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Hi HN， 我一直在开发 RustAPI，这是一个开源的 Rust API 框架，专为 AI 优先的开发而设计。 虽然 Actix 和 Axum 等框架功能强大，但我注意到 LLM 在生成 API 时，很难处理它们繁琐的样板代码和僵化的模式。RustAPI 侧重于可读性、可组合性和可预测的结构，以便人类和 AI 都能更有效地使用它。 它内置了 OpenAPI/Swagger 支持，并针对 SSE、MCP 和 LLM 驱动的工作流程进行了优化。 我分享这个是为了获得 Rust 和后端开发人员的早期反馈——特别是那些正在尝试 AI 生成代码的人。 仓库： <a href="https://github.com/Tuntii/RustAPI" rel="nofollow">https://github.com/Tuntii/RustAPI</a>

我为 svelte-check 构建了一个 Rust 替代品，对于 Svelte 5 项目，它的速度提高了 10-30 倍。 它的功能： * 使用自定义 Rust 解析器解析 Svelte 文件 * 使用 Rayon 并行转换为 TSX * 通过 Microsoft 的 tsgo（TypeScript 的原生 Go 端口）运行类型检查 * 通过源映射将错误映射回原始 .svelte 位置 它为什么快： 官方的 svelte-check 使用 TypeScript 的语言服务 API，该 API 针对具有持久连接的 IDE 进行了优化。这对于自动补全非常有用，但对于批处理 CLI 检查速度很慢。 svelte-check-rs 将真实的 TSX 文件写入磁盘，并将 tsgo 作为独立编译器运行。这使得可以使用持久的 .tsbuildinfo 进行增量构建，因此后续运行仅重新检查已更改的文件。 在 650 个文件的 SvelteKit monorepo（M4 Max）上的基准测试： ``` 冷启动：17.5 秒 vs 39.6 秒（快 2.3 倍） 热启动：1.3 秒 vs 39.4 秒（快 30 倍） 迭代：2.5 秒 vs 39.8 秒（快 16 倍） ``` 关于 AI 部分： 我使用 Claude Code (Opus 4.5) 和 Codex CLI (GPT-5.2 xhigh) 大约在 2 天内构建了它。整个 Svelte 解析器、TSX 转换器、诊断引擎和 CLI 完全由 AI 编写。我专注于架构决策和针对真实代码库的测试，而模型处理了实现。 我的动机实际上是让 AI 编码代理更有效。当代理编写代码时，他们需要验证它是否有效，而等待 40 秒进行类型检查会扼杀反馈循环。通过 1-2 秒的检查，代理可以更快地迭代，并在我们庞大且不断增长的生产 SvelteKit 代码库上立即发现自己的错误。 网站：[https://svelte-check-rs.vercel.app/](https://svelte-check-rs.vercel.app/)

嗨，HN 社区， 我开发了 Underpriced AI，旨在解决我作为兼职二手商品卖家遇到的一个问题：站在旧货店里，想知道某件东西是否值得购买。 它的工作原理如下： - 拍下任何物品的照片 - AI 识别品牌、型号、制造商、年代等信息 - 从 eBay 和其他市场提取最近的成交价格 - 立即为您提供估价，并附有置信度评分 您还可以生成 SEO 优化的 eBay 商品列表，并直接从应用程序发布。 技术栈：Next.js，Claude API 用于视觉识别和分析，eBay API 用于市场调研和商品发布。 “快速扫描”功能专为移动端设计——在您外出采购时，可在几秒钟内获得价格检查。 提供免费套餐。欢迎来自二手商品销售领域或从事类似定价/估值问题的人提供反馈。 https://underpricedai.com