DuckDB 表格可视化演示，展示了“浏览器中的 Iceberg”演示（<a href="https://duckdb.org/2025/12/16/iceberg-in-the-browser" rel="nofollow">https://duckdb.org/2025/12/16/iceberg-in-the-browser</a>）
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嗨，HN，
我在2016年底为三星Tizen操作系统应用比赛构建了Drawize的第一个版本。我在不到4周的时间里完成了整个项目（包括实时多人游戏引擎）。
在比赛中它并没有获奖。
由于它是用网络技术构建的，我在2017年初将其发布在开放网络上，只是想看看会发生什么。它开始独立发展，今天——8年后——数据库处理了第1亿幅画作。
在最繁忙的日子里，活跃用户超过3万，目前存储的1亿幅画作大约占用3.16 TB的空间。
里程碑时刻：今天我在观看实时日志时，心里忐忑不安，担心第1亿幅画作会是成人内容。幸运的是，随机数生成的神灵眷顾了我，结果是一只红气球（你可以在这里查看第1亿幅画作：<a href="https://www.drawize.com/blog/100-million-drawings-milestone" rel="nofollow">https://www.drawize.com/blog/100-million-drawings-milestone</a>）。
技术栈（虽然无聊但快速）：
后端：.NET + WebSockets（实时同步）
前端：手写HTML/JS + jQuery（没有React，没有打包工具）
数据：PostgreSQL和MongoDB
存储：Wasabi Cloud（为了节省S3费用而迁移到这里）
作为独立开发者的扩展：实时大厅 + 重新连接的边缘案例 + 内容审核/过滤。我使用2021年训练的内容分类模型来过滤不良内容，实时多人游戏部分主要是高度优化的.NET代码。
很高兴回答关于“失败”的Tizen起源、网络上的实时多人游戏、内容审核或.NET如何处理负载的问题。
嗨，HN！我是Artie的一名工程师，我们专注于实时数据复制。
我们正在将MotherDuck添加为目标，最初的版本直接使用了DuckDB的Go驱动。它在我的机器上运行得很好……直到我们将其接入我们的Transfer服务（[https://github.com/artie-labs/transfer](https://github.com/artie-labs/transfer)）。
由于该驱动需要CGO，我们的amd64和arm64的交叉编译开始失败，我们失去了轻松的静态二进制文件，并且我们的Docker镜像不得不引入C工具链和系统库，仅仅是为了支持一个依赖。我们尝试将CGO部分隔离到一个单独的模块，但这仍然导致CI失败，并迫使我们重写构建管道的部分内容。那时我们清楚地意识到，我们不希望CGO出现在我们的主要服务中。
因此，我构建了ducktape：一个小型独立的微服务，它通过HTTP/2流封装了DuckDB的Appender API。客户端通过HTTP/2流传输NDJSON，ducktape则直接将数据追加到另一端的DuckDB中。主代码库中没有CGO，我们保持了跨平台的纯Go构建方式。
在基准测试中，开销出乎意料地低：HTTP/2下约757 MiB/sec，而进程内约848 MiB/sec——大约是原生性能的90%，但通过网络传输。
ducktape是开源的，采用MIT许可证：[https://github.com/artie-labs/ducktape](https://github.com/artie-labs/ducktape)
我非常希望得到反馈，特别是如果你在CGO隔离方面有不同的处理方式或有想法可以进一步提升性能！
我正在构建一个包装器，查询 GPT-4、Claude 和 Gemini，然后在沙盒中执行它们的代码，以捕捉幻觉。<p>你觉得延迟（30秒）值得这种确定性吗？还是你更喜欢速度？<p>今天我正在为一些人进行手动测试，如果有人想试试的话。
嗨，HN，我是作者。
我创建了CommerceTXT，因为我厌倦了从HTML中提取定价和库存数据的脆弱性。目前，AI代理在解析一个产品页面时大约浪费了8000个token，却常常产生幻觉，错误地给出价格或忽略“缺货”的事实。
CommerceTXT是一种严格的只读文本协议（CC0公共领域），旨在为代理提供确定性的真实数据。可以将其视为`robots.txt` + `llms.txt`，但专门为交易结构化。
v1.0的关键技术决策：
1. *分形架构：* 根目录 -> 类别 -> 产品文件。代理只获取所需的数据（节省带宽/ token）。
2. *严格只读：* v1.0故意排除了交易/操作，以避免安全隐患。它纯粹是上下文。
3. *Token效率：* 一个典型的产品定义大约为380个token，而HTML等效物则为约8500个token。
4. *反幻觉：* 包含如@INVENTORY（带时间戳）和@REVIEWS（带验证来源）的指令。
规范已上线并开放。我非常希望能听到您对指令结构的反馈，尤其是我们正在探索的“信任与验证”概念。
规范链接： [https://github.com/commercetxt/commercetxt](https://github.com/commercetxt/commercetxt)
网站链接： [https://commercetxt.org](https://commercetxt.org)