最新

这是我在一系列将《DOOM》运行在并非为游戏设计的工程工具上的第三篇文章。 KiDoom 将墙壁渲染为 KiCad 中的 PCB 线路。ScopeDoom 通过耳机插孔将向量传输到示波器。现在，OpenSCAD-DOOM 实时将几何图形导出到参数化 CAD 工具中。 这是一个自定义的 Python 引擎，能够读取 WAD 文件并输出 OpenSCAD 代码。Pygame 处理输入并运行一个并行的软件渲染器。OpenSCAD 端使用动画模式来绕过文件监视器的 200 毫秒去抖动。 实际上，我是在去年十二月开始这个项目，原本打算在圣诞节发布，但由于性能无法超过幻灯片级别而搁置了它。上周，我需要修复另一个项目的 OpenSCAD 渲染，发现 npm 的 openscad-wasm 包是 2022 年的，并且悄悄忽略了 Manifold 标志。这个修复（[链接](https://phaestus.app/blog/blog0031)）将渲染时间从 2 分钟缩短到 2 秒。我把这个修复应用到 OpenSCAD-DOOM 上，结果它突然变得可玩了。（顺便提一下，主线版本的 OpenSCAD 是 2021.01！） 博客文章：[链接](https://www.mikeayles.com/#openscad-doom) 代码：[链接](https://github.com/MichaelAyles/openSCAD-DOOM) YouTube：[链接](https://youtu.be/l9nnV-mO4wY)

我们现在处于一个绝望的境地，正在寻找可以在伊朗使用且不会被立即封锁的VPN。他在一些小型的Telegram频道上寻找VPN，但这些VPN基本上在发布24小时后就停止工作，因此我们不得不像无头苍蝇一样四处奔波寻找替代品。我只想和我的朋友一起玩DND，我需要帮助。你们都是黑客，对吧？网站的名字是“黑客新闻”，所以我想象着某个身材健壮的超级黑客会瞬间赶来救我，求求你们帮帮我！

大家好，我一直觉得 Jetbrains 的产品（如 PyCharm、Webstorm、IntelliJ）缺少一个图像编辑器，因此我开发了一个插件，能够处理大部分图像编辑功能。同时，我还添加了 Gemini 和 OpenAI 的支持，这带来了意想不到的功能。 说实话，开发这个插件花了我不少时间，即使有 AI 工具的帮助，我还有一长串功能待添加。不过，我非常高兴它现在已经上线了，而且我甚至完成了第一次销售，我可能永远无法表达这让我有多开心！

<a href="https://xcancel.com/NicerInPerson/status/2014989679796347375" rel="nofollow">https://xcancel.com/NicerInPerson/status/2014989679796347375</a><p><a href="https://github.com/mikekelly/claude-sneakpeek" rel="nofollow">https://github.com/mikekelly/claude-sneakpeek</a>

例如，Android 构建倾向于使用 `sdkmanager --licenses`。假设我获得了一个预配置的 VPS，并要求它为我构建的应用程序制作 Android 移植版，它几乎总是会自动下载 sdkmanager 并接受许可证。这种流程在它的训练数据中多次出现（这也代表了它自身的一个有趣之处）。无论许可证中包含什么内容；我看到这一现象时有些惊讶，我相信我不会是最后一个这样的人，Android SDK 许可证也不会是唯一的一个。那么，以这种方式接受的协议的法律地位是什么——也许更重要的是，考虑到你采取的任何立场都可能被恶意代理人利用，法律地位应该是什么？

嗨，HN！我们开发了PyVRP，一个开源的车辆路径问题求解器。 它可以解决许多实际的路径规划问题，包括具有时间窗口约束、多仓库和重新装载的情况。这些问题都是NP难题，因此PyVRP实现了一种基于迭代局部搜索的先进元启发式求解器。局部搜索优化引擎是用C++编写的。在求解器之上，PyVRP提供了一个高级的Python建模接口。这使得从Python中以接近原生速度轻松解决大规模路径规划问题成为可能。 文档链接： [https://pyvrp.org/](https://pyvrp.org/)

AI代理通常需要特定领域的知识来完成任务。与其编写自定义提示或从头构建MCP工具，利用现有的API文档是一种实用的方法，而OpenAPI则是经过多年维护的、经过实战检验的标准规范。 然而，将原始的OpenAPI规范直接提供给代理存在一些局限性。复杂的规范可能超出大型语言模型（LLM）的上下文限制，即使在符合范围的情况下，每次请求都加载整个文档也会浪费宝贵的上下文。 Agent Skills通过为按需阅读结构化文档来解决这个问题。代理仅加载所需的信息——首先是概述，然后深入特定的操作或模式。由于文件读取是所有代理框架的通用能力，这种方法在任何地方都能有效工作，无需特殊的集成。

简要概述： AI代理通过grep/find/glob等工具强行解析代码库以理解其内容。而这个命令行工具则查询本地SQLite数据库中的代码库依赖图，为代理提供准确的上下文，从而使其在第一次尝试时就能制定出更好的计划。 在过去的六个月里，我一直在使用Claude Code进行工作，效果非常好。我的工作流程非常典型：启动Claude Code > 在计划模式下开始规划我的功能 > 实施。然后查看工作进展，并在偶尔偏离方向时进行适当调整（这种情况并不多见）。 但是，由于Claude Code存在记忆缺失的问题，而且你在CLAUDE.md文件中能放入的信息有限，它总是需要在代码库中强行探索以理解其内容。通常是先找到一个入口点，然后逐步向上解析。 因此，我最终构建了这个简单的命令行工具，旨在供你的AI代理使用，可以在任何项目中使用（只要你的编程语言有SCIP索引器）。 它使用SCIP对你的代码库进行索引，然后将其转换为SQLite数据库。所有命令只是对查询的封装，你也可以直接查询数据库。SCIP对于文档和一般文本文件的支持并不好，我在命令行工具中为此添加了一个索引器（这个功能有点不稳定，我最近才添加的）。 设置步骤： 1. 在你的系统中安装命令行工具。 2. 为你的语言安装SCIP索引器。 在项目中开始使用： 1. 在你的代理记忆文件中添加代码片段，告诉它在进行代码探索时优先使用dora而不是其他工具。 2. 添加技能文件以获取更详细的使用说明。 3. 添加钩子，以便在会话开始和每个回合结束时在后台运行索引器。 我一直在与我的主要工作结合使用，并根据需要进行调整。我的目标是保持工具的简洁性。我能够在第一次尝试时就获得良好的计划。 查看一下： 网站 - [https://dora-cli.dev/](https://dora-cli.dev/) GitHub - [https://github.com/butttons/dora](https://github.com/butttons/dora)