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是我一个人觉得Datadog的定价太疯狂了吗？我的意思是，想要查看APM，你至少得每月支付50美元。如果我的应用每月只有10个请求，我能免费使用吗？不行，还是得付费。如果只有我一个人在开发呢？不行，还是得付费。
不过，嘿，我们会免费提供这个指标页面，基本上只是告诉你你的RAM使用情况。
最糟糕的是，市场上没有合适的替代品。而且人们对此也心安理得。我这样想是不是太疯狂了？
这个项目是在周末完成的，旨在填补“能哼出旋律”和“能编写算法音乐模式”（Strudel/TidalCycles）之间的差距，以便于现场编码和现场DJ表演。
**功能介绍：**
在浏览器中实时进行音高检测，使用多种算法：
- CREPE（通过 TensorFlow.js 的深度学习模型）
- YIN（基于自相关的基频估计）
- FFT（快速傅里叶变换）与谐波乘积谱
- AMDF（平均幅度差函数）
输出内容：可视化的钢琴卷、MIDI 文件、Strudel/TidalCycles 代码
所有处理均在客户端完成，数据不会离开您的设备。
**为何使用多种算法：**
不同的音高检测方法对不同的输入效果更佳。CREPE 最为准确但计算开销较大；YIN 速度快，适合干净的单音输入；FFT/HPS 适用于和声丰富的声音；AMDF 则轻量级。让用户可以根据自己的使用场景进行切换。
**技术细节：**
使用 React，完全在浏览器中通过 Web Audio API 运行
基于 Canvas 的可视化，实时波形渲染
**原始问题：**
我想学习现场编码，但对音乐理论一无所知。这个工具使得捕捉旋律想法变得简单，并能立即在基于模式的音乐系统中使用。
**试试这个工具：** [https://dioptre.github.io/tidal/](https://dioptre.github.io/tidal/)
在桌面上效果最佳，使用方式更像是数字音频工作站（DAW）。
**源代码：** [https://github.com/dioptre/tidal](https://github.com/dioptre/tidal)
我在田纳西州的乡村创建了这个项目，没有计算机科学背景，仅凭借密集的人工智能协作和模式识别。<p>问题在于：陪审团选择依赖直觉，没有任何文档支持。当上诉发生时，律师无法证明他们的过程是合理的。<p>MA'AT 创建了哈希验证的审计轨迹。它分析陈述的一致性，不依赖心理学，而是通过连贯性评分、矛盾计数和证据缺口来进行分析。<p>关键限制：一个语言防火墙在报告到达之前阻止了诊断术语（“诊断”、“原型”、“预测”）。这是经过设计的，能够在法庭上生存。<p>技术栈：Python/FastAPI 后端，SQLite，原生 JS 前端。使用 Docker 部署。<p>免费层是永久的。我们的理念是“强者为基础设施买单，弱者获得机会。”<p>希望能获得关于技术方案的反馈，以及法律限制是否合理的意见。
我从11岁开始编程，现在已经38岁了。在这27年里，我曾在EA DICE工作过游戏引擎，曾在OTOY和Embark进行渲染研究，现在经营一家为AMD、Intel和Meta提供服务的图形研发公司。我见证了许多新工具的兴起与消亡。
当AI编码工具开始流行时，我需要弄清楚：这是我公司应该投资的领域，还是可以安全忽视几年的事情？
我决定彻底解决这个问题：全力以赴几周，构建一些真实的东西，超出我们现有的代码库，使用自主智能AI——不仅仅是自动补全，而是让Claude Opus实际编写文件、运行命令和提交代码。
三周后，我得到了答案。
Sonars在三周内从零到上线。一个开发者。纯自主智能AI。一旦核心功能正常工作，我就用Sonars来构建Sonars。
我在其他工具上遇到的一个问题是：Claude直接在我的工作目录中进行更改。一次实验性的提示就让我分支变得一团糟——未完成的功能、破损的测试、与自己产生的合并冲突。
回过头来看，解决方案显而易见：Git工作树。Sonars中的每个AI会话都在完全隔离的环境中运行。Claude可以尽情发挥——读取文件、编写代码、运行测试、提交更改——而你的主分支在你明确合并之前保持不变。
功能特点：
- Claude可以读取文件、编写代码、运行终端命令、提交更改
- 每个会话在Git工作树中隔离
- 实时流式处理，具有扩展思考模式
- 带有语法高亮的可视化差异查看器
- 原生Rust + Dioxus应用
技术栈：Rust + Dioxus（前端），Axum（后端），SQLite + PostgreSQL，gix（纯Rust Git）。
提供免费层：[https://sonars.dev](https://sonars.dev)
经过27年并发布游戏引擎，我并不是轻易说出这句话：这是我有史以来最具生产力的时刻。对我最初问题的答案？这并不是可以忽视的事情。
欢迎提问有关架构、工作树方法或使用自主智能AI构建Rust的实际体验。
人类是否能够征服如此巨大的规模？
Hi HN!<p>My name's Robert Escriva. I got my PhD from Cornell's Computer Science department back in 2017. And three years ago I had a psychotic episode that irreversibly shook up my world.<p>Since then I've been applying a skill I learned in grad school---namely, debugging distributed and complex systems---to my own mind.<p>What I've found I've put into a [book (pdf)](<a href="https://rescrv.net/engineering-schizophrenia.pdf" rel="nofollow">https://rescrv.net/engineering-schizophrenia.pdf</a>) on engineering, my particular schizophrenic delusions, and how people who suffer as I once did can find a way through the fog to the other side.<p>This is not a healing memoir; it is a guide and a warning for all those who never stopped to ask,
"What happens if my brain begins to fail me?"<p>I am writing because what I've found is not a destination, but a process. It is an ongoing process for me and for people like me. I also believe it is automate-able using the same techniques we apply to machine-based systems.<p>I am looking for others who recognize the stakes of the human mind to engage in discussion on the
topic.<p>Happy hacking,
Robert