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就像YC合伙人在https://www.ycombinator.com/rfs上所做的那样，但这是为了社区。你个人希望看到的创业项目或解决方案是什么？你愿意为哪些付费？
我们创建SageOx是为了应对在与编码代理合作时遇到的对齐问题。
Claude可以快速生成代码，但它们并不共享团队记忆。
每次会话都是从零开始。昨天做出的架构决策今天不可见。技术讨论会消失，除非有人手动记录。
速度提高了，但偏差导致架构熵和重复工作的加剧。
**SageOx的功能**
SageOx提供了共享的、可查询的团队记忆，供人类和代理在行动前自动提取。
**捕捉**
我们在意图出现时进行捕捉，始终获得许可：
- 技术会议
- 产品讨论
- 人类与代理的编码会话
**结构**
架构决策、约束、惯例和实施推理变成持久的、可搜索的文档。
例如，如果两位工程师决定将我们的媒体文档标准化为git-lfs而不是git，那么这个决策（及其理由）将成为未来会话的可搜索上下文。
如果一位开发者与Claude合作实现某个功能，那么实施背后的推理将成为团队记忆的一部分——而无需任何人手动撰写文档。
**咨询**
当你启动Claude时，ox会被预热并自动检索相关的团队上下文——最近的决策、架构约束、相关讨论——并将其注入到会话中。
还有一个网页应用程序，用于查看结构化上下文、管理成员、连接代码库和检查账本。
**公开构建（开放工作）- 欢迎来了解我们**
演示: [https://sageox.ai/blog/introducing-sageox](https://sageox.ai/blog/introducing-sageox)
Ox CLI本身是使用SageOx构建的，已登录的用户可以看到：
- 技术决策背后的讨论
- 我们考虑的权衡
- 我们改变方向的时刻
- 产生特定变化的人类与代理会话
不仅仅是我们发布的内容——还有我们如何推理得出这些结果。
我们认为，随着越来越多的工程工作通过AI代理完成，这种可检查的推理水平变得重要。
**试试吧！**
现在，SageOx v0.1适用于通过提示完全构建的Claude用户。
如果你在使用编码代理的工程师之间进行协调，并且看到偏差或重复决策，我们非常欢迎反馈。
>_ Claude提示：查看gh sageox/ox并安装cli
>_ Claude提示：ox login
乐意回答有关架构、上下文捕捉、检索或与传统文档的权衡的技术问题。
反馈邮箱：Feedback@sageox.ai
网站：sageox.ai
[https://github.com/sageox/ox](https://github.com/sageox/ox)
我创建了Orchestera，这是一个平台即服务（PaaS），允许您在自己的AWS账户中编排Apache Spark集群，使用EC2实例时没有额外的计算费用。
我之所以开发这个，是因为我厌倦了像AWS EMR和Databricks这样的产品在使用Apache Spark时收取的计算费用。虽然有人可能会认为Databricks是一个更优越的产品，提供了更多附加价值，但我在使用AWS EMR的Apache Spark时并没有感受到这一点（根据我个人的使用经验）。
我构建这个工具的动机是希望能够创建自己的Apache Spark集群，而无需了解底层的数据基础设施工程，从而快速进入编写Spark管道的阶段，无论是作为Python应用程序还是Jupyter笔记本。
我花了将近一年的时间来构建它，同时还要兼顾日常工作。当然，我在前端设计和视频解说中使用了人工智能，而背后的基础设施工程则是基于我在行业中的丰富经验。负责集群编排的后端使用了以下技术：
- Django和DRF用于API
- Temporal用于异步工作者
- Pulumi通过Temporal工作者运行以编排集群
- Karpenter根据Spark执行器的工作负载和请求进行节点自动扩展
- Librechat用于Spark历史服务器和基于MCP的Spark管道运行分析调试
目前CPU限制没有上限，因此您可以在自己的个人AWS账户中免费试用这个工具。
同时，我也期待在Hacker News上获得反馈。
嗨，HN——我是布鲁诺。我创建了My Market Study，因为我对昂贵的代理报告感到失望，这些报告既慢又浅显。
您只需回答一个简短的向导问题 → 它会生成一个结构化的12章市场研究报告：包括市场总量（TAM）/可服务市场（SAM）/可获取市场（SOM）、竞争格局、市场定位、风险等信息——并附带来源——以PDF格式提供，同时还提供一个PPTX和HTML格式的入门演示文稿！
我希望能获得关于准确性、结构和用户引导的直接反馈。
样本报告：<a href="https://my-market-study.com/sample-study" rel="nofollow">https://my-market-study.com/sample-study</a>
嗨，HN，我用Python从零开始构建了一个PostScript解释器。
PostForge实现了完整的PostScript Level 2规范——包括操作符、图形模型、字体系统、保存/恢复虚拟机等功能。它可以读取.ps和.eps文件，并输出PNG、PDF、SVG格式，或者渲染到一个交互式的Qt窗口中。
为什么要构建这个？GhostScript是目前唯一的PostScript解释器，而它的代码库已有35年历史，基于C语言。我希望能有一个可以真正阅读代码、逐步执行并理解发生了什么的工具。PostForge是模块化且易于接近的——每个操作符类别都在自己的文件中，类型系统清晰，并且有一个交互式提示符，可以让你查看解释器的状态。
一些技术亮点：
- 完全符合Level 2标准，并选取了一些Level 3特性
- 支持PDF输出，包含Type 1字体重构/子集和TrueType/CID嵌入
- ICC颜色管理（通过lcms2支持sRGB、CMYK、灰度配置文件）
- 可选的Cython编译执行循环（速度提升15-40%）
- 使用自定义断言框架编写的2500多个单元测试，测试代码本身就是PostScript
- 交互式执行模式，带有实时Qt显示——对调试PS程序非常有用
它并不是：用于生产/打印用途的GhostScript替代品。由于它是解释型Python，因此速度较慢。但它能够很好地处理复杂的现实世界PostScript文件，输出质量也很可靠。
我非常希望得到反馈，尤其是来自那些有PostScript或构建语言解释器经验的朋友。如果你想深入了解，架构文档可以在docs/developer/architecture-overview.md找到。
我一直想买一块像迪士尼乐园那样的砖，上面刻着我的名字。但这个机会从来没有出现在我面前。应该有人创建一个市场，汇集所有购买砖块的机会。我希望我的名字在我离开后依然能够被铭记。