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嗨，我是Julien，ViralOutlier的创始人。<p>我是一名拥有17万订阅者和1200万观看次数的YouTuber。（@EatTheBlocks）<p>获得好的视频创意是我成功的最重要因素。<p>为了获取新创意，我每周手动监控竞争对手的频道。<p>我得到了很多优秀的创意，这些创意都成为了病毒式传播的视频。但这个监控过程非常繁琐。<p>于是我为自己开发了一个工具来自动化这个过程。后来我决定将这个工具分享给其他人。这就是ViralOutlier。<p>如果你对这个工具有任何问题，请回复这条评论。

我花了四年时间试图构建这个OAuth服务器，但始终没有完成。<p>后来我发现了代理编码，并在三周内完成了它。<p>它的不同之处在于：<p>• 双AI代理在<300毫秒内分析每次登录 - 安全信号代理：风险评分（设备、IP、地理位置、速度） - 策政策合规代理：业务规则（多因素认证政策、角色强制执行） - 综合决策：允许/记录/升级/锁定/拒绝<p>• 生产就绪的安全性 - PKCE（RFC 7636）、DPoP（RFC 9449） - 多因素认证（TOTP + WebAuthn/密码钥匙） - IP限制、速率限制、审计跟踪<p>• 欧盟数字主权 - 原生GDPR（数据导出、法律保留、保留政策） - 欧盟托管，无美国《云法案》风险 - 完整的审计跟踪（PostgreSQL + Redis Streams）<p>• 零AI依赖 - 如果AI超时，则采用确定性回退 - 返回保守的中等风险（安全默认值） - 系统在没有外部LLM调用的情况下继续运行<p>• 现代技术栈 - 后端：NestJS + TypeScript，LangChain/LangGraph - 前端：React 19，六边形架构，91%测试覆盖率 - 如果AI超时，则采用确定性回退（零依赖）<p>作为Firebase Auth / AWS Cognito / Auth0的替代方案，适用于希望控制其身份验证基础设施的公司。<p>架构图和屏幕截图在代码库中。<p>欢迎反馈和提问。

嗨，HN， 我一直在开发 dbt-Workbench，这是一个开源的用户界面，用于在命令行界面之外处理 dbt 项目。 目标很简单：让 dbt 产物（模型、数据源、测试、数据血缘、运行记录）更容易查看和理解，特别是在大型项目中，dbt 文档开始显得有限。 这个项目最初是因为我在处理复杂的 dbt 设置时遇到的个人痛点，我决定整理一下并公开发布。 目前这个项目还处于早期阶段，带有个人观点，绝对不完美。我非常欢迎反馈，尤其是来自大规模使用 dbt 的用户。乐意回答问题或听听为什么这可能是个坏主意。 代码库链接： [https://github.com/rezer-bleede/dbt-Workbench](https://github.com/rezer-bleede/dbt-Workbench)