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嗨 HN 我构建了一个小型 CLI 工具，用于安全地清理过期的 GitLab 分支。 它的设计目标是： * 默认安全（启用 dry-run 模式） * 对 CI 友好（适当的退出代码） * 支持自动化（JSON 输出） * 简单且可预测（设计使然） 我构建它的原因在于，仓库往往会积累废弃的分支，而清理工作常常发生得太晚或需要手动操作。 欢迎提供反馈、边缘情况，或关于仓库维护自动化的想法。

我搭建了一个仪表盘，用于整理关于美国诉尼古拉斯·马杜罗案（位于纽约南区）的未解封起诉书、法庭日程安排和文件。

Hi HN， 我们正在开发一个文档保险库，专为无法接受云端暴露的个人和组织设计。 该系统在某些方面刻意保持“无聊”： • 无需账户 • 核心功能不依赖云端 • 完全离线运行 • 本地加密 • 气隙存储 • 加密导出和受控加密打印 我们之所以开始这个项目，是因为打印。在许多环境中，打印仍然不可避免，并且仍然是最大的数据泄露途径之一。大多数隐私工具都止步于存储，完全忽略了输出。 这并非旨在取代所有人的云存储。它适用于威胁模型假定以下情况的场景： • 网络是恶意的 • 云账户最终会被攻破 • 有时必须牺牲便利性来换取控制权 我们明确声明： • 并非“无法破解” • 并非“军工级” • 并非“零风险” 我们试图最小化攻击面和失效模式，而不是消除它们。 我们非常希望收到关于以下方面的反馈： • 威胁模型的盲点 • 加密打印的假设 • 物理访问风险 • 更新和密钥管理策略 • 什么会让你立刻对它失去信任 如果这听起来像你永远不会使用的东西，那也是有用的反馈。 谢谢。

当你想到 AI 视频时，你可能会想到 Sora 或 Veo 3（扩散模型）之类的东西。如果 AI 能够像编写网站一样编写视频代码呢？这个思想实验促使我创建了 Mike。它编写 React 代码，这些代码可以被渲染成视频。你可以要求 AI 使用任何 Node 库来渲染图表、动画和模拟。

我创建这个是为了让执法活动更加透明。它使用了 [提及技术栈，例如 Mapbox/Leaflet] 和一个验证系统来防止误报。欢迎大家对验证逻辑提出反馈意见。