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嗨，HN， 在过去的一周里，我一直在迭代一个我自己需要的小工作流工具，想在这里分享一下，以便从使用多仓库设置的朋友们那里获得反馈。 问题： 我在很多本地 Git 仓库（副项目、配置文件夹、实验、微服务）中工作，常常搞不清哪些是脏的、哪些是领先或落后的，或者哪些需要关注。每天早上在 15 个文件夹中运行 git status 是不可持续的。 解决方案： 我构建了 git-scope，这是一个小型的 TUI（文本用户界面），可以在一个屏幕上显示所有本地仓库的 git 状态。它启动迅速（约 10 毫秒），能够自动发现仓库，并在不需要切换目录的情况下更新状态。 当前功能： - 递归仓库发现 - 脏/干净/领先/落后指示器 - 模糊搜索 - 跳转到仓库目录或编辑器 - Vim 风格导航 - 快速启动（使用 Go 和 Bubble Tea） 即将推出的功能： - 每个仓库的磁盘使用情况 - 轻量级贡献活动图 - 最近修改的时间线 - 可选的仓库分组 仓库链接： [https://github.com/Bharath-code/git-scope](https://github.com/Bharath-code/git-scope) 网站链接： [https://bharath-code.github.io/git-scope/](https://bharath-code.github.io/git-scope/) 演示 GIF： [https://github.com/Bharath-code/git-scope/raw/main/docs/git-scope-demo-1.webp](https://github.com/Bharath-code/git-scope/raw/main/docs/git-scope-demo-1.webp) 我希望能收到以下方面的反馈： - 性能考虑 - 人们如何构建更大的 Bubble Tea TUI - 人体工程学/UI 改进 - 这个工具是否适合真实的多服务或单一仓库工作流 欢迎提出任何问题。感谢阅读！

在任何网址前加上 tomcp.org/，即可立即将其转换为 MCP 服务器。<p>您可以直接与页面聊天，或者将配置添加到 Cursor/Claude，以便将网站/文档直接传输到您的上下文中。<p>为什么选择 MCP？使用 MCP 比直接抓取或复制粘贴更好，因为它将页面转换为干净的 Markdown。这有助于 AI 更好地理解结构，并显著减少使用的令牌数量。<p>工作原理：它是一个代理，获取网址，去除广告和导航，并将干净的内容以标准 MCP 资源的形式呈现。<p>代码库：<a href="https://github.com/Ami3466/tomcp" rel="nofollow">https://github.com/Ami3466/tomcp</a>（受 GitMCP 启发，但适用于一般网页）

我修改了我的终端 Jupyter 客户端 euporie [1]，使其能够在浏览器中使用 pyodide 运行。<p>这类似于 JupyterLite，提供了一个临时的在线 Python 笔记本环境，无需安装任何 Python 包。如果你需要在 Python 中进行一些快速的交互式工作，但又没有准备好相应的环境，这可能会非常有用。<p>由于实际的 Jupyter 内核无法在 pyodide 中运行（它们作为子进程运行并通过 ZMQ 进行通信），因此它使用了一个在与应用程序相同解释器上运行的进程内 Python 内核。<p>笔记本和文件可以持久保存到基于本地存储的文件系统中。它使用 xterm.js 作为终端仿真器（尽管我很想测试 ghostty-web）。<p>[1] <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=27091167">https://news.ycombinator.com/item?id=27091167</a>

最初作为一个Claude Code实验开始的项目，如今已发展成为一个我每天使用的浏览器原生SQL工作台。 - 完全在您的浏览器中运行DuckDB WASM。无需后端、安装或注册。 - 查询本地文件（CSV、Parquet、Excel）——数据始终保留在您的设备上。 - 支持处理超过1亿行、50GB以上的文件，且仅在一个浏览器标签页中。 - 完整的用户界面：Monaco编辑器、模式浏览器、电子表格风格的结果网格。 - 通过URL分享SQL——任何人都可以立即运行您的查询。 - 内置BigQuery连接器（Snowflake连接即将推出）。 v0.2版本——正在积极开发中，欢迎反馈。 GitHub（MIT许可）：[https://github.com/hfmsio/dbxlite](https://github.com/hfmsio/dbxlite)

我是一名退伍军人，生活拮据，没有计算机科学学位。我构建了一个人工智能系统，其基准测试速度比行业领先者快60倍。 真实基准（2025年12月12日）： - 响应时间为3.43毫秒（行业平均为50-200毫秒） - 每秒处理337个查询（行业平均为50-150） - 0% 错误率，100% 正常运行时间 - 拥有1,235个专门“脑”的宪法人工智能 我在3周内完成了这个项目，目前有4项美国专利申请中。 完整故事和独立基准测试请访问： [https://thebrokenwayfoundation.org](https://thebrokenwayfoundation.org) 我并不寻求资金支持，只需要技术验证者来确认这一切是真实的。