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大家好， 我一直在开发 Astrae，这是一个专为 Next.js、Tailwind CSS 和 Framer Motion 构建的、拥有精美动画组件和模板的库。 作为一名设计师和创意开发者，我注意到虽然市面上有很多 UI 工具包，但很少有工具包能让你在不从头开始的情况下轻松添加动效和个性。 Astrae 旨在解决这个问题——你只需插入动画，就能获得开箱即用的精美效果。 一些亮点： * 用于着陆页和作品集的即用型模板 * 由 Framer Motion 驱动的动画 UI 组件 * 100% 专为 Next.js + Tailwindcss 构建 * 专注于设计质量和性能 * 目前，我正在逐步推出新组件，并在社交媒体上展示它们。

这是一个纯 C 语言实现的 ModernBERT 模型，灵感来源于 karpathy 的 llama2.c。核心部分（分词器 + 推理代码）大约 1000 行代码，没有任何依赖（除了用于快速矩阵乘法的 OpenBLAS 和用于正则表达式的 PCRE）。 如果你不了解，ModernBERT 是 answer.ai 推出的一个全新的仅编码器模型。与 Llama 等仅解码器模型不同，编码器模型在单次传递中处理所有输入 token（非自回归），这使得它们非常适合 token 分类等任务。 该实现支持从 Hugging Face 加载任何 ModernBERT 检查点。我用基础模型和一个用于匿名化 PII 的 token 分类模型进行了测试。你可以在单个线程上获得超过 1200 tokens/秒的吞吐量（略好于 pytorch 实现），但这与解码器模型没有直接可比性，因为没有逐个 token 的生成。 为了保持简单和可读性，我硬编码了架构。分词器是从头开始实现的 BPE，可以处理大多数情况（尽管缺少一些边缘情况）。主要目标是支持该模型的轻量级部署，而无需 pytorch 生态系统的繁重负担。 请享用。

排灯节通常被视为家庭庆祝活动，但它也可以成为一个有意义的工作时刻，用来联系和表达感激之情。这篇文章分享了适合职场环境的排灯节祝福语，从团队赞美到给领导的留言，应有尽有。排灯节快乐！ 阅读全文：https://www.bravoboard.xyz/blog/thoughtful-diwali-wishes-to-share-at-work

嘿，HN， Pluely v0.1.6 发布了。我正在公开构建它——没有风投支持，没有团队，只有我一个人，一次提交解决一个问题。 Pluely 是什么： 一个隐形的 AI 助手，在你需要它之前不会打扰你。可以把它想象成 Cluely，但它是开源的，只有 10MB 大小，而 Cluely 有 800MB，并且是由每天都在使用它的人构建的。 v0.1.6 有什么不同： 截图选择 - 点击并拖动以捕获屏幕的特定区域进行 AI 分析。最难的部分不是构建选择工具，而是让 Pluely 在实现精确交互的同时保持完全隐形。我在 macOS 上集成了 tauri-nspanel 用于非激活面板，并重建了 Windows 窗口管理以保持不可聚焦。为了做到这一点，我重写了三次。 音频设备控制 – 精确选择 Pluely 从哪个麦克风和系统音频源捕获。挑战在于在不重启整个捕获流程的情况下热插拔音频设备。不得不从头开始重建音频层以支持动态设备切换。 自动启动 - Pluely 现在会在你的系统启动时静默启动。随时待命，从不碍事。 解决了窗口焦点问题 - 这是 v0.1.5 中报告最多的问题。Pluely 不再在 macOS 或 Windows 上抢占焦点。你保持在你的工作流程中，Pluely 保持隐形，直到你调用它。 自定义音频捕获，带语音活动检测 多 LLM 支持：OpenAI、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Mistral、Cohere，以及自定义/本地模型 试用：[https://pluely.com](https://pluely.com) 源代码：[https://github.com/iamsrikanthnani/pluely](https://github.com/iamsrikanthnani/pluely) 完整更新日志：[https://github.com/iamsrikanthnani/pluely/releases/tag/app-v0.1.6](https://github.com/iamsrikanthnani/pluely/releases/tag/app-v0.1.6) 我根据用户实际需要发布更新，而不是根据路线图上的好看程度。这次发布是因为社区告诉我哪里坏了，以及需要什么。 公开构建。没有炒作。只是发布。