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大家好，我是 DenseWiki.org 的创建者 Aman。<p>DenseWiki 是一款实验性的深度阅读工具。<p>它的目标是增强人类阅读超出自身专业知识范围的艰深内容（研究论文、技术文章等）的能力，通过快速学习新学科来实现。<p>以下是核心理念（如网站上的视频所示）：<p>当你在一个新学科领域阅读内容时（比如一篇使用 AI 进行生物化学研究的论文，而你对生物化学一无所知），挑战在于直接跳入知识的海洋。你很容易感到迷失和不知所措。<p>DenseWiki 的方法是，使用浏览器扩展程序，如果你遇到任何专业术语，它会识别出你当下只需要的少数相关概念/知识，帮助你通过一次点击快速熟悉这些概念，让你继续阅读。<p>因此，在阅读过程中，你能够逐步建立对新领域的熟悉度，并平稳地扩展你的知识图谱，而不会迷失方向——并且你从第一天起就能参与到你想要的内容中！<p>此外，它使用游戏化来帮助你建立持续的深度阅读习惯。<p>它还同时构建了世界上最前沿的知识图谱——也就是说，如果你识别出一篇昨天才发表的论文中引入的新概念，你可以立即将其添加到 DenseWiki 中，使其随着时间的推移比任何 LLM、博客或网络百科全书都更先进。<p>期待反馈。<p>附注：你需要下载一个浏览器扩展程序，但如果你不想注册，可以直接登录这个测试账号：<p>邮箱：team+hn@densewiki.org 密码：HACKERNEWS

正如标题所说：作为一个程序员，同时又是一个渴望成为个体创业者的人，我经常发现自己更多地思考应用程序的架构，而不是真正影响用户体验和满意度的东西。比如前端和后端之间的 API，组件的布局方式，我需要什么样的数据结构，数据库查询回答哪些问题。在开发生命周期的早期引入哪些抽象，以及如何组织文件，这样以后我就不会感到困惑了。 另一方面，当我构建某些东西时，我这样做是为了客户满意度。任何工具或产品都应该解决某人的问题。我可以勾勒出一个问题陈述。而且我或多或少可以编排代码——如何捕捉问题，解决问题，并将结果传递出去。 但展示它——这对我来说是主要问题。是的，我可以在 Figma 中工作。是的，现在有不错的 AI 工具可以生成设计，但它们大多吐出相同的东西。而且用户界面充其量看起来很普通。感觉只要我接触设计，我就开始觉得它不是我喜欢的，而且我经常会回到我喜欢的东西——应用程序架构，一切如何连接，以及我之前已经描述过的所有内容。线框图是一回事，但当涉及到更高保真度的设计时，我最终会依赖预先打包的 UI 工具和库，比如 shadcn 和类似的东西。 我很想内化至少一点经验丰富的设计师所拥有的直觉，那些已经做了很多年并且知道如何布局的人。 我也明白这就像一个设计师问一个开发者如何成为开发者，而只知道开发者知识的 10% 却仍然发布产品一样。但我会大胆地说，视觉设计和我们用来创建它的工具仍然比软件开发少一些维度。 我认为从我的帖子中也可以清楚地看出，我消费了大量的内容并参加了设计课程，但什么也记不住（即使在实践中应用了一些）。如果你是一个也做设计的开发者，你会给出什么建议？在从某个角度开始设计之前，是否有任何可以贴在墙上并依靠的基础规则？你通常如何验证设计？特别是对于数据量大的视图，或者用户需要工具来完成工作，这样他们就不必点击太多次才能达到目标。

我创建了一个基于 Canvas 的 Markdown 表格编辑器，它提供了一种新颖（我认为）的编辑体验。我希望大家试用一下，或者将其收藏起来，以便下次需要在 Markdown 格式的评论中插入一次性表格时使用。我的设计目标是：1）用户输入无障碍，2）启动速度快。<p>一些需要了解的信息：<p>- 可以在移动设备上使用<p>- 表格数据保存在浏览器本地（不会发送到服务器）<p>- 我只在 MacBook 上测试过，如果触控板校准感觉不舒服，请告诉我

Hi HN， 我写了一个用于重试可能失败的命令的工具。这没什么了不起的，这已经是一个被多次开发的工具（并且已经有几个提交到了 Show HN）。尽管这个工具的功能比大多数都更全面。我希望有一两个人会觉得它有用。 我写 `attempt` 有两个原因： * 为了在 Docker Compose 中拥有一个比 `wait-for-it.sh` 更强大的替代方案。特别是将迁移脚本应用于可能尚未启动的数据库。我希望能够检查来自我的迁移工具的错误消息，并在连接错误时重试。 * 为了测试我有一个假设，即制作 CLI 的一个好方法是复制一个好库的 API（在这种情况下是 `tenacity`）。我想在某个时候写一篇博文来详细讨论这个问题，但简而言之，我认为它很成功。 以下是一些使用示例：[https://maxbondabe.github.io/attempt/usage.html](https://maxbondabe.github.io/attempt/usage.html) 对于这样一个小的工具，可能没有什么可讨论的，但我欢迎所有反馈，并乐于回答任何问题。 谢谢， Max