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大家好， 几年前，我开始学习编程，并深入探索开源软件。我逐渐意识到，很多我使用的商业软件都有开源的替代品。在2020年，这些替代品虽然不错，但并不能完全取代商业软件。随着大型语言模型（LLMs）的出现，现在有了更多的开源替代品，它们正在缩小与专有选项之间的差距。 LLMs也让我思考：未来人们会继续使用专有软件还是开源应用程序，当他们可以构建专门为自己需求量身定制的个人应用时？我还开始考虑，市面上已经有那么多开源目录，那么再增加一个目录又能带来什么价值呢？ 然后，这两个问题的解决方案让我灵光一现。 最初的opensource.builders只是将这些软件称为“替代品”。但这太模糊了。以Ghost和Shopify为例。你可以称Ghost为Shopify的替代品，因为两者都支持博客功能。但Shopify还提供支付、库存、结账和产品管理等功能，而Ghost则没有。这个标签过于简化了它们的实际功能。 因此，我们现在追踪功能，并映射它们在代码中的位置。一旦我们有了这些信息，就意识到你可以从不同的项目中选择特定的功能，并获得帮助将它们构建到自己的技术栈中。你可以浏览功能，选择所需的部分，我们会生成一个包含确切文件路径和GitHub位置的提示。你的AI从真实的实现中学习，并帮助你在自己的代码库中实现这些功能。 接下来会发生什么？ 我正在Openship运用这些原则，为各个行业构建管理软件：电子商务、酒店、餐厅、美发店。下周我将分享我们所构建的内容，以及我们如何利用这些平台创建一个去中心化的市场，让企业拥有自己的店面。 opensource.builders帮助我们理解了市场格局，并构建了所缺失的部分。 试试吧： [https://opensource.builders](https://opensource.builders) 理念： [https://opensource.builders/ethos](https://opensource.builders/ethos) 来源： [https://github.com/junaid33/opensource.builders](https://github.com/junaid33/opensource.builders)

嗨，HN，我们是Jamie和Dan，正在开发JSX Tool（[https://jsxtool.com](https://jsxtool.com)），这是一款新的检查器/开发面板IDE，允许您通过点击和命令点击轻松导航到React项目的任何JSX行，并探索您的渲染堆栈。 <p>演示视频：[https://www.youtube.com/watch?v=JIIXvN7vhrs](https://www.youtube.com/watch?v=JIIXvN7vhrs)</p> 我已经写了近十年的React代码。自从我第一次在Babel和Redux时代看到源映射以来，我一直希望能够从源映射中编辑我的代码。我也一直想像处理HTML那样检查我的JSX。 <p>去年，我发现我第一次真正使用AI的场景是，在Chrome元素检查器中进行临时的CSS更改，然后将其粘贴到ChatGPT中，询问在Tailwind中的等效写法。接着，我将这些更改粘贴到我的React TSX文件中。</p> 我想简化这个过程，但得出的结论是，为此我需要构建一个JSX检查器。我不得不编写一个自定义AST解析器，以创建JSX与HTML之间的映射。因此，我花了几个月时间开发了一个检查器，使JSX与DOM双向连接。 <p>下一个功能是添加一个CSS编辑器，类似于浏览器检查器中的那个，但用于JSX。与处理HTML的样式不同，我决定对React fiber的任何内存样式编辑都应全局应用，就像您在代码库中调整了那行代码一样。</p> 最终，我能够添加我真正想要的两个AI功能：（1）在我进行像素调整时提示内存样式，以及（2）将这些临时更改保存回我正在使用的代码库中。 <p>为了实现从Chrome扩展与文件系统的交互，我构建了一个小型本地服务器，从您的项目根目录挂载，允许扩展将文件系统命令发送回项目根目录。我们将其命名为“开发服务器”。（注意：您可以在没有安装此服务器的情况下完全使用我们作为JSX检查器。）</p> 经过这一切，我发现要将自己转变为用户，我需要一个功能相对完善的IDE。我需要vim绑定、类型检查器、自动补全、代码检查器、代码搜索和一个合适的文件浏览器。幸运的是，我们能够利用我们偶然发现的开发服务器架构，添加LSP服务器和Rip Grep。经过几个月的使用，我几乎在所有网站编辑中都使用JSX Tool。 <p>我们在移动端仍然有些粗糙，但我们正在努力改进。</p> 所有不涉及AI的IDE功能都是免费的，并且在没有AI的情况下也能正常工作。我们让您免费体验提示功能，但会施加一些使用限制。 <p>扩展本身不是开源的，但带有LSP的开发服务器是开源的。如果您想构建任何类型的浏览器内IDE，这是一个很好的基础，并且几乎与React无关。构建开发服务器是一项重大工程，因此我希望看到有人分叉它并从中找到价值。</p> 未来，我们希望开始添加一些我们能够利用的功能，比如让AI为运行时异常提供代码建议或处理网络日志。我们认为，在开发面板中拥有IDE的便利性使我们在便利性和工作流程上下文中占据了优势。 <p>无论您对AI编码的看法如何，我都希望制作出一个无论有无AI都能有用的工具。我们希望您能试用一下，并愿意分享关于产品技术方面的任何您可能感兴趣的信息。</p>

