一周热榜

Marmot 迎来重要里程碑！我一直在独自（在 AI 的帮助下）推动这个项目，以真正完善这个系统。昨天，我达到了第一个里程碑，MySQL API 已经足够稳定，可以完美地安装和运行 WordPress。现在，这个系统可以让你启动一个集群，然后根据需要启动多个副本进行横向扩展。我希望构建一些真正具有挑战性的 AI 项目，这是一个漫长而艰辛的旅程，尝试了各种 AI 工具，并学到了很多东西。我稍后会发布一篇博文，但由于我拥有所有可以帮助你们启动集群和提供示例的脚本，我想先分享出来，这样你们就可以进行测试并帮助我改进它。 源代码可在以下位置获取：[https://github.com/maxpert/marmot/](https://github.com/maxpert/marmot/) 最有趣的部分是在集群中运行的 WordPress：[https://github.com/maxpert/marmot/tree/master/examples/wordpress-cluster](https://github.com/maxpert/marmot/tree/master/examples/wordpress-cluster) 每个 WordPress 实例都在与其自己的“MySQL”通信，但底层是通过 SQLite 数据库进行复制和存储的。

在学习了 Vijay Janapa Reddi 教授的 MLSys 书籍后，我用 C 语言构建了一个微型的 PyTorch 克隆：mlsysbook.ai/tinytorch/ 非常适合学习机器学习框架的内部工作原理 :)

我从事数据分析和高级分析工作大约 6 年了。我最初在一家大型咨询公司工作，后来单干了，所以我近距离观察过大型企业和小型产品团队。<p>有些事情一直困扰着我。在大多数项目中，数据分析感觉就像基础设施，没有人真正对此感到兴奋。在构建产品时，人们很少愿意投资于此。它被视为“应该拥有”的东西，而不是“想要拥有”的东西。<p>团队“乐于”为软件开发、广告、文案撰写和设计付费。这些被认为是直接有用的。数据分析（GA4、事件跟踪，甚至更结构化的设置，如 CDP）通常被视为背景噪音，是保持引擎运转的必要条件，但并不能真正推动产品每天向前发展。<p>实际上，许多团队最终只使用少数几个指标来做决策，即使底层存在复杂的数据分析堆栈。其余的只是“以防万一”。<p>我很好奇其他人是否也看到了同样的模式。数据分析被低估是因为它的投资回报是间接和延迟的吗？或者说，大多数数据分析工作只是为了团队实际做出的决策而过度设计了吗？数据分析在什么时候从“必要的管道”转变为真正的竞争优势？<p>很想听听那些构建和扩展过产品的创始人、工程师和产品人员的看法。

Hi HN， 我构建了 Verani，这是一个用于 Cloudflare Actors（Durable Objects）的实验性实时 SDK。 目标是为 Cloudflare Durable Objects 带来熟悉的、基于事件的开发体验（房间、发射、频道、生命周期钩子），同时正确处理休眠。 它侧重于： - 在 Durable Objects 之上的 Socket.io 类似的语义 - 正确的 Actor 休眠处理（WebSocket 存活，状态恢复） - 具有明确权衡的类型化 API 它还处于早期实验阶段，但功能是可用的。我构建它的主要目的是探索 Cloudflare Actors 上的开发体验和状态管理模式，我非常希望得到构建过实时系统或使用过 Durable Objects 的人的反馈。

我开发了一个名为 PasteClean 的小型桌面工具，用于解决我个人的一个烦恼：分享包含追踪垃圾（utm_source, fbclid 等）的 URL。<p>它在后台运行，当你复制 URL 时，会自动清理剪贴板中的 URL。它处理 50 多个追踪参数，还可以展开短链接（bit.ly, t.co），显示目标地址，并在粘贴前进行清理。<p>技术栈是 Electron/React/TypeScript。<p>核心的隐私功能是免费的。我添加了一个“Pro”终身许可证，用于支持开发，提供一些高级功能（展开短链接、批量模式）。

隆重推出 Open-Schematics：一个大型公共电子原理图数据集，包含渲染图像和结构化元数据，可用于机器学习、电路理解、检索和验证。

又到了一年一度的时候，我很想听听大家有什么新的（和旧的）想法。 之前讨论过的帖子： 2024 → https://news.ycombinator.com/item?id=42373343 2023 → https://news.ycombinator.com/item?id=38467691 2022 → https://news.ycombinator.com/item?id=34190421 2021 → https://news.ycombinator.com/item?id=29667095 2020 → https://news.ycombinator.com/item?id=24947167 2019 → https://news.ycombinator.com/item?id=20899863 2018 → https://news.ycombinator.com/item?id=17790306 2017 → https://news.ycombinator.com/item?id=15148804

我是一名没有计算机科学学位的退伍老兵，目前勉强维持生计。我构建了一个人工智能系统，其基准测试速度比行业领先者快 60 倍。 真实基准测试（2025 年 12 月 12 日）： * 3.43 毫秒响应时间（行业平均水平为 50-200 毫秒） * 每秒 337 次查询（对比 50-150 次） * 0% 错误率，100% 正常运行时间 * 宪法人工智能，拥有 1,235 个专业“大脑” 构建时间：3 周。 4 项美国专利申请中。 完整故事 + 独立基准测试：[https://thebrokenwayfoundation.org](https://thebrokenwayfoundation.org) 不寻求资金。仅需技术验证者来验证其真实性。

完全使用 Metal 和 Swift 原生编写。为 AirVis 应用构建。

看起来 Meta 最近将所有 Messenger 聊天记录迁移到了端到端加密 (e2ee)。但如果你过去创建过密密对话（e2ee），Meta 没有迁移现有的聊天记录，而是决定将其存档并切换到密密对话。<p>由于我过去只和亲朋好友试用/创建过密密对话，所有与他们之间有多年历史的旧聊天记录都被存档了，而且无法恢复。<p>这是一种糟糕的用户体验，Meta 竟然能通过这种设计，简直荒谬至极。