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我每隔一天都会在从不同客户那里收集需求时遇到挑战。<p>1. 当所有事情都变成首要任务时 2. 当利益相关者反悔已讨论的需求时 3. 每次会议后需求都会发生变化 4. 在用户验收测试（UAT）期间，突然冒出一个新的利益相关者说：“这不是我们想要的” 5. 你依赖于实际上对情况一无所知的领域专家（SME）的意见 6. 来自同一团队的两个客户给你截然相反的需求 7. 范围蔓延成了新常态 8. 最糟糕的情况——客户不知道他们想要什么<p>你如何应对需求收集过程中的这些困境，从而成为一个更好的产品经理？

Show HN: LudvigEditor – 轻量级 Python 编辑器，Electron 编辑器的替代品 一款基于 Python 3.14 + PyQt6 + QtWebEngine 构建的代码编辑器。它使用 Monaco Editor（与 VS Code 相同的引擎），但没有使用 Electron。 主要特点：内置 Git GUI，扩展系统（Python/JS），集成终端，支持 20 多种语言。 技术重点：寻求关于将 PyQt6 与 QtWebEngine 集成，以创建具有 Web 组件的本地桌面应用程序的反馈。 采用 GPLv3 许可证。 代码：[https://github.com/Ludvig2457Ultra/LudvigEditor](https://github.com/Ludvig2457Ultra/LudvigEditor)

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我制作这个程序，是因为我想要一个数字版的《易经》，它能够忠实于原版的数学原理，而不是简单地使用 Math.random() 函数。<p>对于感兴趣的技术细节：<p>这个模拟程序遵循传统的蓍草占卜法（大衍筮法）。该算法的核心是基于随机分取后剩余蓍草的模 4 运算。<p>为了使其更具物理真实感，我使用了 Box-Muller 变换来模拟用户分取蓍草的过程，采用高斯分布（因为人们自然倾向于在中间分取），而不是均匀随机分割。<p>我担心这种“人为偏差”可能会扭曲模运算的概率，因此我进行了一百万次的蒙特卡罗模拟来验证。<p>结果：余数 [0,1,2,3] 仍然以接近完美的 25% 的分布出现（偏差 &lt; 0.05%）。<p>因此，这个应用程序模拟了人类不完美的分取过程，同时保留了概率分布的数学完美性（其中老阴的概率是 1/16）。<p>技术栈：Next.js + Tailwind css<p>很乐意回答关于数学或卦象的任何问题！