大家好，我是来自Aluna（YC S24）的David。我们与诊断实验室合作，构建用于肿瘤学任务的数据集和评估工具。 我想分享一个我构建的简单强化学习环境，它为前沿的大型语言模型（LLM）提供了一套工具，使其能够在数字化的病理切片上进行缩放和平移，以找到相关区域进行诊断。 以下是一些LLM在几张切片上进行诊断的视频： （[https://www.youtube.com/watch?v=k7ixTWswT5c](https://www.youtube.com/watch?v=k7ixTWswT5c)）：LLM在对一例小细胞肺癌进行诊断前选择不同区域查看的过程。 （[https://youtube.com/watch?v=0cMbqLnKkGU](https://youtube.com/watch?v=0cMbqLnKkGU)）：LLM在对一例良性纤维腺瘤进行诊断前选择不同区域查看的过程。 我构建这个环境的原因： 病理切片是现代癌症诊断的基础。活检组织被切片、染色并装载在玻璃上，以供病理学家检查异常。 如今，许多病理切片被数字化为全切片图像（WSI），以TIF或SVS格式存储，大小可达数GB。 虽然已经存在一些专注于病理的人工智能模型，但我很好奇前沿的LLM在病理相关任务上的表现。主要挑战在于WSI的大小超出了LLM的上下文窗口。标准的解决方法是将其拆分为数千个小块，但对于大型前沿LLM来说，这种方法效率低下。 受到病理学家在显微镜下缩放和平移的启发，我构建了一套工具，使LLM能够控制放大倍数和坐标，一次查看小区域，并决定下一步查看的位置。 这最终导致了一些有趣的行为，实际上在提示工程方面似乎取得了相当不错的结果： - GPT 5：在决定之前探索了大约30个区域（在6个癌症亚型任务中与专家病理学家达成一致4次，在5个IHC评分任务中达成一致3次）。 - Claude 4.5：通常使用10-15个视图，但准确性与GPT-5相似（在6个癌症亚型任务中与病理学家达成一致3次，在5个IHC评分任务中达成一致4次）。 - 较小的模型（GPT 4o，Claude 3.5 Haiku）：检查了大约8帧，整体准确性较低（在6个癌症亚型任务中达成一致1次，在5个IHC评分任务中达成一致1次）。 显然，这只是一个小样本集，因此我们正在努力创建一个更大的基准套件，包含更多案例和任务类型，但我觉得这个结果很酷，所以想与HN分享！

我开发了 SQL++，这是一个为 Rust 设计的类型安全的 SQL 库，使用 PostgreSQL 的二进制协议。 <p>与 Prisma 的基准测试（5,000-10,000 个查询）： - 简单查询：快 1.5 倍 - 复杂聚合：快 19.9 倍 - 批量插入：快 5.6 倍 - 平均：快 5 倍 <p>有一个基准测试在 Prisma 中未能完成（崩溃），而 SQL++ 在 2.5 分钟内完成。 <p>为什么更快： 1. 无运行时查询构建 - 只验证一次，永久缓存 2. 零 ORM 开销 - 直接结构映射 3. 二进制协议 - 从零实现 PostgreSQL 的网络协议 <p>目前支持： - 完整 SQL（公用表表达式、窗口函数、JOIN、子查询） - DDL（创建/修改/删除表，索引） - ~60% 的 SQL 规范 <p>限制： - 仅支持 PostgreSQL - 版本 0.1（可能存在错误） - 无 ORM 关系（设计使然） <p>作为一个高中项目开发。欢迎反馈！ <p>GitHub: <a href="https://github.com/sinisterMage/sqlpp" rel="nofollow">https://github.com/sinisterMage/sqlpp</a> 基准测试: <a href="https://github.com/sinisterMage/sqlpp/tree/main/benchmarks" rel="nofollow">https://github.com/sinisterMage/sqlpp/tree/main/benchmarks</a>