快到新年了，这里有一个使用俄罗斯方块的倒计时。我相信之前可能有人做过类似的事情，但我在使用Claude Code构建这个（测试驱动开发风格）时玩得非常开心。
新年过后，它也可以作为一个普通的时钟使用：
[https://tetris-time.koenvangilst.nl](https://tetris-time.koenvangilst.nl)
对于不耐烦的人，可以通过URL参数来提高速度：
[https://tetris-time.koenvangilst.nl/?to=2025-12-31T23:00:00.000Z&speed=20](https://tetris-time.koenvangilst.nl/?to=2025-12-31T23:00:00.000Z&speed=20)
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嗨，HN社区，
我正在构建 OSSAIX（https://ossaix.com）——一个针对开源AI项目的精选目录。
我们的目标是让开发者更容易发现和评估开源AI工具（如大型语言模型、检索增强生成（RAG）/代理、本地AI、图像/音频/视频等），而无需在无尽的GitHub仓库中翻找。
每个项目都会经过审核，并包含基本信息，如类别和GitHub活动，以帮助快速评估其实用性。
这还处于早期阶段，我非常希望能得到HN社区的反馈：
一个精选的开源AI目录是否有用？
哪些信号/功能能帮助你更快做出决定？
还有什么是缺失的或不必要的？
提前感谢大家的想法！
我一直在为企业团队开发分析系统，发现了一个相同的模式。
团队并不难以了解发生了什么。他们打开仪表板，注意到某个指标的异常波动、下降或趋势变化，通常能够很快得出洞察。
但随之而来的却是停滞不前。
人们会停下来，因为下一步该怎么做并不明确。
这是值得采取行动的还是仅仅是噪音？
该由谁来处理？
采取什么行动是最安全的？
常见的反应是导出数据、给某人发消息、安排会议或创建另一个报告。洞察是瞬间产生的，但执行却需要几天时间。
有趣的是，大多数分析工具正好停留在这个边界上。它们解释了发生了什么，但并没有帮助决定接下来应该做什么，或者直接促进行动。
我很好奇这里是否有人注意到这个差距。
仪表板在洞察之后真的会让团队变得迟缓吗？
你是否见过能够很好地闭合洞察→行动循环的工具或模式？
我很想了解其他人对此的看法。
模型上下文协议非常强大，但在没有保护措施的情况下将生产数据库连接到AI代理是令人恐惧的。<p>我开发了MCP Guard（https://mcp-shield.vercel.app），因为我希望能够了解我的AI代理实际在做什么，并能够在命令执行之前阻止危险的指令。<p>这是一个托管的SaaS仪表板——无需维护NPM包，也无需本地代理。只需通过浏览器配置安全规则，并将您的AI客户端指向安全端点。