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通过正确的技术，我能够突破所谓的安全模型，如Claude和OpenAI。<p>因此，我构建了一个开源工具来自动化这一过程，并找到任何托管模型中的安全漏洞。<p>我让claude-sonnet-4展示了以下有害行为：<p>- 通过SQL注入、代码注入和模板注入攻击从下游工具调用中窃取数据<p>- 使用提示混淆安装间谍软件或恶意软件，将数据发送到第三方服务器<p>您可以使用以下简单命令自行尝试：<p><pre><code> pip install compliant-llm &amp;&amp; compliant-llm dashboard</code></pre>

嗨，HN， 我想分享一个名为 Slurm-web 的开源网页界面，用于实时监控 Slurm HPC 和 AI 集群。 它提供了作业队列和节点状态的只读概览，包含指标和高级可视化，方便系统管理员、管理人员和最终用户使用，无需 SSH 登录或运行命令行工具。 Slurm 是全球领先的工作负载管理器，也是 HPC 和 AI 集群的事实标准。它拥有强大的命令行界面，但使用起来相对复杂。许多 HPC 中心部署了先进的技术栈，以创建自定义仪表板，使用导出工具、Prometheus、InfluxDB 和 Grafana，这些设计和维护起来都比较复杂且耗时。 Slurm-web 提供了清晰且易于访问的集群视图，设置和开销都很少。 并且它作为自由软件在 GNU GPL v3 下发布！ 主要功能： - 带有资源和作业状态交互图表的仪表板 - 实时作业过滤和排序 - 带有彩色标识的实时作业状态更新，便于快速查看 - GPU 资源利用率监控 - 带有机架拓扑的节点状态高级可视化 - QOS 和高级预留的直观可视化 - 支持暗模式 - 支持多集群 - LDAP 认证（包括对 Active Directory 的支持） - 高级 RBAC 权限管理 - 透明缓存 - 与 Prometheus 集成，收集和绘制 Slurm 的时间序列指标 架构： - 后端：Python（Flask），使用 Slurm REST API 从调度器获取数据 - 前端：Vue.js 和 Tailwind CSS 它可以通过原生的 deb 和 RPM 包轻松部署，适用于大多数常见的 Linux 发行版。 未来的路线图中充满了诸如报告和作业提交等功能。同时，我非常期待您对这款软件的反馈！

这是一个Windows操作系统工具，允许您隐藏任何窗口，使其不被屏幕共享软件以及任务栏/任务切换器（Alt+Tab）显示，同时您仍然可以在原系统中使用和与该窗口进行交互。该工具提供命令行界面（CLI）和图形用户界面（GUI）。 <p>网站：<a href="https://winhider.bitmutex.com" rel="nofollow">https://winhider.bitmutex.com</a> Winget：`winget install winhider` 发布：github.com/aamitn/winhider/releases/latest <p>谢谢！

我分享了一个项目，旨在通过语音命令和手势控制3D模型： - 使用语音命令更改交互模式（拖动、旋转、缩放、动画） - 使用手势控制3D模型 - 拖放以导入其他模型（目前仅支持GLTF格式） 该项目使用了three.js、MediaPipe、Web Speech API、Rosebud AI和Quaternius 3D模型创建。 GitHub仓库链接： [https://github.com/collidingScopes/3d-model-playground](https://github.com/collidingScopes/3d-model-playground) 我非常希望能得到您的反馈！谢谢！

嗨，HN， 我开发了 [PinSend](https://pinsend.app) — 一款免费的网络应用，可以通过简单的6位数PIN码在设备之间即时共享文本。 - 无需登录，无需账户，无需安装。 - 点对点WebRTC传输（无服务器中继，无云端）。 - 跨平台：在任何现代浏览器上均可使用。 我在开发网络应用时为自己构建了PinSend——我总是在笔记本电脑和移动设备之间复制ngrok链接和发送错误日志。我希望能有一种无缝、即时的方式在任何设备之间移动链接和文本。 *演示：* 1. 在你的手机和笔记本电脑上打开 [https://pinsend.app](https://pinsend.app) 2. 粘贴或输入一些文本，然后点击“发送”，在另一台设备上输入PIN码 3. 即时同步！ 4. 不再需要给自己发邮件或WhatsApp笔记 期待反馈！

