一篇关于为何智力往往会引发存在焦虑的文章——通过递归、概括和模式识别的视角进行探讨。欢迎反馈。
返回首页
最新
我在一家咨询公司工作，持续研究人工智能工具，并运营一个名为“最佳AI工具发现者”的网站（<a href="https://bestaitoolfinder.com/" rel="nofollow">https://bestaitoolfinder.com/</a>）。<p>随着像Vibe Coding这样的技术进步，每天发布的新AI工具数量激增，以至于仅仅关注社交媒体上的影响者已经无法跟上潮流。因此，我开始从Product Hunt和其他全球顶级来源汇总和策划超过10,000款产品，严格筛选出仅最优质的工具，采用多层次的AI筛选和人工审核过程。该网站目前拥有超过1,600篇深入的趋势和评测文章，其中包括100份对最有前景或实用工具的深度分析报告。<p>这个网站的独特之处在于其对准确性的承诺：95%的事实核查和版权/虚假信息过滤是由AI自动完成的，之后所有内容都由我亲自编辑和发布。与许多流行的以SEO为重心的“AI工具汇总”不同，这些汇总常常受到错误信息的困扰，我坚持严格的质量标准，并会在指出错误后及时、免费地进行修正。<p>无论是AI社区还是最终用户，都需要可靠的信息来信任。我的持续目标是提供一个关键的、独立的指南，供每个人在不断扩展的AI领域中导航和比较——尤其是在AI驱动的搜索成为常态的情况下。<p>如果您发现缺失的高评分Product Hunt（或其他）工具，或注意到任何不准确之处，请告诉我，我会免费进行修正。<p>谢谢！
嘿，HN，
我开发了CellularLab，这是一个现代化的开源Android前端，用于iPerf3，旨在在移动设备上原生运行高级TCP/UDP网络性能测试。
最初我只是想做一个快速的内部概念验证，以帮助调试网络问题，但由于一些与AI的“氛围编码”和深夜的好奇心，它变成了一个成熟的应用程序。
功能：
- 通过JNI（CMake + NDK）原生集成iPerf3
- 完全支持TCP、UDP和双向测试
- 智能测试模式（UDP渐进、混合TCP+UDP）
- 自定义参数的命令模式
- AI日志分析（使用Gemini）——提供测试摘要和质量评分
- 导出/分享日志、自动滚动日志、历史记录跟踪等
- GitHub: [https://github.com/Abhi5h3k/CellularLab](https://github.com/Abhi5h3k/CellularLab)
- 构建故事: [https://iper3.hashnode.dev/how-i-accidentally-vibe-coded-an-android-iperf3-app-with-ai](https://iper3.hashnode.dev/how-i-accidentally-vibe-coded-an-android-iperf3-app-with-ai)
- 编译指南: [https://iper3.hashnode.dev/compiling-iperf3-in-android-with-cmake-and-jni-a-practical-guide](https://iper3.hashnode.dev/compiling-iperf3-in-android-with-cmake-and-jni-a-practical-guide)
构建技术：
- Kotlin + Android Jetpack
- 原生C iPerf3（v3.19）
- 实时日志捕获的JNI桥接
- Gemini AI SDK用于分析
- 开源，非商业许可证——如果你想构建自己的诊断工具或进一步增强它，我很乐意提供帮助或合作。
非常希望得到反馈——特别是来自网络工程师、Android开发者或任何曾在移动设备上尝试过iPerf的人。
感谢你查看这个项目！
Virby是一个用于nix-darwin的模块，它配置了一个轻量级的Linux虚拟机作为nix的远程构建机器，使得可以在macOS上构建Linux软件包。
一个用于AVM FRITZ!Box的KDE Plasma 6来电监控小部件。关于来电的通知。
这是一个逻辑引擎图形用户界面，用户可以输入结构化的交互（例如：重力（地球→物体）），并以图表和属性表的形式可视化逻辑流程。<p>没有人工智能，没有求解器，没有学习。只有纯粹的结构。<p><a href="https://github.com/wdaserdfwrwerv/nonliengine-gui">https://github.com/wdaserdfwrwerv/nonliengine-gui</a>
我最近发现了Navoy，这是一款人工智能旅行规划工具，并用它来为即将到来的假期做准备。它仅仅根据我的目的地、日期和兴趣，就快速生成了个性化的行程，真是令人惊叹。几分钟内，我就得到了一个包含航班、酒店和活动的完整计划。能够调整行程并将其导出为PDF文件的功能也非常方便。我知道在大型语言模型（LLMs）普及后，这类工具随处可见，我也尝试过几个，但我发现这个工具更精致且实用。
这里是网址：https://navoy.io
有没有其他人尝试过类似的人工智能旅行规划工具？我很想听听你们的体验，以及与传统规划方法的对比。