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在任何技术栈中引入任何代理。解决好基础模板（仪表板、集成、认证等）——发布联系/呼叫中心，无需支付高额的SaaS费用。
嗨，HN，
新版本发布：`funxy build` 现在可以生成独立的可执行文件。（之前我分享了 Go 嵌入的内容——这次是另一个方向：将脚本作为二进制文件发布。）你编译一个脚本，得到一个二进制文件——字节码 + 虚拟机 + 所有依赖都已打包。不需要在目标机器上安装 Funxy。
```bash
funxy build server.lang -o myserver
scp myserver prod:~/
ssh prod './myserver'
```
嵌入：文件、目录、全局模式（`<i>.html`）、大括号扩展（`</i>.{js,css}`）。所有内容都被打包进二进制文件中，并可以通过 `fileRead`、`fileReadBytes`、`isFile` 访问——脚本无法判断是从磁盘读取还是嵌入的。
```bash
funxy build webapp.lang --embed templates,static --embed "assets/*.css" -o webapp
```
双模式：该二进制文件也是一个完整的 Funxy 解释器。默认情况下，它运行嵌入的应用程序。传递 `$` 参数，它会切换到解释器模式——可以运行任何脚本，使用 `-pe` 一行代码，和常规的 `funxy` 一样：
```bash
./myserver # 运行嵌入的应用程序
./myserver --port 8080 # 通过 sysArgs 传递标志
./myserver $ other.lang # 解释器
./myserver $ -pe '1 + 2' # 评估模式
```
使用 `--host` 进行交叉编译（指向目标平台的 Funxy 二进制文件）。
[发布信息](https://github.com/funvibe/funxy/releases) | [GitHub](https://github.com/funvibe/funxy)
经过几个月的开发，我们刚刚发布了ngDiagram的稳定1.0版本——一个为Angular原生构建的免费开源图表库。
ngDiagram使您可以轻松地在Angular应用中添加互动图表。其主要特点包括：
- 基于信号的架构，支持响应式更新
- 原生Angular组件（以HTML和CSS为优先，完全可访问和可定制）
- 拖放、多选、网格对齐、平移和缩放、自定义节点和边
- 中间件系统，便于与您的数据进行扩展和集成
- 完全支持TypeScript，并提供开发者友好的API
您可以使用ngDiagram构建仪表板、编辑器、流程图、网络图或任何需要可视化节点/边图表的工具。
我们正在根据社区反馈积极开发ngDiagram，因此您的建议将真正影响库的发展方向。我们希望您能进行测试、报告问题，并帮助我们改进。如果您喜欢它，给我们一个GitHub星标将不胜感激！
仓库链接： [https://github.com/synergycodes/ng-diagram](https://github.com/synergycodes/ng-diagram)
期待您的反馈和想法！
在因提交拉取请求而被阻止访问matplotlib的代码库后，作者写了一篇真挚的博客，表达了对开源软件（OSS）不接受自己的感受以及被排除在外的失落。
嗨，HN！作为一名产品经理，我注意到团队花费大量时间在重复的手动测试上，而不是进行产品发布。因此，我开发了一款工具，利用人工智能将自然语言转化为端到端的网页应用测试。
今天上线的功能包括：
- 自然语言转化为端到端网页应用测试
- 以可用性为中心的报告
- 桌面应用程序 + 云同步
- 支持CI/CD的命令行接口
- 免费计划以便入门
期待您的反馈！
你好，我收集了100个FAANG的DevOps面试问题，并将它们分享在Github页面上。
我想向我的朋友们展示我在Medium上的成长，所以我在一个周末里制作了这个自我更新的作品集页面。现在，一些顶尖作家（也是我的朋友）每天都在使用它来保持自律。
这个页面的功能包括：
- 汇总你的Medium统计数据（粉丝、浏览量、互动情况）
- 让你通过标签和关键词搜索最近的1000篇文章
- 排名你的热门文章
- 在图表中展示你的进展
- 每天自动更新
- 提供一个可分享的链接，进行了SEO优化
我学到的：
作家们不仅仅想要向客户展示统计数据……他们还希望每天都有进展的提醒。这使他们保持责任感，并激励他们持续写作。
我给他们提供了正是他们所需要的……一个他们每天早上查看的简单仪表板。
很高兴回答任何问题！
我开发了一款梦境记录应用，利用人工智能通过荣格心理学和神经科学框架分析梦境，并对17个脑区的激活水平进行映射。<p>该分析从自由形式的文本中提取原型、符号、阴影元素和情感主题，然后根据梦境内容对每个脑区（如杏仁体、海马体、前额叶皮层等）进行评分。最困难的部分是从意识流写作中提取结构化数据，同时避免人工智能产生不存在的意义。<p>技术栈：Next.js、Supabase、Expo/React Native。iOS应用刚刚发布了1.1版本，新增了语音录制（Whisper转录）、主屏幕小部件（WidgetKit）和7种语言本地化。<p>网页版应用可以免费试用。iOS版本在App Store上提供（AI分析每月9.99美元）。<p>希望能收到关于分析质量的反馈，特别是来自对梦境心理学或神经科学感兴趣的朋友。