一周热榜

这是一个我一直在开发的小型日常文字游戏。我喜欢填字游戏和 Wordle，但它们都以单词拼写作为主要限制。借助大型语言模型（LLM），我们可以构建“柔性系统”，这些系统不必完全按程序定义。这可以让我们玩出更像与朋友玩棋盘游戏的感觉。需要人类裁判的游戏。因为它们需要裁判，所以它们不适合视频游戏，尤其是在多人游戏之外。 Squishword 是对这一概念的简单初步探索。游戏中有教程，所以我不会解释所有机制。简单来说：你试图通过添加、减去、连接和分割单词来从一个单词移动到另一个单词。例如，“dog”可以拆分成“bark”和“animal”。你可以做一些巧妙的事情，比如将“bark”+“plant”组合成“tree”。其灵感来自“维基百科游戏”，在该游戏中，你只需点击链接即可从一个随机文章移动到另一个文章。 调整裁判行为以获得公平结果花费了大量精力，而且我对此仍不完全满意。我为游戏本身构建的工具和可视化比功能还要多。例如，为每一次移动都生成一个 11x11 的逻辑和机智评分矩阵，以尝试使裁判评分分布更均匀。这是 LLM 在产品中的一个“简单”示例，所以我很好奇更复杂的工作流程是如何处理它的。

如果你曾构建过一个用于接单或预约的语音助手，你就会知道收款是避免取消/爽约的关键。然而，大多数消费者会因为支付过程中的繁琐（翻找银行卡、念出卡号和CVV等）而放弃支付。 我开发了Ringup，帮助语音助手仅凭电话号码就能识别回访客户，并在几秒钟内收取他们已保存的银行卡支付。 有人问我，这个查询是如何实现的。这是因为运营商（T-Mobile、ATT、Verizon）推出了基于CAMARA项目的全新身份API。这套开源API现在让开发者能够轻松地直接从运营商那里可靠地验证身份，比发送短信OTP（一次性密码）要强大得多。 如果你是语音AI开发者，或者认识这样的开发者，我将为5位用户提供免费额度，以换取任何反馈。不妨试试看。

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/

既然今天 HN 上似乎是复古计算日，我想我应该分享我的个人项目。它是一系列用于复古计算机的现代外设。我最初是为我理想中的 Mac SE/30 收集升级列表，然后才逐渐扩展开来。目前该网站主要关注 Apple II 和 Mac 产品，因为我就是用它们长大的。