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一周热榜
人工智能在终端中表现出色，但许多人对使用命令行并不感到舒适，这意味着他们无法访问或利用人工智能的全部潜力。
因此，我们构想了一种不同的体验，并围绕以下问题展开：如果人工智能有一个完整的桌面环境可以使用会怎样？如果人工智能成为体验而不是工具会怎样？如果这种体验是有趣的、令人愉悦的和直观的又会怎样？今天，我们发布了我们所创造的内容的首个预览视频。
PearlOS 是一个基于浏览器的桌面环境，人工智能助手（Pearl）可以与您对话，帮助您打开应用程序、管理窗口、构建角色、进行研究、记笔记、搜索网络以及控制整个用户界面。您只需与她交谈，屏幕上的事情就会发生。
这还处于早期阶段，但核心功能已经运作良好，我们整个（小型）团队都在日常任务中使用它。
演示视频：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=aKO52ox0dx0" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=aKO52ox0dx0</a>
GitHub：<a href="https://github.com/NiaExperience/PearlOS/" rel="nofollow">https://github.com/NiaExperience/PearlOS/</a>
我们希望将其发展为“个人珍珠”，让每个人都可以使用，无需任何编码或人工智能经验。
我们正在寻找架构反馈、贡献者和诚实的批评。
打开它时您会得到的内容：
* 一个包含应用程序的桌面环境（笔记、浏览器、YouTube、文件管理器、计算器、音乐播放器）
* 一个可以自然对话的声音。支持打断处理、轮流发言、真实对话。
* 持久记忆。Pearl 会记住您的项目、偏好和跨会话的过去对话。她会从您上次停下的地方继续。
* 子代理群体。Pearl 可以将复杂任务分解为并行代理任务，在您继续对话的同时在后台运行。
技术栈：
* Next.js 前端（桌面在浏览器中运行）
* 多模型路由（快速模型用于聊天，较重模型用于复杂推理，可配置）
* Pipecat 实时语音（Deepgram STT，PocketTTS 用于本地 TTS）
* OpenClaw 用于代理编排
* 自带 API 密钥，可以替换任何大型语言模型（LLM）
它不是：
* 另一个 ChatGPT 的包装
* 只是一个加上人工智能的终端
* 不收集您的数据（在您的硬件上运行，无遥测）
感谢大家！
Stephanie 和 PearlOS 团队
对这个小浏览器玩具的想法有点着迷。必须做出来。
我发布了 WebAssembly4J，并附带了两个运行时绑定：
- Wasmtime4J – Wasmtime 的 Java 绑定 [链接](http://github.com/tegmentum/wasmtime4j)
- WAMR4J – WebAssembly Micro Runtime 的 Java 绑定 [链接](http://github.com/tegmentum/wasmr4j)
WebAssembly4J 是一个统一的 Java API，允许在不同的引擎上运行 WebAssembly [链接](http://github.com/tegmentum/webassembly4j)。
这个项目的动机在于，当前 Java 有多个新兴的 WebAssembly 运行时，但每个运行时都暴露了自己的 API。如果你想尝试不同的引擎，就必须每次都重写集成层。
WebAssembly4J 提供了一个单一的 API，同时允许在底层使用不同的运行时提供者。
项目目标：
- 从 Java 应用程序运行 WebAssembly
- 允许跨引擎比较运行时
- 使 WebAssembly 运行时对 Java 开发者更易获取
- 在运行时演变的同时提供稳定的接口
当前支持的引擎：
- Wasmtime
- WAMR
- Chicory
- GraalWasm
为了支持传统和现代的 Java 环境，该项目的目标是：
- Java 8（JNI 绑定）
- Java 11
- Java 22+（支持 Panama）
构件已发布到 Maven Central，因此可以直接添加到现有项目中。
我非常希望听到从事 Java + WebAssembly 集成或运行时实现的人的反馈。
我厌倦了在决定是否为我的有限责任公司（LLC）选择S公司时进行粗略的计算，所以我在周末制作了一个计算器。
我找到的大多数工具要么忽略州/城市税，要么收费获取答案，或者需要创建账户才能看到有用的信息。TakeHome完全在您的浏览器中运行（无需注册，无分析，无服务器端存储），并且在您拖动滑块时实时更新每一个数字。
它模拟的内容包括：
- LLC自雇税与S公司W-2工资的FICA税
- QBI扣除（第199A条款）与SSTB逐步淘汰
- 根据SECURE 2.0规则的单人401(k)（传统/罗斯/分割，按年龄段的补缴限额）
- 自雇健康保险扣除
- S公司管理/合规成本比较
- 纽约州所得税、特许税、PTET
- 纽约市UBT（LLC）、GCT（S公司）、PIT及IT-219抵免
您可以保存场景，比较任意两个场景（它会准确显示哪些输入不同以及对美元的影响），并进行多维的“假设”实验。
还有一个AI模式，您可以用简单的英语描述一个场景，它会为您生成实验。
税务引擎约有2000行TypeScript代码，没有外部依赖。技术栈为React 19、MobX、Tailwind v4，部署在Cloudflare Workers上。AI功能使用Claude Haiku。
注意事项：纽约/纽约市的税务模型已完全构建；对于其他地区，在联邦层面上是方向正确的（自雇税与FICA税、QBI、401k分析是与地点无关的）。假设为标准扣除。QBI假设为SSTB。此内容不构成财务建议，请将其视为与您的注册会计师（CPA）对话的准备。
我在每个计算项上添加了详细的工具提示，包括公式、IRS代码引用和来源链接。每个数字都展示了其计算过程。
我对反馈很感兴趣，特别是如果您发现税务逻辑错误。同时也想知道我是否应该优先考虑其他州（加州、德克萨斯州、佛罗里达州？）或支持逐项扣除。
<a href="https://takehome.money" rel="nofollow">https://takehome.money</a>
嗨，HN，
我开发了 hanoi-cli，这是一个小型命令行工具，用于分析 Kubernetes 节点上 Pod 的分布情况，并建议更好的放置方案。
这个想法来源于一个反复出现的问题：即使请求/限制设置得当，集群往往还是会出现不平衡的情况。有些节点负载过重，而其他节点则未得到充分利用。
期待大家的反馈。