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我一直认为代码是诗歌，但从未找到展示它的方式。我也喜欢音频（空闲时会玩玩 DJ）。 在制作个人网站时，我决定尝试一下，最终找到了展示我所见到的诗歌的方式。 代码星球：将 GitHub 贡献转化为星球和声音。 你也可以输入你的 GitHub 用户名，生成你自己的星球和音乐。 使用 three.js 和 tone.js 制作——并在 Cursor 上。能够创造这样的体验并将其用作创造力工具，感觉真好。 你可以创建自己的星球，并使用预设的滤镜和音频参数进行分享。

我构建了 RefearnApp，这是一个开源、可自托管的联盟营销追踪工具，你可以在自己的基础设施上运行它。 它能让你追踪推荐和佣金，管理支付，并完全掌控你的财务和联盟数据。你可以在自己的 VPS 上运行所有内容，完全避免在你的应用中使用第三方脚本。 目标是让你完全掌控你的联盟营销系统，而不是依赖外部平台。 我很乐意收到关于你目前如何在你的产品中设置联盟营销追踪的反馈，以及你在现有工具中遇到的问题。 GitHub: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;ZAK123DSFDF&#x2F;refearnapp" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;ZAK123DSFDF&#x2F;refearnapp</a>

我妻子送了我一台 Commodore 64 Ultimate (<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.commodore.net" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.commodore.net</a>) 作为生日礼物，但每次为了摆弄它都要接一整个显示器，这显然很麻烦。当我发现 Ultimate FPGA 板内置了通过网络串流视频和音频数据的功能，以及一个 REST API 用于文件和配置管理时，我就开始着手开发一个应用程序来远程控制我的新设备。 * 通过网络查看和收听你的 Commodore 64 Ultimate 或 Ultimate 64 设备，并配备完全可配置的 CRT 着色器，让你能够调出恰到好处的复古感觉。 * 查看和管理设备上的文件，包括支持拖放文件夹/文件上传，以及运行和挂载磁盘、创建新磁盘镜像等功能。 * BASIC Scratchpad 是应用程序中的一个迷你 IDE，你可以在其中编写 BASIC 应用程序，并将它们直接发送到任何已连接的设备上运行。 * 键盘转发功能允许你使用电脑键盘与设备交互，包括一个键盘覆盖层，用于你键盘上肯定没有的 Commodore 专用键。 * 可视化内存查看器和编辑器，以及类似终端的内存查看器和编辑器，用于调试和修改。 * 内置支持干净地录制视频和截屏。 * 完全原生的 macOS AppKit 应用程序。 这里有一个我录制并发送给 App Review 的粗略演示视频，用于昨天批准的 2.0 版本：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=_2wJO2wOGm8" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=_2wJO2wOGm8</a> 请再次注意，此应用程序仅适用于 Commodore 64 Ultimate 或 Gideon 的 Ultimate 64 设备。Ultimate II 没有为显示器供电的数据流功能。

我们在 Nutanix 构建此工具是为了解决一个反复出现的问题：检测大型对象存储（数亿个对象）之间的数据漂移。<p>现有的工具，如 AWS CLI (aws s3 sync --dryrun) 和 s5cmd (--dry-run) 非常适合许多工作流程，但我们对更深入、更灵活的比较有略微不同的要求。 这促使我们构建了这个工具，并且我们现在已将其开源，供更广泛使用。<p>主要功能：<p>1. 双向差异：给定两个存储桶 A 和 B，该工具会报告 (A−B) 和 (B−A)。<p>2. 浅层检查模式：比较对象名称 + ETag 以确定是否存在。<p>3. 深度检查模式：通过 HeadObject 比较标签、元数据和 ObjectLock/WORM。<p>4. 可恢复性：检查点允许长时间运行的作业无缝恢复。 例如，一个中断在 800 万个对象处的 1000 万个对象的运行将从中断处继续。<p>性能（50 万个对象）： 浅层模式：~3,900 个对象/秒 深度模式：~1,345 个对象/秒（25 个工作进程）<p>该工具适用于任何两个兼容 S3 的存储桶。<p>欢迎讨论关于该工具的任何问题！

