嘿，HN，我曾是一名前端工程师，但在过去两年里，我一直在做独立开发者。我正在构建一些工具，以解决我在日常工作流程中遇到的问题。
每天，我都会使用F12/开发者工具来调试网页。老实说，我常常只是想看看某个元素是如何编写的，或者哪些样式影响了我的布局。在2024年，我升级了一台新笔记本，屏幕比我的旧笔记本小（14英寸）。现在，每当我按下F12时，网页就会被压缩，有时甚至切换到移动视图。这种挫败感促使我创建了GetEles，名字来源于JavaScript中的getElementsBy*函数。
GetEles能做什么？
1. 快速获取网站信息：标题、描述、配色方案、资源等。
2. 快速检查元素详细信息：类名、内联样式。
3. 快速定位元素（我已经为你遍历了DOM！）。
4. 快速将元素样式转换为Tailwind CSS。
5. 精确测量任意两个元素之间的距离。
6. 快速导出元素或整个页面的截图。
7. 获取页面加载时间和性能信息……
GetEles是免费使用的，尽管一些高级功能需要订阅。不过，我强烈建议你先在官方网站上体验一下——它包含了90%以上的功能。
请访问网站并点击“试用”：
[https://geteles.com](https://geteles.com)
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我已经在这个项目上工作了一段时间，很高兴与大家分享！<p>我对发射气象气球的兴趣已经有几年了。这个爱好中让我特别着迷的一个方面就是追踪系统。追踪系统可以让你在飞行过程中实时跟踪气球的位置，最重要的是能够准确知道它降落的位置，以便回收仪器。APRS是我在2020年获得业余无线电执照后（W0MXX）在这个爱好初期使用的系统。我设计了一些小型电路板，使用了trackuino的固件（在此过程中损坏了3个70美元的无线电模块）。<p>随后，我开始回收无线电探空仪，这些仪器每天发射两次，可以使用RS41ng（<a href="https://github.com/mikaelnousiainen/RS41ng">https://github.com/mikaelnousiainen/RS41ng</a>）进行重新编程，以运行多种业余无线电追踪协议。我对无线电探空仪追踪器的体积和重量感到有些不满，因此我设计了自己的追踪系统，称为Tiny4FSK。<p>Tiny4FSK是一款具有内置追踪功能的飞行计算机，使用Horus Binary v2追踪系统。该协议是由Project Horus团队专门为高空气球开发的，具有高传输速率、前向纠错和出色的弱信号性能，且为开源软件。它的设计尽可能紧凑，可以在单个AA电池上运行超过17小时。<p>主板配备了可以立即扩展的接头行。我开发了一个支持BME280环境传感器、ICM-20948 9轴IMU等的扩展板，通过Qwiic连接器连接。它还配备了一个OLED显示屏，用于基本诊断。<p>虽然我已经基本完善了主要的追踪程序（并在多次飞行中进行了测试），但我仍在使用轻量级卡尔曼滤波器开发IMU代码。此外，目前还没有像APRS网络（I-gates）那样广泛的Horus Binary解码站，但我希望通过推广这个协议，能有更多的站点出现。这意味着如果你所在的地区没有很多接收站，你需要使用Horus-GUI（<a href="https://github.com/projecthorus/horus-gui">https://github.com/projecthorus/horus-gui</a>）或horusdemodlib（<a href="https://github.com/projecthorus/horusdemodlib">https://github.com/projecthorus/horusdemodlib</a>）来搭建自己的接收站。<p>我仍在努力解决的一个问题是改善射频信号强度。尽管该协议在非常低噪声的环境中是可解码的，但其发射功率似乎低于典型的无线电探空仪。这可能是由于几个因素造成的：在弱电源上电流有限（从台式电源供电时信号更强）、滤波/匹配不当，或者对天线关注不够。我计划进行更多的仿真来找出原因。尽管如此，信号在最大高度（约100,000英尺）时仍然可以从地面解码。<p>在技术方面，Tiny4FSK使用：
- SAMD21微控制器，属于ARM Cortex-M0+ MCU
- TPS61200升压转换器，调整为输出3.3V
