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Hi HN， 我开发了一款小巧的原生菜单栏应用，名为 Pingaroo。它将路由器延迟与互联网延迟区分开来，并显示实时的信号质量/噪声图，以帮助诊断间歇性延迟问题。该应用完全使用 Swift/SwiftUI 编写，并且完全开源。 Pingaroo 是基于 James Potter 的 WhyFi 应用的截图进行复刻的，并加入了一些个人改进和优化。 欢迎提供反馈！

嗨 HN！ 我们有一个 30 多人的 Slack 群组，引入了这个智能助手，方便非工程师人员提交简单的 PR 和更改。这为工程师们节省了宝贵的时间，也减少了上下文切换的成本。 一段时间后，我们把它扩展成一个功能齐全的智能助手，你可以在这篇博文中看到一些有趣的用例：<a href="https:&#x2F;&#x2F;blog.kilo.ai&#x2F;p&#x2F;announcing-kilo-for-slack" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;blog.kilo.ai&#x2F;p&#x2F;announcing-kilo-for-slack</a> 欢迎提出任何反馈！

Hi HN， 我一直在开发一个名为 Kontra 的小项目，现在已经发布了。 Kontra 是一个数据质量衡量引擎。你可以在 YAML 或 Python 中定义规则，然后针对 Parquet、CSV 或数据库表运行这些规则，就可以得到违规计数和抽样的失败行。 主要目标是避免做不必要的工作。Kontra 没有将所有规则一视同仁，而是区分了不同的执行路径。有些检查可以直接从 Parquet 元数据中得到答案，有些则会被下推到 SQL 中执行，而只有真正需要时，才会进行全内存扫描。Kontra 明确地说明了不同执行方式的保证有所不同，而不是将其隐藏。 在底层，它使用 DuckDB 对文件进行 SQL 下推，并使用 Polars 进行内存执行。它还支持数据集分析、从观察到的数据中草拟初始规则，以及对验证运行进行时间差分。规则可以携带用户自定义的上下文，并且可以在执行后对运行进行注释，而不会影响验证行为。 它既可以作为 CLI 使用，也可以作为 Python 库使用。 欢迎提问或提供反馈。

jSciPy 是一个开源的 Java 信号处理和科学计算库，灵感来源于 SciPy。<p>它专注于 FFT（快速傅里叶变换）、滤波器、PSD（功率谱密度）、STFT（短时傅里叶变换）、DCT（离散余弦变换）以及 Android 兼容性，旨在填补 JVM 和 Android 平台上对 DSP（数字信号处理）有大量需求的工作负载的空白。

大约 5 天前，我记得看到 43.8 万，现在是 39.1 万。发生了什么事，少了大约 4.7 万？ https://catalog.data.gov/dataset 这是个错误吗？

我最近和一位工程师聊了聊，他在 1981 年使用 Apple II 优化了 Black & Decker 的装配线。<p>他描述了他们如何以十进制秒为单位测量原子级的肢体动作（伸手、抓取、定位）来平衡生产线。但他做出了一种让我印象深刻的区分：<p>那时，目标是“流畅性”（顺畅），这本身就需要系统中存在一些松弛。他认为，如今，现代管理的目标是“利用率”（消除每一微秒的停机时间）。<p>他的原话是：“我们删除了‘等待’，但我们忘记了等待是人类唯一能喘息的时间。”<p>我觉得我现在在软件工程中看到了完全相同的模式。我们把开发者的空闲时间当作一个需要通过 JIRA 工单来消除的缺陷，而不是思考所必需的松弛。<p>向 HN 提问：对于那些在这个行业工作了 20 年以上的人，你们同意吗？