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嘿，HN，我分享一个我开发的工具，用于创建高尔夫球场的码数簿。<p>几年前，我最初用 Python 写了一个工具，从 OpenStreetMap 提取数据，自动计算相关距离，然后为码数簿创建图像。如果你想看原始版本，请点击这里：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;npilk&#x2F;hacker-yardage" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;npilk&#x2F;hacker-yardage</a><p>但对于大多数业余高尔夫球手来说，Python 还是一个相当大的技术障碍。最近我意识到，大部分相同的功能都可以整合到一个 JS 应用程序中。Claude 帮我完成了大部分的移植工作。<p>结果就是 OpenYardage。你可以搜索高尔夫球场，该工具将自动为你生成码数簿。<p>欢迎任何反馈或建议！Python 版本仍然有一些我尚未移植的功能，主要一个是地形数据，用于可视化坡度。<p>源代码在这里：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;npilk&#x2F;openyardage-web" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;npilk&#x2F;openyardage-web</a>

CoreMem 让你构建被称为“mem”的上下文集合，并通过 URL、Chrome 扩展程序、MCP、Cursor/VS Code 插件、技能等方式与任何 AI 代理共享。当你切换代理或开始新会话时，CoreMem 会将你的上下文集中组织起来，这样任何 AI 工具都可以读取它，而无需你重新解释你的项目或目标。 最初，我构建了一个 CLI，它将上下文片段（项目 A/B/C 的详细信息、我的写作风格、首选技术栈、编码风格等）保存在 SQLite 数据库中。我可以指示各种代理“使用我的 `coremem` CLI 检索关于 [项目 A] 的详细信息，然后再开始”。它为我解决了问题，因为我一直在不同的项目和聊天代理之间切换，每次都要重新解释自己，这要么是重复，要么是复制粘贴我从之前的会话中保存的摘要。 我决定让它更强大、更便携，所以我把最初的 CLI 变成了 SaaS。简而言之：你可以创建一个“mem”，它是一个或多个相关上下文片段的集合，并与任何代理共享该 mem，以便快速让他们了解情况。 目前，我通过可撤销的共享链接、Chrome 插件、Cursor 插件、Cursor/VS Code 扩展、Claude Code 插件、ChatGPT/Claude/Gemini/等通过 MCP 集成。由于我主要从 CLI 工作，我使用 Claude Code 插件或创建 5 分钟的共享链接，我可以将其放入聊天中，但我试图让主要从浏览器或 IDE 工作的人也能使用它。 我从事编码工作 30 多年了，并且对大部分内容都很有共鸣。我能够使用 CoreMem 帮助它构建自己，因为我在各种编码代理之间切换，让他们获取上下文，然后开始一项新任务。我相信我的架构和工程经验有所帮助，但在几周内构建这个工具证实，对于某人来说，构建他们需要解决问题的工具的门槛非常低。 我过去从编码中获得的兴奋感已经大部分消退了，但现在我通过管理不同的代理来构建东西获得了类似的兴奋感。

LLM 带来了一个意想不到的好处，让我能够参与原本不会接手的项目。我用 AI / LLM 制作了一个基于网络的自动射击游戏（支持多人模式）。 这款游戏目前还处于“alpha”测试阶段，所以体验上可能不够完善，但希望它能带来乐趣。