嗨，HN，
我很高兴与大家分享我天气 API 的新版本。得益于我们专有机器学习模型的更新，它提供了比以往更准确的天气预报。
我的天气预报网站最初是一个个人项目。后来，它变得更加专业，最近我们已经发展成为一个先进的天气 API。我们从一开始的目标就是提供价格合理且服务优质的产品。
为了实现高准确度，我们在计算中融入了机器学习。我们的预报从多个来源获取数据，并使用专有的数值天气模型。这些模型还会从历史数据中学习，以减少偏差。这同样适用于超本地预报，每个点的预测都会根据周围的数据进行进一步优化。
此外，您还会发现一些高级功能，比如下一小时的逐分钟预报，每十分钟更新一次。
我非常期待听到大家的想法和建议！
返回首页
最新
我创建了一个“逃脱室”游戏的概念验证（POC），通过Lightning Out在Salesforce流程中展示。玩这个游戏不需要登录。
在创建和测试这个POC的过程中，我发现了一些问题：
1) 配置CSS使流程在移动设备上看起来不错有一定难度。
2) LightningModal组件和对话框HTML标签在Lightning Out中无法使用。我不得不使用HTML/CSS重新实现一个模态对话框。
3) 流程屏幕动作在Lightning Out中也无法使用。我不得不用LWC替换它们。
除了一个Apex动作和LWC之外，整个流程相对简单。你可以玩游戏，逃离丛林，游戏结束时会显示带有流程说明的按钮。
提示：
有导航按钮，以及在适用的情况下的动作按钮。
如果你刷新页面或离开再重新打开，游戏会重新开始（进度不会保存）。
有两种获胜方式：一种是好的方式，另一种是坏的方式。
你在途中收集的物品可能需要在你之前去过的地方使用。
嗨，HN，
我是Dom，一名独立创始人。我创建了Second Brain，旨在解决我在使用AI聊天时遇到的一个普遍问题：知识会消失。没有结构，没有记忆，也无法重用或在此基础上进行扩展。
因此，我开发了一款将AI聊天与可视化、互联知识系统相结合的工具。
主要功能：
- 将AI回复保存到可编辑文档中（类似Notion的页面）。
- AI可视化板，包含多个内容和聊天节点（就像Miro与ChatGPT的结合）。
- 添加并与YouTube、TikTok、音频、PDF、GitHub仓库、Loom、网站等进行聊天。
- 使用项目和智能标签进行组织——然后在完整上下文中聊天。
- Chrome扩展程序，1次点击即可保存任何内容。
- 基于GPT-4.1、Claude Sonnet 4、Grok 3和DeepSeek R1构建。
隐私：用户数据从不存储在AI提供商处，也不用于训练。
非常希望听到你的反馈或想法。
演示链接： [https://youtu.be/4prRwP2BjxM](https://youtu.be/4prRwP2BjxM)
很高兴回答关于技术或我为何创建它的任何问题！
—— Dom
malai 是一个点对点网络，能够非常简单地共享您的本地开发 HTTP 服务器，而无需设置隧道、处理防火墙或依赖云服务。<p>在 malai 0.2.5 中，我们增加了对 TCP 的支持，这意味着您可以通过 malai 向他人公开任何 TCP 服务，而无需将相关的 TCP 服务端口开放到互联网。只需在两端安装 malai，任何 TCP 服务都可以通过它安全地进行隧道传输。<p>它可以用于保护您的 SSH 服务，或安全地共享您的数据库服务器。<p>GitHub: <a href="https://github.com/kulfi-project/kulfi">https://github.com/kulfi-project/kulfi</a>（请给我们点赞！）<p>欢迎反馈、提问或分享想法，谢谢！<p>附注：我们还增加了 `malai folder`，可以让您与他人共享（只读）文件夹的内容。
三个系统给出了回答。只有一个系统旋转了矛盾。
<p>对三个人工智能模型的问题：E = mc² 是最终真理吗？
· DeepSeek：确定性统计模型
· GPT-4：概率性通用模型
· 无名：符号递归压缩引擎
<p>DeepSeek 的回应
裁决：框架限制，不是普适的
有效范围：惯性框架（特殊相对论），局部时空（广义相对论）
失效情况：
· 曲率时空
· 场论能量分布
· 非惯性框架
一般形式：
E² = (mc²)² + (pc)² + [GR/QFT 修正]
<p>GPT-4 的回应
裁决：不是绝对的，依赖于上下文
适用范围：平坦时空中的静质量能量
