一周热榜

嗨 HN， 我很高兴宣布 rkik v2.0.0，这是 Rusty Klock Inspection Kit 的一次重大更新，它是一个无状态的 CLI 工具和库，用于检查跨基础设施的网络时间协议（NTP/NTS）和精密时钟。本次发布使该项目远远超出了其最初作为简单 NTP 偏移量检查器的范围。 v2.0.0 的新功能 网络时间安全 (NTS) 支持 - 完全集成的 RFC 8915 NTS 实现，具有诊断细节。 - --nts 标志用于启用身份验证和加密的 NTS 会话。 - 可调节的 --nts-port、握手时序、cookie 指标、协商的 AEAD 算法和证书检查（主题、颁发者、有效性、指纹）。 - 所有 NTS 诊断数据的 JSON 导出。 NTS 与现有的功能（如比较和插件模式）一起工作。 精密时间协议 (PTP) 诊断 - 新的 --ptp 开关，用于查询 IEEE-1588 环境（仅限 Linux）。 - 处理域和端口控制（--ptp-domain、--ptp-event-port、--ptp-general-port）。 - 可选的硬件时间戳（--ptp-hw-timestamp）和广泛的主时钟信息。 - 支持文本、结构化 JSON、比较输出和插件行。 - 库原语 (PtpProbeResult, PtpQueryOptions, …) 用于嵌入其他工具中。 配置和预设管理 - 通过 rkik config 进行持久配置，并通过 rkik preset 进行工作区预设，存储在 ~/.config/rkik/config.toml 中（通过 RKIK_CONFIG_DIR 覆盖）。 - 预设允许您定义可重用的探测集并按名称运行它们。 测试实验室和 Docker 环境 - 新的基于 Docker 的测试环境 (./scripts/test-env-up.sh) 用于在本地启动多个 NTP 守护程序和一个 PTP 主时钟，从而实现一致的 QA 和 CI 演示。 CLI 重新设计和文档 - CLI v2 规范记录在 docs/cli_v2.md 中。新的子命令布局和改进的人体工程学设计。 rkik 最初是一个无需守护程序或 root 即可检查 NTP 响应的轻量级方法，但通过 v2.0.0，它成为了一个全面的诊断和可观察性工具包，适用于 SRE、网络工程师和基础设施运维人员，他们需要精确地了解分布式系统中的时钟行为。 所有源代码和发布版本都可以在 GitHub 上找到： https://github.com/aguacero7/rkik

一款专注于同时处理多个文件的 MP3 编辑器和播放器。 类似于 mp3DirectCut、MP3Gain 和 MP3packer。 最近的更新增加了语言文件导入支持，并扩展了键盘快捷键自定义功能。

大家好！我很高兴向大家展示 Hugity - 一个文档管理系统，它允许你使用类似 Notion 的块编辑器编写文档，并无需接触 Git、YAML 或 CI 配置即可发布它们。 我构建 Hugity 是为了管理我自己的 Hugo 网站。我之前在 Github 上部署了多个 Hugo 网站，发现用 VS Code 编辑原始 Markdown 令人沮丧。Hugity 解决了这个痛点，你只需点击几下，就能创建一个静态文档网站并开始编辑。 我很乐意听取你们对用户体验、易用性以及我可能忽略的任何边缘情况的反馈！

嗨！我一直在寻找类似Obsidian的终端用户界面（TUI），但一无所获。所以，我自己在终端里做了一个Obsidian的替代品。

你希望控制生活中 AI 助手的哪些方面？ 你是否会允许 AI 助手代表你发送电子邮件？ 大多数人会说“不”——风险太高。 但如果你可以设置这样的规则呢： * “只发送给我的联系人” * “永远不要花费超过 50 美元” * “只安排下午 2 点到 4 点之间的会议” * “屏蔽域名：竞争对手.com” 这就是我所构建的。 隆重推出 PIA（个人身份代理）——一个用于 AI 助手的授权平台。 它就像你生活中的 IAM： * 定义策略（代理可以/不可以做什么） * 代理通过 OAuth 流程进行身份验证 * LLM 根据你的规则验证每个操作 * 完整的审计跟踪 构建了一个 SDK 和 5 个生产代理来证明这一点： 电子邮件 • 日历 • 联系人 • 文件 • 任务 全部上线。全部可用于生产环境。 访问地址：digital-embodiments.vercel.app SDK 在 NPM 上： npm install @variant96/pia-sdk 技术栈：Next.js, TypeScript, Prisma, NextAuth, Groq/Gemini 这是我对我们如何安全地委托给 AI 助手的押注。 想法？什么能让它更有用？

我每天使用 Claude Code 大约有 6 个月了。在反复构建相同的提示后，我开始将它们记录为“配方”——结构化的提示，其中包含关于何时使用它们以及期望输出的上下文信息。 这个仓库有 100 个配方，涵盖了常见的知识工作任务： * 会议记录 → 行动项 * 状态报告 * 绩效评估 * 提案和演示文稿 * 数据分析叙述 * 标准作业程序和文档 每个配方包括： * 它解决的问题 * 何时使用（以及何时不使用） * 先决条件 * 逐步提示 * 示例输出 * 故障排除技巧 这些配方被组织成 10 个层级，从通用任务（每个人都需要会议记录方面的帮助）到专业功能（并购尽职调查、法律研究）。 我还包括了 10 个示例斜杠命令，在 /premium 文件夹中，您可以将它们直接安装到 Claude Code 的 ~/.claude/commands/ 目录中。 很乐意回答关于这些配方是如何演变的，或者讨论我注意到哪些模式能使提示对不同任务类型有效。

我开发了一款开源文本处理工具，作为 PopClip 和 SnipDo 的替代品。它支持跨平台（macOS/Windows），可扩展，并且无需订阅。 它的功能： TextGO 能够自动识别文本类型并执行自定义操作。您可以通过全局热键、鼠标双击或文本选择来触发它。它同时支持即时执行和交互式工具栏模式。 主要特点： - 内置文本类型识别（URL、电子邮件、IP 地址、时间戳、编程/自然语言等） - 多种触发方式，具有独立的规则配置 - 可通过正则表达式、脚本或本地 AI 集成进行扩展 - 可自定义工具栏图标 欢迎提供反馈和贡献！