嘿，HN，
在花费无数小时调整侧项目中的颜色，并手动尝试将截图与 Tailwind CSS 类匹配后，我决定构建一个工具来自动化这个过程。
ColorSnap 允许你上传一张图片，并立即提取出最主要的颜色。它随后使用 LAB 颜色比较（ΔE）将这些颜色映射到最接近的 Tailwind CSS 工具类。你将获得干净的十六进制值和可直接使用的类名，例如 bg-indigo-500 或 text-pink-400。
该工具是使用 Next.js、Tailwind CSS 和一些画布/图像处理技术构建的。没有外部 API — 它完全在浏览器中运行。
结果：我在最近的三个前端项目中使用了它，以加快颜色决策并快速获得一致的样式，特别是在英雄部分和主题 UI 块中。
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嗨，HN，
我开发了 [sllm.nvim](https://github.com/mozanunal/sllm.nvim)，这是一个简约的（大约500行Lua代码）Neovim插件，可以将Simon Willison出色的`llm`命令行工具直接融入你的编码工作流。
- 在分屏缓冲区中与LLM（如OpenAI、OpenRouter等）进行对话。
- 从Neovim中将文件、可视选择、Shell命令输出、LSP诊断或URL作为<i>片段</i>添加到你的LLM上下文中。
- 异步流式作业——从不阻塞编辑器。
- 切换LLM模型，查看令牌/费用统计，并为所有操作使用快捷键。
受到Simon关于长上下文LLM工作流和从终端管理上下文/片段的博客文章的启发——我希望能够在编辑器中实现无缝集成。它使用 [mini.nvim](https://github.com/echasnovski/mini.nvim) 作为用户界面，但核心逻辑仅约500行代码。
欢迎反馈和提问！感谢Simon Willison和llm社区提供的所有灵感。
人工智能在社交媒体上被广泛宣传，但也有很多讨论线程提到人们并没有完成任何事情。并不是因为他们不知道如何“提示”，而是平台为了让用户在其上停留更长时间而不断改变规则，导致用户无法有效完成任务。老实说，很多帖子中，人们更愿意学习编程而不是使用人工智能。我想了解一下，使用人工智能与不使用人工智能的用户在创造价值方面的分布情况是怎样的。