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我们创建了 Xweather Live，作为我们天气 API 和地图技术的一个公共、无广告的演示版本。<p>Live 的目标不是成为一款消费类天气应用，而是为开发者提供一个探索和验证我们天气数据及可视化工具的方式。<p>链接：<a href="https:&#x2F;&#x2F;live.xweather.com" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;live.xweather.com</a><p>欢迎反馈！

嗨，HN，我开发了Aurora，这是一款跨平台的音乐播放器，专注于本地无损播放，界面简洁并支持播放列表。我在macOS上有一个庞大的FLAC音乐库，却找不到一个简单易用的播放器，所以我决定自己制作一个。 <p>功能：</p> - 从您的设备本地播放 - 支持FLAC、MP3、M4A、WAV格式 - 基本的播放列表管理 - 在GitHub上开源 <p>下载（macOS）：</p> <a href="https://github.com/bbbneo333/aurora/releases/tag/v1.0.0" rel="nofollow">https://github.com/bbbneo333/aurora/releases/tag/v1.0.0</a> <p>Windows/Linux版本正在测试中。我非常欢迎反馈和bug报告：</p> <a href="https://github.com/bbbneo333/aurora/issues" rel="nofollow">https://github.com/bbbneo333/aurora/issues</a> <p>欢迎提出问题或建议！</p>

嗨，HN，我是SnackBase的创始人。 我之所以创建这个项目，是因为我在医疗和生命科学领域工作，厌倦了在编写任何实际产品代码之前，花费数月时间构建相同的“合规”基础设施（审计日志、行级安全、个人身份信息屏蔽、身份验证）。 问题：现有的BaaS工具（如Supabase、Appwrite）非常出色，但在GxP（FDA法规）验证方面很困难，并且通常会将你限制在JS/Go生态系统中。我希望能有一个与我已经使用的Python工具原生兼容的解决方案。 解决方案：SnackBase是一个自托管的Python（FastAPI + SQLAlchemy）后端，包含以下功能： 合规核心：使用区块链风格的哈希（prev_hash）生成不可变的审计日志，以确保数据完整性。 原生Python钩子：你可以用纯Python编写业务逻辑（无需网络钩子或JS运行时）。 清晰架构：严格分离各层，不在API路由中包含业务逻辑。 技术栈： - Python 3.12 + FastAPI - SQLAlchemy 2.0（异步） - React 19（管理界面） 链接： - 现场演示： [https://demo.snackbase.dev](https://demo.snackbase.dev) - 代码库： [https://github.com/lalitgehani/snackbase](https://github.com/lalitgehani/snackbase) 演示每小时重置。我非常希望能收到关于DSL实现或审计日志方法的反馈。

我过去一年一直在使用AI编码助手（如Claude、Cursor等），并注意到一个空白：没有一个好的中心平台供学习者分享项目、比较工作流程和寻找实用指南。因此，我创建了MakersHub.dev。 当前功能： - 专注于AI辅助开发的学习指南 - 项目展示，分享你所完成的作品 - 讨论区 - 类似HN的AI开发内容新闻推送 技术栈：Next.js、Supabase，部署在Vercel上。大部分功能都是在AI的帮助下构建的，这让我觉得很合适。 目前仍处于早期阶段——已向一小部分订阅者推出，并根据反馈进行迭代。 我很想听听HN的看法，以及关于如何从零开始建立这样一个社区的建议。

我为Apache FreeMarker模板创建了一个基于tree-sitter的语法高亮Zed扩展。FreeMarker是一个Java模板引擎，仍然广泛应用于企业级应用程序，但现代编辑器的支持一直不足。 该扩展通过自定义的tree-sitter语法处理尖括号和方括号语法、混合HTML内容以及所有FreeMarker指令，而不是使用正则表达式。 GitHub: https://github.com/debba/zed-freemarker Zed扩展：搜索“FreeMarker” 我主要是为自己的项目构建这个扩展，但觉得其他维护遗留系统的人可能会觉得它有用。

关于上述三个领域（从基础到高级）的学习，您推荐哪些好的资源，例如书籍、论文、文章、视频等？ 1) 量子计算：这里的抽象计算模型到底是什么？经典计算模型（例如：https://en.wikipedia.org/wiki/Model_of_computation）是否适用？还有哪些新的模型被发明出来？ 2) 量子计算机：这些计算机的物理原理、组织结构和架构是什么？在经典计算机中，有半导体物理、电子元件和电压阈值对应逻辑1和0。这些在量子计算机中对应的是什么？虽然 https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_computing 提供了很多信息，但对于理解来说并不够结构化。 3) 量子编程：在 https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_programming 上提到了很多内容，亚马逊也列出了一些相关书籍，但我对这些内容如何相互关联并不清楚。同时，我了解到量子计算/编程可以在经典硬件上进行模拟，但具体如何实现还不太明白。 附言：一些详细的例子，说明量子计算机/编程如何帮助解决经典计算机无法解决的问题，将有助于将所有内容结合起来。虽然常提到肖尔算法（https://en.wikipedia.org/wiki/Shor%27s_algorithm），但从一个更简单的例子开始可能会更易于理解。 再附言：特别希望听到那些在该领域实际学习、研究或工作的人的看法，了解他们具体做什么、实际应用以及如何学习这个主题。

我构建了一个离线优先的人工智能系统，旨在为那些需要专家指导但无法依赖网络连接或云API的场所提供支持——例如灾难响应、远程诊所和现场操作。 核心理念是：与其信任模型的表现，不如将其限制在一个框架内。该系统使用双模型管道（工作模型生成，审计模型检查），由一个政策引擎管理，该引擎在推理运行之前定义了允许的操作。每次交互都会记录到一个仅追加的审计日志中，并带有校验和链。 主要设计约束： - 离线优先，并具备优雅的回退机制 - 基于政策的切换（操作员设置容量限制，而不是AI行为） - 为有凭证的用户提供分层密钥覆盖（护士看到的选项与急救人员不同） - 针对不同领域的模块化“包”（如医疗分诊、结构评估、水安全等） 这一切始于一个问题：在飓风灾后没有互联网、没有专家且风险极高的情况下，如何部署人工智能？答案并不是“更好的提示”——而是构建一种假设模型会尝试做不该做的事情的架构。 我在寻找对这一架构的反馈。我并非来自人工智能背景——我是从运营/部署的角度切入的——所以我确信还有一些我遗漏的地方。