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嗨，HN 在过去几周，我分析了50多个真实的目录，以了解2025年哪些方法真正有效。 我关注的不是个人观点或炒作，而是： - 真实的流量数据（SimilarWeb） - SEO和关键词变化（Ahrefs / Semrush） - 公开的收入信号 - 类别级别的模式（哪些在增长，哪些已饱和） 我的目标很简单： 如果有人今天开始建立一个目录，他们应该关注什么，应该避免什么？ 我将这些发现整理成了一份免费的《2025年目录趋势报告》。

我为 PineScript（TradingView 的脚本语言）构建了一个模块打包工具。 问题是：TradingView 不支持多文件项目。随着指标变得复杂，最终你会得到超过 1000 行的文件，这让维护变得非常痛苦。 Pinecone 允许你使用 import/export 指令将代码拆分到多个 .pine 文件中，然后将所有内容打包成一个兼容 TradingView 的脚本。 它自动处理命名空间，以防止模块之间的变量冲突，去重外部库的导入，并包含开发时的观察模式。 该工具是用 Python 构建的，使用 pynescript 库进行 AST 解析和操作。我不得不绕过一些上游解析器在通用类型语法上的错误，这对我来说是一个有趣的挑战。 GitHub: [https://github.com/claudianadalin/pinecone](https://github.com/claudianadalin/pinecone) 更多技术细节的博客文章: [https://www.claudianadalin.com/blog/building-pinecone](https://www.claudianadalin.com/blog/building-pinecone) 这是一个小众工具，但如果你曾经构建过复杂的 TradingView 指标，你就会知道这种痛苦。我非常希望能收到对这个方法的反馈。

桌面适合进行对话——规划、回顾和头脑风暴。而代码则适合执行——编辑文件、运行命令。但它们之间缺乏上下文的共享。 这通过一个共享的SQLite缓冲区将它们连接起来。只需说“发送到桌面”或“询问代码”——模型会处理这些请求。当有内容等待时，会收到通知。