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大家好，我是来自 Poly 的 Abhay (<a href="https:&#x2F;&#x2F;poly.app">https:&#x2F;&#x2F;poly.app</a>)。我们正在开发一款应用，旨在取代 Finder/文件资源管理器，提供更智能、更强大的搜索功能。你可以把它想象成 Dropbox + NotebookLM + Perplexity 的结合体，用于管理你数 TB 的文件。这里有一个快速演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=RsqCySU4Ln0" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=RsqCySU4Ln0</a>。 Poly 能够使用自然语言搜索你的内容，支持多种文件类型，甚至可以精确到页面、段落、像素或时间点。我们还提供了一个集成的智能助手，可以对你的文件执行操作，例如创建、编辑、总结和研究。任何你能执行的操作，智能助手也能做到，包括重命名、移动、标记、注释和组织文件。智能助手还可以读取 URL、YouTube 链接，搜索网络，甚至为你下载文件。 以下是一些你可以浏览的公共驱动器（注意：它目前在 Safari 浏览器中无法使用——抱歉！我们正在努力解决这个问题。） * 《Whole Earth Catalogue》的每一期：<a href="https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;whole-earth-catalogues">https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;whole-earth-catalogues</a> * 旧版 Playstation 手册档案：<a href="https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;playstation-manuals-archive">https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;playstation-manuals-archive</a> * Orson Welles 访谈和商业广告的小型档案：<a href="https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;orson-welles-archive">https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;orson-welles-archive</a> * 萨尔瓦多·达利为《爱丽丝梦游仙境》创作的绘画档案：<a href="https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;salvador-dali-alice-in-wonderland">https:&#x2F;&#x2F;poly.app&#x2F;shared&#x2F;salvador-dali-alice-in-wonderland</a> 要试用它，请导航到其中一个公共文件夹，使用智能助手或搜索功能来查找内容。上面的演示视频可以让你大致了解用户界面的工作方式。通过点击文件来选择它们。按空格键快速预览。按 Cmd + i 打开任何文件的详细信息。你可以从顶部中间的栏中进行搜索（或按 Cmd + K），所有搜索都将使用语义相似性，并在文件内部进行搜索。或者使用右下角的工具菜单中的智能助手（或按 Cmd + ?），你可以询问有关文件的问题，让智能助手为你搜索、总结内容等。 我们在 2022 年 3 月推出了一个早期的图像生成公司后，决定开发这款应用，当时我们意识到用户存储、管理和搜索他们的库有多么痛苦，尤其是在生成式媒体的时代。尽管我们的服务当时已经有超过 15 万用户，但我们意识到我们真正的使命是改进文件浏览器，使其智能化，因此我们在 2023 年关闭了我们的服务，并转向了这项工作。 我们认为 Poly 非常适合任何希望对文件进行有用操作的人，例如总结研究论文、找到合适的媒体或资产、创建可共享的投资组合、搜索特定表格或文档以及生成报告和概述。当然，它也是组织你的生成式 AI 资产的好方法。或者，你也可以用它来组织笔记、链接、灵感等等。 在底层，Poly 基于我们先进的搜索模型 Polyembed-v1 构建，该模型原生支持跨文本、文档、电子表格、演示文稿、图像、音频、视频、PDF 等的多模态搜索。我们允许你按短语、文件相似度、颜色、面部和其他几种特征进行搜索。智能助手特别擅长使用搜索功能，因此你可以输入类似“找到我签署的最新租赁协议”的内容，它可以通过搜索、阅读前几个文件、如果没有匹配项则再次搜索等方式来查找它。但我们的嵌入模型的质量意味着它几乎总是在第一次搜索中找到文件。 它在网络和桌面上的工作方式完全相同，除了在桌面上，它会将你的云文件同步到一个文件夹（就像 Google Drive 一样）。在网络上，我们使用巧妙的缓存来启用离线支持和文件冲突恢复。我们付出了巨大的努力，使我们的系统比你现有的文件浏览器更快，即使你从网络浏览器中使用它。 文件存储计划目前为：100GB 免费层级，付费层级为 2TB，每月 10 美元，超过 2TB 后，每 GB 每月 1 美分。我们还有针对智能助手使用的速率限制，这些限制在不同的层级有所不同。 我们很高兴在接下来的几个月内推出许多功能，包括“虚拟文件”（将你的 Google 文档存储在 Poly 中）、从其他托管提供商同步、移动应用程序、智能助手的 MCP 生态系统、访问网络搜索和深度研究模式、离线搜索、本地文件支持（在桌面端）、第三方来源（WebDAV、NAS）等等。 我们的候补名单现已开放，我们将从今天开始让人们加入！请在 <a href="https:&#x2F;&#x2F;poly.app">https:&#x2F;&#x2F;poly.app</a> 注册。 我们也希望听到你对我们正在构建的内容的想法（和担忧），因为我们还处于起步阶段，所以你的反馈可以极大地塑造我们公司的未来！

