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嗨，HN！ 我一直很喜欢应用程序启动器，并且对 Raycast 团队采用的方法印象深刻——尤其是他们的扩展系统。大约六个月前，我开始为 Linux 构建类似的东西，目标是在操作系统层面进行深度集成，并赋予扩展强大的功能。 Vicinae 使用 C++ 和 Qt Widgets 编写。我选择了 Widgets 而不是 QML，以便更好地控制 UI，尤其是在扩展处理方面。到目前为止，效果很好——现代 C++ 非常棒。 为了支持我的目标，我构建了许多自定义的 widgets，包括一个完全虚拟化的列表，可以高效地渲染成千上万个项目。这让我对 Qt 肃然起敬——它是一个强大的框架，而且大部分时间都没有妨碍我。 一个关键特性是支持 Raycast 扩展（React + TypeScript），其中大部分可以直接在启动器中安装和使用（尽管并非所有功能都已实现）。还有一个原生 API 包（@vicinae/api），用于编写具有附加功能的 Vicinae 专用扩展。这需要编写一个自定义的 React reconciler——出乎意料地简单，尽管仍然不够完善。 与 Raycast 类似，Vicinae 附带了强大的内置模块，但目标不是做一个克隆。我希望它成长为一个更符合 FOSS 模式的独立项目，同时保持与 Raycast 生态系统的兼容性。我还计划最终将其移植到其他操作系统。 我很乐意收到关于技术方法的反馈，以及关于什么能让它对您有用的建议。非常欢迎贡献——我已经惊喜地发现人们开始提供帮助的速度有多快。 文档：[https://docs.vicinae.com](https://docs.vicinae.com) 代码库：[https://github.com/vicinaehq/vicinae](https://github.com/vicinaehq/vicinae)

我刚刚发布了一个库，用于在视频上执行实时视觉显著性检测（但也支持静态图像）。 这开始于几个月前，当时我在另一个项目上工作，结果像往常一样跑偏了，而且有点过头。我对结果很满意，我认为它可能是一个有用的软件。 它应该可以在 Linux 和 macOS 上运行，但我还没有测试过 Linux，因为我手头只有一个 Mac。通过 WSL 应该也可以在 Windows 上运行。 GitHub：<a href="https://github.com/big-nacho/dosage" rel="nofollow">https://github.com/big-nacho/dosage</a> 展示：<a href="https://big-nacho.github.io/dosage-docs/showcase.html" rel="nofollow">https://big-nacho.github.io/dosage-docs/showcase.html</a>

示例： 1. 您正在构建一个机票预订平台，希望为用户提供未来 30 天内机票价格涨跌的预测。 2. 您拥有一家零售商店，希望构建一个内部仪表盘，根据您上个月的销售情况，预测下周需要购买多少种类型的商品。 3. 您正在构建一个房地产投资平台，希望它能通知用户未来 5 年内房地产价格的变化（基于平方米、距离、位置等因素）。 问题： 您希望为正在构建的应用程序或平台添加预测功能。 然而，您对构建和部署生产级机器学习模型了解不多。 如果有一个平台可以自动为您训练和部署机器学习模型，那会怎么样？ 解决方案： 我们建议使用一个氛围编码平台（如 https://lovable.dev/）。 旨在赋能普通用户，无需了解任何相关知识，即可训练和部署机器学习模型到生产环境。 我们应该构建它吗？