一周热榜

大家好！我和我七岁的女儿一起制作了一款 iPad 应用，让学习拼写变得有趣。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;spellabee.com&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;spellabee.com&#x2F;</a><p>我们在开车时玩“拼写蜂”类的游戏，她想通过这种方式学习更多单词。于是我们构建了一个简单的应用程序，一次教授 10 个单词，让孩子们练习并掌握这 10 个单词。<p>应用中的完整单词列表是静态的，随着孩子通过关卡，难度会逐渐增加。应用中没有人工智能功能。我不会在应用内收集电子邮件，也没有第三方追踪器。根据反馈（评论）和汇总的使用数据，我计划通过新的单词集来更新该应用。<p>尽管该应用没有任何人工智能功能，但我使用了人工智能来构建应用本身。我使用 Claude 用 Flutter 编写了应用代码，进行了词源研究，并了解了 App Store 中有哪些替代应用。虽然大型语言模型提供了大量信息，但我必须对其进行综合，并扮演一个强大的产品经理角色来推动愿景并保持应用的简洁性。我的女儿提供了很多反馈，帮助简化了应用并优化了用户体验。“蜜蜂舞台”的设计灵感就来源于她的画作。<p>如果没有人工智能工具，我几乎不可能构建并发布这个应用。但它仍然需要大量的决策和优先级排序才能将产品推向市场。我坚信，虽然人工智能是一个强大的工具，但人类的品味是优质产品与众不同的关键。<p>如果您有 K-5 年级的孩子对“拼写蜂”类游戏感兴趣，不妨试试看，我非常乐意听取您作为家长的任何反馈。<p>App Store：<a href="https:&#x2F;&#x2F;apps.apple.com&#x2F;app&#x2F;apple-store&#x2F;id6768881287?pt=128671964&amp;ct=hn&amp;mt=8">https:&#x2F;&#x2F;apps.apple.com&#x2F;app&#x2F;apple-store&#x2F;id6768881287?pt=12867...</a>

大家好，我想分享一个我最近在做的项目。 我构建 WaylandClientKit 主要出于兴趣和好奇，并为了探索 Swift 生态中我认为存在的空白——即原生的 Wayland/Linux 桌面基础。 它不像构建在其之上的 UI 工具包那样华丽，更像是一个用于窗口、输入、文本输入、数据传输、光标和预览图形 API 的底层基础。目前还处于早期阶段，但我非常欢迎任何反馈。

我计划在五月份的 SaaS 中集成一个模块，允许用户使用 LLM Agent 讨论其工作区中的数据、功能和模块。 在聊天中渲染 UI，我应该采用什么方法？有什么建议吗？

我是 Nick，Drafted (<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.drafted.ai">https:&#x2F;&#x2F;www.drafted.ai</a>) 的创始人。我们正在训练模型，使其能够根据结构化的设计约束生成住宅建筑。 产品演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=8QkJ7jNU9y4" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=8QkJ7jNU9y4</a> 住宅建筑仍然是世界上成本最高、速度最慢、最难以获得的创意过程之一。设计定制住宅通常需要花费 10,000 至 50,000 美元或更多，耗时数月，并且需要在大多数人能够想象出结果之前就做出重大决定。因此，绝大多数房屋的建造都没有建筑师的直接参与。 我们的目标是教会计算机了解建筑环境的工作原理，以便任何人都可以构思、探索并最终创造出量身定制的物理空间。 如今，用户可以通过简单的输入来设计房屋，例如： - 目标建筑面积 - 占地形状 - 地块边界 - 房间布局偏好 - 空间关系和约束 我们的模型可以在几秒钟内生成完整的平面图和匹配的外观立面图。用户可以以 2D 和 3D 形式探索设计，即时迭代，布置室内家具，尝试不同的材料，并导出 CAD、PDF 等文件以用于施工前的其余流程。 我们最新的功能之一允许用户绘制任何占地形状，并在其中生成完整的房屋布局：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=wZJhBm7-OHI" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=wZJhBm7-OHI</a>。 在过去的一个月里，超过 120,000 人使用了 Drafted，生成了超过 325,000 个房屋设计。 如果您正在建造房屋、开发房地产、从事建筑、施工或人工智能领域的工作，我们非常期待听到您的反馈！

yuiblog.com 是雅虎（Yahoo）为 YUI（Yahoo User Interface library）维护的博客，也是“前端工程”作为一门独立学科被认真对待的最早的平台之一。它记录了在这些概念成为主流的很多年前，对 JavaScript 模式、性能、可访问性和设计系统进行的早期探索。该博客发表了来自 Douglas Crockford、Nicholas Zakas、Steve Souders 和 Stoyan Stefanov 等数十位作者的 1000 多篇文章。 可惜的是，雅虎一如既往地关闭了这个博客，时间在 2010 年代。意识到网络失去了什么后，我在 2020 年从 Wayback Machine 上抓取了所有内容，因为它们最终也从那里消失了。抓取到的 HTML 严重损坏，布局混乱，资源丢失，链接失效，并且由于 archive.org 多年的转换，文章内容也变得乱码。手动修复需要数周甚至数月的时间，这在我看来是不现实的。于是，它就一直以 zip 文件的形式堆积着，等待一个契机。 最终让它得以修复的灵感是，我可以将 LLM（大型语言模型）作为清理工具，而不是手动操作。真是太简单了。这时，数周的工作量变成了数小时。我将存档喂给模型，让它识别并分离出实际的文章内容，将标记语言规范化为 markdown，修复内部链接使其结构一致，然后抽样检查了一部分内容与原始存档快照进行比对，而不是手动审查全部 1000 多篇文章。虽然它不像 2008 年的 yuiblog 那样像素级完美，但内容可读、可浏览，最重要的是内容完整。我唯一新增的内容是“多年回顾”部分，以纪念社区的贡献。GitHub 仓库地址是 <a href="https://github.com/derek/yuiblog" rel="nofollow">https://github.com/derek/yuiblog</a>。 虽然 YUI 库本身早已不复存在（安息吧），但我们当时称之为“F2E”（前端开发）的这些探索现在得以延续。如果你还记得在 2000 年代阅读过这些内容，或者对“前端工程”还只是一个时髦的职位名称之前，前端工程写作是什么样的感到好奇，不妨来看看。

我的网络上的一台 Google Nest 扬声器正在赢得 STP 根桥选举，并且每 45 秒就会导致 DNS 故障。我花了五种不同的工具才找到它。 我是在一个星期天的下午，出于沮丧而启动了 NetSentinel。我以为当天晚上就能完成。但实际上我花了大约两个月的时间。 每次遇到一个需要另一个工具才能解决的问题时，我都会将其添加进去。 支持 Windows (Microsoft Store)、macOS 和 Linux。 欢迎拥有不同硬件的测试人员。

很明显，人工智能公司正逐渐转向关注这一点。 在泡沫破裂之前，90年代是否有过这方面的努力？ 我那时还是个孩子，只记得像“杂货界的Priceline”这样的概念和疯狂的首次公开募股（IPO），但除此之外记得的不多。 我一直对其中的相似之处和可以吸取的教训很感兴趣。

一些有用的链接： - https://mhclgdigital.blog.gov.uk/2025/06/12/extract-using-ai-to-unlock-historic-planning-data/ - https://github.com/digital-land/digital-land/issues/360 - https://ai.gov.uk/evaluations/extract-evaluation/