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我已经使用Claude Code运行长时间的编码代理大约六个月了。Steve Yegge在十月份发布了Beads，我发现为Claude提供适当的任务跟踪工具是一个巨大的突破。然而，Beads在短时间内迅速增长，每次发布都使其变得更加缓慢和令人沮丧。我开始每周多次与它斗争，因为它的后台守护进程在错误的时间同步错误的内容。
在假期期间，我终于将其移除，并编写了ticket作为替代。它保留了我真正关心的核心概念（基于图的任务依赖关系），但去掉了其他所有内容。
ticket是一个基于coreutils的单文件bash脚本，用于管理平面文件。当你有awk时，不需要用SQLite对所有内容进行索引。它只是一个小型的管道工具，能够让你专注于工作。
我很想听听大家对不足之处的反馈。我是为自己的代理工作流程构建这个工具的，所以可能还有一些用例我没有考虑到。
这真是一些深刻的内容，我觉得我做得很好。如果你们在Digg上，我想你们知道我对“事情”的看法。宇宙牛仔们，咱们在网络上见！
嗨，HN！我是一名独立开发者。我使用 SvelteKit 和 Cloudflare D1 构建了这个项目。它结合了人工智能回答和社区问答。目标是提供一个无毒、全球可访问的平台。它甚至为私密问题提供了端到端加密。我很想听听大家对边缘数据库性能的看法！
论文（PDF）：<a href="https://github.com/shudv/deltasort/blob/main/paper/main.pdf" rel="nofollow">https://github.com/shudv/deltasort/blob/main/paper/main.pdf</a>
<p>我一直在探索一种排序问题的变体，其中排序例程知道自上次排序以来哪些索引已被更新。</p>
<p>这种情况在许多实际系统中都会出现：大型排序列表被频繁读取，以小批量更新，并且更新管道已经知道哪些位置发生了变化（例如，用户界面列表、排行榜）。尽管如此，大多数系统要么重新对整个数组进行排序，要么进行独立的二进制插入，或者执行提取-排序-合并。</p>
<p>在这篇论文中，我提出了 DeltaSort，这是一种增量修复算法，适用于这种更新感知模型——它能够高效地将多个更新批量处理在一起，避免完全重新排序。初步实验表明，Rust 实现的 DeltaSort 在更新批量大小达到 30% 时，相较于重复的二进制插入和原生排序（sort_by）实现了多倍的速度提升。</p>
<p>我主要希望从曾在排序、数据结构或系统方面工作过的人那里获得技术反馈：
1. 我是否遗漏了已经解决该模型或技术的先前工作？
2. 基准线和比较是否合理？我们是否可以使用更好的（更严格的）基准线来比较 DeltaSort？
3. 在我使用的基准测试之外，这在实际系统中看起来有多有用？</p>
<p>谢谢——很高兴讨论细节！</p>
在过去的几个月里，我一直在开发自己的框架，旨在总结我使用 Go 构建网络应用程序的经验。<p>这个框架的目标是让构建全栈网络应用程序变得更快、更简单，充分利用超媒体，而不是仅仅依赖 JSON 数据 API 后端和单页应用前端。<p>现在已经接近 v1-beta 版本的发布，核心结构和功能已经基本完成。<p>非常希望听到大家的想法！
经过多年的嵌入式项目中与冗长的位操作代码斗争，我创建了 bitmask.h 来解决一个简单的问题：大多数位操作库要么过于庞大（类似 STL 风格），要么过于特定于某个平台（编译器内置函数），要么需要重复编写相同的易出错的位操作。这个单头文件的 C99 库将所有基本操作——位设置/清除/检查、范围操作、位计数、迭代——压缩到约 300 字节的机器代码中，并且没有任何内存分配。这正是我在微控制器工作中所需要的，因为每个字节都至关重要，使用的仅是 C99 和手动优化，以保持完全的可移植性。
<p>GitHub: <a href="https://github.com/Ferki-git-creator/Bitmask" rel="nofollow">https://github.com/Ferki-git-creator/Bitmask</a>