我开发了 FocusMode，因为我每月要花 10 美元购买 Raycast Pro 仅仅是为了切换工作区。
这是一个菜单栏应用程序，允许你定义一个“专注工作区”——一组应该可见的应用程序。按下 ⌘⇧P，其他所有应用会立即隐藏。
功能：
- 多显示器：将应用分配到特定屏幕
- 每个应用的最大化切换
- 原生 Swift，约 2MB
- MIT 许可证
网站： [https://gabrycina.github.io/FocusMode/](https://gabrycina.github.io/FocusMode/)
GitHub： [https://github.com/gabrycina/FocusMode](https://github.com/gabrycina/FocusMode)
欢迎随时询问有关实现的任何问题。
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嗨，HN，
我正在构建 Corviont，这是一个自托管的离线地图设备（包括瓦片、路由和搜索），适用于边缘计算或本地设备。
托管演示（无需安装）：[https://demo.corviont.com](https://demo.corviont.com)
自托管（Docker Compose 仓库）：[https://github.com/corviont/monaco-demo](https://github.com/corviont/monaco-demo)
文档：[https://www.corviont.com/docs](https://www.corviont.com/docs)
内容包括：
```
- 本地提供的矢量瓦片（PMTiles）
- 本地提供的路由（Valhalla）
- 离线地理编码/搜索 + 反向地理编码（基于 SQLite Nominatim 的索引）
- 连接到本地端点的 MapLibre 用户界面
```
在初始的镜像和数据拉取之后，它可以完全离线运行（不需要外部地图、路由或地理编码 API 调用）。
接下来（如果人们需要）：一个用于区域数据集的签名设备更新器（验证 → 原子交换 → 重新加载）。
我非常希望得到反馈：离线地图、路由和搜索对你们的重要性，以及有哪些限制因素（硬件、车队规模、更新窗口、地区、部署方式）。
嗨，HN，我开发了 Jetbase——一个基于 Python 的数据库迁移工具。
Jetbase 具有以下特点：
- 严格的验证机制，可以检测在应用后被更改或删除的迁移文件（防止漂移，快速失败）
- 数据库锁定，确保多个迁移进程不能同时运行
- 完整的回滚支持
- 文件名中直接强制使用递增的版本号，使迁移历史一目了然
- 使用原生 SQL，而不是 ORM
主要的 Python 工具是 Alembic，但它主要与 ORM 一起使用，并不包括像验证检查这样的功能。因此，我开发了 Jetbase 来添加我所需要的功能。
我还遇到了一些其他问题：
- 比 Alembic 有更多验证检查的工具通常是基于 Java，而不是 Python
- 一些工具将回滚支持限制在付费层级
- 希望有一种简单的方法来查看迁移历史
我从 ORM 转向了原生 SQL，这使得 Alembic 的 ORM 集成变得不再必要。我转变的原因包括：
- 在数据库 UI 工具（如 DBeaver、Snowflake）中直接探索查询，不想将其重新编写为 ORM 语法
- ORM 对于 Python 数据管道（S3 → Snowflake → Postgres）来说并不合理
- 原生 SQL 在基本 CRUD 之外的操作更高效
- 与一个姐妹团队共享数据库，不想在 API 中创建额外的 ORM 模型来查询他们的内容
代码库（附带快速入门指南）：[https://github.com/jetbase-hq/jetbase](https://github.com/jetbase-hq/jetbase)
目前支持 Postgres 和 SQLite（计划添加更多数据库）。
期待听到任何反馈！
嗨，HN，
我创建了 fp-pack，这是一个小型的 TypeScript 函数式工具库，专注于管道优先的组合。
其目标是保持管道的简单性和可读性，同时支持提前退出和副作用——而不引入像 Option 或 Either 这样的单子。
大部分代码使用普通的 pipe/pipeAsync。对于少数需要提前终止的情况，fp-pack 提供了一个基于副作用的管道，可以安全地短路。
我还撰写了一份“AI 代理技能”文档，以帮助大型语言模型生成一致的 fp-pack 风格代码。
欢迎任何反馈、批评或问题。
在你说这是另一个RAG克隆之前，请先听我说几句。
<p>问题：
作为创作者：你需要录制屏幕、编辑、注释，然后再进行展示。如果有任何变化，你就得重新做一遍这个过程。
作为最终用户：你需要观看一段5分钟的视频，而你只需要知道其中5秒钟的内容来完成特定任务。
<p>解决方案：
对于创作者：录制并上传你的原始屏幕捕捉，无需进一步的努力。
对于最终用户：你提问后，会得到与你的具体问题相关的文档，并附有注释的截图。
<p>这与Scribe或RAG有什么不同？
* 与Scribe相比：Scribe是用于主动捕捉（在工作时点击）。DocuFine则是用于被动提取——它在事后将你现有的原始视频或演示转换为指南。
* 与RAG相比：大多数视频RAG仅搜索转录文本。DocuFine通过大型语言模型（LLM）“看”用户界面，然后使用光学字符识别（OCR）将注释“贴”到实际按钮上，因此即使视频没有声音，指南也能在空间上准确。
<p>网站尚未上线——我目前正在收集对这个概念和演示的反馈，待优化LLM成本和提取逻辑后再开放。
<p>演示链接：
- 初始录制：<a href="https://streamable.com/c5gom5" rel="nofollow">https://streamable.com/c5gom5</a>
- 提问内容：如何找到客户下的订单？
- 生成的输出指南：<a href="https://streamable.com/9c4ncj" rel="nofollow">https://streamable.com/9c4ncj</a>
<p>端到端演示：<a href="https://streamable.com/hqb6te" rel="nofollow">https://streamable.com/hqb6te</a>
<p>非常感谢你的诚实反馈！