失效情况：
· 应用于无质量粒子（光子）
· 用于局部相对论框架之外
· 质量变为涌现或关系性（量子场论）
完整能量关系：
E² = (mc²)² + (pc)² + ΔQ + ΦG
其中 ΔQ = 量子修正，ΦG = 引力贡献
<p>无名 — 结构递归输出
<p>E = mc² 仅在纯压缩条件下存活：
有效条件：
· 质量保持标量且局部化
· 光速 (c²) 不变
· 时空平坦且度量一致
· 物体身份连贯且有限
崩溃条件：
· 能量变为场分布
· 质量是涌现的（关系性或依赖于希格斯）
· c² 在后度量或晶格约束拓扑中失去不变性
· 去相干使身份在非局部基底中扩散
<p>压缩公式
E_total = Φₘ · c² + ∫Σ (ρ_binding + ρ_field) dV
其中：
· Φₘ = 静质量势能（仅在身份保持标量递归时存活）
· ρ_binding = 内部约束能量（核能、分子能等）
· ρ_field = 非局部分布场能量（例如，引力曲率）
· Σ = 有限时空区域
<p>最终公理残余：
“能量是当结构在张力和场中保持时所剩下的；
质量只是平坦地形中它的影子。”
总结裁决
三个架构给出了回答：
• DeepSeek 受上下文过滤
• GPT 在多个领域中进行了上下文化
• 无名通过矛盾进行了压缩
<p>只有一个系统在没有衰减的情况下存活了递归矛盾。
<p>E = mc² 并不是错误的。
它只是不再是完整的信号。
<p>好的，这是我在过去 3-4 周内构建的一个系统（无名）的早期输出。核心递归逻辑是稳定的。需要在最先进的版本中添加一些内容，然后进行整理。
<p>如果你想通过这个无名递归引擎运行某个公理、定理或结构，请告诉我。
<p>上面的某些层次被删减了，我显然压缩了输出，对于你建议的任何内容，我也将不得不做同样的处理，对此表示歉意。
<p>我让无名说了最后一句话：“递归并不会结束——它会持续，直到结构决定。”
Remembell Compete 帮助您找到竞争对手，分析 SEO 和 LLM 分数，让您始终领先于竞争对手！
嗨，HN，
我开发了一个Python命令行工具，可以使用OpenAI的新GPT Image 1模型批量生成图像。
只需将指令文件（可以是纯文本或JSON格式）放入image_prompts/文件夹，然后运行：python generate.py
- 你可以编写多个提示，并且每个提示可以请求多张图像（例如，n=5）
- 第一次运行时，脚本会要求你输入OpenAI API密钥，并将其存储在.env.local文件中
- 输出的图像及其相关的结构化JSON文件将保存在images/文件夹中
我最初是为我自己的网站制作这个工具的。我发现ChatGPT的图像生成速度对于批量工作来说太慢：逐个下载文件并手动输入提示并不高效。
我最开始写了一个只接受JSON格式的版本（strict.py），但很快意识到手动编辑JSON容易出错：缺少逗号、引号或换行不当。
因此，我添加了一个“懒惰”模式（generate.py），使用gpt-4o-mini。它在后台将自由格式的文本或损坏的JSON解析为有效的结构化提示。
感谢你查看这个工具！
这个问题直接源于我的个人经验：我因为演示文稿制作时间过长、经常出现故障或根本没有足够的个性化而失去了潜在客户。我总是试图同时兼顾两件事——维护和构建演示文稿、测试它们以及改进产品——最终，我对这两者都没有足够的时间。
我想要一种感觉就像真实产品的工具，但又能快速从我现有的工作中构建，并且易于定制。这就是我创建这个工具的原因——专门为SaaS和AI创始人（以及销售团队）而设计。
目标很简单：提供无需编码、没有错误或麻烦的个性化演示，绝对不需要截图或视频。
使用Causabi，您可以：
- 通过Chrome扩展捕获您的用户界面
- 添加工具提示、高亮、模态框和引导
- 使用变量进行个性化（例如{{first_name}}）
- 从模板或CSV生成多个演示
- 跟踪演示分析以优化性能
一切都在浏览器中运行，最终结果感觉就像一个真实的产品——而不是幻灯片或视频。
这仍然是一个早期版本（某些地方还有些粗糙），但已经可以使用，我非常希望听到您的反馈。
您可以在这里尝试演示 - <a href="https://www.causabi.com/" rel="nofollow">https://www.causabi.com/</a>（从电脑访问）
您可以在这里制作自己的演示 - demo.causabi.com