1作者: rudrapratap429 个月前原帖
您的个人购物助手,帮助您更快速、更智能地做出决策。只需说出您的需求,Lyra 就能在您最喜欢的商店中找到完美的产品。<p>安装 Chrome 扩展程序后,聊天机器人将出现在您最喜欢的购物网站(如 amazon.com)上方。<p>请试用一下,并告诉我们您的想法!
2作者: Rurouni-dev-119 个月前原帖
我开发了一个名为 TakeoutTools 的小型桌面应用程序,它可以为您导出的 Google Maps 保存地点添加有用的位置信息。 当您通过 Google Takeout 导出保存的地点时,文件中仅包含地点名称和 Google Maps URL,而没有地址或坐标。这个工具可以帮助填补这个空白。 该应用程序会自动从每个 Google Maps URL 中提取地址和坐标数据——在您的本地计算机上完成,并允许您以多种格式导出数据: • CSV(用于电子表格或数据库) • GeoJSON(用于 QGIS、Mapbox 或自定义地图) • JSON(供开发者和脚本使用) 欢迎反馈,特别是来自处理旅行数据、位置映射或 Takeout 导出的朋友们。
1作者: m-o-z-z-i-x9 个月前原帖
在最近的一次渗透测试中,当我不得不手动搜索检测到的端口的用途时,我意识到我需要一个工具,不仅能显示开放的端口,还能即时确定每个端口上运行的服务。 <p>主要特点:支持多达100个流以实现超快速扫描,拥有超过3000种服务的数据库——直接在终端中使用,支持单个端口、自定义范围和完整扫描(1-65535),使用高级表格呈现美观的输出,进度条和实时进度跟踪。 <p>期待您的反馈!
3作者: zhangchengzc9 个月前原帖
我开发了一个基于网络的工具,让您可以使用经典的Papyrus字体创建令人惊艳的文本设计。其功能包括:<p>- 实时文本自定义(颜色、大小、背景) - 高级效果(阴影、轮廓) - 支持透明度的PNG导出 - 移动设备友好的界面 - 提供英语和中文两种语言<p>该工具使用Next.js、React和Tailwind CSS构建。
1作者: init79 个月前原帖
我建议一位创始人使用人工智能进行编码,并向他介绍了replit.com。我们的初步理解是,如果人工成本为100美元,我们可以通过replit以1美元的成本更快地完成编码。 在原型开发后,我意识到它的后端模型有些浅薄,并且总是回到它想要做的事情上。如果在使用React Native时遇到挑战,它并不能解决问题,而是在几次尝试后回归到“更简单的HTML/CSS”方法。 我想稍微放宽视角,问一下是否有同样简单但更好的编码助手。理想情况下,我希望能有一个以移动优先为理念的工具,鼓励我不写任何代码并快速推进。 我之所以提这个问题,是因为我现在意识到,我们可能需要在replit上花费的不仅仅是1美元,而是10美元。只希望这不是我开始的一段“剃羊毛”的旅程。 是否可以通过程序员使用的优秀母提示来挽救这个问题?我在想,因为这些前端最终都必须连接到类似deepseek、gemini或chatgpt的API,对吧?如果你有其他有效的建议,也欢迎分享。
2作者: babuloseo9 个月前原帖
大家好, 现在的IRC怎么样?我知道有像mangadex这样的应用程序,还有一些专门的漫画应用,不确定IRC是否有RSS或类似的东西,我知道动漫圈的人会获得更新。我是这里漫画频道的管理员,想为社区做点贡献或帮助整理信息。个人来说,我已经有一段时间没有看漫画了,主要在看网络漫画。社区希望看到什么呢?我知道动漫和漫画有很大不同,老实说,我以前看过很多漫画,现在很高兴自己停下来了,因为如果我去图书馆或书店,我对大多数卷的内容都很熟悉。不过,我打算重新开始阅读漫画,因为有很多新作品我在本地图书馆、社区中心或书店等地方浏览时并不知道。你们觉得怎么样?我知道Discord很活跃,但我也想在IRC和开源项目上更加活跃。我也可以与Reddit上的漫画版主或相关社区进行交叉发布或协调一些事情。
1作者: ryansworks9 个月前原帖
早在GPT 3.5发布时,我就想寻找一个有趣的问题来测试模型的能力。这个问题需要在模型的训练集中有良好的代表性,但仍然需要一定程度的推理能力。 经过思考,我认为一个简单的动态编程语言和字节码解释器会很合适。 最初的语言模型表现得非常糟糕,但每一代新模型我都尝试了类似的测试,涵盖了许多不同的模型提供者,结果有所改善,但始终未能达到预期。 最终,在o4-mini-high的帮助下,我实现了我的目标。 最开始,我从一个基本的表达式语言入手,结果超出了我的预期——我一次性完成了所有的编写。我想,为什么不看看我能走得更远呢? 经过大约10小时与模型的反复交互,而我自己从未写过一行代码,我构建了一个不错的语言,具备了一系列不错的特性,包括函数、变量、表达式、控制流、循环、列表、哈希映射、切片和变量注入。 我对它所取得的进展既感到惊讶又感到畏惧。 目前,我无法通过基于IDE的工具或将整个源代码粘贴到ChatGPT或其他工具中取得更多进展。这些工具往往会失去上下文,导致偏离轨道。不过,我相信从这里开始,情况只会变得更好。 注意:我不建议在生产环境中使用这门语言。可能存在许多错误。这只是一个实验。