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我之所以构建这个数字易经，是因为我想要一个尊重原始数学的版本，而不仅仅是使用 Math.random()。<p>对于好奇的朋友们，以下是一些技术细节：<p>该模拟遵循传统的蓍草算法（大衍）。这个算法的核心依赖于对随机分割后剩余蓍草进行模4运算。<p>为了使其在物理上更真实，我使用了Box-Muller变换来模拟用户以高斯分布分割蓍草（因为人类自然倾向于在中间附近分割），而不是均匀随机分割。<p>我担心这种“人类偏差”可能会影响模运算的概率，因此我进行了100万次的蒙特卡洛模拟来验证。<p>结果是：[0,1,2,3]的余数仍然以接近完美的25%分布出现（偏差小于0.05%）。<p>因此，这个应用程序在模拟人类不完美的物理特性时，仍然保持了概率分布的数学完美性（其中老阴为1/16）。<p>技术栈：Next.js + Tailwind CSS<p>欢迎随时询问有关数学或卦象的问题！

我制作了一个小工具，可以为任何移动应用创意生成漂亮的App Store和Play Store截图。您甚至可以附加您应用的截图，它会将这些截图包含在生成的图片中。您不需要具备任何UI/UX技能。 <p>非常希望能收到任何反馈。

Stepped 是一个 Rails 引擎，源自 Envirobly，负责处理应用程序部署等任务，这些任务涉及复杂的、超出常规的操作，如 DNS 配置、重试、等待实例启动、运行健康检查以及高度分布式网络系统中的各种有趣事务。

在我新公寓对面，有一个商业车库的警报/蜂鸣声，每当有车进出时就会响起——有没有办法取消这个声音？它让我很烦躁。<p>我想可能需要用到人工智能？<p>如果我有时间，我会自己动手做……但现在我需要一个可靠的解决方案。谢谢！

我使用 Notion 进行了几年的日记记录，但我发现切换到它的领域特定语言（DSL）所带来的认知成本对我来说并不划算。Notion 是基于区块构建的，诸如数据库等内容都是在其上构建的。即使我将笔记导出为 Markdown，它仍然反映了 Notion 的内部数据结构，而不是给我一些干净且可移植的内容。 例如，内联数据库最终变成了一个带有指向文档其他部分的超链接的表格——虽然不错，但当我想要可以实际使用的纯文本时，这并不是很有用。 与此同时，我一直在进行大量的提示工作，而 Markdown 更符合我的工作流程。它不是一个日记工具，但它简单且得到广泛支持——如 GitHub、VSCode 等，并且消除了使用专门记笔记应用程序时所带来的许多上下文切换。 我可能会怀念内联数据库和其他丰富内容，但我已经优化了我的日记工作流程，以适应我的许多提示技巧。我更有意识地使用常规表格并拆分文档。当需要时，我在日记中引用它们，有点像为工作流程的每个部分设置专门的提示。 我在日记中也使用了很多提示技巧——与其创建内联数据库，我使用常规表格（更扁平且不链接），并开始更多地拆分文档，并在我的日记中引用它们。 有时我还会在顶部添加 YAML 前置信息，以便于元数据和描述。这样，如果我想对我的日记进行大语言模型（LLM）处理——比如总结一年或构建语义搜索——我已经做好了准备。（甚至可能将其转化为 https://gpt.qalam.dev 的一个功能） 我意识到，工具的重要性不如我如何构建自己的思维结构来得重要。