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嗨，HN——我正在探索一个想法，希望能得到你们的反馈。
我是一名 Obsidian 的构建者和用户，正在验证一个名为“关注点”的概念。目前这只是一个登陆页面和简短的调查（还没有产品），目的是测试这个痛点是否真实存在。
核心想法（2-3 个要点）：
- 我们中的许多人捕捉了大量有用的信息（笔记/链接/文档），但这些信息很少转化为实际的工作成果。
- 我并不是在寻找更好的“组织方式”（标签/文件夹），而是在探索一个“行动引擎”，它能够：
1. 检测你正在积极关注/工作的内容（“活跃项目”）
2. 在合适的时刻呈现相关的已保存材料
3. 提出具体的下一步行动（理想情况下推送到你现有的任务工具中）
我自己的“第二大脑”变成了良好意图的墓地：组织的成本高于我获得的价值。我正在尝试验证真正的瓶颈是执行，而不是信息捕捉。
在编写代码之前，我想明确两件事情：
- 项目上下文信号（代码库/拉取请求？问题？任务？日历？“项目文档”？）
- 如何闭环：获取知识 → 针对活跃项目进行排名 → 将一小组下一步行动输出到现有的待办工具中 → 从结果中学习（完成/被忽略/编辑），并可选择写回最小状态。开放性问题是：在不产生噪音或隐私风险的情况下，最干净的反馈信号是什么？（显式评分 vs 完成事件 vs 基于文档的写回）
我想向你们询问：
1. 你的“第二大脑”在哪个环节最容易崩溃？
捕捉 / 组织 / 检索 / 执行
（如果可以，请分享一个具体的近期例子。）
2. 今天对你来说，什么最能代表“活跃项目上下文”？
- 任务项目（Todoist/Things/Reminders）
- 问题/看板（GitHub/Linear/Jira）
- 文档/维基页面（Notion/Docs）
- 日历
- “在我脑海中”
你会允许哪个工具读取？
3. 对于一个从你的笔记/链接中建议行动的 AI，你最坚决的“拒绝”是什么？（选择 1-2 个）
- 隐私/数据保留
- 噪音建议/打扰
- 幻觉/错误建议
- 工作流程变更/迁移成本
- 定价
- 其他
大家好，
在寒假期间，我花了一些时间制作了这个Apple II模拟器。我之前做过一个C64的模拟器，但偶然间发现了Apple II，决定这个项目会很有趣。
我花了相当多的时间在Disk II的实现上——这部分内容相当复杂，因为软件对控制器固件的操作有很直接的控制。处理复制保护机制以及相关的时序问题有点挑战性。
你可以在网上试用一个WASM版本，请务必去看看！
[https://emu.chrismoos.com/](https://emu.chrismoos.com/)
嗨，HN！我分析了2006年至2026年间的4000万条评论，并使用人工智能将它们整理成大约1万个主题。<p>你可以探索：
- 随时间变化的上升/下降趋势
- 各个主题的示例评论及原帖链接
- 深度报告（比特币、英伟达、自动驾驶等）<p>大约花了一周时间完成。欢迎反馈！
我之前在这里提到过Julie，这是我公开构建的一个开源桌面AI助手。开源版本是本地优先且功能强大，但它假设你能自带模型或API密钥。
很多人告诉我同样的事情：“我只想安装它并让它正常工作。”
因此，我创建了Julie Zero。
Julie Zero是一个即装即用的高级版本。无需API密钥，无需设置。安装后即可立即使用。
Julie Zero的功能包括：
- 实时查看你的屏幕，理解你正在查看的内容
- 通过点击、输入、导航和自动化工作流程来帮助你在不同应用之间切换
- 利用屏幕上的上下文，而不仅仅是文本提示，因此响应实际上是相关的
- 快速且低延迟，因此在实际工作中感觉可用
- 以本地优先的理念构建，并针对日常工作流程进行了优化
开源版本仍然存在，并且将始终存在。Julie Zero只是为了消除那些不想进行任何配置的用户的障碍。
定价：
Julie Zero的月费为9.99美元，这只是类似Cluely高级工具价格的一小部分。
赠品：
我将向10个人赠送3个月的无限制Julie Zero访问权限。
获取方式：
在我的GitHub上为开源Julie仓库点个星：<a href="https://github.com/Luthiraa/julie" rel="nofollow">https://github.com/Luthiraa/julie</a>
