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嗨，HN， 我之所以构建这个项目，是因为官方的 BunnyCDN 存储 Java 库已经过时，并且在 Maven Central 上不可用。 这个项目提供了： - 清晰的架构 - 类型化异常 - 单区域和多区域支持 - Spring Boot 集成 - 基于 OkHttp 的 HTTP 客户端 欢迎反馈。

实现了一种基于滑动窗口的均值n-gram直方图向量解决方案，用于指纹识别嵌入模型。在看到Jina AI的Han Xiao发布的帖子后，我决定尝试这个方法，结果超出了我的预期！下面是Colab笔记本的链接[2]和一个快速可视化[3]。 几年前我就有这个想法，但一直没有付诸实践。看到这个帖子让我重新思考这个问题，结果让我感到惊喜。 1 - [https://jina.ai/news/identifying-embedding-models-from-raw-numerical-values](https://jina.ai/news/identifying-embedding-models-from-raw-numerical-values) 2 - [https://colab.research.google.com/drive/1CTFltQrHRTViYSs3JLrwC4leSTWIrPc9](https://colab.research.google.com/drive/1CTFltQrHRTViYSs3JLrwC4leSTWIrPc9) 3 - [https://www.youtube.com/watch?v=Iv5hmv70xs0](https://www.youtube.com/watch?v=Iv5hmv70xs0)

嗨，HN， 我开发了VaultIt，因为遇到了一个非常普遍的育儿问题：孩子们带回家的绘画、手工艺品和小创作越来越多，迅速让人无法保存所有东西。 扔掉它们感觉不对，但保留所有东西又变成了纸堆和艺术品的箱子。 VaultIt是一个简单的应用程序，让父母可以以数字方式记录这些瞬间。你可以拍下孩子的画作，录下孩子对它的解释，或者保存一句话或小里程碑。所有内容都会被整理成时间线，以便你可以在以后重温这些回忆。 我们的目标是保留有意义的瞬间，而不留下物理上的杂乱。 这个应用刚刚上线，我仍在学习什么对父母有吸引力，所以我非常希望能收到关于以下方面的反馈： • 这个想法本身 • 用户引导流程 • 哪些功能会让它更有用 应用商店链接： [App Store](https://apps.apple.com/us/app/vaultit-save-artwork-photos/id6746312395) 应用商店链接： [Play Store](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.vaultit.memoriesapp) 感谢你的关注！

你好，我一直在思考一个事情很长时间，但由于我没有macOS屏幕保护程序的经验，所以一直拖延。现在多亏了Claude，我终于能够创建一个在电脑闲置时滚动ANSI文件的屏幕保护程序。 它允许直接使用本地的ANS文件或来自16colo.rs的包。 仓库链接： [https://github.com/lardissone/ansi-saver](https://github.com/lardissone/ansi-saver)

嗨，HN， 我开发了 JotSpot，这是一个超级轻量级的工具，用于快速编写和分享 Markdown 笔记。 这个想法是为了减少摩擦。你只需打开页面，开始输入，笔记会在后台自动保存。每个笔记都变成一个干净可分享的页面。 功能： - 支持 Markdown - 实时预览 - 自动保存 - 可分享链接 技术栈： Flask、HTMX 和 PostgreSQL，运行在自托管的服务器上。 使用 Flask 和 HTMX 构建，以保持简单，避免使用繁重的 JS 框架。 我很希望能收到这里开发者的反馈——特别是关于你们对这种工具的期望功能。 谢谢！

我喜欢使用“更简单”的模型（比如 Composer 1.5，可能是经过微调的 Qwen），尽管这需要我提供更具体的指导。<p>Claude Opus 4.6，可能是目前最“聪明”的模型，在“一次性完成”方面表现出色——但我发现我很少想要一次性完成任何事情，除非是非常小的离散元素，而简单模型也能一次性完成这些任务。<p>有趣的例子是告诉 Claude：“制作一个关于达达主义青蛙的游戏，使用一种投注机制，你试图成为池塘中最富有的青蛙。不要犯错。”而 Claude 会执行出一个可以运行的东西，或多或少符合你的要求。<p>在实际工作中，我喜欢简单模型的知识面不那么广。我注意到，由于缺乏知识，它们在网络搜索方面的使用更为积极。（尽管通过系统提示可以改善工具的使用。）我还觉得简单模型的错误观点较少。Claude 往往会草率下结论——因为它更聪明（而且有点过于自信？），几乎需要更多的“保护措施”。<p>我很好奇其他人的体验如何。

