一周热榜

抓取现代网站已成为一大难题。你基本上有两个选择：要么支付 Firecrawl/Browserbase 等昂贵的 API 费用，要么运行大量无头 Chrome 实例，每个页面消耗 1GB 内存，而且仍然会被 Cloudflare 阻止。 我构建 Draco 来解决这个问题。它是一个用 Rust 编写的快速、单二进制的网络爬虫。你将其指向一个 URL，它就会输出完美的 Markdown 或结构化的 JSON，供 LLM 使用。 其秘诀在于，它不会为每个请求都启动一个浏览器。它使用一个分层升级引擎： 第一层（隐形抓取）：Draco 使用自定义的 TLS/JA4 指纹，在数据包级别完美模仿真实浏览器的网络签名。事实证明，许多反机器人墙如果你的握手看起来正确，就会让你畅通无阻。在我针对 Cloudflare 和 Target 等网站的基准测试中，Playwright 消耗了约 500MB 内存并超时。Draco 在不到一秒的时间内就绕过了它们，仅消耗了 20MB 内存。 第二层（V8 隔离）：如果遇到需要渲染的 React/Next.js SPA，Draco 会在几毫秒内启动一个进程内的 V8 引擎。它会水合 DOM 并拦截页面正在调用的隐藏 JSON API——让你获得原始数据，而无需图形浏览器的开销。 第三层（真实浏览器）：如果遇到绝对的障碍，它会无缝回退到检测并驱动你机器上的真实浏览器。 我还构建了所有工具，使其成为托管服务的完整即插即用替代品： 守护进程模式：运行 `draco serve`，你将获得一个具有 Firecrawl 兼容 REST API 的持久 HTTP 服务器。你可以立即替换你的 API 密钥并进行自托管。 内置 MCP 服务器：它原生暴露一个模型上下文协议服务器，因此你可以将其直接插入 Claude Desktop 或你的 AI 代理。 网络搜索：内置并行多引擎网络搜索（无需 Google Search API 密钥）。 交互模式：像开发者工具控制台一样有状态地驱动页面，在导航之间持久化 cookie（主要用于 LLM）。 它完全开源（MIT/Apache-2.0）。我只是想把它提供给任何厌倦了与无头 Chromium 斗争或支付按页抓取费用的人。下载二进制文件，然后给它一个困难的 URL。 请注意，它仍处于开发阶段，因此可能会有一些不常见网站的意外中断，但总的来说它非常强大，可以处理 cf 保护的网站和重度 SPA，而其他所有工具都部分或完全失败，耗时更长或资源更多。（已在 example.com、hackernews、cloudflare、glassdoor、bluff.com、target.com、stake.com 和 thrill.com 上进行测试） | 排名 | 工具 | 分数 | 通过率 | 平均时间 | 平均内存 | | ---- | ------------ | ----- | ------ | -------- | -------- | | #1 | Draco | 769.7 | 8/8 | 3.45 | 216.50 | | #2 | Obscura | 384.5 | 4/8 | 2.68 | 87.59 | | #3 | BrowserOxide | 373.4 | 4/8 | 6.42 | 105.95 | | #4 | Playwright | 342.2 | 4/8 | 1.71 | 535.07 | | #5 | Bouncy | 196.6 | 2/8 | 0.59 | 19.38 | 仓库：https://github.com/0xchasercat/draco/

作者在此。从一个私有的 Obsidian 库（8360 条笔记，300 万字）中发布了约 660 条笔记。大约在 2011 年开始使用 OneNote，2021 年迁移到 Obsidian [1]，并使用 Python 脚本导入了所有内容 [2]。 笔记会随着时间累积，我的写作也由此而来。“语义层”笔记始于 2022 年，后来发展成一个四部分的博客系列，再后来成为我书中的一个章节。“物化视图”、“大表”、“dbt”和“OLAP”是分开的笔记，写作时间相隔数年。我直到后来才注意到它们是相同的模式，于是又形成了一个新的章节。 发布：在笔记中添加 `#publish` 标签，然后运行 `make deploy`。使用 Quartz + Hugo，通过 rsync 同步到我自己的服务器 [3]。代码 [4]。基于图谱的语义搜索 [5]。

DeepSeek API 服务即将采用峰谷定价策略，高峰时段价格将是常规价格的两倍，适用于所有计费项目。具体生效日期以官方通知为准。 高峰时段（UTC 时间）：凌晨 1:00–4:00 和上午 6:00–10:00。 （相当于 UTC+8 时间：上午 9:00–中午 12:00 和下午 2:00–6:00。）

对 FFMpeg 进行了内存安全加固，运行时开销低于 2%，内存开销可忽略不计，从而杜绝了任何形式的远程代码执行（RCE）的可能性。

我一直在致力于一个名为“blanked”的项目。我感觉目前科技行业的招聘流程非常不透明，你需要经历多轮面试，却不知道具体内容或薪资。我希望创建一个公开的资源列表，让你能够比较不同公司的招聘流程，例如面试轮数、面试类型等。人们也可以匿名投票并分享他们的经历。我希望它能成为招聘流程领域的“levels.fyi”。非常感谢任何反馈，也欢迎任何贡献，这将有助于提高其准确性。目前我只能通过论坛和 Reddit 找到一些信息。该项目还可以让你指出哪些公司完全“幽灵化”（不回复）了你，然后我们可以对它们进行排名。“幽灵化”是求职者在就业市场上普遍面临的一个大问题。

我刚在不到一周的时间里进行了第三次会话，最后不得不放弃 Claude Code，转而使用另一个模型/订阅来完成任务。 是我运气不好吗？ 编辑：现在又能用了。今天我请求进行研究，但一直收到模型不可用的警告（Opus 4.8）。