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我是在 2025 年初开始接触编程的，当时氛围编码工具变得更易于使用。从那时起，我自认为在编程方面有了很大进步，但我仍然深深地感到自己有冒名顶替综合症，或者担心 AI 过于依赖，而我并没有真正学到东西。 我发布过一些项目，我总是会审查 AI 建议的代码，每天不用 AI 进行编程练习，看 YouTube 视频等等，但我仍然不确定自己是否找到了正确的平衡点，或者是否真的可以称自己为程序员。 我经常看到有人说，解决办法就是完全不使用 AI 学习编码（即“戒断”），这可能是最好的方法，但我想知道，考虑到 AI 显然正在改变程序员的定义，最佳路径是否介于两者之间。 我很想知道，在过去几年里，你们是如何处理这种平衡的。更具体地说，你们使用什么策略既能提高效率、快速交付/推进项目，又能确保花时间真正处理、理解和学习你们正在做的事情？

嗨，HN， 我正在寻找一款能让我专注写作的设备，并考虑使用一台超便宜的笔记本电脑，我可以在上面运行 vim/nano。 我希望它具备以下特点： - 卓越的电池续航 - 良好的键盘 - 睡眠/唤醒功能（为什么 Linux 实现这个这么难？） 我正在考虑某种 Chromebook？也许是旧款 Thinkpad？

想收集一些因为 AI 被解雇的人的故事。不是那种新闻稿里常见的、笼统的“组织架构调整”，而是真正因为 AI 被解雇的。有什么证据吗？

大家好！ “Kiln” 在你的本地机器上编排 Claude Code 实例，使用 GitHub 项目作为其控制面板。 <p><a href="https:&#x2F;&#x2F;kiln.bot" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;kiln.bot</a></p> <p><a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;agentic-metallurgy&#x2F;kiln" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;agentic-metallurgy&#x2F;kiln</a></p> 如果你在“Gas Town”规模的第 6-7 阶段左右，你可能已经打开了 3-15 个终端窗口。你的屏幕空间不够用，而且 Markdown 文件堆积如山。虽然有 TUI 和专门的 IDE 可以提供帮助，但它们却增加了需要管理的东西。 Kiln 只是简单地轮询 GitHub 项目。当你将问题从一列移动到另一列时，Kiln 会调用 Claude Code CLI 来运行相应的 /command。 Claude 创建工作树，研究代码库，创建并执行计划。将其存储在 GitHub Issues 中。 它的设计很简单，没有什么新东西： - 使用你现有的 Claude 订阅（没有身份验证技巧，在本地运行） - 所有上下文和状态都在 GitHub 上（没有 Markdown 混乱，没有本地数据库，易于恢复） - 轮询而不是 Webhook/事件（没有外部攻击面，在 VPN 后面工作） - 支持 MCP 和 Claude 可以做的任何事情 这就是它的核心，并且它有效，因为……它只是 Claude :) 它还有一些其他的技巧，但我会简短地介绍一下。 ps：对不起，用了新账号，需要一个真实的名字 :) 从 2008 年就开始潜水了。

Hi HN， 我开发了 TrueLedger，因为我不想使用那些需要云账户或访问银行凭证才能使用的个人理财应用。 TrueLedger 是一款本地优先的个人理财应用。所有数据都保存在用户的设备上，并且完全离线工作。 技术选择： * 使用 SQLite 实现跨平台本地存储 * 使用 SQLCipher (AES-256) 进行数据库加密 * Web 版本完全在客户端运行，使用 SQLite WASM * 使用加密的、确定性的 JSON 备份，实现可移植性，无需服务器 演示（完全在客户端运行）： [https://trueledger.satyakommula.com](https://trueledger.satyakommula.com) 源代码： [https://github.com/satyakommula96/trueledger](https://github.com/satyakommula96/trueledger) 欢迎提问关于本地优先设计或加密权衡的问题。

Hi HN， 我们构建了 LUML ( <a href="https://github.com/luml-ai/luml" rel="nofollow">https://github.com/luml-ai/luml</a> )，这是一个开源 (Apache 2.0 许可) 的 MLOps/LLMOps 平台，涵盖了实验管理、模型注册、LLM 追踪、部署等功能。 它将控制平面与您的数据和计算资源分离。所有产出物都是自包含的。每个模型产出物都包含所有元数据（包括实验快照、依赖项等），并存储在您的存储空间中（兼容 S3 或 Azure）。 文件传输直接在您的机器和存储之间进行，执行则发生在您托管并连接到 LUML 的计算节点上。 我们希望您试用该平台并分享您的反馈！

大家好，我是 Julien，ViralOutlier 的创建者。<p>我是一个拥有 17 万订阅者和 1200 万观看次数的 YouTuber。（@EatTheBlocks）<p>获得好的视频创意是我成功的关键因素。<p>为了获得新的创意，我开始每周手动监控竞争对手的频道。<p>我从中获得了许多好点子，这些点子后来都变成了热门视频。但监控过程非常繁琐。<p>我为自己构建了一个工具来自动化这个过程。后来我决定将这个工具开放给其他人使用。这就是 ViralOutlier。<p>如果您对该工具有任何疑问，请回复此评论。

我是 CiderStack 的开发者之一。 它是一个本地优先的 macOS 虚拟机工具，专为需要干净安装、旧版 Xcode 或安全测试环境的 Apple 开发者设计，避免搞垮他们的主力机器。 创建 → 快照 → 搞坏 → 删除 → 重复。 为什么不订阅？ CiderStack 在你的硬件上运行。它不需要我的服务器。它不会回传数据。所以，你为什么要每个月付钱给我？ 我厌倦了为那些本可以一次性购买的工具支付 SaaS 费用。厌倦了因为信用卡过期而无法使用软件。厌倦了工作流程被订阅绑架。 一次购买，永久拥有。主要版本免费更新。这就是交易。 适用人群： * 独立开发者，在不购买多台 Mac 的情况下测试不同 macOS 版本 * IT 管理员，在部署前安全地测试 Beta 版和 MDM 配置文件 * CI/CD 团队，启动临时的 macOS 运行器 * 拥有 Mac mini 机架的家庭实验室爱好者（我们就是为这样的人打造的） 14 天免费试用，无需注册账号。刚刚发布了 v1.0.3（很早就发现了一些错误）。 欢迎提问。