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我正在进行一个房地产数据项目，试图了解从大型在线平台获取结构化数据的最佳实践，以确保其可靠性和可扩展性。<p>在大多数有用数据通过前端行为（网络调用、客户端请求）呈现，而仅有有限的官方API可用的情况下，经验丰富的团队通常如何从长远来看处理这个问题？我特别感兴趣的是人们如何看待前端观察与后端数据源、设计稳健的数据管道、应对频繁变化，以及避免那些经常崩溃的脆弱设置。<p>我非常希望听到其他人在真实生产系统中是如何处理这个问题的，以及他们希望在早期阶段做出哪些不同的决策。
嗨，HN——我和我的妻子出于沮丧而开发了HouseTrak。
每当有东西坏了或需要维护时，相关信息总是分散在各处：备忘录、照片、电子邮件、电子表格、提醒事项。没有一个地方可以集中管理我们家的一切信息。
所以我们开发了HouseTrak——一个简单的iOS应用程序，可以将维护、项目、资产和重要的家庭细节集中在一个地方。一个应用程序，涵盖您家的一切。
它故意保持简约，专注于实用，而不是花哨。
我们非常希望能得到反馈，特别是来自房主的反馈：
您目前是如何跟踪家庭维护的？
您尝试过的工具中缺少什么？
应用程序：<a href="https://apps.apple.com/app/id6757889785">https://apps.apple.com/app/id6757889785</a>
网站：<a href="https://housetrak.app" rel="nofollow">https://housetrak.app</a>
感谢您抽出时间查看。
嗨，HN，
我创建了 *Sightline*，这是一个类似于 Shodan 的搜索引擎，专注于 *物理世界基础设施*。
Shodan 使得探索暴露的互联网服务变得简单。Sightline 将同样的理念应用于现实世界，使用 OpenStreetMap 作为数据源。
您可以搜索以下内容：
* “卡纳塔克的电信塔”
* “孟买附近的发电厂”
* “法国巴黎的数据中心”
或者使用结构化查询：
* `type:telecom operator:airtel region:karnataka`
* `type:data_center operator:google`
Sightline 的特点：
* 使用 Overpass API 查询 OSM 特征
* 使用 Nominatim 解析国家、地区和城市
* 避免硬编码地理信息
* 使用确定性、基于规则的解析（不使用 AI 推理）
代码库： [https://github.com/ni5arga/sightline](https://github.com/ni5arga/sightline)
试用链接： [https://sightline-maps.vercel.app](https://sightline-maps.vercel.app)