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我在学习ZK证明时发现，视觉化的方式确实帮助我更好地理解这些概念。注意到市面上互动式视觉化的工具并不多，于是我自己做了一个。 这是第一个版本：zkvisualizer.com 它逐步展示了完整的流程（问题 → 电路 → R1CS → 多项式 → 见证 → 证明 → 验证），并且可以在浏览器中使用snarkjs生成真实的Groth16证明。 你可以在证明者所知与验证者所见之间切换，还有一个篡改检测演示，可以让你看到验证失败的过程。 这仍然处于早期阶段，但我非常欢迎任何反馈！

我正在尝试了解“氛围编码”在今天的实际情况。<p>我目前正在进行的项目接近6万行代码，业务逻辑相当复杂。根据我所听到的，在这个规模下，只有少数工具（比如Claude的桌面应用）真正有帮助，所以我没有尝试过其他的AI编码服务。<p>与此同时，我不断看到有人在一个40小时的周末里构建出2万行代码并推出SaaS。这让我开始怀疑自己是否过于谨慎，或者只是基于过时的假设在运作。<p>我已经相当依赖AI，一个明显的好处是我现在理解了之前写的代码库中的一些部分，而当时并没有完全掌握。不过，以我目前的进度来看，我感觉还需要几个月的开发时间，再加上几个月的测试，才能将其变成真正的生产服务。而且，这个测试似乎并不是可选的。<p>与此同时，被描述为“氛围编码”的产品似乎并没有受到特别负面的评价。<p>所以我在想，大家现在是如何看待这个问题的。“你并不真正理解代码，所以这会在后面给你带来麻烦”这个批评是否仍然有意义？还是说我们已经到了一个需要改变构建软件默认方法的时刻？<p>我特别希望听到在更大或更复杂系统上工作的人的观点。

我开发了一个计算器，可以进行大数乘法运算（保持功能范围较小）。<p>唯一的警告是，它在计算时有一定的出错概率（我声称这个概率低于0.0001%，但不同基准测试的结果可能会有所不同）。<p>- 它确实加快了计算速度，为企业节省了大量时间。<p>- 如果你想检查准确性，当然可以手动验证计算结果。<p>- 更好的是，你可以购买多个计算器，使用相同的输入来提高结果的可信度。<p>（不过为了保持透明，我必须警告你，由于核心逻辑相同，对于某些输入组合，所有计算器/设备可能会产生相同的结果，而这个结果可能是错误的。购买多个计算器只能在一定程度上帮助提高准确性。）<p>- 我还要强调的是，你不需要再花费精力去学习乘法，因为有计算器可以使用。<p>作为一项商业：<p>1. 你想购买这个计算器吗？<p>2. 你想购买多少个计算器？我想强调的是，购买越多，结果的准确性/可信度就会越高。<p>哦，还有几件我忘了提的事情：<p>1. 我已经成功将这个计算器销售给一些航空行业的公司，用于飞行中的高度计算。<p>2. 我的商业计划依赖于人们逐渐失去乘法的技能，从而在缺乏手动验证的情况下，人工提高我的计算器的准确性。最终，我会将价格提高10倍以获取利润。<p>附注：这是一个一次性投资机会，可以将大数计算提升到一个新的水平。

嗨，HN 我创建了一个名为 TheBaduk 的围棋（Baduk/Weiqi）平台。 <p>技术栈与主要特点： 前端：使用原生 JavaScript（无框架），针对桌面和移动设备进行了性能优化。 人工智能：客户端集成 KataGo（在浏览器中运行）。 后端：使用 Socket.io 实现实时匹配。 我希望创造一个无障碍的体验，让你可以立即开始游戏，而无需加载大量内容。 我很想听听你们对代码性能和用户界面响应速度的反馈。谢谢！