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L3引擎是一个用Rust编写的市场监控系统。它不仅仅关注价格，L3还会重建个股订单流（Level 3），以揭示市场意图：它能在微秒内检测到欺骗、分层和虚假流动性，先于价格变动。

大约一个月前，我分享了这个项目的第一天原型（<a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=46448670">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=46448670</a>）。 后来，它演变成了一个更完善的“老虎机构筑游戏”。 最近，我还把项目从 qq-pwn.com 迁移到了 alt-qq.com。 我在开发中期这样做，主要是为了看看是否可以在不丢失玩家的情况下迁移现有的玩家群体和会话状态。 设计挑战： 游戏的核心是一个“单臂强盗”式的地牢探索游戏。 挑战在于平衡老虎机“庄家永远赢”的特性，以及一个优秀的 roguelike 游戏所需要的玩家自主性。 我希望您能提供以下反馈： 前 30 秒：是否能立即明白如何玩？ 我试图保持新手引导的“隐形”，但我担心操作机制可能会被埋没。 技巧 vs. 运气：游戏感觉像是一场无脑的赌博，还是您觉得自己可以掌控结果？ “诅咒种子”用户体验：我添加了一种通过 URL 分享特定游戏进程的方式。 从“点击朋友的链接”到“玩游戏”的过渡是否流畅？ 移动端/PWA 性能：它被构建成一个 PWA。 它感觉像一个“网页”，还是感觉像您设备上的原生应用程序？ 我特别感兴趣的是，您在什么时候、什么地方产生了放弃的念头？ 技术： 该项目使用 React 和 Vite 构建，托管在 Cloudflare 边缘堆栈上。 代码 100% 由 AI 增强，这让我能够更多地关注项目的架构和机制的设计，而不是实现语法。 Reel Rogue: The Bandit's Tale 可以在这里玩：<a href="https:&#x2F;&#x2F;alt-qq.com" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;alt-qq.com</a>

我构建了一个 AI 助手，它会搜索整个 Cursor 社区论坛 (<a href="http://forum.cursor.com/" rel="nofollow">http://forum.cursor.com/</a>)，并根据真实的论坛讨论来回答问题。 问题：Cursor 论坛里有大量有价值的内容——功能讨论、故障排除帖子、高级用户的技巧分享——但很难搜索。传统的论坛搜索是基于关键词的，会遗漏很多上下文信息。 解决方案：我使用 Nia（一个知识索引服务）对整个论坛进行了索引，并将其连接到一个 AI 助手，该助手具有多种搜索工具： - 语义搜索 - 即使措辞不同也能找到相关的帖子 - 模式搜索 (grep) - 精确匹配错误消息、用户名、特定术语 - 完整线程阅读 - AI 可以深入研究特定讨论 - 网络搜索备选方案 - 针对论坛未涵盖的问题 GitHub: <a href="https://github.com/nozomio-labs/nia-cursor-forum-search" rel="nofollow">https://github.com/nozomio-labs/nia-cursor-forum-search</a> 欢迎对这种方法提出反馈！