一周热榜

大家好， 我开发了一个名为 Mongo Analyser 的开源 TUI 应用程序，它使用 Python 编写，可以直接在终端中运行，帮助你清晰地了解 MongoDB 数据库中的内容。 Mongo Analyser 是一个终端应用程序，可以连接到 MongoDB 实例（无论是 Atlas 还是本地），扫描集合以推断字段类型和嵌套文档结构，显示集合统计信息（文档数量、索引和存储大小），并让你查看示例文档。你可以使用简单的文本用户界面，而不是运行 db.collection.find() 命令，甚至可以与一个 AI 模型（目前由 Ollama、OpenAI 或 Google 提供）进行对话，以获取模式解释、查询建议等。 我相信，如果你是一名开发人员、数据工程师、数据分析师，或者任何处理存储在 MongoDB 中的杂乱无章、无模式数据的人，这个工具可以帮助你理解你的数据实际是什么样的，以及如何改善其结构。 项目的 GitHub 仓库： [https://github.com/habedi/mongo-analyser](https://github.com/habedi/mongo-analyser)

我经营着一个名为SocialBu的社交媒体管理SaaS，前一段时间，我决定开放一个公共API。最初，我只是想支持一些一直在请求这个功能的高级用户，但没想到接下来发生的事情。 当API上线并有了文档后，我开始注意到一些有趣的现象： - 技术用户开始专门注册以获取API访问权限，包括代理机构、拥有自动化工作流程的营销人员，以及使用Zapier或n8n等工具的人。 - 这些用户转为付费计划的速度比普通用户快。 - 他们几乎不需要任何支持：只需阅读文档就能开始构建。 - 最重要的是，他们留了下来。一旦有人将你连接到他们的工作流程中，你就基本上嵌入了他们的系统。 我甚至没有大力推广这个API，只是悄悄地添加了文档并使其可访问。回想起来，我应该更早就这样做。 这也是我们专注于API优先产品开发的另一个原因。 我对其他产品通过API（甚至是Zapier/n8n集成）暴露出来的经历很感兴趣。同时，想了解在主要客户群体并非技术型或API消费者的情况下，有哪些策略可以进一步推广API？

嘿，HN， 我们写了一个相当不错的Gradle插件，想和大家分享一下。 结果发现，如果对Java和Kotlin编译器进行原生镜像处理，特别是对于“小型”项目（少于10,000个类），可以获得显著的性能提升。 通过对编译器进行原生镜像编译，通常在Gradle/Maven等工具中经历的JIT预热过程被跳过。启动时间非常快，因为原生镜像将堆封装在二进制文件中。javac的原生版本从输入生成的输出是完全相同的。这是完全相同的代码，只是经过AOT编译、转换为机器代码，并由GraalVM进行了预优化。 当然，原生镜像在所有情况下并不是最优的。经过预热的JIT仍然优于原生镜像，但我认为大多数项目在通过Gradle或Maven时“从未达到”完全预热的JIT，因为运行编译器的虚拟机很少能存活足够长的时间。 Elide（这个插件使用的工具）也支持获取Maven依赖。当激活时，它会准备一个本地的m2根目录，以便Gradle在需要时能够找到已经在磁盘上的依赖。初步基准测试显示，由于锁定文件防止了不必要的重新解析，原生镜像解析器的性能提升与编译器相似，达到了100倍以上的提升。 我们（作者）非常欢迎大家对改进这个Gradle插件或底层工具链提出反馈。请告诉我们你的想法！