嘿，HN！Web CLI，一个开源的基于网页的命令管理工具，刚刚升级了，新增了交互式终端支持。
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我目前正在构建GIA Tenica（“Agentic AI”的字母重组），这是一个实验性的自主管道，旨在处理学术研究中的“重负担”，同时保持严格的审计记录。
我试图解决的核心问题是大型语言模型（LLM）研究的“黑箱”特性。大多数代理只给出最终答案；而GIA的设计要求每一个主张都必须有可追溯的支持。
我为这个项目做出的一些技术选择：
文件系统优先架构：管道在每个阶段将持久化的文档（Markdown和JSON）写入项目文件夹，而不是将状态保留在内存中。这使得整个思考过程可供检查，并允许你以确定性方式重新运行“门”。
模式优先的合约：我使用JSON模式作为代理之间的严格合约。如果代理的输出不符合模式，“门”将阻止工作流程。
安全性与沙箱：由于管道可以生成和执行分析脚本，它在一个子进程中以隔离的Python模式（-I）和最小的允许列表运行这些脚本。这不是一个完整的监狱，但这是朝着更安全的自主代码执行迈出的一步。
“裁判”系统：我实现了一系列“裁判”（代理A12–A15），作为质量控制层，在生成最终草稿之前检查矛盾和风格执行。
当前状态：这仍然是一个进行中的工作。这是一个原型管道，而不是一个成品。我目前正在寻找贡献者来帮助完善“证据层”和LaTeX论文结构。
我很想听听你对架构的看法，特别是关于使用模式驱动的门来为LLM输出提供依据的想法。
代码库： [https://github.com/giatenica/gia-agentic-short](https://github.com/giatenica/gia-agentic-short)
嗨，HN，
我开发了一个小型的 Linux 命令行工具，名为 witr（Why Is This Running?）。
这个想法源于我们大多数人都经历过的情况：你登录到一台机器，看到某个进程或端口正在运行，立刻想知道它的存在原因、是谁启动的，以及现在是什么在维持它的运行。
witr 可以追踪一个进程、服务或端口的来源及其责任链，并以快速易读的方式进行解释，特别是在你需要快速调试的情况下。
这是 v0.1.0 版本。它故意设计得小巧而专注。
欢迎任何反馈、批评和边缘案例。
仓库链接： [https://github.com/pranshuparmar/witr](https://github.com/pranshuparmar/witr)
嘿，HN，
我搭建了Crawlee Cloud，这是一个开源的自托管平台，允许您在自己的基础设施上运行Crawlee和Apify Actors。
问题：Apify生态系统（Crawlee、SDK、Actors）在网络爬虫方面非常出色，但它依赖于他们的云服务。如果您想将数据保留在本地、在自己的服务器上运行，或者在大规模操作中节省成本，您就会遇到困境。
解决方案：Crawlee Cloud实现了Apify的REST API，因此您现有的Actors无需代码更改即可正常工作。只需将APIFY_API_BASE_URL指向您的服务器即可。
包含内容：
```
SDK兼容：数据集、键值存储、请求队列均可正常工作
基于Docker：每个Actor在隔离的容器中运行
仪表盘：监控运行情况，浏览数据集，管理Actors
CLI：从终端推送、运行和管理Actors
```
技术栈：Node.js、Fastify、PostgreSQL、Redis、S3/MinIO、Next.js
GitHub: [https://github.com/crawlee-cloud/crawlee-cloud](https://github.com/crawlee-cloud/crawlee-cloud)
欢迎提问！
仓库：<a href="https://github.com/valdanylchuk/xcc700" rel="nofollow">https://github.com/valdanylchuk/xcc700</a>
<p>大家好！我刚刚写了我的第一个编译器！</p>
<p>- 单遍、递归下降、直接发射</p>
<p>- 生成 REL ELF 二进制文件，可以使用 ESP-IDF elf_loader 运行</p>
<p>- 仅具有非常基本的功能，足以进行自我托管</p>
<p>- 为了简化，将 Xtensa CPU 视为栈机器，不进行寄存器分配/窗口使用</p>
<p>- 可以在 Mac 上编译，可能也支持 Linux，可以在 Linux 上交叉编译为 esp32</p>
<p>- 是为了好玩/网络终端项目而写的</p>
<p>来自 esp32 的示例输出：</p>
<pre><code> xcc700.elf xcc700.c -o /d/cc.elf
[ xcc700 ] 构建完成 > OK
> 输入 : 700 行 / 7977 令牌
> 符号 : 69 个函数 / 91 个全局变量
> 文字 : 152 个字面量 / 1027 个补丁
> 内存 : 1041 B .rodata / 17120 B .bss
> 输出 : 27735 B .text / 33300 B ELF
[ 40 毫秒 ] >> 17500 行/秒 <<
</code></pre>
我最希望的是某个分支能够发展成一个独特而优秀的语言，专为 esp32 平台量身定制。我认为它在用户领域的爱好项目中被低估了。
黑客新闻！我正在重新评估我的整个个人软件栈，以迎接2026年。我正在尝试将Kagi搜索和Orion作为我的日常搜索引擎和浏览器。我还在评估新的电子邮件客户端、带有音频录制功能的AI笔记应用等。
我想问你们：你们在2026年的个人软件工具链中有哪些内容？