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嗨，HN，我们构建了这个。 NBA Edge Index使用来自Polymarket（真实货币预测市场）的赛前胜率。在每场比赛结束后，我们将结果与赛前赔率进行比较。超出预期的表现会提升球队的评分，而表现不佳则会降低评分。每支球队的初始评分为2000，评分在整个赛季中逐场累积。比赛结束后，更新会自动进行。 我们发现的一些有趣的数据点： Polymarket的赔率在平均水平上相当准确：胜率在80%以上的球队赢得比赛的概率为82%（119场比赛），而胜率在60%到69%的球队赢得比赛的概率为63%。 表现最超出预期的球队：菲尼克斯太阳队，超出预期14.7%（市场给他们的平均赔率为45.8%；他们的胜率为60.5%）。 市场上被高估最多的球队：克利夫兰骑士队——胜率为55.8%，但市场给他们的隐含赔率为67.4%。他们作为重磅热门输掉了12场比赛。 最大冷门：犹他爵士队在1月13日以18.5%的市场赔率击败克利夫兰；我们的优势模型给犹他70.9%的胜率。 稳定性：在每支球队大约打了40场比赛后，排名开始显著分化，早期的噪音会平滑掉。 我们正在开发更多类似的指数。核心理念是：预测市场数据分散在数百个合约中，这些合约会到期并消失。我们将其转化为持久的、可追踪的指数。 我们使用的两种模式： 综合模式——将相关市场融合为一个数字。我们的全球冲突风险指数将大约15个Polymarket合约（乌克兰、台湾、伊朗）合并为一个数字。 滚动模式——自动替换到期合约。例如，我们的天气指数通过每天滚动更新来跟踪6个城市的温度偏差。 期待听到反馈或其他指数的建议。 实时NBA Edge指数在这里： [https://attena.xyz/nba](https://attena.xyz/nba)

大家好， Digital Carrot 是一款可编程和可插拔的应用程序屏蔽器。它允许您在 iOS、Mac 和 Windows 上屏蔽网站和应用，直到满足一组条件或目标。例如，您可以屏蔽 Reddit、Instagram 和 Steam，直到您的 Apple Watch 报告您已经走了 5000 步。 该应用通过插件收集数据，您可以利用这些数据为自己设定目标。目标都是通过表达式表示的，这些表达式根据您提供的数据返回真或假。例如，如果您想设定一个目标，完成待办事项列表中的所有任务，您可以使用类似 `data.apple_reminders.due == 0` 的表达式。 屏蔽系统也是可插拔的。这意味着您可以通过 DNS 服务（如 Pi-hole）来屏蔽项目。这也意味着该应用不仅限于网站屏蔽！实际上，您可以编写插件来控制任何通过 REST 可用的内容，例如锁定您零食橱柜上的智能锁，或者在您外出之前调高办公室的空调温度。 保护安全和用户隐私是该应用的首要任务（考虑到它的设计初衷就是收集关于您的信息）。因此： - 我们不收集或共享应用收集的任何信息。 - 我们的同步功能使用 AES256 和安全远程密码协议进行端到端加密。 - 所有插件都在沙箱中运行。它们无法访问其他插件提供的数据，除非用户授权，否则没有外部访问权限。 - 该应用对其拥有的数据保持透明。所有可用于目标的数据都可以在应用内浏览。 和许多人一样，我对大型科技公司对我们隐私的漠视感到失望，因此保持这些承诺对我个人来说非常重要。这个项目的乐趣之一在于，我可以通过利用收集到的关于我的所有信息，来帮助减少生活中的干扰 :) 总之，我不得不走 4 公里才能解锁 HN 以发布这个消息，希望您觉得它有帮助！ [1] 技术概述： [https://www.digitalcarrot.app/docs/overview/](https://www.digitalcarrot.app/docs/overview/) [2] 插件库： [https://github.com/digital-carrot-app/plugins](https://github.com/digital-carrot-app/plugins) [3] Pi-hole 插件： [https://github.com/digital-carrot-app/plugins/tree/main/pihole](https://github.com/digital-carrot-app/plugins/tree/main/pihole)

你好！<p>我是Ali，我开发了一个工具来帮助我学习西班牙语。关于这个工具的详细信息可以在关于页面找到，但简而言之，我发现像Duolingo这样的应用完全没用。理论上，它们是为了帮助你说一门语言而设计的，但我发现它们主要帮助我的肌肉记忆在屏幕上点击正确的地方，而并没有真正学会说任何东西。更重要的是，它们没有让我为西班牙语母语者说话的速度做好准备！<p>在放弃Duolingo后，我尝试了几种不同的方法；Pimsleur、Paul Noble和Language Transfer。这些方法各有千秋（但又相似），在车里听了几个月后，下次去西班牙时，我能够进行（非常）基本的对话，甚至在电话中预订附近餐厅的桌子，而没有说一句英语。<p>我还尝试了ISSEN（一个我在这里看到的YC初创公司，自称为AI语言导师），结果发现它... 让我失望。它说得太高深了，我觉得它问我关于宠物的事情？当我说我没有狗时，它完全忽略了这个问题，反而问我是什么品种的狗。我用过几种不同的“语音本地”AI代理，甚至是英语的那些在中断、理解和记忆方面都让人失望。更糟的是，它并没有帮助我在生活中唯一有时间学习西班牙语的时刻，那就是我开车的时候。<p>所以我决定尝试重现Language Transfer/Paul Noble的学习方法，但让你编写一个AI提示，以创建适合你兴趣和学习水平的课程。<p><a href="https://cadencespanish.com/" rel="nofollow">https://cadencespanish.com/</a><p>任何反馈都非常欢迎！<p>在技术栈方面，我使用了Lovable和Supabase。我手动写了一些文案，但没有写任何代码。我使用ElevenLabs进行实时语音转文本，使用Google Cloud进行文本转语音（这便宜得多，而且效果相当不错）。我是一名软件开发人员（我为一家完全不相关的YC支持的初创公司工作），但我对Lovable的快速开发过程有些迷恋，从“嗯，我想知道这是否可行”到生产环境中的东西。讽刺的是，我是通过之前Lovable开发的一个项目出错后，深入代码并重写部分内容，才学到了最多的React和react-router-dom。

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