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一个小应用程序，可以让你通过将文件放入一个文件夹来自定义MacOS上的应用图标。是的，我知道你可以通过“获取信息”来做到这一点，但我想要的是自动化。

我几天前在Product Hunt上推出了Book Digest（AI书籍摘要）。<p>收到的反馈很明确：摘要太短（约800字）。人们期望达到Blinkist级别的深度（2500字以上）。<p>我花了两天时间调试OpenAI的JSON解析、Prisma数据库持久性和令牌限制。然后，我在一夜之间用改进的AI提示重新生成了450本书的摘要。<p>结果：摘要深度提升了2-3倍，包含详细的章节、见解和行动项。<p>演示（无需注册）：https://book-digest.com/books/6c8e5031-1c55-4bdd-8c11-ae5338f374c7?ts=1<p>关键经验：快速推出，但要倾听反馈并快速迭代。用户会告诉你缺少什么。<p>技术栈：Next.js、Postgres、OpenAI GPT-4o-mini、Stripe。<p>欢迎提问关于技术挑战的问题（数据库持久性错误尤其棘手）。

目前已经有相当多的 CSV 解析器使用 SIMD 技术，其中一些是用 Rust 编写的，采用了多种不同的方法。我发现 simd-csv 的方法非常有趣，它利用 memchr 来“查找”下一个分隔符，从而减少了逐字节 CSV 解析器所需的许多开销。然而，正如 README 中所提到的，simd-csv 的创建者明确选择不使用其他库（如 simdjson）所采用的经典 pclmulqdq 技巧，原因是考虑到可移植性。我决定通过构建一个更类似于 Geoff Langdale 的解析器，使用 pclmulqdq 技巧以及针对 aarch64 平台的优化内建函数，来超越 simd-csv 的实现。如果有人对我的 Rust 代码或内建函数的使用有反馈，我将非常感激。

我并不是想贬低它。我只是好奇这个代码和方法本身是否是很多人之前尝试过但失败的，比如基因组测序或HBO《硅谷》中的假设韦斯曼评分，还是说它更像是一个高度相关的产品/工具，并不一定非常复杂，比如Twitter刚推出时，或者Vine、TikTok等。

你好，HN，我想分享一个我在过去30天里一直在做的业余项目——Glupe。没什么特别的。 我对大多数AI编码工具的“全有或全无”方法感到相当烦恼，这些工具虽然有用，但也存在风险。如果我告诉一个AI“修复这个bug”，它可能会做到，但它也可能（或会）产生虚假的库，搞乱我手动优化的代码，或者在没有解释或通知的情况下悄悄删除重要代码。 Glupe的总结就是：“停止给AI提供对你代码的根访问权限，Glupe将AI逻辑隔离到语义容器中，这样你的代码就能保持安全。” 与其将整个文件发送给大型语言模型（LLM）并祈祷它不会出错，使用Glupe，你可以精确地告诉AI在哪里写代码以及该做什么，使用$$ { logic } $$语法。容器外的代码保持不变。容器内的指令会被转化为源代码并嵌入到输出文件中。 容器可以命名，并且会被缓存和哈希，Glupe会检测源文件中哪些容器发生了变化；当你运行`glupe project.txt -make`时，它只会调用AI来更新“脏”逻辑容器，并使用缓存的代码处理干净的容器，从而节省时间和API调用，并允许使用AI进行增量构建。 如果输出代码中有语法错误怎么办？Glupe有一个自我修复循环，它会将错误历史反馈给LLM，并告诉它修复错误。再也不需要繁琐的调试了。 我为什么说它是“代码的Docker”？这是一个比喻，它将隔离的核心原则应用于源文本，就像Docker将其应用于运行的进程一样。 在服务器中：如果你直接在主机操作系统上运行一个应用程序，它具有“根访问权限”。如果它表现不佳，可能会删除系统文件。 在编码中：如果你给AI访问你的文件，它也具有“根访问权限”。它可以通过删除手动代码或更改签名来“崩溃”你的架构。 Docker保护操作系统不受应用程序的影响，而Glupe则保护你的架构不受AI的影响。 Docker解决了“在我的机器上可以运行”的问题，而Glupe旨在解决“我写了一份白皮书”这个问题，白皮书在仓库中可用。 欢迎并鼓励任何反馈或批评。 仓库链接： [https://github.com/alonsovm44/glupe](https://github.com/alonsovm44/glupe) 白皮书链接： [https://github.com/alonsovm44/glupe/blob/master/glupec.cpp](https://github.com/alonsovm44/glupe/blob/master/glupec.cpp)