1 分•作者: PaulHoule•24 天前
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1 分•作者: p0u4a•24 天前
2 分•作者: nawouda•24 天前
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>
1 分•作者: yz-yu•24 天前
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。
1 分•作者: chmaynard•24 天前
1 分•作者: mrbutttons•24 天前
TLDR:
AI 智能体通过使用 grep/find/glob 等工具对代码库进行暴力搜索来理解代码。而这个 CLI 工具则查询你代码库依赖关系图的本地 SQLite 数据库,从而为智能体提供准确的上下文信息,使其在第一次尝试时就能制定出更好的方案。
过去 6 个月里,我一直在用 Claude Code 进行工作,感觉很棒。我的工作流程非常典型:启动 Claude Code > 在计划模式下开始规划我的功能 > 实现。然后,我只需要观察工作进展,偶尔在它偏离轨道时进行引导(这种情况并不常发生)。
但由于 Claude Code 存在“失忆症”,而且你只能在 CLAUDE.md 文件中放入有限的内容,它总是会先通过暴力搜索代码库来理解它。通常,它会先选择一个入口点,然后向上追溯。
因此,我最终构建了这个简单的 CLI 工具,旨在供你的 AI 智能体使用,你可以将其放入任何项目中(只要你的语言有 SCIP 索引器)。
它使用 SCIP 对你的代码库进行索引,然后 CLI 将其转换为 SQLite 数据库。所有命令都只是对查询的封装,你也可以直接查询数据库。SCIP 实际上并不适用于文档和通用文本文件,我在 CLI 中为此添加了一个索引器(这个索引器有点不稳定,是我最近添加的)。
设置方法:
1. 在你的系统中安装 CLI。
2. 为你的语言安装 SCIP 索引器。
开始在项目中使用它:
1. 在你的智能体记忆文件中添加代码片段,告诉它在进行代码探索时优先使用 dora 而不是其他工具。
2. 添加技能文件以获取更详细的用法说明。
3. 添加钩子,在会话开始和每轮结束时在后台运行索引器。
我一直在用它进行主要工作,并根据我发现的改进空间进行调整。我的想法是保持它尽可能简洁。我能够第一次就获得不错的方案。
了解更多:
网站 - [https://dora-cli.dev/](https://dora-cli.dev/)
GitHub - [https://github.com/butttons/dora](https://github.com/butttons/dora)
11 分•作者: mimasama•24 天前
12 分•作者: bradley_taunt•24 天前
1 分•作者: eashish93•24 天前
1 分•作者: giuliomagnifico•24 天前
1 分•作者: bookofjoe•24 天前
1 分•作者: fantasim•24 天前
1 分•作者: ushakov•24 天前
1 分•作者: blacktulip•24 天前
1 分•作者: jerr12939•24 天前
1 分•作者: jruohonen•24 天前
1 分•作者: flutterjs•24 天前
嘿,Hacker News!我是 FlutterJS 的开发者。
问题:Flutter Web 擅长构建应用,但对于网站来说却很糟糕。它将所有内容渲染到 Canvas/WASM,这意味着:
* 2-5 MB 的打包体积(在移动端很慢)
* 零 SEO——谷歌无法索引 Canvas 像素
* 糟糕的无障碍性(屏幕阅读器没有语义 HTML)
* 3-8 秒的初始加载时间
如果你曾经尝试用 Flutter Web 构建营销网站或博客,你肯定会遇到这个问题。
解决方案:FlutterJS 将你的 Flutter/Dart 代码编译成语义 HTML + CSS + JavaScript,而不是 Canvas。使用你已经熟悉的 Flutter 语法,但输出结果是:
* ~50-100 KB 的打包体积(缩小 50 倍)
* 完全的 SEO 支持(真实的 HTML 元素)
* 首次渲染时间小于 1 秒
* 默认可访问
工作原理:
1. 你编写普通的 Flutter/Dart 代码
2. 我们的 Dart CLI 分析你的 AST 并生成中间表示(IR)
3. IR 被转译为 JavaScript,并附带一个轻量级的运行时
4. 输出是搜索引擎可以索引的语义 HTML
当前状态:Beta(v0.9.x)。我们支持最常见的 Material 组件(Scaffold、AppBar、Text、Button、Row、Column、StatefulWidget 等)。动画支持和完整的 Material 3 正在开发中。
已知限制:
* 并非所有 Flutter 组件都已实现(请参阅 README 中的兼容性矩阵)
* 方法拆分目前需要用 lambda 表达式包装
* 暂不支持复杂的动画
* 这最适合内容丰富的网站,而不是图形密集型应用
我为什么构建它:我一直遇到喜欢 Flutter 的 DX 但需要他们的网站在谷歌上排名的客户。Flutter Web 无法做到这一点。我想要两全其美。
我很乐意听取你的反馈,特别是:
* 你是否在使用 Flutter Web 时遇到了 SEO 问题?
* 你的用例需要哪些组件?
* 你对这种方法有什么担忧吗?
欢迎提问关于架构、性能主张或路线图的问题!
2 分•作者: shinryuu•24 天前
2 分•作者: bear330•24 天前
1 分•作者: perihelions•24 天前