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传统的Postgres在临时环境中显得笨重。像Neon这样的即时解决方案使Postgres变得更加实用。<p>传统的Postgres在处理嵌入和时间序列时也显得繁琐。像Timescale这样的实时解决方案使Postgres成为强大的工具。<p>Timescale的一些功能被锁定在其云服务中，而Neon的大部分功能也被锁定在其云服务中。<p>在哪里可以找到将Neon和Timescale的完整体验整合在一个开源软件包和单一云服务中的解决方案呢？
一个仓库序列化器是一个工具，它将您的仓库序列化为可供大型语言模型（LLM）处理的格式。<p>我之前是yek[0]的重度用户，直到最近，因为我的工作流程基本上是来回复制粘贴到Google Gemini。<p>[0]: <a href="https://github.com/bodo-run/yek">https://github.com/bodo-run/yek</a><p>然而，随着我在项目中维护一个llms/目录（我在其中放置各种文档，例如来自llms.txt的.md文件）的做法，我发现yek使用的格式（基本上是“>>>> {文件名}\n{文件内容}”）让LLM感到困惑；它不知道哪些文件是您项目的一部分，哪些文件只是文档（它正在编辑代码示例）。<p>因此，我编写了自己的工具，它将您的文件分类为源代码文件、文档文件和其他文件。每个类别都有适当的标签，LLM能够理解哪些内容不应该尝试编辑。<p>以下是输出格式的样子：<p><category><p><pre><code> <description>
仅供参考的不可变文档。
</description>
<files>
<file>
<path>
llms/openai.md
</path>
<content>
...
</content>
</file>
</files>
</code></pre>
</category><p>您还可以作为命令行参数传递一个“任务”，该工具会在输出的末尾附加<task>{您的任务}</task>。
这个网站的诞生源于一种必要性。<p>我需要从我们今天所熟知的互联网中暂时抽离出来：<p>点击诱饵、政治、低质量内容、突发新闻、人工智能摘要<p>信息量如此庞大，却缺乏深度<p>现在我在这里花费（太多的）时间，深入探索。<p>正好满足我那种渴望。<p>但我总是回到这里，因为这实际上让我成为了更好的工程师。<p>哦，对了，我是这个网站的创建者。<p>无论如何，我希望你能像我一样享受浏览这些博客的乐趣。<p>祝你愉快！<p>请随时回复我任何反馈。我在这里是为了让这个网站变得更好。它将始终是免费的。
嘿，<p>大约一周前，我发现 GitHub 开始对我在 GitHub 团队/公司账户上的“代码安全”功能收费。<p>我从未请求过这个功能，但它似乎自己开启了。我知道他们一个月前发过一封邮件询问此事，我去检查了一下，发现没有在任何仓库中使用。<p>现在，在账单页面上，我的账户上显示“代码安全”费用似乎是为 5 个用户累积的。
- 这里没有说明是谁、什么原因导致这种情况。
- 也没有办法关闭这个功能。
- 费用只会不断增加。<p>我为此设置了预算，但这似乎只是让费用继续累积。<p>我不想再为“高级代码安全”付费了。我承认我应该早点检查这个……这是我的错。<p>支持团队一直没有回应（仍在等待回复）。<p>然而，现在没有办法移除这个功能。半成品的账单分析没有关闭开关。<p>我该怎么办？<p>我是不是唯一遇到这个问题的人？
嗨，HN，
我开发了Aphel，这是一款专注且简约的屏幕时间应用，旨在帮助你重新掌控手机使用时间，消除来自上瘾应用的虚假多巴胺刺激。
大多数屏幕时间应用要么过于被动（仅提供统计数据），要么感觉像是家长控制。Aphel是为那些希望在不依赖动机的情况下建立自律的人而设计的。
主要功能：
- 专注计时器，严格模式下会阻止选定应用，直到计时结束
- 自动化日程安排，如“工作时间”或“夜间阅读”
- 多巴胺负荷评分，帮助你可视化有多少时间是被干扰驱动的
- 使用苹果的原生屏幕时间API构建——无VPN，无无障碍黑客
- 完全私密——无需账户，无追踪，无广告
我在对无尽的滑动和失去几个小时的深度工作感到沮丧后，为自己开发了这个应用。Aphel旨在成为一种实用工具，帮助你保持自尊和长期专注。
你可以在这里试用： [https://apps.apple.com/us/app/aphel-screen-time-control/id6739789721](https://apps.apple.com/us/app/aphel-screen-time-control/id6739789721)
欢迎提问或分享更多关于我如何开发它的信息。
谢谢，
Can
我们发布了一个精简版的 baai/bge-m3，包含 8 层。它提供了 2.4 倍的更高吞吐量，Pearson 余弦相似度为 0.9691，Spearman 余弦相似度为 0.965。它迅速成为我们所有项目的默认嵌入模型。