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嗨，HN。我创建Good Til是因为我总是找不到收据，特别是在需要的时候，我只是想要一个好用的工具来整理这些信息。 Good Til是一个购买收据和保修跟踪工具： - 拍摄收据照片，AI会提取商店名称、日期、商品和价格。 - 跟踪保修截止日期，并在90天、30天和7天前发送提醒。 - 当物品损坏时，生成一封正式的投诉信，引用当地的消费者法律。 技术方面：使用Elixir/Phoenix、Ash框架，OpenAI进行光学字符识别（OCR），Stripe用于计费。部署在一台VPS上，采用蓝绿部署方式。 提供手动数据输入的免费版本。专业版为每月1.99美元，包含AI自动化功能。iOS原生应用在待办事项列表中，因为我希望能直接用手机扫描收据。 非常希望能收到对产品和着陆页的反馈。 [https://goodtil.com](https://goodtil.com)

我最近在《卫报》上读到一篇文章，讨论了与陌生人进行随意交谈变得越来越少见。文章认为，智能手机和疫情后的习惯使人们在日常场合中更不愿意与陌生人互动。 这让我思考自己的情况。我很幸运通过大学和工作认识了许多优秀的人，在这些环境中我通常感到与人交谈很自在。但在非结构化的场合，情况就大不相同了。我住在瑞典，在公共场合接触陌生人在文化上就已经不太常见。如果你不是在这里长大的，也没有建立起社交圈，这会显得更加困难。公共空间往往感觉“封闭”。人们很礼貌，但往往更倾向于保持距离。 因此，我很好奇其他人今天是如何处理这个问题的。在2026年，你们如何在工作或学校之外结识新朋友？你们是否会在公共场合主动与陌生人开始交谈，如果会的话，是怎么做的？有没有哪些环境更适合这种交流？对于生活在更为内敛文化（如斯堪的纳维亚）的朋友们，你们有哪些有效的策略？我很想听听其他人的经验。

我创建Reflex是因为对托管代码搜索工具的基础设施开销、缓慢的重新索引和随着索引与本地状态之间的漂移而产生的准确性限制感到沮丧。Reflex是一个以本地优先的代码搜索引擎，使用Rust编写，结合了三元组索引、Tree-sitter符号提取和静态依赖分析。 MCP服务器是我获得最大价值的部分。Claude Code和其他AI编码助手可以搜索你的代码库，找到符号定义，追踪依赖关系，并在不将原始文件内容加载到上下文窗口中的情况下在分支之间导航。这使得AI能够以极低的令牌成本准确了解你的代码库。 切换分支是瞬时的。Reflex只重新索引发生变化的部分，因此在分支之间切换时，你无需等待完整的重新索引。你可以在没有服务器、无需配置且不产生费用的情况下，在几秒钟内在你的笔记本电脑上索引任何分支。 它还提供其他功能： - 通过三元组索引进行全文搜索（找到每一个出现，而不仅仅是定义） - 使用Tree-sitter的符号感知搜索（按函数、类、结构等进行过滤） - 依赖分析：一个文件导入了什么，文件导入了什么，循环依赖，无用代码 - 通过blake3哈希进行增量重新索引（仅重新索引已更改的文件） - 完全离线，所有数据保留在你的机器上 安装方式：npm install -g reflex-search 或 cargo install reflex-search 欢迎随时询问关于实现或使用案例的问题。

如果你有一个按钮，按下后会立即开始为期20年的人工智能寒冬，你会按下它吗？

我开发了一个工具，能够在您的浏览器中完全运行OpenAI的CLIP模型，使用了Transformers.js和ONNX Runtime Web。它将您的摄像头视频流编码为向量嵌入，并实时与您输入的任何文本进行比较。无需服务器，无需API调用——所有推理都在本地进行。这个技术挑战在于如何让CLIP在处理实时视频帧时以可用的速度在WASM中运行。我希望将嵌入和相似度评分的概念变得具体，而不是抽象。 GitHub: <a href="https://github.com/jayyvk/howaiseesme" rel="nofollow">https://github.com/jayyvk/howaiseesme</a>

我开发了一个更新工具，以解决一个小但令人烦恼的问题：macOS 应用程序的更新在不同系统之间是分散的。<p>该更新工具会扫描已安装的应用程序，确定每个应用程序应该在哪里检查更新（Sparkle、Homebrew casks/formulae、通过 mas 的 Mac App Store、GitHub Releases 和 macOS 系统更新），然后从终端运行特定源的更新操作。它还具有一个交互式文本用户界面（TUI）（只需运行 `updater` 而不带参数）。<p>一些命令：<p>updater check<br>updater update --all<br>updater update "1Password"<p>代码库：<a href="https://github.com/lu-zhengda/updater" rel="nofollow">https://github.com/lu-zhengda/updater</a><p>希望能收到反馈，特别是在可靠性和边缘案例方面。