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我并不是这个领域的专家，但我尝试提出一个成本效益高、匿名的年龄验证流程，可能覆盖美国约70%的使用案例。 基本的前提是利用你的银行（在你开户时已经对你进行了KYC）来证明你在年龄受限的商户网站（如pornhub、赌博等）上的年龄，而无需分享超过必要的信息。 流程如下： 1) 你访问 gambling.com 2) 他们要求你验证年龄 3) 你选择“银行验证” 4) 你触发一个 WebAuthn 凭证创建流程 5) gambling.com 给你一个字符串让你复制 ------------- 6) 你登录你的银行 7) 你访问 bank.com/age-verify 8) 你粘贴你获得的字符串 9) 银行验证你，并创建一个包含你年龄声明的签名有效载荷（over_18: true, over_21: false） 10) 你复制这个并返回 gambling.com --------------- 11) 你将字符串粘贴回 gambling.com 12) 你执行 WebAuthn 认证流程 13) gambling.com 验证所有信息（签名、WebAuthn 等） 14) gambling.com 设置一个会话cookie，并强烈鼓励你创建一个账户（使用密码密钥）。这将防止你每次访问 gambling.com 时都需要验证年龄。 这个机制可能感觉有些不对劲，但它似乎是一个进行匿名年龄验证的可行方法。 这个流程几乎是免费的，并且所需的基础设施非常轻量。银行可以通过小额支付获得激励，或者因为其他银行都在提供这项服务而不想被落在后面。

嗨，HN！我们是Alessia和Elia，VibeFlow的创始人（<a href="https://vibeflow.ai">https://vibeflow.ai</a>）。VibeFlow让半技术人员（即具备一定技术技能但不是专业程序员的人）能够通过自然语言提示构建全栈网页应用，同时将底层业务逻辑以可视化工作流的形式清晰呈现并可编辑。演示视频：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=-CwWd3-b1JI" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=-CwWd3-b1JI</a>。 我们试图解决的问题是：如今，想要无编码构建应用的人往往需要将多个工具拼凑在一起，例如使用Lovable作为前端，n8n处理工作流，Supabase作为数据库。这会造成数据孤岛，使得构建者面临脆弱的应用，这些应用在生产环境中容易崩溃，无法扩展且不安全。我们看到YouTube教程教人们如何将这些工具“粘合”在一起，以便让应用能够正常运行。作为构建无代码工具的工程师，我们意识到人们希望拥有AI生成用户界面的强大功能，同时也希望能够查看和控制他们的后端工作流和数据。 我们的解决方案是一次性生成整个应用，并将其表示为可视化工作流。用户用英语描述他们想要的内容（“我需要一个带AI代理的聊天小部件”），VibeFlow会生成界面和逻辑。这些逻辑以工作流图的形式呈现，用户可以通过可视化编辑或给出新指令来修改。 我们使用Convex（<a href="https://www.convex.dev/" rel="nofollow">https://www.convex.dev/</a>）作为后端。后端代码的生成是完全确定性的，我们将工作流图映射到代码模板。这使得部署可预测，避免了从AI获得的幻觉般的黑箱代码。 工作流表示：逻辑是一个有向图，每个节点都可以自定义。我们目前支持CRUD操作和代理组件。对图的任何更改都会直接编译回代码，因此您始终拥有底层逻辑。 前端：通过AI生成，并直接链接到工作流输出，因此始终与业务逻辑保持同步。前端的更改可以通过聊天界面进行。 半技术人员可以创建可维护的应用（而不是不透明的“魔法”），技术人员仍然可以检查代码和架构。与Bubble/Webflow相比，界面更简单；与Zapier相比，工作流有输出代码；与AI编码助手相比，您获得的是自动连接的后端，没有黑箱。 您可以在这里试用：<a href="https://app.vibeflow.ai/">https://app.vibeflow.ai/</a>。演示视频在这里：<a href="https://youtu.be/-CwWd3-b1JI" rel="nofollow">https://youtu.be/-CwWd3-b1JI</a>。 我们非常希望听到HN社区的反馈，无论您是曾经在拼凑工具中挣扎的构建者，还是看到无代码平台痛点的开发者，或是对AI驱动的应用生成未来感到好奇的人——我们期待您的想法！

