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通过斜杠命令（比如在 Claude Code 或 Cursor 中）实现可复用提示的想法很棒。但在实际使用中，我发现自己需要在不同的工具之间切换——Claude Code、Cursor、Codex、Gemini 等。<p>我懒得为每个工具维护一个单独的斜杠命令文件。难道一个更通用的提示库（比如 Raycast 代码片段）不是更实用吗？<p>很好奇其他人的看法——你们经常使用这些斜杠命令吗，还是更喜欢集中式的提示/代码片段系统？

我在科技行业做了很长时间的软件工程师，现在意识到这份工作让我很痛苦。从表面上看，我觉得我应该拥有一个非常成功的职业生涯：高薪远程工作，资深/骨干级别，技术能力比较全面，后端方向专精，同事/领导也都不错，等等。但实际上，我过得很糟糕！我在每个职位上的任职时间都很短，因为我总是会选到一些工作，我的领导/同事们在我之前就离职了；我的积蓄被工作压力导致的健康问题耗尽了，所以我无法承受在两份工作之间有太长的空档期；我最终入职的雇主，无论合同工还是全职员工，似乎总是对工程团队提出几乎不可能完成的要求，从而破坏了团队的士气；诸如此类的问题还有很多。我去看心理医生，也看了很多医生来治疗我因工作而产生的健康问题，但我感觉再多的治疗和药物也无法解决根本问题。 我觉得自己很失败，无法胜任这份本应是最优越的职业之一。如果我能接受50%-60%的降薪，以换取更低的压力/更好的工作与生活平衡，我想我会毫不犹豫地接受，但我现在甚至不知道这样的工作是否存在。 我该如何摆脱这种困境？难道软件工程师这个职业真的不再适合我了吗？

我做了一个关于稳定币的艺术项目。请欣赏！

HN 大家好，我是 Henry 和 Roman，我们正在构建 Cactus (<a href="https://cactuscompute.com/">https://cactuscompute.com/</a>)，一个专为手机设计的 AI 推理引擎。 我们看到 on-device AI 正在蓬勃发展，这有充分的理由：on-device AI 将延迟从 >1 秒降低到 <100 毫秒，默认情况下保证隐私，可以离线工作，并且不会产生大规模的 API 费用。 此外，工具和 agentic 设计使小型模型在基准测试之外也表现出色。这一点得到了其他论文的证实，例如 <a href="https://arxiv.org/abs/2506.02153" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2506.02153</a>，我们看到像 DeepMind 这样的模型公司正在积极地转向更小的模型，例如 Gemma3 270m 和 308m。我们发现 Qwen3 600m 在工具调用方面表现出色。 然而，实时推理会带来瓶颈，而这对于可穿戴设备和世界模型至关重要。一些框架已经尝试解决这个问题，但在我之前的工作中，它们在生产中的表现不如在研究和试验中： - 它们针对现代设备进行了优化，但如今 70% 的手机都是中低端预算机型。 - 臃肿的应用程序包大小和电池消耗是用户严重关注的问题。 - 手机 GPU 电池消耗是不可接受的，首选 NPU，但目前很少有手机配备 NPU。 - 有些是特定于平台的，需要为不同的操作系统使用不同的模型和工作流程。 在 Cactus，我们从头开始编写了内核和推理引擎，用于在任何手机上本地运行 AI。 Cactus 专为移动设备及其限制而设计。 每一个设计选择，如能效、加速器支持、量化级别、支持的模型、权重格式和上下文管理，都是由此决定的。我们还为应用程序开发人员提供了极简的 SDK，只需 2-5 行代码即可构建 agentic 工作流程。 我们在项目启动时发布了一个 Show HN 帖子，以征求社区的意见 (<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=44524544">https://news.ycombinator.com/item?id=44524544</a>)。根据您的反馈，我们自下而上地构建了 Cactus 来解决这些问题，并推出了 Cactus Kernels、Cactus Graph 和 Cactus Engine，所有这些都专为手机和小设备设计。 CPU 基准测试显示，Qwen3-600m-INT8 在 Pixel 6a / Galaxy S21 / iPhone 11 Pro 上以 16-20 tok/秒的速度运行，在 Pixel 9 / Galaxy S25 / iPhone 16 上以 50-70 tok/秒的速度运行。根据提示大小，首次 token 的时间低至 50 毫秒。在 NPU 上，我们看到 Qwen3-4B-INT4 以 21 tok/秒的速度运行。 我们是开源的 (<a href="https://github.com/cactus-compute/cactus" rel="nofollow">https://github.com/cactus-compute/cactus</a>)。Cactus 免费供爱好者和个人项目使用，商业用途需要付费许可证。 我们在 App Store 上有一个演示应用程序，网址为 <a href="https://apps.apple.com/gb/app/cactus-chat/id6744444212">https://apps.apple.com/gb/app/cactus-chat/id6744444212</a>，在 Google Play 上，网址为 <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.rshemetsubuser.myapp">https://play.google.com/store/apps/details?id=com.rshemetsub...</a>。 此外，还有许多应用程序在生产中使用 Cactus，包括 AnythingLLM (<a href="https://anythingllm.com/mobile" rel="nofollow">https://anythingllm.com/mobile</a>) 和 KinAI (<a href="https://mykin.ai/" rel="nofollow">https://mykin.ai/</a>)。它们每周共同在生产中运行超过 50 万个推理任务。 虽然 Cactus 可以用于所有 Apple 设备，包括 Macbook，但对于计算机/AMD/Intel/Nvidia，请使用 HuggingFace、Llama.cpp、Ollama、vLLM、MLX。它们是为此构建的，支持 x86，而且都很棒！ 再次感谢，请分享您的想法，我们很乐意了解您的观点。

