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这是我将 DOOM 移植到非游戏设计工程工具系列的第三篇。<p>KiDoom 在 KiCad 中将墙壁渲染为 PCB 走线。ScopeDoom 通过耳机插孔将矢量数据传输到示波器。现在，OpenSCAD-DOOM 将几何图形实时导出到参数化 CAD 工具。<p>这是一个自定义的 Python 引擎，它读取 WAD 文件并输出 OpenSCAD 代码。Pygame 处理输入并运行一个并行软件渲染器。OpenSCAD 端使用动画模式来绕过文件监视器的 200 毫秒去抖动。<p>我实际上在 12 月份就开始了这个项目，打算在圣诞节发布，但无法将性能提升到幻灯片播放的水平。就搁置了。然后上周，我不得不为另一个项目修复 OpenSCAD 渲染，发现 npm openscad-wasm 包是 2022 年的，并且默默地忽略了 Manifold 标志。修复 (<a href="https:&#x2F;&#x2F;phaestus.app&#x2F;blog&#x2F;blog0031" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;phaestus.app&#x2F;blog&#x2F;blog0031</a>) 将渲染时间从 2 分钟缩短到 2 秒。然后我将这个修复应用到 OpenSCAD-DOOM，突然之间它就可以玩了。（顺便说一句，OpenSCAD 的主线版本是 2021.01！）<p>博客文章：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.mikeayles.com&#x2F;#openscad-doom" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.mikeayles.com&#x2F;#openscad-doom</a><p>代码：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;MichaelAyles&#x2F;openSCAD-DOOM" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;MichaelAyles&#x2F;openSCAD-DOOM</a><p>YouTube：<a href="https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;l9nnV-mO4wY" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;youtu.be&#x2F;l9nnV-mO4wY</a>

我们现在处境艰难，急需能在伊朗使用的VPN，而且不能很快被封锁。他一直在那些乱七八糟的Telegram频道里找VPN，结果那些VPN基本上一发布就只能用24小时，然后我们就得像无头苍蝇一样到处找替代品。我只想和我的朋友一起玩DND（龙与地下城），真的需要帮助。你们都是黑客之类的吧？网站的名字是“黑客新闻”，我想象着某个厉害的黑客大佬会瞬间传送过来拯救我，或者什么的，拜托了，帮帮我吧！

大家好，我一直很希望 Jetbrains 产品（PyCharm、Webstorm、IntelliJ）能有一个图像编辑器，所以我开发了一个插件来处理大部分图像编辑功能。我还添加了 Gemini 和 OpenAI 的支持，这带来了一些意想不到的功能。<p>说实话，即使有了 AI 工具，开发这个插件也花了不少时间，而且我还有一长串待添加的功能。但我非常高兴它现在已经上架了，甚至还卖出了第一个，我可能永远无法表达我有多开心！

https://xcancel.com/NicerInPerson/status/2014989679796347375 https://github.com/mikekelly/claude-sneakpeek

例如，Android 构建倾向于使用 `sdkmanager --licenses`。<p>假设我得到一个预先配置了 Claude Code 的 VPS，并让它为我构建的应用程序制作一个 Android 版本，它几乎总是会自动下载 sdkmanager 并接受许可。<p>这种流程在它的训练数据中多次出现（这本身就是一个有趣的现象）。<p>无论许可内容是什么；我对此事的发生感到有些惊讶，而且我确信我不会是最后一个，Android SDK 许可也不会是唯一一个。<p>以这种方式接受的协议的法律地位是什么——也许更重要的是——考虑到你所采取的任何立场都将被恶意 ~~行为者~~ 代理利用，其法律地位应该是什么？

大家好，HN！我们开发了 PyVRP，一个用于解决车辆路径问题的开源求解器。 它可以解决许多实际的路径规划问题，包括那些带有时间窗约束、多车场和重新装载的问题。这些问题都是 NP 难问题，因此 PyVRP 实现了一个基于迭代局部搜索的、最先进的元启发式求解器。局部搜索优化引擎是用 C++ 编写的。除了求解器之外，PyVRP 还提供了一个高级的 Python 建模接口。这使得从 Python 解决大规模路径规划问题变得容易，并且速度接近原生速度。 文档：<a href="https://pyvrp.org/" rel="nofollow">https://pyvrp.org/</a>

AI 智能体通常需要特定领域的知识才能完成任务。与其编写自定义提示或从头开始构建 MCP 工具，利用现有的 API 文档是一种实用的方法——而 OpenAPI 是事实上的标准，其经过实战检验的规范已维护多年。 然而，将原始的 OpenAPI 规范直接提供给智能体也有局限性。复杂的规范可能会超出 LLM 的上下文限制，即使能够容纳，每次请求都加载整个文档也会浪费宝贵的上下文。 Agent Skills 通过为按需阅读构建文档来解决这个问题。智能体仅加载它们需要的内容——从概述开始，然后深入研究特定的操作或模式。由于文件读取是跨智能体框架的通用功能，因此这种方法可以在任何地方使用，无需特殊集成。