演示即生成:无需提示词,手动一次构建Web自动化
这款工具能够记录浏览器操作并即时生成自动化代码。用户只需手动执行一次任务,系统即可捕捉每个步骤并将其转换为可编辑的生产级代码。该工具主打无需编写提示词或掌握特定语法,仅需演示工作流即可完成部署,旨在通过“演示即生成”的方式,大幅降低Web自...
这款工具能够记录浏览器操作并即时生成自动化代码。用户只需手动执行一次任务,系统即可捕捉每个步骤并将其转换为可编辑的生产级代码。该工具主打无需编写提示词或掌握特定语法,仅需演示工作流即可完成部署,旨在通过“演示即生成”的方式,大幅降低Web自...
开发者发布了名为 `gemma3.c` 的项目,成功用纯 C 语言实现了 Google Gemma 3 4B IT 模型的推理引擎。该项目完全不依赖 Python、PyTorch 或 GPU,展示了现代大模型在低资源环境下的运行能力。该引擎支持内存映射权重、原生 Tokenizer、流式输出及交互聊天模式,内存占用仅约 3GB,在普通 CPU 上即可达到每秒 1 至 5 个 Token 的生成速度。这一成果极大简化了 LLM 的部署流程,为边缘计算场景提供了新的技术路径。
原文链接:Hacker News
针对 AI 编程助手在新任务中容易“失忆”、不熟悉业务逻辑和代码规范的痛点,OpenCode 推出了一款名为 smart-codebase 的开源插件。该插件能够在 AI 完成任务后自动等待并沉淀知识,将经验转化为可复用的项目技能。这意味着 Agent 能随着使用越来越聪明,在后续对话中调用积累的项目知识,从而更出色地完成任务,实现了类似项目局部 SKILL 的思路,有效提升了 AI 编码的连续性和准确性。
原文链接:Linux.do
作者深入剖析了自旋锁实现中的常见误区与性能陷阱。文章指出,开发者常因忽视原子操作、CPU架构差异及缓存一致性等问题,导致系统性能下降甚至死锁。通过对比Intel与AMD的指令延迟差异,以及分析优先级反转和虚假共享等现象,作者强调了手写自旋锁的极高难度。文章最终建议,除非在极少数极端场景下,否则应尽量避免自行实现,转而使用操作系统原语或成熟的标准库,以确保系统的稳定性与效率。
原文链接:Hacker News
管理成百上千个远程站点时,设备IP冲突是运维人员的噩梦。由于多数路由器默认使用相同的192.168.1.x子网,传统VPN路由无法区分目标,端口转发又存在安全隐患。本文介绍了一种基于WireGuard和1:1 NAT的叠加网络解决方案,通过为每个设备分配唯一的虚拟IP地址,成功隔离物理网络差异。该方法无需修改客户原有网络配置,大幅提升了安全性和稳定性,从根本上解决了大规模分布式设备的管理难题。
原文链接:Hacker News
LM Studio 发布 0.4.0 版本,引入全新无 GUI 守护进程“llmster”,支持在云端服务器及 CI 环境中部署核心功能。新版本基于 llama.cpp 2.0 引擎实现了并行请求与连续批处理,大幅提升推理吞吐量。同时,发布了新的有状态 REST API `/v1/chat`,支持集成本地 MCP 服务。界面方面进行了全面革新,新增分屏视图、聊天导出及开发者模式,进一步优化了本地大模型的开发与使用体验。
原文链接:Hacker News
本文讲述了一位创客利用数学方程与生成式AI技术制作3D打印灯罩的有趣经历。作者首先使用Desmos绘制复杂的2D极坐标方程,并尝试将其导入OnShape进行3D放样,但因模型过于复杂而失败。随后,作者转向求助ChatGPT编写Python脚本,成功将2D轮廓转换为3D网格并生成STL文件用于打印。此外,作者还将代码环境迁移至marimo,实现了浏览器内的可视化展示。这一案例生动展示了AI辅助设计在创客领域的巨大潜力。
原文链接:Hacker News
最新评论
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!
实测下来确实如文章所说,规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思,说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点,每天arxiv上那么多新论文,手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文,能节省不少时间。感谢开源!