一周热榜

Hi HN， 我开发了 Movyo，因为我发现，在没有掌握大量提示工程技巧的情况下，很难从其他 AI 视频生成工具中获得好的结果。 Movyo 接受简单的想法，然后使用结构化模板将其转化为详细的、针对模型优化的提示，而不是像其他工具那样简单地“让提示更长”。 目前还处于早期阶段，我主要希望获得使用过 AI 视频工具的人的反馈。 自从我单干以来，我一直把这个项目作为我的第一个全栈项目来做，所以任何反馈都非常感谢。谢谢！

我开发了一个 CLI 工具，它可以扫描你的项目依赖项，并为 Claude 自动创建专业的文档助手。 工作原理： 1. 在你的项目根目录下运行 `npx claude-docs`。 它会为 MCP 生成一个 `/sync-docs` 命令。 2. 运行 `claude /sync-docs` 3. 你将获得一个个性化的 `/research` 斜杠命令，该命令专门为你的项目的技术栈配置，并为不同的依赖项配置了 @ 专门的子助手。 背景： 我目前使用 Context7 进行索引（它有一个免费增值层），但我正在研究未来版本的其他索引方法，以保持其完全开源。 这是我的第一个开源项目。 期待反馈。 代码库：[https://github.com/ii-vo/claude-docs](https://github.com/ii-vo/claude-docs) 演示：[https://www.claudedocs.com/](https://www.claudedocs.com/)

我一直在开发 Gitmore 一段时间了。我试图解决的问题是：每周我都会花 1-2 个小时浏览提交记录，试图拼凑出“我们发布了什么？”给那些不想阅读“feat: impl oauth2 w/ refresh”的利益相关者看。<p>我的见解是：所有信息都已存在于 Git 中。提交记录、PR、作者、时间戳。只是对于非开发人员来说，这些信息难以理解。<p>所以我构建了一个 AI 层，它：<p>1. 通过 OAuth 连接到 GitHub/GitLab/Bitbucket（仅读取元数据，从不读取代码） 2. 通过 Webhook 实时捕获提交记录和 PR 3. 使用 Claude 将原始 Git 活动转换为人类可读的摘要 4. 按照您想要的任何时间表，通过电子邮件或 Slack 自动发送<p>转换示例：<p><pre><code> 之前：“fix: rm deprecated api calls, refactor: extract auth middleware” 之后：“通过更新已弃用的端点修复了 API 超时问题。通过集中身份验证逻辑提高了安全性。” </code></pre> 技术栈：Next.js 15、MongoDB、用于异步报告生成的 Bull 队列、用于摘要的 Claude API。使用 Webhook 进行实时数据传输，而不是轮询。<p>我从中学习到的一些东西：<p>- 提交消息遵循严格的模式（73% 以 feat:/fix:/refactor: 开头），但几乎不包含“为什么”的上下文 - 团队每年/每人花费大约 78 小时手动编写状态报告 - “我们这周发布了什么？”这个问题占关于存储库查询的 62%<p>从相同的数据层中涌现的其他功能： - 您可以与之聊天的 AI 代理（“Sarah 上周做了什么？”） - 具有贡献评分的开发者排行榜 - 自动生成的公共变更日志<p>免费套餐：1 个存储库，1 个自动化。Pro（每月 15 美元）：5 个存储库。企业版（每月 49 美元）：20 个存储库 + 自定义品牌报告。<p>https://gitmore.io<p>很乐意回答有关架构、AI 提示策略或 Webhook 处理的技术问题。也很好奇——其他团队如何处理“我们发布了什么”这个问题？

最近空闲时间多了点，我用英国交通部的数据，做了一个英国公交车的实时地图，并且开源了。<p>这东西还很粗糙，运行起来也够呛，但你可以试试。我太激动了，忍不住要发出来。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;busmap.tail5c8e3.ts.net&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;busmap.tail5c8e3.ts.net&#x2F;</a>

Hello HN， 我开发了“Wax On, Python”，这是一个基于浏览器的 Python '道场'，通过重复和肌肉记忆来专注于语法精确性。 [https://waxonpython.com](https://waxonpython.com) 问题： 在学习编程时，很容易复制粘贴或一带而过语法。许多教程解释了逻辑，但并没有强制你实际输入代码。有时，初学者在开始编写脚本时会遇到基本的语法错误（缺少冒号、缩进错误、括号不匹配等）。 解决方案： 受经典虚构故事的启发，这个应用程序采取了一种类似“严厉的师父”的教学方法： - 练习：给你代码片段，你必须逐字逐句地完全输入它们。 - 即时反馈：打字错误？“集中精神！”“马虎。”正确？“很好。” - 肌肉记忆：从简单的 print 语句开始，逐步构建到循环、类，最终是 pandas 数据框。 - 哲学：在练习之间，你会得到师父的哲学智慧，解释概念背后的原因（例如：“变量是桶”，“缩进是选择”等）。 技术… - 完全在浏览器中运行。代码在本地执行，因此没有服务器或延迟。 - 在浏览器中运行 Pyodide Python REPL，因此用户可以在犯错时看到真实的错误。包括用于数据科学练习的 Pandas 包。 - 技术栈：原生 js、HTML、css。 我为什么开发它 我在工作中运营一个 Python 学习小组，并希望为任何对 Python 感兴趣的人（无论其专业或技术背景如何）提供一个良好的、引人入胜的起点——目标是使语法自动化，这样你就不必考虑它，从而解放思维以进行更高级别的逻辑思考，并让人们了解他们即将开始的学习旅程。 关于课程进度和“严厉的爱”方法的任何反馈都将有所帮助——它对你有效吗？很乐意听到你的意见。 注意：由于 Zscaler 中实施了严格的 wasm 规则，该应用程序实际上在工作中被阻止了 :(