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嗨，HN， 我是Prasad，很早就开始使用Cursor了。 为我的项目添加规则确实提高了Cursor助手的质量和自主性，但手动操作花了我不少时间。 所以我开发了一个工具，可以根据技术和各种偏好生成规则。 欢迎试用。 <a href="https://cursor-rules-generator.xyz/" rel="nofollow">https://cursor-rules-generator.xyz/</a>

嘿，HN，我是 Henry 和 Roman。我们一直在构建一个跨平台框架，用于在智能手机上本地部署 LLM、VLM、嵌入模型和 TTS 模型。 Ollama 可以在笔记本电脑和边缘服务器上本地部署 LLM 模型，而 Cactus 可以在手机上部署。直接在手机上部署有助于构建 AI 应用和智能体，这些应用和智能体能够在不泄露隐私的情况下使用手机，支持无延迟的实时推理，我们已经看到了针对用户的个性化 RAG 管道等等。 苹果和谷歌最近都积极推出了本地 AI 模型，分别推出了 Apple Foundation Frameworks 和 Google AI Edge。然而，两者都是特定于平台的，并且仅支持来自公司的特定模型。为此，Cactus： - 适用于 Flutter、React-Native 和 Kotlin Multi-platform，面向跨平台开发者，因为当今大多数应用都是用这些构建的。 - 支持你在 Huggingface 上找到的任何 GGUF 模型；Qwen、Gemma、Llama、DeepSeek、Phi、Mistral、SmolLM、SmolVLM、InternVLM、Jan Nano 等。 - 兼容从 FP32 到低至 2 位量化模型，以提高效率并减少设备负担。 - 具有 MCP 工具调用，使其性能更好，真正有用（设置提醒、图库搜索、回复消息）等等。 - 针对复杂、受限或大上下文任务回退到大型云模型，确保稳健性和高可用性。 它是完全开源的。希望有更多人试用它，并告诉我们如何让它变得更好！ 代码库：[https://github.com/cactus-compute/cactus](https://github.com/cactus-compute/cactus)

Hi HN， 我开发了 Activiews，为 Apple 用户提供一种更简单、更注重隐私、更注重视觉效果的健身方式，尤其侧重于地图功能。 这款应用从 Apple Health 和 Watch 中读取数据，无需创建账户或将任何数据发送到云端。 我开发它的初衷是希望拥有一款健身应用，它： - 没有社交网络功能 - 不在他们的服务器上存储我的数据 - 不需要账户或登录 - 保持轻量级，没有臃肿的功能 - 易于使用，专注于可定制的锻炼可视化效果 核心功能： - 可定制的锻炼地图和可分享的卡片 - 路线动画飞行 - 日历热图，显示一段时间内的活动 - 离线优先，数据保存在设备上，无需登录/账户 - 深色/浅色主题、地图样式、单位制和强调色自定义 - ⌚ 直接从 Apple Watch 读取数据 - 本地化为 13 种语言 - 每月 0.99 欧元或终身 24.99 欧元 它使用原生 API，用 Swift 和 SwiftUI 构建，专注于性能和隐私。我很乐意听取您的反馈、想法和评论。 App Store：<a href="https:&#x2F;&#x2F;apps.apple.com&#x2F;de&#x2F;app&#x2F;activiews&#x2F;id6747010245">https:&#x2F;&#x2F;apps.apple.com&#x2F;de&#x2F;app&#x2F;activiews&#x2F;id6747010245</a> 网站：<a href="https:&#x2F;&#x2F;activiews.xyz" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;activiews.xyz</a> 谢谢！

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