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我们创建grantboost AI是因为我们发现许多小型、资源不足的非营利组织在撰写优秀的资助申请时面临困难。这个工具虽然简单，但解决了许多拥有崇高使命的小组织所面临的痛点。

嘿，HN， 我是 node-cron 的维护者（每月下载超过 500 万），最近我构建了 Sidequest.js，这是一个为 Node.js 设计的后台任务运行器，灵感来源于 Oban（Elixir）和 Sidekiq（Rails）。 它解决了我在使用像 node-cron 这样的库时遇到的一些常见问题： - 任务不会阻塞你的 API：它们在独立的工作线程中运行 - 无需 Redis 或供应商锁定：可以使用 Postgres、MySQL、SQLite 或 MongoDB - 支持重试、唯一性、并发、延迟和优先级 - 附带命令行工具和简单的仪表板 - 在单体应用中表现良好，无需额外的基础设施 快速入门（无需注册）：[https://docs.sidequestjs.com/quick-start](https://docs.sidequestjs.com/quick-start) GitHub：[https://github.com/sidequestjs/sidequest](https://github.com/sidequestjs/sidequest) 欢迎反馈或功能建议。很高兴在这里回答任何问题！

我一直在开发一些小型游戏，帮助孩子们（以及好奇的成年人）提高推理和逻辑能力。比如“单词阶梯”、“质数猎人”、“数学迷宫”，这些游戏都可以在浏览器中玩，无需安装。希望能收到反馈或对新类型谜题的建议。

我们持续推出“简单”的大语言模型（LLM）功能，这些功能虽然流畅但常常出错。在经历了太多的事后分析后，我们总结了失败模式，并在模型前添加了一个小的推理层。这个推理层与模型无关，可以与您现有的技术栈并行使用，您可以通过一份PDF文档（MIT许可）来实现它。 **PDF内容概览** 这份PDF中包含了我们在实际系统中遇到的16种失败模式的问题图谱（如OCR/布局漂移、表格与问题不匹配、嵌入≠意义、部署前崩溃等）。 您今天可以添加的四个轻量级门控： 1. 知识边界探测器（空的/对抗的/已知事实探测）。 2. ΔS“语义跳跃”检查，用于捕捉当草稿答案偏离检索上下文时的流畅无意义内容。 3. 布局感知锚定，以确保在跨PDF/表格分块时不会默默中断路由。 4. 最小语义追踪，用于事件回顾（小型，不是完整的转录）。 **基准快照**（相同模型，有无门控的对比）：语义准确率提高22.4% · 推理成功率提高42.1% · 稳定性提高3.6倍。 **用户反馈（最近约50天）** - PDF下载量约2400次。 - 相关材料在GitHub上获得约300个冷启动星标（没有营销推广）。 - 还获得了tesseract.js创作者的星标，这在OCR界得到了很好的验证。 **为什么这对您可能有用** 您不需要更换模型或供应商。PDF描述了您可以直接放入任何RAG/代理/服务管道的检查逻辑。 无需服务器、SDK或代理层——仅需您可以复制的逻辑。 链接是Git仓库。 欢迎回答HN风格的问题（什么会出错，在哪里失败，消融实验，我们如何计算ΔS等）。如果您尝试后没有帮助，我也对反例感兴趣。 与Tesseract（OCR传奇）获得星标的验证，我们在top1上是WFFY。 [GitHub链接](https://github.com/bijection?tab=stars)