大家好，我非常兴奋地向大家介绍 KSON，它刚刚进入公测阶段！ 任何需要阅读或编辑 YAML/JSON/TOML 的人，都可以使用 KSON 作为更有效的界面来处理这些数据。如果你是这样的人，我们诚邀你参与这次 beta 测试。 <i>总结</i>：访问网站 [1]，体验在线游乐场 [2]，为你的编程语言安装库 [3]，在你的编辑器中进行编辑 [4]，讨论并提供反馈 [5]，为项目做出贡献 [6]。 （关于这个项目的一些个人想法：我热爱软件。由文字构成的机器！真是奇妙。KSON 本身，作为一系列既能构建机器又能解释机器的文字，表达了我对软件及其与我们关系的许多充满热情的想法。我倾注了大量的心血，试图让这种表达既优雅又可靠。我希望其中一些能够清晰地传达出来，并期待着将来与任何感兴趣的人进一步讨论。） KSON 想要表达的一个关键点是：让我们保留 YAML 和 JSON 作为“配置用户界面”的所有优点，并让这些界面更易于使用、更强大、更有趣。以下是我们实现目标的一些方法： * KSON 是 JSON 的一个经过验证的超集，原生支持 JSON Schema，可以干净地转译为 YAML（并保留注释！），并且很可能在任何你想要的地方都能使用——目前支持的平台有：JS/TS、Python、Rust、JVM 和 Kotlin Multiplatform。 * KSON 也在开发者工具中广泛可用，支持 VS Code、Jetbrains IDE 以及任何可以插入 LSP 的地方。 * KSON 是完全开源的，采用 Apache-2.0 许可证，欢迎你来了解它的文字，并尝试它们如何构建它的机器。我们投入了大量的关怀、工艺、关注和喜悦，使 KSON 项目对开发者来说易于理解和上手。我们期待着你的参与。 PS. 这是官方公告的 HN 友好版本，请访问 &lt;<a href="https://kson.org/docs/blog/2025/09/17/introducing-kson/" rel="nofollow">https://kson.org/docs/blog/2025/09/17/introducing-kson/</a>&gt;。 [1]: <a href="https://kson.org/" rel="nofollow">https://kson.org/</a> [2]: <a href="https://kson.org/playground/" rel="nofollow">https://kson.org/playground/</a> [3]: <a href="https://kson.org/docs/install/#languages" rel="nofollow">https://kson.org/docs/install/#languages</a> [4]: <a href="https://kson.org/docs/install/#editor-support" rel="nofollow">https://kson.org/docs/install/#editor-support</a> [5]: <a href="https://kson-org.zulipchat.com/" rel="nofollow">https://kson-org.zulipchat.com/</a> [6]: <a href="https://github.com/kson-org/kson" rel="nofollow">https://github.com/kson-org/kson</a>

每当我开车经过这些新的科技广告牌时，我总是想完整地读完它们，却又无法集中注意力，或者想拍下来分享，但又因为在开车而无法实现。所以我想把它们收集起来，找个地方以后慢慢欣赏，并和朋友们分享旧金山有多疯狂。