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嗨，HN， 我制作了一个Wordle克隆游戏，游戏运行在PostgreSQL中。游戏状态存储在表中，一个SQL函数充当游戏引擎——你输入一个值，它就会返回新的状态。 除了用于输入的游戏循环，其他所有操作都在SQL中进行。这是一个有趣的项目，推动了SQL的使用，分享出来希望其他人也会觉得有趣。 我想你可以将这个想法扩展到任何回合制游戏（只要你有耐心用SQL来实现它）。

我们为一位客户进行了全面的Shopify转化率优化（CRO）审计，包括深入的建议，以改善他们的结账体验。在审计结果中，我们建议他们升级到Shopify Plus，客户对此表示同意。 事情的经过如下： 1. 我们提交了一份销售协助的Plus潜在客户（Shopify在4天内没有回应）。 2. 为了避免延误，我们直接再次提交了潜在客户，并明确表示客户是基于我们的建议进行升级的。 3. 客户立即升级到了Plus。 4. Shopify支持确认了我们的资格，甚至提到了潜在客户的补偿。太好了！ 5. 30分钟后，我们收到另一条消息，称由于客户之前与Shopify有过接触，推荐被拒绝了。 显然，商家与Shopify的任何人之间的<i>任何</i>先前互动（即使与销售无关）都会使合作伙伴推荐失效。 更不用说我们所做的全面审计了。更不用提与客户之间的邮件往来了。更不用说是我们的建议促成了Plus的升级。 甚至客户也对推荐未获批准感到惊讶。 这个系统感觉不像是合作伙伴关系。更像是一个随时可能出现的陷阱条款。当奖励系统如此脆弱时，我们该如何推广Plus？ 更糟糕的是，最初我们被告知我们是符合条件的。这个消息几乎立即被推翻。缺乏明确性让人感到疲惫。 我们在其他SaaS平台上做过类似的工作，那里的潜在客户和合作关系的跟踪更加公平。这种不一致性并不是我们所期待的。 想知道——还有其他人有类似的Shopify Plus推荐经历吗？

嘿，HN， Spark 事件日志的大小可达到数百兆字节，提供了大量关于工作负载的洞察，但理解这些日志一直以来都是一个挑战。我们最近开发了一款轻量级工具，能够自动解析 Spark 事件日志，并提供针对性的洞察，帮助您优化数据作业。 无论您是在寻找瓶颈，还是在平衡性能与成本，这款分析器都能为您提供实时的配置建议、数据倾斜分析等功能。 想知道它是如何工作的？请查看这个简短的 Loom 视频进行演示： [https://www.loom.com/share/07348eb54f6b440da93f96753937792a?sid=33b38c16-8b46-4b40-a3e9-7c470d6a3044](https://www.loom.com/share/07348eb54f6b440da93f96753937792a?sid=33b38c16-8b46-4b40-a3e9-7c470d6a3044) 我们非常希望听到您的反馈——请访问 [https://app.datasre.ai](https://app.datasre.ai) 并告诉我们您的想法！

一个开源的KMP加密和公钥基础设施（PKI）库，配备全面的ASN.1引擎。Android和iOS平台支持硬件加速的加密和密钥存储，并且具备原生生物识别认证功能。