你好，HN
在构建了许多 FastAPI 后端之后，我发现自己总是在重复相同的配置，包括身份验证、电子邮件、支付、迁移等。
为了处理所有的样板代码，我开发了 FastLaunchAPI，这是一个适合生产环境的启动包。
其中包括：
```
JWT 身份验证，支持社交登录和电子邮件
Webhooks 和 Stripe 计费集成
Alembic、PostgreSQL 和 SQLAlchemy
为名人提供的后台工作
包含模板的 SMTP 电子邮件
LangChain 和 OpenAI 的集成
Pytest + API 文档的设置
```
该工具旨在让您在不到半小时内投入生产，并且具有模块化设计。
我们提供了全面的文档，您可以在购买前查看。
我很乐意听取任何评论或询问！
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我们生活在一个奇怪的不对称状态中：公司使用人工智能与我们交流，但我们仍然需要手动拨打电话。最近，各行各业的公司都在采用人工智能语音助手，包括大型零售商、家庭牙医诊所和当地药店。今年，我接过几次电话，听到的人工智能声音非常自然，体验起来相当不错。但这让我思考——如果他们使用机器人来拨打电话，为什么我们这些消费者仍然要亲自打电话呢？
于是我开发了Piper：基本上是一个为你打电话的人工智能。你告诉它你需要什么（预约、查询订单、争议费用等等），它会在你进行实际工作的同时处理整个对话。目前它是一个网页应用程序，Chrome扩展正在等待批准，但不久你就可以点击任何电话号码，让Piper来处理。
一些技术细节比预期的要复杂：
延迟——在对话中，每毫秒都很重要，我们必须围绕键值缓存进行优化，已经将通过公共电话网络（PSTN）传输的首个单词延迟降低到约1000毫秒，这感觉相当自然。
保持语音助手的轨道——我们构建了自定义的上下文工程逻辑，持续更新助手的情境意识，让它知道何时被转接、何时处于等待状态等。
到目前为止，我们与早期测试者进行了约50次成功的通话。主要的失败发生在需要复杂验证或文件的情况下。此外，我们还暂时关闭了我们的IVR导航，发现了一些导致不必要转接的边缘案例，但我们正在努力修复这些问题。
我真的认为我们正朝着一个人工智能与人工智能进行大多数日常事务交流的世界迈进，而电话通话可能是这一现象首次大规模发生的真实例子！
你可以在我们的网站上查看语音演示。 [https://pipervoice.com](https://pipervoice.com)
我们刚刚开源了 reDB：一个分布式的、基于策略的数据网格，提供跨数据库的实时访问、复制和迁移——包括关系型数据库、NoSQL、图数据库、向量数据库等。
它专为在复杂的多数据库环境中工作的人工智能系统、开发者和运维团队设计。
亮点：
- 跨数据库类型的统一模式模型
- 内置模式版本控制
- 零停机时间的迁移和复制
- 量子安全加密和数据混淆
- 通过模型上下文协议（MCP）集成AI代理
GitHub: [https://github.com/redbco/redb-open](https://github.com/redbco/redb-open)
您最初对人工智能是持乐观态度，但现在变得悲观，还是曾经悲观但现在变得乐观？您最初认为它对您的工作是巨大的帮助，但现在觉得它成了障碍，还是曾经对它不屑一顾，但现在觉得它不可或缺？<p>我只是好奇谁改变了看法/态度，以及是什么促成了这种变化。
我制作了一个免费的本地私有看板，并发布了源代码。我还制作了一段视频，详细介绍了使用方法、灵感来源、存在的原因以及如何使用等内容。<p><a href="https://www.youtube.com/watch?v=6qJYg3OuOx4" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=6qJYg3OuOx4</a><p>我做这个是为了在进行另一个项目时支持自己，我对每月支付20美元使用SaaS看板感到非常不满，但实际上我在两天内就完成了这个项目，因为我有一个很棒的组件库。
这个项目有几个很酷的特点：
- 使用了一种在美国不常见的流行日本移动端到桌面端的渐进增强模式
- 使用gfm-md，因此你可以直接导入ChatGPT、Claude、Gemini等的工单
- 使用sqlite进行本地存储
- 你可以使用`bun dev --host`，这样在办公室里随意走动时也能在手机上使用
- 它有预构建的钩子（数据库模式 + 路由），可以轻松添加身份验证，便于部署和随处使用（12美元的akamai盒子 < 20美元的SaaS订阅）<p>使用bun作为运行时。
享受你每年额外的96到240美元吧 :3
嗨，HN -
我制作了一个网站，可以输入英国邮政编码，获取当地议员的信息，并生成他们身份证的AI模拟图。这是对刚刚生效的《在线安全法》的一个小而愚蠢的抗议，旨在揭示其荒谬之处。这些身份证实际上可以在Reddit、Discord等平台上使用，这突显了这一实施的糟糕之处。