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你好， 在一个快速发展的初创企业世界中，大多数技术问题并不是新的；它们只是过去挑战的回声，换上了新的技术面孔。我叫阿丹·卡尔德拉，今年54岁，近三十年的职业生涯让我深入参与了这些转型的每一个阶段。 我的价值不仅在于我今天掌握的技术，更在于我对我所经历的创新周期的深刻理解：从大型机和千年虫问题，到互联网、移动技术，再到现在的人工智能。这种独特的视角使我能够预见瓶颈，设计出不仅能在今天运作、而且能在未来扩展的系统，并在技术债务成为企业负担之前加以防范。 对于初创企业而言，这意味着： • 扎实的战略愿景：作为企业架构师，我将商业目标与稳健的技术决策相连接。我可以设计出一条让你可持续、安全增长的路线图。 • 实用的技术领导力：我能够指导工程团队，培养年轻人才提升他们的技能，并确保最佳实践不会抑制你的竞争力和灵活性。 • 对构建的热情：我热爱编程，喜欢创建原型和设计解决方案，并且我不怕“深入战斗”来解决复杂问题。我的快速学习能力不是一个承诺，而是经过数十年验证的模式。 我注意到许多公司在招聘像我这样背景的专业人士时犹豫不决，可能是担心适应能力不足。而我的动机恰恰相反：我被初创企业的灵活性、直接影响力和从零开始构建的机会所吸引，渴望将我所有的智慧应用于快速而正确的构建。 关于我的英语，我的技术能力很强。我全心致力于实现完全的会话流利度，同时，我相信借助现有工具和良好的意愿，沟通是一个我们可以轻松克服的小挑战。 简历无法捕捉到创造的热情或解决复杂问题的能力。我正在寻找一份远程工作。 我联系这个空间和社区，地球上最聪明和最有人性的一群人，充满了天才、技术专家、发明家和企业家，因为我希望能有一次对话，探讨我的经验如何能够加速你的目标。 怀着感激和钦佩， 阿丹·卡尔德拉 adan@caldera-labs.com https://www.linkedin.com/in/adan-caldera-rodriguez/

嗨，HN， 我是Newsplash的创始人，这是一款轻量级的人工智能新闻平台，提供个性化、基于事实的每日摘要——没有点击诱饵，没有付费墙的冗余内容。 —— 我为什么要创建它： 我发现自己花了太多时间在主要聚合网站上筛选耸人听闻的标题和重复的故事。Newsplash是我解决这个问题的尝试：一个为用户提供快速、可信的新闻摘要的工具，专注于对他们最重要的内容——没有噪音。 —— 它是如何工作的： - 每天通过NewsAPI提取约500篇文章 - 使用可读性解析器进行去重和清理 - 使用GPT-4o进行摘要（每篇文章约90-120个词） - 每个用户根据主题偏好和反馈（喜欢/不喜欢）获得独特的每日摘要 - 内置的GPT聊天工具允许用户提出上下文问题，例如：“这对Nvidia的股票有什么影响？” —— 技术栈概述： - 边缘函数：Deno（Supabase）用于提取、去重和摘要 - 数据库：Supabase Postgres用于存储文章、偏好和摘要 - 前端：React + Next.js（网页），React Native + Expo（iOS） - 人工智能：用于摘要和文章问答的GPT-4o mini - 重新排序：基于用户反馈向量的简单余弦相似度 —— 目前上线的功能： - 提供个性化摘要的网页应用 - 用户反馈循环（喜欢/不喜欢），根据每个用户进行再训练 - 文章级别的AI问答 - 免费模型 —— 接下来的计划： - 扩展摘要定制功能（自定义类别、来源过滤、每个类别的文章数量） - 高级/订阅产品 —— 我希望听听你们的想法： - 关于隐私/安全的最佳实践。我没有编程背景，所以对此一无所知 - 在AI摘要中建立信任和透明度的想法 感谢你的关注！ —— 康纳

微型MCP服务器 → 为大型语言模型（LLMs）带来全新的意义。<p>六个功能（`current_datetime`、`time_difference`、`timestamp_context` 等）赋予Claude/GPT真正的时间意识：它能够识别停顿、推理节奏，甚至标记聊天的“三幕结构”。<p>在本地运行时间少于60秒（Python）或通过托管演示运行。<p>* 上方的代码库和自述文件 * 完整背景故事（开放访问）：<a href="https://medium.com/@jeremie.lumbroso/teaching-ai-the-significance-of-the-passage-of-time-yes-that-one-106ad7d20957" rel="nofollow">https://medium.com/@jeremie.lumbroso/teaching-ai-the-signifi...</a>

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嗨，HN， 我开发了 ggc（[https://github.com/bmf-san/ggc](https://github.com/bmf-san/ggc)），这是一个用 Go 语言编写的基于终端的 Git 命令行工具。 ggc 提供了： - 快速的交互式用户界面（类似于 `fzf`）用于常见的 Git 操作 - 传统的子命令（例如 `ggc add`，`ggc commit`） - 支持 Git 兼容的配置（`ggc config` 从 `git config` 读取） - 内置别名和工作流自动化（例如 `ggc addcommitpush`） 我们的目标是通过将交互式工作流与可脚本化的命令行操作相结合，提高开发者的生产力。 该项目仍在积极开发中，但我非常希望能收到社区的反馈！ GitHub: [https://github.com/bmf-san/ggc](https://github.com/bmf-san/ggc) 演示 GIF: [https://github.com/bmf-san/ggc#demo](https://github.com/bmf-san/ggc#demo) 谢谢！

我开发了这个应用程序，用于测试你的词汇量。你需要为当前单词的每个字母命名一个单词，最后一个单词将成为你的新单词。现在处于测试阶段，欢迎反馈！

你好，HN， 我是Ghita，ZeroEntropy（YC W25）的联合创始人。我们为RAG和AI代理构建高精度的搜索基础设施。 我们刚刚发布了两个新的最先进的重排序模型：zerank-1和zerank-1-small。其中一个是完全开源的，采用Apache 2.0许可证。 我们使用一种新颖的受Elo评分启发的流程训练了这些模型，具体细节在附带的博客中有详细描述。简而言之，训练步骤大致如下： * 使用多个大型语言模型（LLMs）收集文档对之间的软偏好。 * 采用ELO风格的评分系统（Bradley-Terry）将成对比较转换为每个文档的绝对分数。 * 通过偏差校正步骤对查询之间的相关性分数进行归一化，该步骤使用跨查询比较建模，并通过最大似然估计（MLE）求解。 你可以通过我们的API（[https://docs.zeroentropy.dev/models](https://docs.zeroentropy.dev/models)）或HuggingFace（[https://huggingface.co/zeroentropy/zerank-1-small](https://huggingface.co/zeroentropy/zerank-1-small)）尝试这些模型。 我们非常希望得到社区对这些模型和训练方法的反馈。完整的技术报告也将很快发布。 谢谢！

我们开发了一款基于人工智能的数据报告程序。我注意到创始人、分析师和主管们在数据控制方面存在问题。他们要么长时间等待团队提供的数据报告，要么在复杂的编码中苦苦挣扎。我们希望通过创建一个在几秒钟内即可完成且无需编码的工具来解决这个问题。用户可以上传他们的数据（如Excel、CSV、MySQL文件等），并可以用自然语言提出任何问题。他们将获得可交互的仪表板，可以更改颜色、大小、图表类型等。如果您尝试使用，请留下您的反馈，提前感谢！