嗨，HN， 我们正在挑战零售财富管理。大多数个人投资组合优化从根本上是有缺陷的，因为它过于静态，忽略了您的具体目标。 我花了十年时间帮助一些世界上最大的投资者构建他们的投资组合。我的联合创始人曾在微软从事后端工程之前，为散户投资者构建了数百个财务计划。我们知道问题所在：传统的投资组合构建和维护方法（如现代投资组合理论）依赖于短视、静态的资产配置。 这种方法论的失败是顾问们忽视资产低于 25 万美元的散户投资者，而平台则推广通用基金的原因。对他们来说，个性化、动态的资产配置是不可行的，因为所需的复杂计算太难手动扩展。 我们构建了解决方案：一个财务副驾驶，为您提供所有财务状况的清晰概览，并向您展示如何通过量身定制的动态指导来实现您的目标。这是一个可扩展的、非托管平台，将建议与资产分离。 * **定制动态指导：** 获取真正为您和您的具体目标量身定制的持续投资建议。我们的模型会根据您的时间范围和当前投资组合状态持续调整风险——研究表明，与传统模型相比，这种方法可以将目标实现概率提高 30% 以上。 * **无需转移即可跟踪：** 通过安全地连接您的账户（与 Plaid/SnapTrade 的 API 链接）自动跟踪目标的进展。您永远不必转移一美元；采纳我们的指导，并在您已经投资的地方使用它。 * **完全清晰：** 查看家庭财富、支出和目标的单一、清晰、统一的视图。 这个财富副驾驶旨在指导和赋能用户实现他们的目标，并建立积极的财务习惯。 有关我们投资方法的完整审查，请查看我们的白皮书： [https://drive.google.com/file/d/1_WhcShE2G8eJJJuq1odsPq5BVAHW09aU/view?usp=sharing](https://drive.google.com/file/d/1_WhcShE2G8eJJJuq1odsPq5BVAHW09aU/view?usp=sharing) Fulfilled 是一家在美国提供此自动化平台的 SEC 注册投资顾问。 请查看并向我们提供您对 UX 清晰度和我们所提供价值的严厉、诚实的反馈。 产品链接：[https://www.FulfilledWealth.co](https://www.FulfilledWealth.co)

大家好，我们是 Ethan 和 Danny，Tangent（<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent</a>）的作者。Tangent 是一个基于 Rust 的日志管道，其中所有规范化、丰富和检测逻辑都作为 WASM 插件运行。<p>我们一直在 OCSF（<a href="https:&#x2F;&#x2F;ocsf.io" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;ocsf.io</a>）社区中看到同样的问题： 1) 模式不断变化。大公司有专门的团队来维护供应商到 OCSF 的映射。 2) 没有共享的映射库，所以每个人都在重复相同的工作。 3) 编写映射器是乏味、重复的工作。 4) 大多数管道使用专有的 DSL，难以共享，也难以让工具/LLM 生成。<p>Tangent 采取了不同的方法：没有 DSL——映射和丰富只是编译成 WASM 的普通代码，可共享的插件——我们维护一个社区库（<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent-plugins" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent-plugins</a>），互操作性——我们可以在 WASM 中运行其他引擎的 DSL（例如 Bloblang），以便于迁移，完全的灵活性——插件可以验证模式，调用外部 API (<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;examples&#x2F;enrichment&#x2F;main.go#L58" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;examples&#x2F;en...</a>)，或执行复杂的转换 (<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent-plugins&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;zeek-ocsf&#x2F;conn&#x2F;main.go#L312" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent-plugins&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;zee...</a>)。<p>这是一个 Python 转换插件的示例，用于从日志中删除除“message”之外的所有字段：<p><pre><code> import json from typing import List from wit_world.imports import log # `log.Logview` 是 Tangent 的零拷贝 JSON 访问器类型。 def process_logs(self, logs: List[log.Logview]) -&gt; bytes: out = bytearray() for lv in logs: msg = lv.get(&quot;msg&quot;) value = msg.value if msg is not None else &quot;&quot; out.extend(json.dumps({&quot;message&quot;: value}).encode() + b&quot;\n&quot;) return bytes(out) </code></pre> 我们在仓库中还有更多示例。<p>由于插件只是 Go/Python/Rust，LLM 可以轻松创建新的映射器。例如，我问：<p><pre><code> 从 AWS Security Hub Finding 生成到 OCSF 的映射器 </code></pre> 只需要做一些小的调整。（<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent-plugins&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;aws-ocsf&#x2F;security_hub&#x2F;main.go" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;telophasehq&#x2F;tangent-plugins&#x2F;blob&#x2F;main&#x2F;aws...</a>）<p>在性能方面，一个 16 核的 Amazon Linux 机器在 ~100 字节的 JSON 日志上实现了 ~480 MB/s 的端到端处理速度（TCP → Rust-WASM 转换 → sink）。CLI 包含用于本地搭建、测试和基准测试插件的工具。这里深入介绍了我们如何获得这种性能： <a href="https:&#x2F;&#x2F;docs.telophasehq.com&#x2F;runtime" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;docs.telophasehq.com&#x2F;runtime</a>。<p>我们很乐意收到您的反馈！您怎么看？

我构建了 rapid-rs，旨在消除在启动新的 Rust Web 服务时需要编写的数小时的样板代码。<p>一个命令即可获得： - 自动配置的数据库、日志记录、CORS - 位于 /docs 的 OpenAPI/Swagger UI - 请求验证 - 生产就绪的可观测性<p>基于 Axum 构建。早期基准测试显示，在 10-20MB 内存下，处理速度约为每秒 5 万次请求。<p>这是 v0.1 版本 - 欢迎提供反馈！<p>Crates：<a href="https://crates.io/crates/rapid-rs" rel="nofollow">https://crates.io/crates/rapid-rs</a>

我正在考虑迁移一台 Windows 服务器（Windows Server 2012 R2 Standard），想知道是否有办法了解正在读取哪些文件。我知道操作系统会保留这些元数据，但我也了解到这些元数据并不可靠。是否有第三方工具或某种 PowerShell 脚本可以用来跟踪这些数据？