最新

还有其他人遇到这个问题吗？<p>在一个拉取请求的描述中，我输入了 `#<私有问题ID>`（例如 `#1234`），结果弹出的建议（来自 https://github.com/suggestions/issue/...）却是一些我完全没有关联的随机仓库。<p>我在谷歌上搜索了一些返回的标题，但没有找到任何结果（使用 `site:github.com`）。

嗨，HN， 在构建安全工具的过程中，我对官方漏洞数据库的速率限制和响应速度感到厌倦。因此，我决定自己构建一个解决方案。 我处理了25年的CVE数据（1999-2025），对其进行了清理以适应大语言模型的上下文，并在Render上托管了一个轻量级的SQLite后端进行索引。 它返回适合AI代理和安全自动化工具的结构化JSON。 *技术栈：* Python FastAPI、Pandas（用于ETL）、SQLite（用于搜索）、Hugging Face（用于数据存储）。 该服务已在RapidAPI上线，并为开发者提供免费套餐： [https://rapidapi.com/cyberapiui/api/cybersec-intelligence](https://rapidapi.com/cyberapiui/api/cybersec-intelligence) 期待听到您的反馈！

嗨，HN。 我最近遇到了RethinkDB，想知道为什么大多数初创公司、项目和个人都不使用它？ https://rethinkdb.com/

我制作这个测验是因为意识到人工智能在模仿文学、演讲和图像方面的能力已经非常出色。一次错误就会被淘汰。 测验内容包括AI生成的莎士比亚作品、伪造的马丁·路德·金演讲、逼真的图像和电影对话。在制作过程中，我自己也有几个问题答错了。 这并不是在测试你的英语学位，而是展示人工智能现在在伪造经典文化参考方面的能力。我们已经达到了一个阶段，假冒作品真的令人信服。 人工智能仍然会出现的一些问题： - 过度解释（真正的莎士比亚更为简练） - 通用隐喻与具体意象 - 过于精致（人类的表达更为杂乱） 但这些特征正在迅速消失！ 这个测验是用React构建的，目前有大约50个问题。对于那些之前没有见过的图像来说，难度会比较大。 我很好奇大家的得分情况。

根据我的观察：<p>Vibe Coding 主要是一个用于构建产品原型的工具。<p>它是探索人工智能和学习的好方法。<p>但不适合用于严肃的、生产级的产品。<p>我的看法是：不同的技能在不同的领域中闪光。如果你不是程序员，应该专注于自己擅长的领域——理解用户、市场营销、分销、吸引开发者——而不是试图成为一名程序员。