（确保你的GitHub账号连接了社交媒体，以便我可以联系你！）
我会给你发送一个一次性代码，享受3个月的高级访问权限。
我正在非常积极地进行构建并快速迭代。希望能收到在实际工作流程中使用它的人的反馈。欢迎提出问题。
大家好，Spotify 最近推出了一项基于人工智能的 DJ 功能，已经推广了一段时间。这个功能对 Premium 用户开放，但我在法国还没有访问权限。
我很好奇：
- 这里有没有人实际使用过 Spotify 的 AI DJ？
- 与普通播放列表相比，体验如何？
- AI 的声音/解说是增值还是让人感到烦躁？
- 推荐的准确性和对你口味的适应性如何？
- 你注意到的突出优点或明显的局限性是什么？
希望能听到测试过的朋友们的真实反馈。谢谢！
在与心理健康斗争的过程中，我建立了一种应对的哲学。这个网站是我那种哲学的片段，漂浮在空间中。点击其中一个，它会展开。有些是抽象的，有些则非常个人化。它们交织在一起，难以区分。形式即内容——思想在流动、消逝，通过关注而被发现，而不是直接呈现。我创建这个网站是因为我需要为自己表达一些东西。于是我决定分享这个奇怪的结果。没有承诺会有更多内容。
大多数3D AI工具在你想要进行更改时，都会迫使你从头开始。<p>任何使用过3D AI的人都经历过这种情况：修复手部时，脚趾却坏了。或者你下载了一个模型，只需要调整其中一个部分，而不是重新制作整个资产。<p>这正是我们试图解决的问题。<p>我们刚刚在我们的3D AI工具Rodin中推出了一个编辑功能。它允许你通过选择一个区域并输入你的提示来编辑现有的3D模型，而无需重建整个模型。<p>你可以上传任何模型，或者从Rodin生成一个模型，只更改你想要的部分。例如：“将这个高达模型的头部替换为蜡笔小新头部。”<p>这一功能源于与真实生产流程的合作，在那里，快速迭代比一次性完美更为重要。<p>演示视频：<a href="https://youtu.be/-5_sSHeOmuc" rel="nofollow">https://youtu.be/-5_sSHeOmuc</a>
你可以使用这个代码试用14天的创作者计划：ME8EW4PMCRT4<p>欢迎随时提问。
今天，使用代理进行秘密管理似乎缺乏有效性。代理需要 API 密钥来调用外部服务，但在这种情况下，常见的模式似乎失效了。在编写代理技能时，这一点尤为明显。
环境变量：代理具有 shell 访问权限。它可以运行 `env` 或 `echo $API_KEY` 来访问秘密，无论是通过提示注入，还是通过探索或调试。
.env 文件：同样的问题。代理可以执行 `cat .env`。该文件就在文件系统上，等待好奇的 `print()` 语句去读取。
代理进程/包装器：您可以启动一个单独的进程来保存秘密并代理请求。代理调用本地地址，从未看到密钥。这种方法有效，但带来了很大的操作开销。现在您需要运行基础设施，仅仅是为了将一个字符串隐藏在自己的工具之外。这也感觉像是在重新发明 MCP。
我一直在尝试的方案：
1. 使用凭据助手的操作系统钥匙串：捆绑或生成的脚本在运行时调用系统钥匙串（macOS 钥匙串、Windows 凭据管理器等）。代理可以调用该脚本，但无法直接查询钥匙串。像 Python 的 `keyring` 这样的库对操作系统钥匙串进行了抽象，使其在一定程度上可移植，但这都假设了特定的运行时环境，并需要用户通过操作系统进行交互。
2. 凭据命令逃生口：脚本接受 `--credential-cmd` 标志，运行任意 shell 命令以获取秘密（如 `pass show`、`op read`、`vault kv get` 等）。这种方法灵活，但代理可能会检查正在运行的命令并尝试访问它。
这两种方法都不算是真正的解决方案。代理可能会探测凭据。
其他人在代理工作流中是如何处理秘密的？是否有人在构建具有适当秘密隔离的代理运行时？这似乎是官方代理工具需要解决并交付的内容。
嗨，HN，
我开发了Claude Commander，这是一个围绕Cloud Code的小型封装，允许你通过Cloud Code（通过钩子或脚本）以编程方式发出命令。
主要功能：在运行时切换模型。
原因：在规划或调试时使用高成本的模型，然后在执行时降级以降低成本。