- Si4063无线电模块，我在70cm频段上使用
- ATGM336H GPS模块 - 一款相对便宜的GPS模块，能够在空中模式下工作（>18km）
- 集成的BME280温度、压力和湿度传感器
代码使用Arduino框架，使其对初学者友好。<p>所有使用Horus Binary v2的飞行，包括重新编程的无线电探空仪、其他自定义追踪器和Tiny4FSK，都可以在Sondehub Amateur（<a href="https://amateur.sondehub.org" rel="nofollow">https://amateur.sondehub.org</a>）上实时显示。飞行数据可以在Github的/Media/Data文件夹中找到（不过那里有几个飞行数据缺失）。<p>感谢阅读，希望我在帖子中没有搞错什么！
- Max
我得出的结论是，谷歌地图不再是选择德国餐厅的可靠工具。其评论系统在悄然无声中彻底崩溃——被商家及其法律团队武器化，清除任何稍微负面的评价。剩下的基本上是经过精心策划的营销，而不是真实的顾客反馈。
这一切对我来说始于大约三年前，当时我在谷歌上给一位医生留下了评论，表示我感到受到歧视。不久之后，我就收到了法律威胁，要求赔偿40,000欧元。我最终选择和解，支付了1,000欧元的法律费用，只为避免上法庭的噩梦。那是我的警钟——但当时我认为这只是个例。
实际上并非如此。
最近，这种情况严重影响了餐饮行业。在过去几周里，我收到了大约15封来自谷歌的邮件，通知我我的评论被删除。每一条都是低于5星的评价。没有仇恨言论，没有人身攻击——只是一些诚实的反馈，比如“服务很慢”或“性价比低”。这些评论统统消失了。
更糟糕的是：谷歌现在要求我证明我所说的关于我的经历是真实的。想想这有多荒谬。你怎么“证明”一次糟糕的用餐体验？难道我还需要把整个用餐过程拍下来，以备后用？
与此同时，商家在声称诽谤时不需要证明任何事情。他们只需要一个知道如何发起正确删除请求的律师，谷歌就会妥协。
结果是什么？你再也无法信任评论分数了。负面反馈正在消失，一切看起来都像是4.7星的宝石——即使它们客观上只是平庸。曾经是众包推荐引擎的谷歌地图，现在变成了一个精心包装的公关平台。
这真令人感到遗憾。评论曾经是互联网中最有用的部分之一——混乱、有缺陷，但真实。在德国，至少在谷歌地图上，它们现在基本上是假的。
嗨，HN，
我们是Brendan和Michael，Sourcebot的创始人（[https://www.sourcebot.dev](https://www.sourcebot.dev)），这是一个用于大型代码库的自托管代码理解工具。我们在9个月前首次在HN上发布了代码搜索功能（[https://news.ycombinator.com/item?id=41711032](https://news.ycombinator.com/item?id=41711032)），现在很高兴与大家分享我们的最新功能：Ask Sourcebot。
Ask Sourcebot是一个智能搜索工具，允许您用自然语言提出关于整个代码库的复杂问题，并返回带有内联引用的结构化响应。您可能会问的某些问题包括：
- “这个代码库中的身份验证是如何工作的？使用了什么库？用户可以通过哪些提供者登录？”（[https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdpjkrbw000bnn7s8of2dm11](https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdpjkrbw000bnn7s8of2dm11)）
- “在Go中，我应该什么时候使用通道而不是互斥锁？找出两者的实际用法并包含在您的回答中。”（[https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdpiuqhu000bpg7s9hprio4w](https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdpiuqhu000bpg7s9hprio4w)）
- “Zoekt代码搜索引擎中的分片是如何在内存中布局的？”（[https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdm9nkck000bod7sqy7c1efb](https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdm9nkck000bod7sqy7c1efb)）
