大家好，
我创建了GPTShirt，旨在让制作有趣、独特的T恤变得简单。我发现现有的选项需要我没有的设计技能。
这个网站允许你输入文本提示，生成设计，然后处理生产和运输。尝试设计生成器无需注册账户。你也可以分享这些设计。
它使用了recraft v3，这是一个处理文本效果良好的稳健图像生成器。还有额外的流程步骤，以确保设计在布料上打印时效果良好。
以下是一些示例及其提示：
- 宇宙漂浮猫岛 - [链接](https://gptshirt.app/designs/0d65835c-ea70-4a56-9f5e-92a0ec4a2149)
- 奇幻蔬菜角色拍摄 - [链接](https://gptshirt.app/designs/554b47c2-b8df-49ed-8cde-fb1f192dbd39)
- 鳄梨励志健身 - [链接](https://gptshirt.app/designs/6bf0d4c2-982c-4183-94b9-ae0f59ea3dc7)
我很想听听你们的反馈，无论是积极的、消极的，还是无聊的等等。
感谢你们的关注！
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一周热榜
上传一份商业计划书，看看你的创业想法有多可行。
问题：
大型语言模型（LLMs）在理解电子商务网站方面表现不佳。它们：
从杂乱的HTML中虚构价格和规格
在用户界面模板（如标题、弹窗、广告）上浪费令牌
在实时库存和价格更新方面遇到困难
我们的解决方案：基于Answer.AI的llms.txt进行分支，推出site-llms.xml，这是一种用于产品数据的XML网站地图协议。
商家提供：
/site-llms.xml：所有产品URL的索引
/product/123/llms.txt：包含规格和价格的干净Markdown（示例见代码库）
好处：
AI获取结构化数据，而不是进行抓取
商家可以控制暴露的信息（类似于robots.txt）
可扩展到数百万个产品（支持网站地图索引）
我们将以CC BY-SA协议开源此项目（与网站地图协议相同）。
欢迎HN的意见：
这是正确的抽象吗？它能适用于非电子商务网站吗？
代码库：github.com/Lumigo-AI/site-llms（欢迎点赞！）
你好，HN，
我想分享一个我正在开发的库，名为：
**fp-filters** - 一个精心挑选的包含130多个常用过滤函数的集合，这些函数采用函数式编程风格编写（并且可以使用）。
### 为什么我构建这个库：
我注意到在多个代码库中，开发者倾向于反复编写相同或相似的过滤函数。很多时候，这些函数都是内联的，影响了可读性。
我意识到它们中的大多数实际上执行的操作是相似的，因此可以将它们隔离、整理并单独维护。
**fp-filters** 提供了130多个可组合的、无点的过滤函数，使数据转换管道更加可读和易于维护。
所有函数都是谓词，可以作为谓词使用，但在用作过滤器时表现尤为出色。
### 主要特点：
1. 纯函数式方法，无副作用
2. 可组合的谓词（通过fp-booleans实现的与、或、非组合子）
3. 常见过滤模式作为可重用函数
4. 具有TypeScript定义的类型安全
5. 以esm和cjs格式导出
6. 零依赖，体积小
7. 单独导出，甚至不需要树摇
8. 100%测试覆盖率
### 示例用法：
```javascript
const input = [[1, 2, 3], [2, 4], [0, 4, 8, 16]];
// JS
input.filter((array) => array.every((element) => element % 2 === 0));
// fp-filters
input.filter(everyElement(isEven));
```
```javascript
// JS
dates.filter((date) => {
const day = date.getDay();
return day === 0 || day === 6;
});
// fp-filters
dates.filter(isWeekend);
```
```javascript
// JS
array.filter((arg) => arg.length > 0);
// fp-filters
array.filter(isNotEmpty);
```
### 与众不同之处：
与lodash/fp或ramda不同，**fp-filters** 专注于数组过滤模式，强调在复杂数据转换中的可读性。它旨在对已经熟悉JavaScript数组方法的开发者直观易用，同时提供函数组合的优势。
该项目采用MIT许可证，欢迎贡献。我期待听到HN社区的反馈。
### 链接：
npm: [https://www.npmjs.com/package/fp-filters](https://www.npmjs.com/package/fp-filters)
GitHub: [https://github.com/Oaxoa/fp-filters](https://github.com/Oaxoa/fp-filters)
文档: [https://oaxoa.github.io/fp-filters](https://oaxoa.github.io/fp-filters)
感谢你们的关注！