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在过去的几个月里，我和我的朋友一直在做一个名为 Scibly 的副业项目。 这个想法很简单： 公司已经拥有大量存储在 PDF、文档、内部维基等中的知识。问题在于如何将所有这些信息转化为员工真正能够学习并记住的内容。 因此，我们决定构建 Scibly，一个可以将枯燥的公司知识自动转化为互动式、类似 Duolingo（但更好）的学习体验的工具。 今天，我们决定将整个项目开源。 我们在开源方面还比较新手，所以我们非常希望听到您的反馈，无论是关于产品、想法、代码库，还是我们项目的方法。 简短的产品演示：https://www.youtube.com/watch?v=TcpLUNBRhQw Github：https://github.com/scibly-dev/scibly 非常期待听到大家的想法！

我用 Markdown 编写大量的项目文档，在 macOS 上，有两件事一直让我很烦恼：Quick Look 将 .md 文件显示为纯文本，而 Xcode 将 README 显示为纯源代码。于是我开发了我想要的这款应用。 采用 Swift 和 AppKit，大小为 4.8 MB，已沙盒化。编辑器是普通的 NSTextView。渲染视图是 WKWebView，它使用系统引擎而不是捆绑的浏览器，这也是两者之间存在大小差异的原因。Quick Look 和 Finder 的缩略图是独立的应用程序扩展，共享同一个渲染器。 超越预览：将文件夹打开为一个工作区，并在树状结构中浏览所有 .md 文件，跨所有文件进行搜索，并查看文档之间链接的图表，同时标记出损坏的链接。Xcode Source Editor 扩展可以在编辑器菜单中打开你正在查看的文件，并进行渲染。 一个我发现不太明显的实现细节。实时预览在你输入时会重新设置 NSTextStorage 的样式。硬性规定是，在输入法组合输入时，绝不能触碰属性，否则日文、中文和韩文输入会中断，带重音的拉丁字母的死键也会中断。这只需要在三个地方进行 hasMarkedText() 的保护，但如果没有它，这款应用对世界上大部分用户来说是无法使用的。几个竞争对手的编辑器在评论中抱怨过这个问题。 提前说明：仅限 Mac App Store，因此没有试用版。需要 macOS 14+。价格为 0.99 欧元，一次性付费，无订阅，无应用内购买，不收集任何信息。它并不想成为 Obsidian：没有保险库，没有插件，没有反向链接数据库。 我很乐意发送促销代码，请在此回复。 最后一件事，既然 Show HN 是为了收集反馈。我一年卖出了两份。产品页面每年大约有一百次浏览量。我显然在分发方面做错了什么，而不是代码方面，我真心希望听到大家的意见。 https://markdownbuddy.inawa.app/

我创建 testmagic.link 是因为 Claude Code 在测试 magic-link 身份验证时总是使用我的个人 Gmail，导致我的收件箱里充满了测试邮件。 我知道市面上已经有一些邮件测试服务，但我发现它们都需要注册、获取凭证并集成 API。当我只想告诉 Claude Code “使用 testmagic.link 测试邮件登录”时，这感觉有点大材小用。 所以，我开发了 testmagic.link。无需注册，无需 API 密钥，无需集成。它基本上是一行代码，加上一个容易记住的域名。我还添加了一个根目录下的 llms.txt 文件，这样代理就能立即知道如何读取收件箱，而无需我进行解释。 还有一个可选的邮件扫描模拟功能：在收件箱 URL 中添加 `?prefetch=1`，testmagic.link 会在你打开每封邮件之前，先获取一次该邮件的 magic link，而不会跟随重定向——这类似于 Outlook Safe Links 或企业邮件扫描器预取链接的方式。这对于捕获那些在安全扫描器首先访问一次性链接时会中断的 magic-link 流程非常有用。 我很想听听您的反馈，或者您是否遇到了其他我应该模拟的奇怪邮件认证边缘情况。我会在场解答问题！

我非常喜欢《冲突世界》（2007）这款游戏。 我喜欢的方面之一是加载屏幕上显示的地图。色彩选择和美学设计非常引人注目，让游戏更具沉浸感。 使用 Claude Fable 和一些 Photoshop 技巧，稍作调整，我设法制作了一些非常实用但可能对大多数人来说毫无用处的东西。 如果您喜欢地图、军事、策略等，希望它能引起您的兴趣。

可能存在许多高度相似的高令牌任务的重复。<p>也许对于高令牌任务，首先在公司内部自动化搜索先前的工作，解析已完成或未完成的部分，然后仅提示 AI 完成新组件，最后将这些组件组装起来再提供给用户。<p>如果冗长的组件已经完成，整体输出可能会更快。<p>这是 OpenRouter 的一个附加功能，还是独立的功能？

算法面试：两只鹦鹉的对话 所有孩子都知道鹦鹉会说话。所有成年人都明白鹦鹉只是在重复声音。 你会笑，但这些成年人实际上认为算法面试是一位非常聪明的算法专家试图找出候选人是否在可接受的水平上理解算法的对话…… 那么，有多少 ycombinator.com 的读者成功通过了算法面试？可能数以万计。 那么，有多少人能够理解将排序分解成独立阶段是一项基本发现？零！ 零问题和评论：https://news.ycombinator.com/item?id=49314420 附注：你有没有想过并非每个人都有心智模型？但大多数人只是死记硬背现成的答案，而不是理解问题？ 我推荐阅读《程序员的石头》https://www.datapacrat.com/Opinion/Reciprocality/r0/index.html ---------------8<--------------- 这门课程的工作源于一个疑问：为什么在软件工程领域，有些人比大多数人有用一个或两个数量级？如果这对砌砖工来说是真的，建筑行业会非常热衷于找出原因。当然，问题在于，你可以拍摄一个砌砖工，然后悠闲地分析正在发生的事情。你甚至看不到优秀的程序员做了什么，而且出于某种原因，他们自己也无法解释其中的区别，尽管他们中的大多数人都希望能够做到。 ---------------8<--------------- 这本书的论点本质上是，所有人都被划分为两个不相交的子集：打包者（Packers）和映射者（Mappers）： - 打包者只是记住现成的答案。 - 映射者能够独立思考并找到答案。