- “我如何从Rust调用C？”（[https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdpjy06g000pnn7ssf4nk60k](https://demo.sourcebot.dev/~chat/cmdpjy06g000pnn7ssf4nk60k)）
您可以在我们的演示网站上亲自尝试（[https://demo.sourcebot.dev/~](https://demo.sourcebot.dev/~)）或查看我们的演示视频（[https://youtu.be/olc2lyUeB-Q](https://youtu.be/olc2lyUeB-Q)）。
这与现有的工具如Cursor或Claude代码有什么不同？
- Sourcebot专注于**代码理解**。我们认为，开发团队面临的主要瓶颈不再是编写代码，而是获取必要的上下文，以便在更广泛的代码库中进行高质量的更改。这一点无论作者是人类还是大型语言模型（LLM）都适用。
- 与在您的IDE或终端中不同，Sourcebot是一个网页应用。这使我们能够发挥网页的优势：丰富的用户体验和无处不在的访问。我们投入了大量精力，将IDE的最佳部分（代码导航、文件浏览器、语法高亮）与定制的用户体验（丰富的Markdown渲染、内联引用、@提及）结合在一起，便于团队成员之间的共享。
- Sourcebot可以维护一个最新的索引，涵盖托管在GitHub、GitLab、Bitbucket、Gerrit等平台上的数千个代码库。这使您能够在不需要本地检出代码库的情况下提出问题。这在熟悉代码库的陌生部分或处理通常分散在多个代码库中的系统（例如微服务）时尤其有用。
- 您可以自带API密钥（BYOK）使用任何支持的推理模型。我们目前支持11种不同的模型提供商（如Amazon Bedrock和Google Vertex），并计划添加更多。
- Sourcebot是自托管的，公平源代码，且免费使用。
在技术实现上，我们将现有的正则表达式搜索、代码导航和文件读取API暴露给LLM作为工具调用。我们通过系统提示指示LLM使用这些工具获取必要的上下文，以充分回答用户的问题，然后提供简洁、结构化的响应。这包括内联引用，这些引用是LLM可以嵌入其响应中的结构化数据，客户端可以识别并适当地呈现。我们基于一些出色的库构建了这一功能，如Vercel AI SDK v5、CodeMirror、react-markdown和Slate.js等。
这种架构故意保持简单。我们决定不引入任何额外的技术，如向量嵌入、多代理图等，因为我们希望在现有条件下推动我们的能力极限。我们计划在获得用户反馈后重新审视我们的方法，了解哪些有效（哪些无效）。
我们对推动代码理解的边界感到非常兴奋。请试试看：[https://github.com/sourcebot-dev/sourcebot](https://github.com/sourcebot-dev/sourcebot)。谢谢！
我开发了一款应用程序，可以通过现代Mac控制一台复古的Macintosh，使用Arduino在现代Mac和苹果桌面总线之间进行转换。
我写了一个简单的Python脚本，可以在那些网上售价不到五十美元的便宜热敏打印机上打印每日天气预报。它获取天气数据，将图标转换为可打印格式，并以ESC/POS格式输出所有内容，这样你就可以直接将其传送到/dev/USB/lp0。
没有什么花哨的，我只是觉得每天早上有一份实物的天气打印件会很不错。
你可以用你的GPS坐标和时区进行配置，并将其放入定时任务中。
祝你使用愉快！
大家好，
我们是 Winston、Edward 和 James，我们开发了 Meka Agent，这是一个开源框架，允许基于视觉的 LLM（大语言模型）像人一样直接在计算机上执行任务。
背景故事：
在过去几个月中，我们一直在构建计算机使用代理，这些代理已被多个团队用于质量保证测试，但我们意识到现有的浏览框架还不够完善。
因此，我们一直在开发一个浏览代理。
我们在 WebArena 上取得了 72.7% 的成绩，相比之下，OpenAI 的新 ChatGPT 代理的最新成绩为 65.4%。您可以在这里了解更多信息： [https://github.com/trymeka/webarena_evals](https://github.com/trymeka/webarena_evals)。
