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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！

我开发了ccc，可以通过Telegram在手机上控制Claude Code会话。它允许您远程启动会话，在Claude完成任务时接收通知，并在手机和PC之间无缝切换。 <p>功能： - 100% 自托管，运行在您的机器上 - 支持多会话，使用Telegram主题 - 语音消息（通过Whisper转录） - 图片附件供Claude分析 - tmux集成以保持会话持久性 <p>使用Go语言构建。期待您的反馈！