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我为我的女朋友寻找一个简单的自托管日记应用，但我发现的所有选项要么太复杂，要么功能过于繁琐，要么功能不足，或者需要信任云服务。<p>于是我开发了Piruetas（在西班牙语中意为“棒棒糖”——顺便说一下，这是她选择的名字）。<p>它是一个按天记录的日记，支持富文本编辑、拖放图片上传、自动保存、公共分享链接，并且拥有简洁的移动端界面。<br>可以通过Docker Compose部署设置为个人使用或多用户使用。<p>她似乎很喜欢这个应用，所以我决定回馈社区，让大家都能使用它（经过一些质量保证后）。<p>在线演示：<a href="https://piruet.app" rel="nofollow">https://piruet.app</a>（登录：demo / piruetas — 数据每30分钟重置一次！）<br>GitHub：<a href="https://github.com/patillacode/piruetas" rel="nofollow">https://github.com/patillacode/piruetas</a>

你好*， 我的女儿14岁，想开始学习游戏开发。你推荐哪个框架/引擎？我觉得她已经足够大，可以尝试一些“真实”的工具，而不是专门针对儿童的游戏引擎。不过，它应该是有趣且易于上手的。我在考虑gbstudio、Godot，或者一些基于JavaScript/HTML的引擎。 她喜欢《星露谷物语》和《我的世界》，所以我想我们可以选择一些像素风格的东西。我可以在旁边支持，但我不希望她因为等待我解决问题而受到阻碍。

嗨，HN， 我已经在 mljar-supervised（针对表格数据的开源自动机器学习）上工作了几年。最近，我围绕它构建了一个名为 MLJAR Studio 的桌面应用程序。 这个想法很简单：你可以用自然语言与数据对话，AI 会生成 Python 代码并在本地执行，整个对话过程会变成一个可重复的笔记本（*.ipynb 文件）。所以，除了与数据聊天之外，你还可以得到一些可以检查、修改和重新运行的内容。 MLJAR Studio 的功能包括： - 自动设置本地 Python 环境，支持 Mac、Windows 和 Linux - 在对话过程中自动安装缺失的包 - 内置针对表格数据的自动机器学习（分类、回归、多分类） - 兼容标准 Python 库（如 pandas、matplotlib 等） - 支持任何数据文件：CSV、Excel、Stata、Parquet 等 - 可连接 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、Snowflake、Databricks 和 Supabase。 对于 AI：可以在本地使用 Ollama（零数据外流），自带 OpenAI 密钥，或使用 MLJAR AI 附加组件。 我构建这个工具是因为我想要一种介于 Jupyter Notebook（灵活但手动）和生成代码但不保留工作流程的 AI 工具之间的解决方案。我尝试过的大多数工具要么隐藏了太多信息，要么无法提供可重复的结果，并且都是基于云的。 演示： - 60 秒演示： [https://youtu.be/BjxpZYRiY4c](https://youtu.be/BjxpZYRiY4c) - 完整的 3 分钟分析： [https://youtu.be/1DHMMxaNJxI](https://youtu.be/1DHMMxaNJxI) 定价为一次性 199 美元，提供 7 天试用。 我很好奇这对其他进行实际数据工作的用户是否有用，或者我是否只是在解决我自己的问题。 欢迎提问。