂外，实际上没有简单且有科学依据的方法来追踪和改善影响睾酮水平的习惯。 因此，我开发了Mojo——一款简约、私密的iOS应用，帮助男性记录影响睾酮和整体活力的关键生活因素。 每天，您只需通过几个快速滑动条进行签到：睡眠、压力、性欲、能量、锻炼、饮食、酒精、补充剂等。这一过程不超过30秒。 基于您的输入，Mojo会生成一个每日活力评分，并显示在身体恢复、激素平衡和心理状态等方面的每周趋势。随着时间的推移，它会揭示出有意义的相关性（例如，睡眠不足 → 性欲下降 → 评分降低），帮助用户理解是什么在拖累他们或提升他们的状态。 您还可以获得简洁、带参考的提示和文章——旨在切中要点，解释睡眠、压力和训练如何真正影响激素。没有废话，没有伪科学。 该应用完全本地化： • 不需要创建账户 • 无服务器 • 不收集第三方数据 • 可选的Apple Health集成（用于同步锻炼和睡眠） Mojo旨在低摩擦但真正有用——成为一个帮助用户在时间中建立一致性和洞察力的工具。 现在可以在App Store以一次性£4.99的价格下载。 非常希望听到HN社区的反馈——尤其是对量化自我、移动用户体验或数字健康感兴趣的朋友们。

我们一直在尝试在多云环境中运行CI/CD作业，涵盖AWS、Azure和GCP，但有一个特别之处：每个作业都会被路由到当时碳排放最低的区域（同时考虑延迟、性能和服务提供商偏好等因素）。 不同云区域之间的碳排放差异令人惊讶。有些区域使用水电、核能或风能，而其他区域仍然依赖煤炭或天然气。通过根据碳强度选择代码运行的位置，我们在每个作业的排放量上看到了高达90%的减少，而无需改变应用逻辑或基础设施。此外，成本也降低了25%。 例如： 我们一直在跟踪GitHub Actions和Azure（当区域未指定时）运行作业的平均电网强度，发现其平均约为285克二氧化碳每千瓦时（gCO₂/kWh）。相比之下，当我们设定一个100 gCO₂/kWh的硬性上限时，我们的作业平均仅为48 gCO₂/kWh，有些甚至低至24 gCO₂/kWh。 看到区域调度能带来如此大的差异令人震惊，尤其是在CI/CD这样的场景中，延迟通常不是主要问题。 这让我们思考： - 开发者是否应该关注这一点，还是平台应该将其抽象化？ - 在性能、碳排放和成本之间，正确的权衡是什么？ 如果这里有其他人正在探索碳意识基础设施、云可持续性或多云调度，我们开发了一个名为CarbonRunner的工具来自动化这个过程。它实时获取电网强度数据，并应用加权逻辑为每个作业选择最佳区域，跨不同提供商进行调度。我们非常希望听到你们的见解或想法。

我们创建了简约且安全的容器基础镜像。所有镜像仅包含相关的软件包（例如 Python）及其依赖项。我们甚至创建了自己的 Linux 发行版，名为 MinimOS，以便控制所有软件包，并在上游发布新版本时立即构建。与 Alpine Linux 不同，我们主要使用 glibc。镜像每天重新构建，我们不断增加更多镜像。使用我们的基础镜像，您可以轻松将漏洞数量减少超过 90%（与 Docker Hub 相比）。您可以在这里免费使用我们的镜像（“最新”版本）：<a href="https://images.minimus.io" rel="nofollow">https://images.minimus.io</a>。祝大家有美好的一天！

它通过使用开放人工智能的新GPT-图像API、图像处理算法以及一些提示工程来实现。<p>虽然仍然存在一些局限性，但已经能够生成可直接使用的资产。

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