一周热榜

如果你和我一样，那么在任何时候，你都会有大约五个问题的答案，那就是“你对什么感到好奇？”。 可以说，一个更有趣、更具启发性、也更友善的问题是：“你曾经对什么感到好奇？” 我认为，回顾过去的求知欲可以照亮我们未来的方向（以及这样做的原因）。更重要的是，我认为它有力量允许那个“永不满足好奇心的十三岁自我”走出来玩耍。因为它可能已经在做些什么了，而你的注意力却在别处。 所以，这里有一个提示（你注意到我刚才做了什么吗？;-)) 嗯……如果可以的话，除了关于大型语言模型（LLM）的东西。仅限于这个帖子。因为如今 HN 讨论的大部分内容似乎都围绕着大型语言模型的好奇心。 （参见：关于这个的更多内容，在我很久以前发布的一篇博文中 https://www.evalapply.org/posts/what-have-you-been-curious-about/ ）

各位 HN 的朋友们！我是 mere.run 的作者。mere.run 是一个本地优先的推理运行时，围绕一个可安装的命令行界面（CLI）构建。我坚信，在可能的情况下，我们应该利用我们已有的设备（比如我们的 Mac 笔记本、闲置的性能不错的机器、我们的游戏 PC）以及我们方便获取的有限电力，就像我们身边的墙壁插座一样。我们不应该将数据发送到云端，寄希望于某些条款和条件能阻止它们被以我们不希望的方式使用。目前大多数本地 AI 解决方案都技术门槛高、操作复杂，并且会让好奇的用户陷入包管理的地狱。人们往往只针对一个系统进行优化，而忽略了另一个系统；如果你有 Mac，好用的功能都在 PC 上，反之亦然。 因此，mere.run 应运而生，旨在解决我所看到的许多问题。它集文本、聊天、代码、图像生成、语音（TTS+ASR）、视觉（字幕/地面分割/分割/跟踪/姿态/深度/人脸/OCR/等）、音乐、音效、视频、2D 转 3D、持久化世界、LoRA 训练以及我可能遗漏的其他一些功能于一身，并且能够以你习惯的方式工作，拥有一个可脚本化的 CLI、一个兼容 OpenAI 的服务器，以及可选的 Mac 原生应用。 它在 MLX 上使用原生 Swift 实现，没有 Python、PyTorch、diffusers 用于推理。对于 GGUF 的文本模型，它使用 llama.cpp，对于音视频混合则使用 FFmpeg。大多数没有 MLX 变体的上游发布版本都会被离线转换并托管在 Hugging Face 上。所有发布包都为 arm64（Mac 和 Cuda）以及 x86 构建。它们都经过签名并附带 SHA256SUMS。目前暂不支持 Windows。 > mere.run model capabilities --recommended # 这个命令会检查你的机器，然后推荐适合你配置的模型，防止拉取不兼容的模型。 它提供了一个工作流层，具有类型化、经过验证的图表，你可以创建不可变的作业包，并在本地、通过 SSH 执行器或使用机器集群和中继服务来运行它们。（中继服务托管在 relay.mere.run，目前是邀请制，我正在测试，但它也是完全开源的 MIT 协议，你也可以自行搭建。） 整个运行时以及配套的包都采用 MIT 协议，模型则遵循各自的许可证，CLI 会清楚地标明是否有特定条款。一旦你拉取了模型，所有功能都可以完全离线工作。 我一直在努力编写一份（希望是）全面的文档 -> [https://docs.mere.run](https://docs.mere.run) 没有账户、没有 API 密钥、没有分析或“呼叫回家”功能。源代码中任何的网络调用都仅在你主动请求时发生，例如访问 huggingface.co（模型）或 GitHub.com（Pi 安装）。 我才刚刚起步，但它终于达到了一个我非常希望得到反馈、贡献，以及希望大家都能觉得它很有用的阶段。我希望它能帮助你创造事物，并探索利用你家中已有的设备所能实现的可能。 非常欢迎任何想法、问题、建议，如果你喜欢的话，也请给个 star。 -Kyle

各位 HN 的朋友，我们是 Prized (<a href="https://prized.dev">https://prized.dev</a>) 的创始人 Marinos 和 Hudson！Prized 能够让非工程师员工描述他们所需的内部工具，并获得一个全栈应用程序，该应用程序已连接到他们公司的数据并部署在公司登录系统之后，而无需他们处理 API 密钥或连接器。 演示视频：<a href

