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你好，HN：
我热爱宇宙的随机性。我花了一些时间创建了一个骰子游戏模拟器，以便在不需要像真正的赌徒那样花钱的情况下体验这种乐趣。
对于其他同样感兴趣的人：我非常希望听到你们对此的任何反馈。这个模拟器的独特之处在于它是一个面向社区的无限模拟。
BetaZero 是一款免费的网络应用程序，允许用户生成、编辑和分享攀岩路线。目前支持 Kilter、TB2 和 Decoy 板，Moonboard 2016、2019 和 2024 将在下周添加。然而，底层的生成模型适用于任何二维系统板，只要该板的角度在 0° 到 90° 之间，并且抓点格式正确（作为参考，该模型并未在 Decoy 板上进行训练，因此其在该板上的表现仅能代表其在类似家庭墙上的一般表现）。
去年我搭建了我的第一个家庭攀岩墙，我非常兴奋。200 个抓点可以随意设置，还有无数潜在的攀登路线可以尝试。然而，我很快意识到这个体验缺少了什么：多样性。我想要那种打开应用程序，滚动到一些我自己绝对想不到的随机攀登路线，并进行尝试的乐趣。
起初，我给我的朋友们发消息，请他们为我设置一些攀登路线。但我的朋友们都住在科罗拉多州，而我被困在纽约州北部。他们确实给我发了一些攀登路线，但由于他们从未在我的墙上攀爬过，他们的大多数设置要么太难，要么太简单。我还尝试通过 Stokt 在国际板上设置攀登路线，但结果同样不尽如人意。
所以……我构建了一个生成模型来为我的家庭攀岩墙设置攀登路线。这个模型经历了几个迭代版本。
V1. ClimbLSTM：基于我的家庭攀岩墙训练的 LSTM 模型
V2. ClimbDDPM：基于 BoardLib 数据集训练的扩散模型
V3. BetaZero，一款由 ClimbDDPM 驱动的免费网络应用程序。
接下来的步骤包括整合账户/安全系统，并允许用户为自己的自定义墙上传、编辑和设置攀登路线。（我已经有一个功能齐全的 API 用于上传和编辑墙；这就是我将当前的板块添加到数据库中的方式。然而，目前还没有安全/权限系统来控制谁可以编辑/查看哪些墙。我还想提高应用程序的可扩展性，并基于我从之前的训练中学到的经验，训练一个改进的扩散模型。）
我构建了一个终端系统监控工具，填补了我在运行本地大型语言模型时遇到的一个空白：它可以同时显示GPU（包括NVidia和AMD）的使用情况和内存，以及CPU的使用情况、内存、温度、上传、下载和OOM杀死跟踪。所有信息都在一个视图中，并提供50种颜色主题。<p>在我的测试中，它的CPU占用率低于glances。<p>只需一行命令即可安装。
我厌倦了我的AI编码助手（如Claude、Cursor等）在不同会话中无法跟踪项目状态——创建随机的Markdown文件，忘记已完成的工作，重复劳动。因此，我构建了Saga。
它是一个MCP服务器，为你的AI助手提供了一个合适的项目跟踪器——项目 > 史诗 > 任务 > 子任务——由本地SQLite文件支持。只需一次tracker_dashboard调用，助手就可以完全了解上下文，继续未完成的工作。
关键点：
- 零配置——SQLite会为每个项目自动创建一个.tracker.db文件。无需Docker，无需Postgres，无需API密钥。
- 22个工具——支持完整层级的CRUD操作，以及笔记（决策、阻碍、会议记录）、跨实体搜索、活动日志和批量操作。
- 项目范围——每个项目都有自己的数据库。没有共享，没有泄露。
- 活动日志——每次变更都会自动记录，因此助手（或你）可以查看何时发生了什么变化。
安装：npx saga-mcp
GitHub: [https://github.com/spranab/saga-mcp](https://github.com/spranab/saga-mcp)
npm: [https://www.npmjs.com/package/saga-mcp](https://www.npmjs.com/package/saga-mcp)
这个想法很简单：与其让大型语言模型（LLM）试图在其上下文窗口中记住状态或将其转储到文件中，不如给它一个实际的结构化数据库，让它通过工具调用进行查询和更新。可以与Claude Desktop、Claude Code、Cursor或任何兼容MCP的客户端一起使用。
欢迎反馈——特别是关于工具设计和缺失功能的意见。
我正在为一个庞大的行业开发软件，但在这个行业中，实际上并不需要人工智能。至少，不需要等同于大型语言模型（LLM）的人工智能。
在我进一步阐述之前，我想先表明，我确实喜欢人工智能编程助手。它们作为辅助工具非常出色。
人们说，如果人工智能泡沫破裂，经济就会崩溃。好吧，我的意思是，M7肯定会受到重创，但其他人呢？事情将在几年内恢复。我们可不是走捷径才熬到公元2026年。
你仍然需要去看医生，货物仍然需要送达，房屋需要建设，我们需要钻探石油，人们仍然需要吃饭。不幸的是，我们仍然需要数百万的管理员，因为人类并不是简单的0/1系统。
我是不是疯了，竟然觉得事情可能不会那么糟？仍然有无数的事情需要做，也许（你可以说我傻，随便）如果我们意识到投机泡沫是绝对具有破坏性的，并且不值得追求，这将是我们物种的一个良好转折点。
我不需要一个私人助理来帮我打电话预定餐厅，我当然也不关心人工智能生成的无聊视频。我更希望我们能有更好的产品和服务，真正有效，即使它们有些粗糙，我也更愿意看到人们有工作，忙于生活中的某些事情。
也许一个不再追求无尽增长（为了逃避通货膨胀、偿还债务，无论出于何种原因）的世界会更好。而且我们可以把那些“书呆子”（不是像我们这样的工程师，我指的是那些扮演电影超级反派的恶棍）放回玩具箱，换些不同的玩具来玩。