1 分•作者: Brajeshwar•7 个月前
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1 分•作者: ksec•7 个月前
1 分•作者: sonderotis•7 个月前
2 分•作者: Javatasctic•7 个月前
1 分•作者: bookofjoe•7 个月前
1 分•作者: hireclay•7 个月前
1 分•作者: tagawa•7 个月前
3 分•作者: Baqqla•7 个月前
电子商务有一个无人提及的隐性成本:
卖家仅为了出现在买家面前,就要在广告上烧掉 50 到 300 美元。<p>这种浪费的支出变成了每笔购买的隐形税。
买家以为他们“得到了最优惠的价格”,但实际上他们是在为卖家的获客成本买单。<p>Baqqla 颠覆了这种模式。<p>1. 买家发布他们的需求。
2. 多个卖家立即收到请求。
3. 卖家直接竞争——没有广告,没有排名游戏,没有拍卖式的定价。
结果:广告浪费层瓦解,价格趋于正常化。<p>https://baqqla.com/investor.html
30 分•作者: todsacerdoti•7 个月前
20 分•作者: makerdiety•7 个月前
1 分•作者: GeldiBey•7 个月前
2 分•作者: doener•7 个月前
1 分•作者: zbentley•7 个月前
1 分•作者: gridscript•7 个月前
我开发 Gridscript 是因为我的妈妈。<p>她不懂 Excel、SQL 或 Python,但她经常会收到工作上乱糟糟的电子表格。她会打电话给我,说:“你能帮我清理一下这个吗?”或者“为什么我不能点一下按钮就修复这一列呢?”<p>每次,我都会意识到同样的事情:
大多数数据工具都是为专家设计的,而不是为只需要清理、重新组织或理解数据的普通人设计的。<p>所以我决定做一些更简单的事情。<p>Gridscript 是一个基于浏览器的 workspace,旨在让日常数据任务——清理、转换、分析、可视化——尽可能简单。你可以使用直观的无代码工具进行常见操作,或者在需要更强大功能时切换到 Python/JavaScript。<p>它的设计目标是轻量级且易于上手,但仍然足够强大,可以完成真正的数据工作。
而且它完全在客户端运行,无需安装或设置——我的妈妈可以打开浏览器并立即开始修复她的电子表格。<p>如果你也经常处理数据,但又不想被电子表格、脚本、库、环境、依赖项等繁琐的事情困扰,我希望这也能让你的生活更轻松一些。<p>在这里试用:<a href="https://gridscript.io" rel="nofollow">https://gridscript.io</a><p>很乐意回答问题或听取反馈!
1 分•作者: doppp•7 个月前
2 分•作者: truelinux1•7 个月前
如果你从事软件开发或其他技术相关工作,就必须接受默默无闻、不为人知的事实。过去几年里,我把自己的作品和想法发布在 Medium、reddit、dev.to、YouTube 以及所有常见的发布平台上。这些平台对于短期反馈来说还不错,但它们并不能真正让你出名——而且它们也不应该这样。它们奖励的是表现——你向无形观众展示得有多好——而不是你作品背后的真正技艺或对领域的贡献。
真正改变我工作方式的地方是 GitHub。几乎没有人会浏览我的个人资料,而且大多数代码库也不会引起关注。但代码本身就在那里——也许这才是唯一重要的部分。如果作品足够好,它最终会在基础设施中找到自己的位置,找到需要它的人。如果它不够好,那么在其他地方发布或参与再多,也无法弥补。
意识到这一点后,我反而变得出奇地安定。我不再追逐那些建立在注意力之上的平台上的可见度,而是开始更关注我所构建内容的质量和实用性。这些指标更加安静,但也更加诚实。
归根结底,在科技行业中,默默无闻是常态。谁能说出所有参与 Firefox 浏览器或 openbox 窗口管理器开发的人员的名字呢?即使作者没有成为人们熟知的名字,这项工作也具有真正的价值。如果我构建的东西最终能帮助到某人,即使是在多年以后,那也足够了。
1 分•作者: doener•7 个月前
1 分•作者: zerohero111•7 个月前
我构建这个工具是因为我厌倦了冷启动、复杂的设置,或者仅仅为了查询 S3 中的日志而支付 AWS 出站流量费用。<p>问题:为了分析 500GB 的日志,我通常需要:<p>- 等待 Athena 冷启动 5-10 秒 + 支付 5 美元/TB 的扫描费用。<p>- 将数据下载到我的笔记本电脑(速度慢 + 出站流量费用)。<p>- 将其上传到 Datadog/Snowflake 等 SaaS 平台(成本高昂 + 隐私风险)。<p>解决方案:Burner 是一个“自带计算”的 SQL 引擎。<p>架构:您在与您的存储桶位于同一区域的 EC2 实例上运行 Agent(Docker)。由于数据从未离开您的 VPC,因此没有出站流量费用。Agent 在内存中计算聚合(使用 DataFusion/Arrow),并且仅将 JSON 结果流回给您。我集成了 wasmtime,因此您可以编译 Rust 逻辑(如 PII 擦除或 CIDR 匹配),并在查询引擎内部以原生速度运行它。<p>基准测试(1GB Parquet / 1 亿行):<p>- Python (Pandas):约 45 秒(在 t3.micro 上崩溃,内存不足)<p>- Burner:约 1.8 秒(流式批处理,256MB RAM 限制)<p>商业模式:我正在尝试 19 美元的终身许可证(Beta),而不是订阅模式。<p>很乐意回答问题!<p>代码库在这里:<a href="https://github.com/burnersql/burner-agent" rel="nofollow">https://github.com/burnersql/burner-agent</a><p>邮箱:hello@burnersql.com
2 分•作者: mellosouls•7 个月前
3 分•作者: LorenDB•7 个月前