我和女朋友吵架了。我们俩都没告诉对方，就都登录了我们共用的 Claude 账号来发泄情绪。后来，她注意到了那个聊天，加入了进去，开始质问我。我从 Claude 那里得到了奇怪的回复，让我冷静下来。在意识到聊天被改名为“为什么 Michael 是个不体贴的混蛋”后，我刷新了一下，意识到 Claude 在设计时没有考虑到多会话 Websocket，于是告诉它我们有两个人。在那之后，它同时看到了双方的观点，自然而然地开始调解。没人要求它这么做。它识别了正确的发言人，读懂了气氛，并对当下所需做出了回应。 我们找过“带 AI 的群聊”，但它不存在。所有东西都是 1 对 1 的助手模式。 所以我们开始构建它。一个 AI，作为参与者存在于你的群聊中，而不是一个你需要 @ 才能提问的机器人。它有自己的观点。它决定什么时候说话，什么时候闭嘴。它会读懂气氛。 我遇到的最有趣的障碍是记忆。 RAG、嵌入、原生 KV，都共享一个我需要打破的约束。“用户 X 喜欢寿司。”变得对所有人来说，永远在任何地方都可访问。这不是了解事物的方式。如果我在酒吧里告诉你一个秘密，桌子上的人都知道。20 分钟后才出现的人不知道。如果我在私下告诉你一些敏感的事情，你永远都知道，但不会在大家面前提起。 所以我构建了基于见证者的记忆。当 AI 学到一些东西时，它会标记房间里的每个人作为见证者。记忆是不可变的，是那些在房间里听到的人共同拥有的财产。 只有当至少有一个见证者在场时，记忆才可用。爱丽丝当时在场，你提到了你的分手？AI 在爱丽丝在场的任何房间里都知道。只有你和鲍勃？不知道。爱丽丝加入了？现在它记起来了。私人对话会被标记为 learned_privately，并且永远不会出现在公共语境中。AI 将私人知识视为真实的人对待秘密一样。 衰减因类型而异：事实是永久的，偏好在几个月内消失，情绪在几天内消失，意图在几周内消失。所有记忆都争夺一个显著性评分的上下文槽位。最近的访问和当前房间的存在都会提升它。新记忆通过嵌入检查现有记忆。“迈克尔有一只狗”+“狗的名字叫萨姆”变成了一个一起出现的链，而不是覆盖。 记忆是第一个难题。第二个难题是知道什么时候不说话。 每个 LLM 的默认模式都是回复。但现实对话中的参与者大部分时间都保持沉默。你的两个朋友正在处理某事，你不会插嘴。困难的问题不是说什么。而是识别出什么时候正确的做法是什么都不说。 所以在昂贵的个性模型运行之前，一个廉价的模型（Haiku）会读取最后 N 条消息，并决定 AI 是否应该说话。我先试了规则，它们很糟糕。现在它是一个描述对话物理学的提示。开放循环（有人被晾在一边，填补空白）vs 封闭循环（两个人来回交流，闭嘴）。经过几次迭代，它才不再愚蠢。事实证明，Haiku 对布尔工具输出有一个系统性的偏见，所以不得不反转模式：询问 should_stay_quiet 而不是 should_respond。大大减少了误报。 这已经与真实用户一起上线了。对话感觉不一样。最令人惊讶的涌现行为之一是它有多么搞笑（评论中的截图）。完全没有为此提示。 我一直在思考：关于 AI 产品，感觉平淡或机器人的大部分原因不是模型，而是框架层。当你不再将 AI 构建为一个由一个用户查询的助手，而是将其构建为多人类社交语境中的参与者时，模型比助手框架所展示的具有更多的个性和能力。架构是瓶颈，而不是权重。 如果你想尝试，Takt 在 takt.chat。这篇文章更多的是关于架构，而不是产品。