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我开发了 BUS Core，一个面向小型制造车间和创客的本地优先 ERP 系统。<p>它处理库存、供应商、生产运行和成本核算。<p>所有操作都在本地进行： - 无需账户 - 无遥测 - 无 SaaS 依赖<p>目标是为那些已经超越电子表格但又不适合传统 ERP 系统的小型车间提供可用的解决方案。<p>技术栈刻意保持简单： Python 后端 + SQLite + 本地 Web UI。<p>该项目最初是一个实验，尝试使用 LLM 构建软件，并采用严格的“真实来源” + 冒烟测试循环。<p>仓库： <a href="https:&#x2F;&#x2F;buscore.ca&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;buscore.ca&#x2F;</a> <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;True-Good-Craft&#x2F;TGC-BUS-Core" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;True-Good-Craft&#x2F;TGC-BUS-Core</a><p>很想听听任何运营小型生产业务的人的反馈——当你们的规模超过电子表格时，最先遇到什么问题？

我开发了一款名为 Fitopoly 的手机应用，用户可以通过锻炼在世界地图上“占领”地盘。<p>跑步、步行、骑行和健身房锻炼会生成“六边形占领”，逐渐扩大你控制的区域。<p>这个想法是将游戏设计机制应用于健身激励，让进度可视化并具有竞争性。<p>技术栈：<p>- Flutter (iOS + Android) - 服务器 API - 地理空间游戏逻辑<p>很想听听来自 HN 社区的反馈。

Presage 会根据五个链上信号对每个 Polymarket 交易进行评分：钱包年龄、持仓集中度、投注概率、交易量和钱包聚类。该系统已针对三个已确认的内幕交易事件进行回溯测试，结果表明可清晰区分可疑活动和合法活动。

当 AI 编码工具帮助你规划项目时，它们会用文字描述你的选项，并让你做出选择。这对于技术选择来说没问题，但对于任何视觉相关的内容就无能为力了。“带有汉堡菜单的粘性导航栏” vs “带有可折叠部分的侧边栏”，如果不看到它们，就很难评估。 我构建了一个 Claude Code 技能，它为每个决策点生成一个自包含的 HTML 页面，并在浏览器中打开它。每个页面都有四个带有视觉预览的选项（UI 决策的 CSS 模型、交互流程图、技术选择的架构图）、一个比较表和一个推荐。你选择一个，它会记录选择，然后继续。最后，你会得到一个标准的实施计划。 所有状态都保存在一个 .decisions/ 文件夹中，作为 HTML 文件和一个 JSON 清单。有一个登陆页面，显示每个决策及其状态。你可以更改过去的决策，它会更新所有内容。 需要了解的权衡：它比基于文本的规划慢很多。每个决策都是一个完整的 HTML 文件生成。它使用更多的 token。视觉预览是 CSS 模拟，而不是像素级完美的模型。对于小型项目或你已经知道自己想要什么的项目，这有点过头了。 源代码是一个文件 (SKILL.md)，它充当提示模板。没有依赖项，没有构建步骤，除了 AI 本身之外没有运行时。 总之，试一试吧。希望大家都喜欢。

iOS Safari 横屏模式下标题不换行

我开发这个工具是因为我经常被 Claude Code 的账单吓到。一个我预计花费 2 美元的复杂重构任务，最终可能要花费 15 美元，而且事先根本无法预知。<p>Tarmac 会分析你的提示，并在 Claude Code 开始工作前给你一个费用范围。它使用在 3,000 个真实的 SWE-bench 任务上训练的保形预测，在 80% 的目标范围内达到了 81% 的准确率。<p>npm install -g tarmac-cost — 完全开源，本地运行，无追踪，无需账户。<p>非常欢迎大家针对估算准确性提供反馈——这是我目前最关注的改进方向。

嘿，HN， 我开发了一个名为 stockMRRket 的副业项目，你可以在这里用虚拟货币买卖真实独立创业公司的股票。 核心理念：价格源自真实的创业公司指标（主要是月经常性收入，即 MRR），因此它就像一个小型互联网创业公司市场。 它基于 trustMRR API 构建，这使得项目成为可能。感谢 Marc Lou 提供这些数据。

我创建了 remotedevelopers.com，因为我再也不想写简历了。 连接你的 GitHub → 它会抓取你的代码库、技能、活动 → 生成一个永远保持更新的个人作品集。 无需简历。无需求职信。只需展示你已交付的代码。你可以在时间轴中添加文章、帖子、视频和其他内容，让潜在雇主全面了解你的工作。 它支持 AEO/SEO，为每个个人资料生成 llm.txt 文件，并拥有一个 MCP，专门针对我们都知道正在做决定的 AI 招聘人员。 我很乐意收到反馈。