大家好，我是 Saai，Sylix 的开发者之一。我创建了 Sylix，这是 Cursor 的一个开放式版本，您可以在其中获得 Cursor 的所有核心功能，但它是一个完全可定制的 IDE（支持 Ctrl+K、@docs、并行代理）。我们非常喜欢 Cursor，但我们还在开发许多其他功能，包括多编辑、并行交换、代理索引（非传统方式）、并行 LSP，或者也许……我们可以通过多语义内存让代理更好地理解代码库，同时支持系统文件或工作区的搜索内 grep。Sylix 一旦稳定就会开源，但它是一个我们一直想要的完全可定制的工具！ 抱歉延迟了；嗯，现在差不多一年了。我知道开发者们一直在等待这个。 难点在于：我们构建 Sylix 不是作为 VS Code 的传统分支，而是作为各种功能的混合体；Sylix 构建在 Monaco Editor 之上，并利用 Monaco Editor API，后端原生使用 Rust。VS Code 的代码库提供了很大帮助，其关于 `src/workbench` 文件扩展的文档也很棒，但我们深入研究后发现它非常有用。由于我们利用了 monaco-vscode-api，因此很容易将其很好地嵌入到我们的 React 代码中。所以，在添加新 UI 的同时添加新功能是一件相当不错的事情。对于 Sylix，所有后端用 Rust 构建的核心系统都已完成；现在只需要在 UI 上做一些打磨，因为我们不是 UI 设计师。现在还剩下两件事：一个打磨过的 UI 和 Sylix 的市场，因为我们已经解决了如何路由扩展核心的问题；只剩下 UI 了。让我们感到兴奋的一件事是，在尝试了 VS Code 分支、Void 分支和 VS Code 1.58 之后，我们终于找到了可行的方法。这就像是，也许 Sylix 的第六个或第七个版本对我们来说是可行的。 另一个好处是，Sylix 一旦有稳定版本就会开源，所以我们不必隐藏我们构建的提示。在我们工作的同时，您可以直接在本地使用 Cursor 的核心功能和特性，以及您现有的任何订阅（如 Codex、Claude Code、Kimi K3、DeepSeek），您也可以使用 OpenCode Go 作为提供商。Sylix 通过您自己的提供商支持 120 多个模型；任何您想要的模型，这让您可以完全控制自己的数据，以及本地托管的模型。 有很多可以谈论的：我们是如何构建的，以及完全公开地说，我们已经度过了大部分早期阶段，目前有大约 43 名开发者在使用它，并拥有自己的订阅……感谢他们；通过他们的反馈，我们取得了长足的进步。但我们非常兴奋能够弥合与 Cursor 之间的差距。 如果您希望在实际的免费编辑器中看到任何类似 Cursor 的功能，请告诉我们。或者随时给我们发消息。

大约六年前，我注册了 onlyfans.sexy 这个域名，当时只是个玩笑，打算在上面发布一些粉丝的照片（网站上和这篇帖子里的所有内容都是安全的）。今年我收到一封邮件，说像往年一样，域名将在七天后自动续费 38 美元，我并没有在意之后收到的另外两封关于域名自动续费的通知邮件。 看来我当初真应该好好留意那两封邮件，因为在续费前三天和一天发来的邮件中，价格从 38 美元涨到了 3000 美元。不用说，当我被收取 3000 美元（外加税费）的账单时，我非常惊讶。 联系了 Hover 的客服后，他们告诉我他们对此无能为力，并且他们有不退款政策，因为“Hover 无权更改或撤销注册局设定的价格。高级域名的定价，包括续费成本，由注册局决定，他们可能会随时调整价格。一旦续费处理完毕，注册局会立即向我们收取费用，而这些费用对我们来说是不可退款的。” 所以，根据 Hover 的说法，.sexy 注册局（Uniregistry）随意设定价格，并在最后一刻提高了续费成本，因为他们有这个能力，而他们或我都对此无能为力。这里有人遇到过类似的情况吗？

真是个奇妙的词语——尝试访问 opencode.ai 会重定向到一个 SFR 拥有的域名，显示：“L’accès à ce site a été bloqué - opencode.ai”（访问此网站已被阻止 - opencode.ai），并解释这是为了保护我。

这个想法是创建一个像 <a href="https:&#x2F;&#x2F;insidevoices.handwritten.blog" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;insidevoices.handwritten.blog</a> 这样展示精美手写笔记的平台。

Github: https://github.com/betocmn/widen 我多年来一直使用 DataGrip 作为我的桌面数据库 GUI，但如果我想使用 LLM 进行文本到 SQL 的转换，我需要支付更多的费用。因此，我决定自己构建一个，并且已经使用了几周了。 我通常同时处理 3 到 6 个数据库，并将它们设置在类似 Conductor 的工具中（用于并行代理编码），但针对 Postgres 数据库，这让我能够快速启动一个会话，用简单的英语向我的数据库提问，获取数据导出，然后继续进行并关闭会话。这个工具运行良好，我想在这里分享一下。 它是一个原生的 Mac 应用（Swift），免费且开源（MIT）。对于 LLM，你可以使用自己的 OpenRouter 密钥，或者有一个实验性的设备端模式，使用 Apple 的本地模型，这样数据就不会离开你的 Mac。云模式只发送问题和模式元数据，而不是你的数据，除非你为每个连接显式开启。