我厌倦了在数据过载（RotoGrinders）和没有解释的黑箱优化器之间做选择。因此，我构建了一个名为Neuron的类脑多智能体编排框架，并利用它创建了6个AI分析师，实时讨论DFS选手的选择。 技术栈： - Neuron框架：自3月以来我一直在构建的类脑多智能体编排（github.com/ShaliniAnandaPhD/Neuron） - Neuron的登录页面：<a href="https://repo-usher.lovable.app" rel="nofollow">https://repo-usher.lovable.app</a> - 在Vertex AI上调优的6个LoRA模型（在T4上训练，费用约为每月$120） - 使用ElevenLabs + OpenAI TTS进行实时语音合成 - Next.js + Cloud Run + Firestore - 通过Upstash进行激进缓存，以将成本控制在约$0.04/次讨论 这些智能体实际上会互相打断，引用统计数据，并表达不同意见。用户可以询问“Mahomes还是Allen？”并观看他们进行辩论。当你确信某个观点时，可以一键导出到DraftKings/FanDuel。 自7月上线以来的早期数据： - 7天留存率为78% - 平均会话时长为14分钟 - 收入为$230（用户购买语音分钟） - NFL开赛前的注册人数为183（9月5日） 演示网站：fantasyfootballneuron.app 我很好奇是否还有其他人尝试过在其他领域使用多智能体辩论进行决策。Neuron框架处理了棘手的部分——打断管理、记忆持久性和对话连贯性。

在本教程中，我们使用了 tesserocr，这是 Python 中比 pytesseract 更快速的替代方案。

我希望在这个时代能有一些更好的工具——具体来说，我希望能有能够实时监测空气中病原体的设备。我想要两个版本：一个是用于持续监测的房间空气监测器——就像急诊室或教室里使用的那种。第二个是类似于呼气测试仪的设备，这样你可以在邀请人们来家里和你奶奶共进晚餐时，在门口对他们进行检测，以保护她。这种设备应该更简单、侵入性更小、准确性更高，尤其是在无症状或前驱症状的病例中，相比于目前的家庭检测方法。 每隔几个月我都会看到关于这类设备的论文或初创公司，但似乎都没有什么进展。 有没有人知道在这个领域工作的人或团队？我很乐意成为测试者。我有免疫系统缺陷，经过五年的时间，空气传播感染控制的技术解决方案没有进展，真让人感到沮丧。

在本指南中，我们使用了 Rusty Tesseract 来构建发票处理 API。

Pitaya 是一个本地的开源编排工具，用于 AI 编码代理（Claude Code、Codex CLI）。它可以并行运行多个代理，将每个代理隔离在 Docker 中，并为其分配独立的 git 分支，支持可插拔的 Python 策略，并能够持久化状态，以便可以恢复运行。快速入门和简短演示请参见 README 文件。

阅读被大型语言模型（LLM）强制变得礼貌的边缘政治观点会是什么样子？<p>系统提示（gemini-2.5-flash-lite）：“您正在将4chan的帖子重写得更加礼貌，同时保留其原始含义和语气。请不要添加不必要的冗长内容，保持简洁。确保保留格式，包括markdown、链接和绿色文本。”

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这适合谁？ - 寻找通用数据类型工具的开发者。例如，common-fp 提供了一个 `mapValues` 函数，可以处理数组、对象、Map 或 Set，并返回传入数据类型的新实例。 - 对功能性工具感兴趣但不想被术语困扰的开发者。根据我的经验，一些功能性概念对更广泛的社区来说过于陌生，成为了入门的障碍。Common FP 通过用简单的英语命名工具、避免使用柯里化，并保持源代码适合普通开发者的视野，从而降低了这一障碍。 其他特点 - 浏览器内的实验环境：<a href="https://common-fp.org/try-it" rel="nofollow">https://common-fp.org/try-it</a> - 支持 TypeScript：通过 `npm install common-fp-types` 安装类型 - 支持 cjs：即可以 `require('common-fp')` - 100% 测试覆盖率。类型也通过 tstyche 进行了测试。 - 对于每个工具，我尽量解释它的 <i>用途</i>，并附上代码示例。这比看起来要困难得多，我也欢迎反馈。 个人说明 - 我将其作为个人项目构建。我并不是试图解决社区存在的问题，因此我理解如果有人觉得 Common FP 奇怪或不必要。完成一个项目是困难的，我主要感到高兴的是能够完成它，并呈现我认为是一个精致的产品。 源代码链接 - <a href="https://github.com/common-fp/common-fp/tree/dev/pkg/common-fp" rel="nofollow">https://github.com/common-fp/common-fp/tree/dev/pkg/common-fp</a> 感谢您的关注， Phil