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我已经用“Statistics for Strava”这个名字构建这个项目几年了，但由于Strava最近更改了API使用条款，我最近将其更名为Dreeve。他们对API进行了付费限制。 你可以将其指向你的活动文件（FIT/TCX/GPX），或连接一个Strava账户，它会为你提供一个仪表板，包含分段努力、装备和维护跟踪、热力图、月度日历视图、里程碑和年度回顾。它以Docker容器的形式运行，所有数据存储在SQLite中，且没有任何数据会离开你的机器。 技术栈为PHP 8.5 + Symfony、SQLite、Docker Compose。简单、直接且快速。 注意事项：它是围绕单用户构建的，因此没有多租户的功能。如果你需要，AI训练助手是可选的，默认关闭，除非你进行配置。如果你想要分段数据，它仍然来自Strava，这是我尚未能去除的唯一依赖。 文档请访问 <a href="https://docs.dreeve.app" rel="nofollow">https://docs.dreeve.app</a>。如有任何问题，欢迎随时问我。

布鲁克斯定律指出，向一个已经延迟的软件项目中增加更多人手会使项目更加延迟。在您实际的经验中，这一观点在人工智能时代仍然适用吗？当向已经落后于进度的项目中增加代理时，这一观点是否同样适用？

嗨，HN， 我创建了 supapool.io，这是一个瞬时的完整 supabase 服务副本，你可以在大约 400 毫秒内启动（包括身份验证、Postgres、存储和实时功能）。 因此，如果你在不同的工作树中并行运行多个编码代理，它们现在可以拥有自己的 supabase 副本，而不会产生相互冲突的更改。 > 为什么不在本地使用 supabase docker？ 当我在本地运行 3-4 个实例时，我的 MacBook 会变热，有时还会卡死。 > 为什么不使用 supabase 分支？ 分支的设置需要几分钟，并且是为持久性设计的。这是昂贵的，对于开发环境来说，速度太慢。 > 为什么不使用模拟？ 模拟对代理来说效果不好。我希望代理能够在真实的生产服务行为下测试它们的迁移和 SQL。代理们常常会产生虚假的工作模拟。然而，模拟的优点是速度更快并且可以在本地运行，但使用 supapool 时，这一优点的说服力就不那么强了。 > 这怎么运作/这在经济上如何可行？ 在 400 毫秒内启动 supabase 需要一些条件： 1. 一组准备好的 supabase 实例保持温热，并且与区域故障转移（美国东部、美国西部、欧洲西部、东南亚）共同部署。 2. 当实例池开始缩小时，快速自动扩展，使用微虚拟机/Firecracker。 3. 削减强持久性保证。开发代理不需要 WAL、fsync、PITR、复制。任何用于高可用性的瞬时 supabase 实例的功能都是多余的。 目前处于测试阶段，我正在使用我们的 GCP 信用额度来资助这个项目，因此是免费的。最终的定价将是每个实例每秒的费用，并且比分支或自托管/维护 supabase 集群更具成本效益。 如果你使用 supabase，希望能听到你的反馈，看看是否有更适合你本地编码代理设置的方案。谢谢！

创建这个是因为没有任何库能够以一致的方式在生产环境中处理 LLM API 调用的重试、超时、熔断和缓存，适用于多个提供商。

我最近被裁员，工作了18年，给自己设定了100天的时间来在公众面前建立一些有用的东西。CheapFoodMap是一个众包地图，专门列出价格在10美元以下的餐点，不包括连锁店，仅限当地美食。 这个项目的灵感来源于韩国的“거지맵”（乞丐地图），这是一个学生们用来寻找便宜餐饮的众包地图。由于我住在达拉斯，德克萨斯州的覆盖范围最广，但我在美国15个城市中收录了1200个餐点。基础数据来自Google评论，评分在4.2星或以上，且至少有500条评论，价格经过验证均在每个菜单项10美元以下。 我希望得到一些反馈：价格与新鲜度的模型是否合理，以及什么能让你信任这样网站上的价格。如何鼓励人们更新价格，因为通货膨胀使得食品价格变化频繁。 https://cheapfoodmap.com

我想看看是否可以建立日常决策与社会经济影响之间的因果图……之前的尝试变成了一个超级复杂的学术模拟。这次是一个简化的尝试。