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我主要使用Github Copilot（公司支付费用）。在调试大型代码库时，有哪些特别有效的技巧吗？到目前为止，我只有一个MD文件，里面包含了一些关于我们代码库的一般信息，然后我就让它搜索特定的函数或文件，从那里开始。对于更大的代码库，还有其他特别有效的想法吗？特别是考虑到这个领域似乎在快速变化。

IDDQD Internet开发了零数据库、零注册的工具，采用纯HTML/JS技术，实现即时浏览器执行。即使具备AI功能，我们依然保持无状态和无记录。 大家好， 我创建了Reveal，这是一个简单的基于网页的工具，可以安全地预览可疑或潜在的成人内容/惊吓链接。用户无需盲目点击，而是可以在重重模糊的遮罩后加载目标网址，并使用滑块以自己的节奏逐步揭示内容。 主要技术亮点： - 纯客户端：没有数据库，没有后端日志记录。 - 无状态架构：目标网址存储在浏览器的地址栏中（URL参数），便于分享而无需在我们的服务器上保存任何字节。 - 原生技术栈：使用原生JS、Bootstrap 5（玻璃摩尔风格）和Web音频API实现实时反馈。 如果你厌倦了朋友或同事发来的“链接轮盘”，这个工具可能会成为你工具箱中的一个有用补充。我是一名独立开发者，专注于“氛围编码”，并致力于保持网络无记录。 应用链接： [https://app.iddqd.kr/reveal/](https://app.iddqd.kr/reveal/) 源代码： [https://github.com/iddqd-park](https://github.com/iddqd-park) 朴实长 IDDQD Internet开发团队负责人。电子解决方案与电子游戏负责人。代码射手。当前作为崔的策划者执行任务。 总部（英文）： [https://en.iddqd.kr/](https://en.iddqd.kr/) GitHub： [https://github.com/iddqd-park](https://github.com/iddqd-park)

嗨，HN， 人工智能编码工具变化迅速，我发现许多比较在几周内就变得过时。因此，我创建了 DevCompare 来自动化整个过程。 DevCompare 每天根据 18 项标准重新生成比较，包括功能、定价、代码库理解、延迟，以及来自 Reddit 和 HN 的真实开发者反馈。 该网站完全通过定时任务自动化，边缘缓存，加载时以简单的表格形式展示可展开的详细信息。无需注册，无需付费墙。 [https://devcompare.io](https://devcompare.io) 欢迎提问！

嗨，HN，我在寻求一些建议。 我最近毕业，正在寻找我的第一份全职安全职位。我25岁，职业道路比一些同龄人走得稍慢，因此我目前的首要任务是尽快找到工作。 在我职业生涯早期，有人建议我探索安全领域的不同方向，我遵循了这个建议。现在我的经历涵盖了云计算/合规、安全工程（以合规为重点）、产品安全、网络编排相关工作，以及最近的AI威胁建模助手项目，还有其他一些与安全相关的项目和志愿工作。 这些技能感觉是可以转移的，但我的背景比较广泛，而不是在某一领域深度专精。我确实有一个人脉网络，并且与一些人进行了交流，但招聘过程感觉缓慢且不明确，因此我希望有意识地关注哪些因素能更快地促成就业。 我的大部分工作都是预防性的、定性的、实习级别的，或受保密协议限制，因此一些常见的简历建议，比如“添加量化指标”，并不适用。我正在努力优化，以便尽快找到工作，同时不影响我长期的安全职业发展。 对于在安全领域工作或招聘的人： 哪些职位或头衔通常会最快招聘早期职业候选人？ 如果你处于我的位置，需要尽快找到工作，你会关注什么？ 你会如何将广泛的早期经验定位，使其对招聘经理具有市场吸引力？ 如果需要，我乐意分享匿名的简历要点。感谢任何建议。谢谢阅读 :)

大多数网站，尤其是与科技相关的网站，都提供暗黑主题选项。但HN没有。为什么会做出这样的选择？

嗨，HN， 我一直在开发 ADK-Rust，这是一个用于在 Rust 中构建和部署 AI 代理的开源框架。 我的动机来自于构建代理系统，在这些系统中，性能、安全性和可预测的行为比快速原型更为重要。目前大多数代理框架和工作流工具都是以 Python 或 JS 为主，并且在投入生产时往往运行时开销较大。 最近，我添加了 ADK-Studio——一个基于 ADK-Rust 的可视化低代码环境，用于构建 AI 代理工作流。 你可以将 ADK-Studio 视为 Rust 原生的 n8n 等工具的替代品，但专注于 AI 代理： - 可视化的拖放工作流设计（顺序、并行、循环、路由代理） - 工具集成（函数、MCP 服务器、浏览器自动化、搜索） - 实时执行，支持 SSE 流和事件追踪 - 代码生成：可视化工作流编译为生产用的 Rust 代码 - 从工作室直接构建和运行代理作为本地可执行文件 我们的目标是让人们以可视化的方式原型化代理工作流，然后将其快速打包为内存安全的 Rust 二进制文件，而不是长时间运行的 JS/Python 服务。 使用 ADK Studio 创建 AI 代理非常简单： 1. 安装 ADK-Studio: `cargo install adk-studio` 2. 启动 ADK Studio 服务器: `adk-studio --port 6000` 3. 在浏览器中打开: 访问 http://localhost:6000 我非常希望能收到正在构建代理系统、工作流引擎或 AI 推理基础设施的朋友们的反馈，尤其是关于与现有工具（如 n8n）之间的设计权衡。 项目网站: [https://adk-rust.com](https://adk-rust.com) GitHub: [https://github.com/zavora-ai/adk-rust](https://github.com/zavora-ai/adk-rust) 祝好， James