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花了这么多时间来构建一个游戏平台，却完全没有花时间去想怎么向大家展示它，哈哈。所以我在这里。这个平台是一个免费的浏览器游戏，旨在营造那种旧时Flash时代的感觉，同时内置了竞争性的排行榜和成就。目前有三款游戏上线，接下来会推出一款僵尸地下城掠夺者。我最自豪的就是冠军系统。如果你在排行榜上名列前茅，你的社交媒体会在首页展示。我不知道之前是否有人这样做过，但我觉得这是一个很酷的方式，可以让玩家获得一些关注。如果你有兴趣，可以去看看 laddernexus.com，任何反馈都很有帮助。

我自2010年以来以不同的别名在HN上活跃，过去几年我感觉HN的质量急剧下降，我的乐趣也随之减少。今天我第一次质疑自己是否还应该继续使用HN，因此我写下这些内容，部分是为了探索自己的想法，部分是想看看是否还有其他人有类似的感受。 1. 人工智能，人工智能，人工智能。 我明白，人工智能现在是个热门话题，但我发现AI相关的帖子在本质上比以前这里发布的传统科技内容要乏味得多。比如，某人对不同AI模型在绘制鹈鹕时的比较所给出的定性意见，根本没有像这个帖子那样技术上有趣：https://nee.lv/2021/02/28/How-I-cut-GTA-Online-loading-times-by-70/ 2. 这里还有人创业吗？ 我明白，我在2010年代末期基本上停止了尝试自主创业。这个行业对没有显著财务支持的单打独斗的创始人来说变得太过竞争激烈，成功的机会微乎其微。而如今情况更为艰难。但我认为这使得HN从一个你经常能看到人们推出酷炫新项目的地方，变成了一个人们只讨论最新大型科技AI模型发布的地方。 3. 政治化和不宽容 我一直喜欢HN的一个原因是它是一个非常开放的地方。在许多方面，它仍然如此，尤其是与其他平台如X和Reddit相比，但即使在这里，我也注意到评论变得更加片面，持有不太受欢迎观点的人更频繁地被标记和降级。 也许只是我个人的感觉，但我从不对人进行降级或标记，除非我真的认为他们的评论是残忍的或明显无视社区准则的。 4. 只是我吗？ 我知道我对我成长过程中经历的互联网越来越怀旧……那时候一切都更加令人兴奋，而一切又似乎触手可及。像YouTube这样的网站是革命性的，但仅由三个人创建。MySpace和Facebook也是如此，至少在早期阶段，它们都是由少数人拼凑而成的。 如今，事情很少让人感到新鲜，一切都显得遥不可及。人工智能，尤其是大型语言模型，可能是多年来第一个“新”的东西，但它们与以往的技术完全不同。过去的科技主要是由人们为人们构建的。大型语言模型是很酷的技术，但它们是由公司为公司构建的。YouTube的创建是因为一些人认为创建一个分享视频的网站很酷。而大型语言模型的出现则是因为公司认为构建通用人工智能会很有趣，因此投入了数百万美元招募研究团队来尝试实现这一目标。没有人真正需要它，我也不确定硅谷以外的人是否真的想要……这些产品从根本上来说是不人道的。它们的承诺不是为了娱乐或连接我们，而是为了自动化我们的工作，或者直接取代我们。

我是一位40多岁的中年男性，稍微懂点技术，偶尔写些代码来简化生活。我曾经是一名开发者——那是很久以前的事了。我拥有工程学位，天生喜欢寻找解决方案。我在科技行业工作，但我负责的是“请求开发者构建什么”的那一面，而不是“实际构建”的那一面。借助人工智能，我现在能够构建更多东西。 所以我开发了WebBridge（是的，名字不算特别花哨）。 （其实是Claude开发的，我负责指导。就像每个项目经理一样。） 它的实际功能如下： 1. 你安装一个Chrome扩展程序 2. 你浏览到一个你已登录的网站——你的图书馆、实验室结果门户，或者其他任何网站 3. 你点击“录制”，执行你想要自动化的操作，然后点击“停止” 4. Claude读取捕获的API流量并生成一个永久的MCP服务器 5. 该服务器可以与任何MCP客户端配合使用——Claude（Cowork/Code）、Cursor、VS Code、Windsurf、Cline，等等 整个过程大约需要10分钟。你无需编写任何代码。 这款工具是为那些在人工智能提供商内部工作的非技术人员设计的，他们只想使用它并继续前进。法律分析师、市场研究员、市场观察员、营销和竞争情报人员，以及任何希望重复使用特定网站以实现特定目的的人。 README中展示了一些用例：“公共图书馆搜索”和“法律合规审计”。 我所专门构建的东西可能在其他地方没有完全相同的对应物。我欢迎对此提出反驳。 欢迎反馈——这就是我发布的原因。

