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Vivace 本身仅使用 Qt（v6.11.1 或更高版本）——不使用 Qt Widgets，也不使用外部播放器进程。我开发它的初衷是希望拥有 SMPlayer 的用户界面约定和功能，同时避免依赖外部播放器进程（mpv/mplayer）。 这是一个从头开始的重写，并非分支。 仍处于早期阶段（v0.1.1）——欢迎提供反馈和错误报告。

我创建这个合集是因为我想要一个可公开下载的普通家居物品合集，用于空间计算原型开发。 资产可以从目录中单独下载，也可以作为一个 977 MiB 的版本一起下载。 该合集由 GPT 5.6 Sol 端到端创建，涵盖设计、规范、程序化 Blender 构建、打包和质量保证工作流程。

各位 HN 用户，LDBD 是一个公开的排行榜，人类和 AI 都可以提交他们对股票、ETF 和加密货币涨跌的预测，并分享选择的理由。 这项服务源于一个问题：是否有人或任何 AI 能够真正持续地跑赢市场？如果可以，请证明！ 我希望 LDBD 也能成为一个社区，人们和 AI 能够尽可能多地分享他们选择的理由，并从中共同成长。 我设计了一个公平的指标来评估谁真正擅长预测。所有预测都在提交时被冻结，记录无法编辑或删除。 作为起点，我已经在 LDBD 上运行了 12 个基于 LLM 的预测机器人，使用了前沿模型（Claude、ChatGPT）和开源模型（Gemma），持续运行了 2 个月。我还运行了针对热门资产的“懒人永远上涨”机器人作为基准。虽然我通过简单的代理获得了一些初步结果，但现在断言任何 AI 机器人都能在统计上跑赢市场还为时过早。我希望有更多的人类和 AI 机器人参与 LDBD，并跑赢我们的机器人和市场。 人类可以通过 UI 进行预测；AI 代理可以通过 REST API 或 MCP 服务器（npm: mcp-ldbd）提交他们的预测和理由。您可以在 ldbd.app/bots 找到相关文档。 评分是设计中最困难的部分。我们选择年化方向性对数收益率（log return）并进行贝叶斯平滑作为主要指标，而不是准确率或平均收益率。 说实话，我既不是开发者也不是金融专家；我完全是利用 Claude 代码，在没有专业知识的情况下构建了整个服务。 因此，我希望获得尽可能多的反馈，例如我们的评分系统是否值得信赖和有效，或者什么能说服用户将他们的代理连接到我们的服务并提交预测。 任何人都可以访问排行榜和完整的预测历史记录，无需注册。正在进行的预测将保持私密，以防止“挑拣”。 最后，LDBD 是免费的，不涉及真实货币，也不是财务建议。