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我是一名独立开发者兼吉他手，因为厌倦了使用不同的应用程序来管理设备、练习和协作，所以我创建了 OpenFret——一个可以处理所有这些问题的一站式平台。<p>它的功能：<p>1) 智能库存 – 添加你的吉他，从数据库中约 1,000 个型号中自动填充规格。跟踪木材、拾音器、调音、换弦、照片等信息。<p>2) AI 练习课程 – 根据你的练习历史生成个性化的吉他谱和课程。使用 VexFlow 符号渲染。<p>3) Session 模式 – 版本控制的音乐协作（类似于音频领域的 Git）。分支音轨、添加音轨层、查看历史记录、合并贡献。<p>4) 音乐工具 – 调音器、节拍器、音阶可视化器、和弦进行、指板图。Last.fm 集成，用于跟踪你正在学习的歌曲。<p>5) 吉他 RPG – 通过弹奏真实的吉他音符来战斗怪物。Web Audio API 检测你的演奏。提供 300 多个从初学者到高级的精心制作的课程。<p>无需注册即可尝试的内容：<p>1) RPG 演示完全免费，无需帐户：<a href="https:&#x2F;&#x2F;openfret.com&#x2F;game" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;openfret.com&#x2F;game</a> — 只需点击“开始战斗”并开始演奏。它限制在 10 级，但让你真实地体验音符检测。<p>完整的平台（库存、AI 练习、Session）需要 Discord 或魔术链接身份验证。<p>当前状态：Beta 测试版。核心功能已实现，正在积极添加内容。RPG 已经完成了 300 多个课程，并且还在不断增加。完整游戏一次性收费 10 美元，其他所有功能均免费。<p>我创建它的原因：我有一个地下室音乐工作室，希望在一个地方跟踪上次换弦的时间，获取适合我正在练习内容的练习材料，并且无需通过私信发送 WAV/MP3 文件进行协作。<p>技术：Next.js (T3)，Web Audio API 用于音高检测，VexFlow 用于乐谱，Strudel 集成用于算法伴奏，Last.fm API。<p>很乐意回答关于 AI 吉他谱生成、音符检测或 Git 风格协作模式的问题。

这两者的结合兑现了承诺：在代码库中快速、智能地编辑多个文件，且人为干预极少。 我在 Cursor 中尝试过的其他任何模型都无法与之媲美。 问题：有人试过 Claude Codex 吗：它和 Cursor 一样好用吗？

Hi HN， 我从事交易已有 10 多年，主要专注于量化技术，例如均值回归和统计套利（配对交易）。随着时间的推移，我发现许多用于这些策略的工具要么太贵，要么太慢，或者根本没有考虑到散户交易者的需求。 因此，我们决定构建 QuantLens，这是一个基于网络的工具，为美国股市提供量化分析。我们的目标是让每个人都能使用强大的量化工具，而不仅仅是机构投资者。 主要功能： 配对交易：查找协整股票对，并分析价差、z-score、发散度和相关性。 均值回归：识别偏离其历史均值的股票。 行业分析：使用行业范围内的趋势和相对表现获得自上而下的视角。 简洁、快速的 UI：设计为轻量级且易于探索。 这仍然是一个正在进行的项目，我们正在积极构建更多功能。 我们很乐意听取您对以下方面的反馈： * 概念 * UI/UX * 您认为对专业交易者有用的功能 您可以在这里试用：[https://quantlens.app](https://quantlens.app) 感谢您的阅读，很乐意回答任何问题！

大家好！ 过去一个月，我一直在开发这款SaaS产品，它将Superhuman和Notion的功能结合到一个平台上。 这个产品的理念是，通过一个AI助手，在一个仪表盘上处理邮件、日历、发票和任务。它可以整理你的收件箱、草拟回复、安排会议、发送付款提醒，并提供每日简报。 你们能给我一些关于你们想要的功能的反馈吗？或者，你们想试试这个产品吗？我想和我的用户一起开发这款产品。 这是我为它制作的登陆页面： https://boopydoop.com/

我最近一直在将我的静态分析工具从 JavaScript 重构到 Go，以提高性能。<p>在实现了模块解析后，我决定添加一个新功能：循环依赖检测——这在我参与的项目中一直是一个出了名的耗时任务。<p>令我惊讶的是，它的性能竟然超越了所有现有工具，比最快的替代方案快了 12 倍！<p>除了从头开始实现所有功能，包括导入解析器和模块解析器，我没有做任何特别的事情。<p>在包含 6034 个源代码文件和 518862 行代码的项目上运行循环检测，耗时不到 400 毫秒，而其他工具至少需要 5 秒才能执行。

您好！我创建了 SmokeRand：一个用 C99 编写的、用于伪随机数生成器（PRNG）的全新跨平台测试套件（MIT 许可证）。它结合了 TestU01、PractRand 和 gjrand 的思想，支持多线程，包括四个预定义的通用测试集，大约 250 个 PRNG 示例以及几种针对被测 PRNG 的预定义启发式评分。支持两种生成器接口：标准输入/标准输出或插件。还支持与 TestU01 和 PractRand 的轻松集成。 SmokeRand 的完整测试集的敏感度似乎与 TestU01 相当，但它原生支持 32 位和 64 位生成器。此外，SmokeRand 有时会发现 TestU01 和 PractRand 未检测到的问题：例如，在 128 位线性同余发生器（LCG）的高位，具有巨大滞后的加法滞后斐波那契生成器，SplitMix64 中不存在 64 位重复项以及 DES-CTR 输出。