今天，我们将最先进的代理 Meka 开源，允许任何人从零开始构建自己的强大视觉代理。我们为困难的部分提供了基础设施，因此您无需担心：
* 真实的基于视觉的控制：Meka 不仅仅是读取 HTML。它观察屏幕，识别交互元素，并决定点击、输入和滚动的位置。
* 完整的计算机访问：它并不局限于浏览器的沙箱环境。Meka 以操作系统级别的控制运行，能够处理系统对话框、文件上传以及其他仅限于浏览器的自动化工具无法处理的交互。
* 设计上可扩展：我们使得插入您自己的 LLM 和计算机提供者变得简单。
* 最先进的性能：在 WebArena 上取得 72.7% 的成绩。
我们的目标是使开发者能够通过提示代理，在任何计算机上创建可重复、稳健的任务，而无需担心实现细节。
我们非常希望听到您对这个工具如何融入您的自动化工作流程的反馈。请试用一下，并告诉我们您的想法。
您可以在 GitHub 上找到该仓库，并通过我们的托管平台快速开始：[https://app.withmeka.com/](https://app.withmeka.com/)。
谢谢，
Winston、Edward 和 James
难道现在的人工智能没有向每个人表明，自由意志并不是智能类人行为所必需的吗？
嗨，HN！我叫克里斯蒂安，是<a href="https://frigade.ai">https://frigade.ai</a>的联合创始人。我们构建了一个强大的AI代理，它能够自动学习如何使用任何基于网页的产品，并在用户界面中直接指导用户，自动生成文档，甚至代表用户采取行动。可以把它想象成旧版MS Office中的Clippy，但功能更强大，且真正有用。
<p>您可以在这里查看该代理和工具调用SDK的实际演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=UPe0t3A1Vpg" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=UPe0t3A1Vpg</a></p>
<p>这与其他AI客户支持产品有什么不同？</p>
<p>大多数AI“副驾驶”实际上只是被美化的聊天机器人。它们浏览您的帮助中心，输出一些模糊的要点。基本上是一些“希望和祈祷”，希望您的用户能够搞明白。最终，这将把责任转嫁给用户去完成。而且假设公司会随着每次产品变更而更新帮助中心。这意味着需要不断截取新产品用户界面或功能的屏幕截图，以便提供准确的说明。这些解决方案仅利用了AI所能实现的一小部分，而现在的AI可以广泛推理软件界面。</p>
<p>通过Frigade AI，我们直接在产品中引导用户，并根据当前用户的状态和上下文构建按需导览。代理还可以立即代表用户采取行动，例如邀请同事加入工作区或检索账单信息（通过我们的工具调用SDK）。</p>
<p>这一切的实现仅在最近才成为可能。最新的前沿模型（如GPT 4.1、Claude 4、Gemini 2.5等）能够以一种在六个月前根本不可行的方式推理用户界面和工作流程。这就是为什么我们如此兴奋地将这项技术带到尚未启用AI的复杂传统SaaS应用程序的前沿。</p>
<p>它是如何工作的？</p>
<ol>
<li>邀请agent@frigade.ai到您的产品中。您可以根据不同角色发送多个邀请。</li>
<li>我们的代理会自动探索并推理您的应用程序。</li>
<li>附加任何现有的帮助中心资源或培训文档，以补充代理的理解。这是完全可选的。</li>
<li>安装代理助手的Javascript代码片段（只需几行）。</li>
<li>就这样。您的用户现在可以开始提问，并在没有任何额外负担的情况下获得按需产品导览和实时解答。</li>
</ol>
<p>这个过程只需几分钟。一旦运行，您可以通过对代理提供的响应进行评分和反馈来改进代理。如果您想进一步集成，您还可以将自己的代码连接到我们的工具调用SDK，以便代理能够直接查找客户信息、处理退款等。这些调用只需几行代码，通过自然语言描述工具及其参数，并传递一个Javascript Promise（例如，进行API调用、调用您应用中的函数等）。</p>
<p>非常想听听HN社区对这种方法的看法！您是在从零开始构建自己的AI代理，还是希望嵌入现成的解决方案？</p>