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我创建了 Lapse，因为我大多数的博客都悄然死去，几个月后就被遗弃了。<p>lapse.blog 是一个极简的博客平台，只有一个规则：如果你在 30 天内没有发布内容，你的博客将被永久删除。没有警告，也没有恢复的机会。<p>它是如何运作的：<p><pre><code> - 无需注册。你的独特密码短语可以访问你的博客。相同的密码短语 = 相同的博客。（如果两个人选择了相同的密码短语，他们将共同管理同一个博客） - 你持续发布的时间越长，博客的存续时间就越长。借鉴社交媒体的持续发帖机制，但用于写作。如果它们能鼓励你在 Snapchat 上与人互动，我们当然也能鼓励自己写作。 - 仅支持 Markdown 格式。没有图片，没有嵌入内容。 - 包含 RSS 和 Atom 订阅源。 - 忘记密码短语？博客将被删除。停止发布？博客将被删除。 - 没有广告，没有追踪。 </code></pre> 这个想法是，短暂性希望能减轻追求完美的压力，而截止日期则提供了持续写作的动力。

数据库工具目前处于一个奇怪的境地。<p>一方面，有一些强大的商业工具，试图将所有功能集于一身。它们支持每种数据库引擎、每种工作流程和每个边缘案例。结果往往是一个庞大的应用程序，启动时间长，用户界面复杂，用户常常感觉自己是在导航一个系统，而不是在查看数据。<p>另一方面，有一些轻量级或开源工具，它们快速且简单，但一旦需要超出基本查询的功能，就会迅速遇到瓶颈。<p>缺失的并不是原始功能，而是用户体验的规范。<p>许多数据库管理工具给人的感觉是它们在没有经过修剪的情况下不断增长。功能不断累积，交互变得隐含，简单的操作需要不必要的上下文切换。随着时间的推移，用户最终会付出用户体验的代价：更多的点击、更多的等待和更多的心理负担。<p>对于那些频繁在不同数据库之间切换的开发者，或者只是想快速探索数据的用户来说，这种摩擦迅速累积。即使在图形工具应该是更好选择的情况下，回到终端往往更容易。<p>我开始尝试开发一个小型数据库管理工具，主要是为了填补这一空白：快速启动、明确的操作、最小的抽象，以及一个不干扰用户的界面。<p>这个实验最终演变成了 debba.sql，一个用 Rust 编写并基于 Tauri 构建的开源数据库管理工具。它的功能范围有意限制，仍然是一个副项目。<p>不过，更有趣的问题是，超出了任何单一工具的范畴：<p>为什么我们仍然接受糟糕的用户体验作为数据库工具的默认状态？<p>如果你感兴趣，欢迎反馈——但更欢迎的是关于“开发者工具的良好用户体验”应该是什么样子的讨论。<p>链接仓库：https://github.com/debba/debba.sql<p>欢迎提出想法、点赞和贡献。

嗨，HN！我开发了一个专注于速度和简洁性的宝可梦属性有效性计算器。 问题：现有的属性图要么是复杂的18×18表格，要么埋藏在维基百科中。当你在战斗中需要知道“火/飞行对什么弱？”时，你希望能立即得到答案。 解决方案：一个静态生成的Next.js网站，具有以下特点： - 43个SEO优化页面（18种单一属性 + 20种热门组合） - 默认示例（火/飞行会立即加载结果） - 快速示例按钮（点击一次即可尝试热门组合） - 带有STAB计算的战斗模拟器 技术栈：Next.js 14，TypeScript，Tailwind CSS，完全静态生成，加载时间小于1秒。 在线地址：https://www.typematchup.org 源码：[如果你想开源它] 欢迎对用户体验和任何竞争玩家可能觉得有用的功能提供反馈！

我需要一个用于截图的工具，但希望它具备一些与 screenshotapi.net 相似的功能，于是我开始了构建一个开源项目的旅程。这个工具功能相当全面，支持代理、去除广告、处理 Cookie 横幅、将网页转换为 PDF、图片等。可能还有一些我没有测试到的错误和问题，但整体看来它运行良好，满足了我的需求。

叙述正在发生变化：从“无代码”转向生成全栈应用程序的提示。报告显示，未来可能属于“代理平台公司”，其定价基于使用量，而非传统的座位许可SaaS。 这引出了一个两部分的问题： SaaS的未来：如果为特定需求创建定制的“足够好的”软件变得微不足道，传统的SaaS模型会崩溃吗？价值是否会完全转移到AI平台和基础设施上，大多数SaaS会变成商品？ 新的“有价值的东西”：在一个民主化创作的世界中（如TikTok对视频的影响），什么会成为稀缺资产？是分发、垂直特定的数据/模型，还是整合与信任？这些AI生成的微型SaaS的“应用商店”会是什么样子？ 我们希望听到构建者、投资者和SaaS用户的观点。

“氛围研究”（vibe researching）的概念——利用人工智能快速探索、综合文献，并生成新颖的研究想法或框架——看起来很有前景。它不仅仅是文献综述，还可以作为头脑风暴的辅助工具。 这里有没有人认真使用过人工智能（例如，Claude用于长篇论文分析、arXiv上的定制GPT或专业代理）来帮助生成假设、识别研究空白或撰写论文的实质性部分？ 关于准确性、引用的幻觉或对复杂理论的肤浅理解，最大的陷阱是什么？你是如何验证人工智能输出的？ 你认为它是早期研究的一个合法加速器，还是更多地作为处理日常任务的生产力工具？有没有成功案例将其与具体的研究成果联系起来？ 期待来自学术界、行业研究人员或独立探索者的真实经验分享。