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嗨，HN， 我开发了一款原生的 macOS 应用程序，用于 AI 图像生成，最初是为了我自己的创作工作。 我喜欢使用像 Z-Image 和 FLUX 这样的模型，但许多现有工具更像是研究界面的感觉，而不是创作工具。它们提供了强大的功能，但常常会打断创作的流畅性。 这个项目围绕以创作者为中心的工作流程构建： - 易于上手，只需下载或导入模型，无需额外配置 - 渐进式控制：提供高级选项，但不是必需的 - 内置提示库，可以保存、重用并随着时间演变提示 - 轻量级的提示优化，能够从您保存的提示中学习 - 简单的附加功能，用于图像放大和背景去除 在技术层面： - 完全本地运行 Stable Diffusion、FLUX 和 Z-Image - 针对 Apple Silicon 进行了优化，使用 MLX 和 Metal 这是一个有主见的尝试，旨在让本地图像生成更像是一种创作工具，而不是技术设置。

我是一名学生，也是一个无障碍创业公司的联合创始人。在产品开发与考试之间的平衡打破了我的工作流程，因此我开始寻找调试工具。 《Mathematica Successūs》是我尝试将“自我”建模为控制系统的成果。它认为，只有当调节器的多样性与环境干扰相匹配时，稳定性才是可能的（阿什比定律）。 这是一份简短的（59页）技术手册，使用LaTeX编写。它将倦怠视为系统约束的违反，而不是一种情感。它依赖于数学的严谨性，而非教练的空洞言辞。

我收到了来自LinkedIn的邮件： > ## 你公司的同事已经解决了LinkedIn的拼图游戏 LinkedIn，你在开玩笑吗？这简直是来自“LinkedIn游戏”的垃圾邮件。 问题是，如何才能阻止这种情况，不是简单地退订，而是让他们在骚扰我们时感到痛苦？

嘿，HN， 我创建了 Setflow（[https://www.setflow.app](https://www.setflow.app)），最初是为了自己解决问题，但我相信可能有人也有同样的困扰，所以我决定分享一下。我在经历了15年以上的间隔后重新回到了DJ行业，发现自己花了更多的时间在整理播放列表和寻找曲目上，而不是实际混音。最初只是一个帮助我自己的小型网页应用，后来变成了一个如果需要的话也能为他人提供帮助的工具。 它的基本功能是： “告诉我氛围，我来构建曲目。” - 导入你的 Rekordbox 库（XML 导出） - 使用 Camelot 音轮逻辑生成和谐混音的播放列表 - BPM 匹配，曲目之间平滑的节奏过渡（±3%） - 能量档次：旅程、巅峰时刻、热身、放松、冷却，反映整体氛围 - 智能音调进展，围绕 Camelot 音轮的方向移动 - 导出为 M3U8 或 Rekordbox XML 格式，便于预构建混音 它解决的问题： 首先，对我来说是时间问题。经过多年的积累，我的音乐库变得庞大，常常不知道该选择什么音乐，更不用说理解哪些曲目能很好地搭配在一起。我只是想在多年后重新开始混音。于是，我开始引入和谐混音（在兼容的音乐调性中播放曲目），使过渡听起来更加流畅，而不是冲突。我发现手动按音调排序数百首曲目并规划一个流畅的曲目集既繁琐又耗时。Rekordbox 有一个“相关曲目”功能，但它并不能为你构建一个实际可用的、具有能量进展的曲目集。Setflow 为你提供一个和谐的起始播放列表，并遵循能量曲线，这样你就可以把有限的练习时间真正用于混音，而不是拖动曲目。结合播放列表历史和自定义曲目生成，你可以根据自己的输出更灵活地创建、调整和移动曲目。 技术栈： - 框架：Next.js 16（应用路由） - 用户界面：React 19，Tailwind CSS 4 - 数据库：PostgreSQL 17 + Drizzle ORM - 认证：BetterAuth（电子邮件/密码验证） - 支付：Stripe - 邮件：Resend - 状态管理：Zustand，支持本地存储持久化 - 部署：自托管 核心功能： - 智能 Rekordbox 导入，去重曲目 - 拖放重新排序，提供视觉反馈 - 播放列表构建器，提供智能和谐建议 - 过渡说明，解释每个过渡为何有效 - 曲目历史和管理 - 移动响应式设计 适用对象： 专业DJ大多已经具备这里提供的技能，但这款工具主要面向： - 拥有大量曲库但时间有限的卧室DJ - 对曲目搭配尚无直觉的初学者 - 任何希望快速准备曲目的用户，像我这样的老爸时间有限！ 我提供了一个免费的基础层级，有限制；还有一个爱好者层级，价格为每月 £2.99；专业层级为每月 £4.99，适合更大的曲库。 希望能收到任何DJ或音乐爱好者的反馈。乐意回答问题，并可以提供一些免费通行证以换取真实反馈。

我是一名英国的业余园丁，厌倦了园艺规划师告诉我在三月（当时仍然很冷）种植西红柿。每个我找到的应用程序都使用通用的美国农业部（USDA）气候区，或者假设你住在加利福尼亚。 于是我创建了Leaftide——一个真正了解你当地气候的园艺规划工具。 *它的不同之处在于：* - *真实的霜冻日期* - 使用国家海洋和大气管理局（NOAA）提供的气候数据，针对你的具体位置，而不是粗略的耐寒区 - *生长度日* - 根据积累的热量计算植物实际成熟的时间 - *永久植物追踪* - 在多个年份中跟踪果树、浆果灌木和多年生植物（这也是用户转为付费的原因） - *可视化图块设计器* - 基于SVG的拖放界面，用于规划花坛和间距 *技术栈：* Django + HTMX + 原生JavaScript（用于图块设计器） + PostgreSQL 于2024年10月上线。目前有6名付费用户（均来自Reddit，而非Product Hunt）。每月5英镑或每年45英镑。 令人惊讶的教训：我原以为气候感知调度会是杀手级功能，但实际上人们真正愿意为之付费的是永久植物追踪。结果发现，人们需要的是持续追踪工具，而不是一次性的查询。 *试试吧：* [https://leaftide.com](https://leaftide.com) 欢迎询问有关气候计算、HTMX/JS混合方法或从副项目到（小型）商业的旅程的问题。