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CacheKit最初是一个与Redis和我们的Rust API框架紧密结合的内部功能。后来，我们将其提取为一个独立的异步库，提供了一个更小、更明确的公共API，同时保留了最初塑造它的生产约束。
我写了关于发布这个库的过程，包括如何使用多个编码工具，它们在哪些方面提供了帮助，以及在哪些方面仍然需要人类的判断——特别是在正确性、API清晰度和开发体验（DX）方面。
详细内容请查看：
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嗨，HN，
我创建了AnnaAi.App，因为我厌倦了那些总是试图让我更高效或更有生产力的AI“副驾驶”。
有时候，你并不需要解决方案、待办事项清单或关于情绪管理的讲座。你只需要发泄一下。
目前大多数大型语言模型（LLM）都被限制得过于客观或礼貌。如果你抱怨一个糟糕的老板或糟糕的一天，它们往往会说：“我理解，但你有没有试着从他们的角度看问题？”而这通常是你在凌晨两点时最不想听到的。
我设计Anna的初衷是严格不带评判和支持性的。可以把她看作一个数字“树洞”（一个可以对着虚空倾诉的安全空间）。她会倾向于站在你这一边，认可你的感受，甚至“调侃”那些让你烦恼的事情，而不是试图去解决它们。
这是一个关于“反生产力”AI的实验。我很想听听你对这种情感对齐方法的看法。
我为macOS开发了一个菜单栏应用，用于语音输入，完全在本地运行。没有云服务，没有订阅，也不收集数据。
该应用使用了苹果的新SpeechAnalyzer框架（macOS 26 Tahoe），这意味着：
- 语音模型由系统管理，而不是捆绑在应用中——应用大小仅为1.5MB
- 模型在应用的内存空间之外运行
- 自动标点和可选的表情符号转换
只需按下热键，开始说话，您的话语会实时显示在当前聚焦的应用中。音频反应的屏幕边框会显示您正在录音。
MIT许可证： https://github.com/leftouterjoins/voicewrite
我开发这个应用是因为我希望有一个语音输入工具，不会将我的音频发送到其他人的服务器。新的SpeechAnalyzer API使得这一切成为可能，而无需捆绑一个超过1GB的Whisper模型。
在我看来，它的速度也非常快。
欢迎提问关于SpeechAnalyzer API或实现方面的问题。