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Metiq.space 的概念源于与朋友们玩《Global Magnates》时，意识到实时全球数据是多么分散。船舶、飞机、卫星、港口、天气、危险、基础设施、网络和公共数据集都存在，但它们通常存在于不同的工具和地图中。 我们的目标是构建一个交互式三维地球仪，能够通过纬度、经度和高度可视化实时公共数据。地表数据保留在地球仪上，而飞机、卫星和其他地表以上的物体可以表示在实际的三维空间中，而不是被压扁在地图上。 最终成果是一个交互式地球仪，展示了地球、空中、海洋、太空、网络、国防、基础设施、政治等领域，并且这个列表还在不断增长。 目前大部分开发工作都集中在数据过滤和去重方面。

各位 HN 的朋友，我是 git-lrc 的作者，非常希望能获得社区的反馈。 去年，我的团队开始更广泛地使用 AI 编码工具，我们生成了大量的代码，但花在审视这些生成代码上的时间却越来越少。 我们感觉对我们正在构建的东西的掌控感/理解力有所下降。偶有回归（regressions）悄悄溜过。有时改动甚至一路进入了生产环境，之后又被撤销。 我们尝试了几款 AI 代码审查工具，但大多数工具是在 PR（Pull Request）阶段运行的。这感觉太晚了。我希望审查能在开发者对实现细节仍有深刻印象的团队层面上进行（软性强制），同时我也想强调每个工程师对保持生产环境稳定的责任。 于是我构建了 git-lrc。 当你提交代码时，git-lrc 会打开一个审查界面，展示你的 diff。它会总结改动内容，指出值得再次审视的地方，并让你快速浏览改动的重要部分。 随着时间的推移，git-lrc 已经发展到可以检查 10 个类别中约 100 种常见的风险模式，包括安全性、可靠性、性能、可维护性等。 请注意，这远非正式审查。它只是在代码被记录到 git 之前，花大约 60 秒时间审视自己的工作。 它还会生成一个简短的“摘要报告”，突出主要改动，并特别强调潜在风险。通过 git-lrc，你可以快速地对即将发布的代码进行健全性检查，并对生成的内容获得更大的信心。 在我看来，它与其说是一个 AI 审查器，不如说是一种 AI 辅助开发的习惯：一个短暂的停顿，以确保我们理解并支持我们正在发布的代码。 开发者可以审查改动，对其进行担保，或者有意识地跳过审查。这些决定会被记录在 git 历史中，从而创建代码发布前审查的轨迹。 如果您能花时间看看，在您的项目或团队中试用一下，并告诉我您的想法，我将不胜感激。 我很乐意接受 HN 社区的反馈，并随着时间的推移不断改进它！ GitHub：https://github.com/HexmosTech/git-lrc

各位 HN 的朋友们！我开发了 AgentPace（一款 macOS 菜单栏应用），因为我发现自己经常需要估算是否会过早用完编码代理的额度。这款应用的目的不是在菜单栏显示“您还剩 X%”，而是展示您随时间推移的使用趋势，以帮助您规划和管理使用量。使用图表让这一切一目了然且直观，您无需中断工作流程即可快速了解自己的消耗速率。目前它主要面向订阅了 Claude Code 和 Codex 的用户，但未来我计划将其扩展到更多服务。非常乐意回答任何问题！

“安全且私密”是总体目标。 这是一个使用基于浏览器、本地优先和 WebRTC 的相当独特方法的概念演示。 此演示旨在展示客户端管理的加密。我们可以避免任何形式的注册。 应用：https://enkrypted.chat 特点： * 点对点 * 端到端加密 * 文件传输 * 本地优先 * 无需注册 * 无需安装 * 无数据库 如果您需要进一步说明，请随时联系，而不是直接深入研究文档/代码。 重要提示：虽然此产品旨在提供安全体验，但未经审计或审查。仅用于测试、反馈和演示目的共享。请负责任地使用。

我喜欢字典游戏：一个人从字典里找一个生词，然后写下它的定义。接着，其他玩家也写下自己编造的、假的定义，然后大家一起猜哪个是真的。<p>我基于这个概念制作了一个类似 Wordle 的每日游戏。游戏会显示一个单词和四个定义，由你来判断哪个是真实的。每天都有五个新词可以尝试。<p>真实的定义来自维基词典，虚假的定义则由 Claude（有时也包括我）编造。<p>请告诉我你的想法，以及如何改进这个游戏！

找工作真烦人。在 LinkedIn 和 Indeed 上翻找，从猎头那里收到无数垃圾邮件，他们试图覆盖尽可能大的受众，点击“快速申请”却石沉大海，还要费力分辨哪些工作是真的。我妻子几个月前开始找工作时就遇到了这些问题，所以我为她构建了一个工具，帮她分担最糟糕的部分。结果就成了这个。哦，对了，她不到两周半就收到了一家大公司的录用通知书。现在，她很喜欢她的工作。 Morning Stack 在夜间运行。当用户入睡时，它会遍历大型招聘网站（以及一些小众网站），然后尝试验证每一个职位信息，然后再信任它。 这份工作是真的吗？——它会在真实浏览器（Playwright）中打开职位信息并进行检查。我们不进行 API 抓取，也不登录任何账户。然后，我们会回溯到公司自己的 ATS 页面，以便您直接向他们申请。如果找不到，该职位将被删除。 它符合您的要求吗？——一个 LLM 会将职位描述与您的个人资料（简历、职业故事、期望职位、薪资范围、地理位置和福利）进行交叉比对。您越具体，最终收到的职位就越少。这正是其意义所在。 对于少数幸存下来的候选职位，它会根据职位描述调整您的实际简历并为每个职位起草一封求职信。一个独立的验证器会再次阅读这些内容，并与您的实际简历进行比对，剔除任何无法支持的事实。我们通过三振出局规则来避免 AI 生成的虚假信息：如果一个声明尝试三次后仍无法得到支持，它就会放弃该职位，继续前进，而不是发送虚假信息。 到早上 7 点，您将收到一小叠（最多 3 个）真实的职位空缺以及完整的申请材料。 - 您会看到每个职位的一些有用的信息（公司和职位信息，以及任何异常情况，如高薪或无限带薪休假）。 - 您会进行审查，以确定您是否感兴趣。 - 您自己进行润色，并在公司最直接的网站上提交申请。 就是这样。这是您的声誉；您自己掌控。以下是我特意没有构建的功能： 它绝不会登录您的任何实际账户，也绝不会代表您自动申请。在我看来，这是一种非常糟糕的趋势。我不认为它有效，也不认为人们信任它。“广撒网”不适合那些关心职业发展结果的人，您将始终以自己的名义提交申请。 本周将向一小部分测试用户开放。有一个等候名单。链接在上面。 我很乐意在评论中深入探讨架构或服务条款的理由。