几个月前，我在这里分享了《利底亚石系列》的第一期： <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=44253083">https://news.ycombinator.com/item?id=44253083</a> 这是一本关于现代庞贝的一名考古学学生的替代历史漫画，他发现了一块石板，可以在维苏威火山喷发前一周与一名罗马奴隶交换简短信息。 故事的前提很简单：如果罗马世界中的某个人突然获得现代科学知识，但仍需使用公元79年可用的材料和工具来构建一切，会发生什么？ 第二卷（《帝国的引擎》）探讨了这一想法的二次效应。 关于创作过程：我负责撰写故事、进行研究、结构设计和对话。叙事首先进行规划（分幕 → 分场 → 分页 → 分面）。一旦确定了某个面板，我会写出详细的视觉描述（镜头角度、姿势、光线、环境等）。 大型语言模型（LLMs）帮助将这些描述转化为提示，而图像模型则生成草图。我通常会生成许多变体，并手动选择或组合最符合面板的版本。 大部分工作集中在叙事设计、历史研究以及构建罗马人可以现实地遵循的可信技术路径上。人工智能主要充当草图助手。 我非常希望能收到关于故事方向、节奏以及工业转型是否显得可信的反馈。

Netrek是一款1988-89年间的多人太空战斗游戏，被广泛认为是第一个互联网团队游戏。它比商业在线游戏早了数年，数十年来举办了热情洋溢的联赛，并且至今仍在技术上存活——但要启动一个服务器一直需要付出真正的努力，而且没有简单的方法可以直接在浏览器中玩。 NeoNetrek是我尝试改变这一现状的项目： 服务器：基于原始的Netrek C服务器，进行了现代化改造，配置更简单，并且容器化以便于一键云部署。提供了Fly.io和Railway的现成模板，并且在洛杉矶、华盛顿、东京和伦敦等地已经有公共服务器在运行。任何人都可以使用GitHub组织中的部署模板进行自我托管。 客户端：一个新的3D浏览器客户端——无需下载，无需插件，通过WebSocket连接。我以Andrew Sillers的html5-netrek（github.com/apsillers/html5-netrek）为基础进行开发，并在3D渲染方面进行了新的探索。 网站：neonetrek.com涵盖了背景故事、阵营、飞船类型、等级以及一个学院，以帮助玩家克服著名的陡峭学习曲线。 代码和内容的很大一部分是与Claude作为编程伙伴共同开发的，这对于一个旨在保存互联网历史的项目来说是非常合适的。 GitHub组织：<a href="https://github.com/neonetrek" rel="nofollow">https://github.com/neonetrek</a> 立即游戏：<a href="https://neonetrek.com" rel="nofollow">https://neonetrek.com</a>

Homebrew 引擎 <a href="https://github.com/willtobyte/carimbo" rel="nofollow">https://github.com/willtobyte/carimbo</a>

Anthropic的研究表明，提示结构比模型选择更为重要。Flompt可以接收任何原始提示，将其分解为12个类型的模块（角色、上下文、目标、约束、示例、思维链、输出格式等），并将这些模块编译成Claude优化的XML格式。 有三种接口：网页应用（React Flow画布）、浏览器扩展（注入到ChatGPT/Claude/Gemini工具栏中）以及用于Claude代码的MCP服务器。 技术栈：React + TypeScript + React Flow + Zustand，FastAPI + Claude API后端，Caddy。 免费，无需账户，开源。演示视频：<a href="https://youtu.be/hFVTnnw9wIU" rel="nofollow">https://youtu.be/hFVTnnw9wIU</a>

我开发了 sqry，这是一款在语义层面而非文本层面进行本地代码搜索的工具。 动机：虽然 ripgrep 在查找字符串方面表现出色，但它无法告诉你“谁调用了这个函数”、“这个函数调用了什么”或“找到所有返回 Result 的公共异步函数”。这些问题需要理解代码结构，而不仅仅是匹配模式。 sqry 使用 tree-sitter 将你的代码解析为抽象语法树（AST），构建统一的调用/导入/依赖图，并允许你进行查询： ``` sqry query "callers:authenticate" sqry query "kind:function AND visibility:public AND lang:rust" sqry graph trace-path main handle_request sqry cycles sqry ask "find all error handling functions" ``` `sqry ask` 命令将自然语言翻译为 sqry 查询语法，使用一个紧凑的 2200 万参数模型，无需网络调用。 一些可能对 HN 有趣的内容： - 通过 tree-sitter 支持 35 种语言插件（C、Rust、Go、Python、TypeScript、Java、SQL、Terraform 等） - 跨语言边缘检测：FFI 链接（Rust↔C/C++）、HTTP 路由匹配（JS/TS↔Python/Java/Go） - 33 工具的 MCP 服务器，使 AI 助手获得准确的调用图数据，而不是依赖于嵌入相似性 - 基于 Arena 的图，使用 CSR 存储；索引查询运行时间约为 4 毫秒 - 循环检测、死代码分析、git 引用之间的语义差异 该项目采用 MIT 许可证，并且需要使用 Rust 1.90 以上版本从源代码构建。请注意：完整构建需要约 20 GB 的磁盘空间，因为 35 个 tree-sitter 语法需要从源代码编译。 仓库： [https://github.com/verivusai-labs/sqry](https://github.com/verivusai-labs/sqry) 文档： [https://sqry.dev](https://sqry.dev) 欢迎就架构、自然语言翻译方法或跨语言检测提出问题。