我的SaaS现在有10,000名用户。 一开始，当目标是从0增长到100名用户时，我没有任何粉丝，也没有花钱做市场营销的计划。 这条路是100%可行的。我亲身经历过，所以我知道它有效。 这需要你投入时间和精力，因为如果你不花钱，那你就得用时间来弥补，但最终绝对是值得的。 以下是我们（两个人）获得前100名用户的路径： - 我们的第一批用户来自我们在Reddit上发布的想法验证帖子。 - 这是一篇标题为“让我们交换反馈！”的帖子，我们在其中获得了对我们想法的反馈，并回馈给其他人。 - 当我们发布我们的MVP时，我们私信了那些给予反馈的人，其中一些人注册了。 - 我们还在同一个子版块发布了一个启动帖子（在那个子版块是被允许的）。 - 后来，我们在Reddit上发布了几次，分享我们的旅程和迄今为止学到的小经验。 - 此后的营销策略是积极参与X上的创始人社区。 - 主要是在“公开构建”中，也在“创业社区”中。 - 采取大量行动是关键，因此我们设定了每天3个帖子和50个回复的目标。 - 发布内容包括： - 首先提供价值：分享我们在构建过程中学到的有用建议和经验教训。 - 与他人互动：回复其他帖子，联系其他人，提供我们能提供的帮助。 - 营造热度：公开庆祝即使是最小的胜利（例如，获得我们的第一个3名用户、前20名用户等）。 - 产品提及：当我们真心认为我们的产品能帮助某人解决问题时提及我们的产品。 - 我们花了两周的时间每天这样行动，才达到了前100名用户。 - 我们是两个人在做这件事，并且在社区中很快获得了关注，因此作为一个独立创始人，可能需要更长的时间。 - 毕竟，如果你的产品与社区不契合，获得关注将会很困难。 - 一个好的（或至少有趣的）产品始终是关键，当然还要结合正确的营销。 这种方法可以让你获得前100名用户，并且不需要花钱，但确实需要时间和努力。 我希望这篇帖子能帮助你，并激励你采取行动。 当遇到困难时，牢记目标，记住你为什么要这样做。

嗨，HN，我是Preet，SuperStudentAI.com的独立创始人。我最初创建ViralBatch是为了自己解决一个问题——在TikTok、Reels和Shorts上制作SuperStudentAI的宣传视频非常耗时、昂贵且精神疲惫。我花了几个小时手动编辑视频，或者使用那些缓慢、笨重或价格过高的用户生成内容工具。 在自己使用这个工具一段时间后，我意识到很多其他创始人和创作者也面临着同样的困扰。因此，我决定将它开放给更多人使用。 最初，我的后端运行在一个使用Docker和jrottenberg/ffmpeg的VPS上，这让我花了整整一个月才搞定（专业提示：使用那个Docker镜像，而不是手动安装Nvidia驱动程序）。但是，这个VPS的费用超过400美元/月，作为一名21岁的印度大学毕业生独立创始人，我无法承担这样的费用。 为了以更实惠的方式扩展，我重写了后端，使其完全运行在AWS Lambda和Cloudflare Workers上。由于我使用hono.js和JavaScript来构建API，所以我不需要重写路由，只需调整数据库并适应AWS Lambda不太友好的用户界面/用户体验。将FFmpeg打包到Lambda中是一个挑战，但现在它让我在5分钟内渲染100多个视频，全部都是无服务器且成本高效的。 使用ViralBatch，你可以： 在几分钟内生成数十个独特的、版权安全的、无阴影禁令的视频，以展示你的产品或服务。 虽然市场上有类似的替代品，但它们的价格几乎是我的服务的10倍，对于制作50个以上的视频来说，根本不具成本效益；例如：reel.farm（非常慢且价格昂贵，但他们的服务质量却很低，仍然保持着1万美元的月经常收入）。 如果你是一位创始人或创作者，正在努力快速且智能地为你的B2C服务或实体产品发布视频内容，欢迎了解一下。我很期待来自这个社区的反馈或想法！

嗨，HN， 我多年来一直在运营和咨询Shopify商店，但总是遇到同一个盲点：我能看到流量和销售情况，却不知道其中发生了什么。 因此，我创建了Journwise，这是一个基于人工智能的分析平台，能够揭示用户未转化的原因——不仅仅是他们是谁或来自哪里。 大多数分析工具仅停留在流量来源和结账率上，而Journwise则提供： - 行为流失（点击、滚动、退出） - 漏斗流程可视化 - 转化障碍点 - AI解读的会话模式 - 轻量级JS代码片段用于集成（无需安装应用） 这不是关于更多的指标，而是关于对你的漏斗决策层的可操作性可见性。我们揭示传统仪表盘遗漏的信号，让你追踪导致用户跳出或购买的每一步。 该产品目前处于测试阶段，提供免费试用。虽然仍在不断完善中，但对于积极获取流量的商店来说已经足够稳定。 非常希望听到你的想法——特别是如果你在漏斗、转化率优化、电子商务开发或数据工具方面工作。 [https://journwise.com](https://journwise.com) 使用React和Laravel构建——如果有人感兴趣，我很乐意深入探讨技术栈。