我开发了NovaSCM，这是一个自托管的舰队管理工具，灵感来源于微软的SCCM，但它是免费的开源软件。 <p><pre><code> 技术栈：C# WPF控制台（Windows），Python/Flask REST API，SQLite，跨平台Python代理。 功能： - 生成autounattend.xml以实现零接触Windows安装（USB/PXE） - 网络扫描器（IP、MAC、厂商、开放端口） - 多步骤部署的可视化工作流编辑器（winget、PowerShell、重启、注册表等） - WiFi 802.1X EAP-TLS证书颁发和自动注册 - 每台机器的变更请求跟踪器 MIT许可证。无云服务。无遥测。</code></pre>

我不断从生动的梦境中醒来，却在能写下任何东西之前就把它们忘记了。<p>神经科学的研究表明——在快速眼动睡眠（REM）期间，去甲肾上腺素（这个负责巩固记忆的神经递质）几乎完全被抑制。梦境在你醒来时只存在于工作记忆中。当你的大脑开始处理新的信息时，这些记忆就会被取代。这个时间窗口大约是2分钟。<p>因此，我围绕这个时间窗口进行了设计，而不是忽视它。<p>它的工作原理： - 在Somnia中设置闹钟 - 当闹钟响起时，服务器端的输入窗口打开 - 捕捉屏幕功能直接从通知中启动 - 输入第一个单词，计时器停止 - 如果错过了2分钟，那一天的记录将永远锁定 - 不可覆盖，不可延长，不可例外<p>这个时间窗口的执行仅在服务器端——在Postgres中有一个entry_windows表，当闹钟响起时设置window_expires_at，并在每次API调用时进行验证。客户端的计时器纯粹是视觉上的。你无法通过关闭应用程序或离线来作弊。<p>技术栈：Next.js 14 应用路由、Supabase、Tiptap、web-push + VAPID、GitHub Actions定时任务（Vercel Hobby限制分钟级的定时任务，因此GitHub Actions每分钟调用/api/cron/fire-alarms），Vercel。<p>提供免费套餐。如有关于实现或产品的问题，欢迎咨询。

我一直在尝试寻找提高AI编码助手在处理大型代码库时效率的方法。 问题 当我们向大型语言模型（LLMs）提供代码库上下文时，通常会发送完整的文件和实现。然而，对于许多任务（如理解架构或浏览代码库），模型实际上并不需要大部分内容。 这导致了两个问题： - 不必要的令牌使用 - 噪声上下文 想法 与其分享完整的实现，不如只分享代码的接口表面？ 函数签名、类型、导入和文档——基本上是系统的结构，而不是实现细节。 实验 我构建了一个名为Brf.it的小型命令行工具来测试这个想法。它使用Tree-sitter解析代码并提取结构信息。 示例输出： ```xml <file path="src/api.ts"> <function>fetchUser(id: string): Promise<User></function> <doc>从API获取用户，404时抛出错误</doc> </file> ``` 在一个代码库的示例中，一个约50个令牌的函数在仅保留其签名和文档时压缩到大约8个令牌。 目标并不是替代分享完整代码，而是为以下内容提供一个轻量级的上下文层： - 架构理解 - 代码库导航 - AI代理的初始提示上下文 这个想法部分受到repomix的启发，但采用了不同的方法：不是压缩整个代码库，而是提取API级别的结构。 目前支持的语言： Go、TypeScript、JavaScript、Python、Rust、C、C++、Java、Swift、Kotlin、C#、Lua 项目： [https://indigo-net.github.io/Brf.it/](https://indigo-net.github.io/Brf.it/) 我很好奇是否还有其他人尝试过类似的方法。 你认为对于LLM代码理解来说，哪些信息实际上是必不可少的？ 函数签名和文档是否足够进行架构推理？ 是否有更适合LLM使用的格式？