嗨，HN，
我发布了 DeepBrainz-R1——一系列以推理为核心的小型语言模型（SLMs），旨在用于生产中的自主系统。
核心理念很简单：自主系统不会只询问一次——它们会反复推理（工具调用、验证循环、重试、受限于模式的输出）。这改变了可靠性和成本的要求，而大型聊天优化的语言模型往往在这方面表现不佳。
DeepBrainz-R1 模型经过后训练，以改善多步骤推理行为、输出稳定性和在自主工作负载下的鲁棒性。我们的重点不在于聊天或创意写作，而是在小参数规模下进行可预测的推理。
模型包括：
- R1-4B（旗舰版）
- R1-2B（低延迟/成本）
- R1-0.6B-v2（小型、本地/边缘代理）
- 实验性长上下文变体（16K/40K）
所有内容都是开放的（Apache-2.0）。社区维护的量化版本（GGUF，低位）已经开始出现。
我非常希望能收到正在构建代理、使用工具的系统或长时间运行推理管道的人的反馈。
HF 组织： [https://huggingface.co/DeepBrainz](https://huggingface.co/DeepBrainz)
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我是Guy，Snyk的创始人，现在正在构建Tessl，一个用于代理技能的包管理器。
我们最近注意到，大多数团队仍然将技能视为静态的工件：Markdown文件，这些文件是从一个代码库创建或复制到另一个代码库的。
这种方法虽然在初期提供了强劲的推动力，但很快就会造成债务：
- 技能被重复创建，更新从未推送。
- 质量较差的技能被忽视，反而误导了代理而不是帮助他们。
- 技能知识变得陈旧，无法跟上所描述的系统和实践。
如果没有评估技能的方法，团队就无法清楚地了解一个技能的实际质量，或者它是否随着时间的推移而退化。
我们相信，评估是确保技能质量的基础。
考虑到这一点，我很高兴地宣布，Tessl注册中心包含超过2000个技能的评审评估，您可以请求对任何公共技能进行评估。
我对此次发布感到非常兴奋——期待您的反馈，并期待更多的增强功能在排队中！
我厌倦了Claude在我进行任务时毫无预警地打断我（使用开放代码时）。于是我开发了一个macOS菜单栏应用，能够准确显示你的使用情况。
- 从钥匙串中读取现有的Claude Code OAuth凭证（零配置）
- 以百分比形式显示5小时和7天的剩余使用量，并用颜色编码的阈值表示
- 显示消耗速率箭头（→ ↗ ⬆），让你知道自己是处于平稳状态还是冲刺状态
- 24小时的火花线图显示你的使用波动模式
- 在你即将达到限制前的20%和5%时发送通知
该应用完全使用Swift编写，无任何依赖，轮询配额API（而非聊天API，因此不会浪费令牌）。
使用以下命令安装：brew install rajish/tap/cc-hdrm
接下来将推出：完整的分析窗口，包含历史图表和详细数据，显示你实际使用的量、每周限制阻止的量，以及你真正未使用的部分。这是基于she-llac在<a href="https://she-llac.com/claude-limits" rel="nofollow">https://she-llac.com/claude-limits</a>进行的巧妙逆向工程。
博里斯·切尔尼（Claude Code的创始人）最近在社交媒体上分享了他在Anthropic团队如何使用Claude Code的经验。
关键见解：他们并不将其视为静态配置。在每次纠正后，他们会告诉Claude“更新你的CLAUDE.md，以便你不再犯同样的错误。”Claude会为自己写下一个规则。他们会审核这个规则，并将其提交到git中。这样，错误就不会再发生。
我将他的推文与Anthropic的官方文档和其他CLAUDE.md的最佳实践进行了交叉参考，并将其整理成一个入门工具包：
- 针对Next.js/TypeScript、Python/FastAPI的填空模板，以及一个通用模板
- 他团队实际使用的工作流程模式（计划模式、验证循环、子代理策略）
- 每个声明都引用了源推文或文档
仓库链接： [https://github.com/abhishekray07/claude-md-templates](https://github.com/abhishekray07/claude-md-templates)
你的CLAUDE.md中有哪些内容带来了可衡量的变化？
嗨，HN
我创建了ÆTHRA，这是一种用于将音乐编写为代码的编程语言。
与时间线、数字音频工作站（DAW）或复杂的音乐理论不同，ÆTHRA 让你可以使用简单的命令来描述音乐，比如音符、和弦、节奏、乐器、颤音和情感驱动的结构。
示例：
```
@Tempo(128)
@Volume(0.9)
@Instrument("Saw")
@ADSR(0.01, 0.05, 0.7, 0.1)
@Loop(4){
@Chord(C4 E4 G4, 1)
@Chord(F4 A4 C5, 1)
@Chord(G4 B4 D5, 1)
@Drum("Kick", 0.5)
@Drum("HiHat", 0.25)
}
```
我们的目标不是取代人类，而是让音乐变得可编程、可读和富有表现力——特别是对于开发者来说。
为什么选择 ÆTHRA？
- 基于文本的音乐创作
- 跨平台（Windows / Linux / macOS）
- 确定性输出（相同的代码 → 相同的音乐）
- 设计用于情感驱动的作曲（悲伤、快乐、摇滚、氛围）
- 初学者友好的语法
它受到实时编码和音乐领域特定语言（DSL）理念的启发，但更注重简单性和清晰性，而非表演艺术。
GitHub: [https://github.com/TanmayCzax/AETHRA](https://github.com/TanmayCzax/AETHRA)
我希望能收到以下方面的反馈：
- 语言设计
- v2 的想法
感谢你的关注！
嗨，HN，
我开发了 fastlog，这是一个用纯 C 语言编写的小型异步日志库。
其目标是在多线程负载下实现可预测的日志记录性能。传统的方法（如 fprintf、每个日志使用互斥锁的设计）在多个线程同时记录时往往会出现阻塞或扩展性差的问题。
fastlog 的设计采用了以下方法：
- 后台写入线程
- 批量处理，而不是逐条日志同步
- 在热路径上使用线程本地缓冲区（每次日志调用不使用锁）
在一台 4 核心的 Intel i3 系统上：
- 单线程性能与 fprintf 竞争力相当
- 多线程日志记录在竞争情况下的扩展性约提高了 1.6 倍
- 系统调用分析显示，与重锁设计相比，futex 调用减少了约 90%
它是一个单独的 .c/.h 文件，没有依赖，易于嵌入。
欢迎提问或反馈。