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你好，HN， 我已经有20年没有购买过Windows电脑了。现在我回到学校学习速记。随着年龄的增长，我希望学习一门“技能”，以确保我能够在年长时继续工作。学校要求使用Windows系统，因为他们使用Stenograph硬件。 我到处寻找笔记本电脑，主要需要的是内存和几个USB接口。 我在沃尔玛买了一台便宜的200美元笔记本（16GB内存），但几个月来一直遇到麻烦，我需要找一台更好、预算友好且可靠的电脑。问题出在使用速记硬件时，电脑经常卡死。制造速记机的公司将问题归咎于我的笔记本电脑。 我可以花500到1000美元（如果有吸引力的话，可能会更多）。我并不需要现在购买电脑时附带的那些花哨功能。 有没有人能推荐一条找到可靠的、内存充足且能用好几年的笔记本电脑的途径？ 感谢您帮我澄清市场上的困惑。

嗨，HN！我为独立开发者、自由职业者和一人企业构建了一个超级轻量级的发票平台。大多数发票软件的费用在每月20到40美元之间，而且功能繁多，很多都是你根本用不上的。我的平台只需每年20美元，专注于基本功能： - 几秒钟内创建发票 - 通过电子邮件发送发票 - 自动电子邮件提醒 - 定期发票 - 简单的仪表板用于跟踪已付款和未付款 - 没有团队功能，没有客户关系管理（CRM），没有冗余功能 我之所以开发这个平台，是因为我偶尔会做自由职业，而我尝试过的每一个发票工具要么感觉臃肿，要么过于企业化，或者对个人工作来说价格太高。我想要一个简单的工具，不需要“计划”、入门流程或学习曲线。 到目前为止，有人问过我几个问题： - 没有锁定——你可以随时导出你的发票 - 发票数量没有限制 - 没有奇怪的定价层级或追加销售 - 在移动设备上运行良好 - 你拥有自己的客户名单（我不会干预） 我希望从HN这里获得以下反馈： - 诚实无畏的反馈 - 独立创业者缺少的“必备”功能 - 性能/用户体验建议 - 我应该尽早解决的安全问题 - 每年20美元的定价模式是否合适 如果这里有自由职业者或正在进行副项目的人，我很想知道你们目前的发票工作流程是怎样的，以及现有工具中让你们感到烦恼的地方。 感谢阅读——我很乐意回答每一个问题！

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我建立了 teahose.com - 一个自动转录40多个精选科技和商业播客（例如 All-In、Sourcery、BG2、Training Data、Invest Like Best 等）新剧集的系统，并每天发送包含 Nana Banana Pro 提供的有趣漫画的摘要邮件，甚至包括中文播客。 日常工作流程： - 下载剧集 - 本地转录（使用 MLX-Whisper） - 进行说话人识别和分段 - 生成摘要 - 发布到网站 - 每日发送包含 AI 生成漫画的邮件 整个过程大约花了一天时间，使用了 Claude Code！ 快来看看： https://www.teahose.com 详细介绍： https://maybetheway.substack.com/p/i-built-my-own-podcast-intelligence

嗨，HN，我通过创建一个互动平台，让系统设计变得简单，帮助你模拟和测试你的设计！<p>在学习系统设计的过程中，我发现没有任何工具可以帮助你测试和模拟你的系统。这就像写代码却无法实际运行它。因此，我创建了一个平台，让你能够运行和测试你的设计。<p>我还包含了一些最常见的系统设计模式的图库，未来我计划添加更多内容。<p>如果你想进行一些测试，注册完全免费。<p>我使用 React/Next.js 构建了前端，后端则使用 Flask/Firebase。<p>期待你的反馈！还有哪些组件会对你有帮助？我应该添加哪些系统设计模式作为模板？<p>链接：robustdesign.io 文档：docs.robustdesign.io

我创建Fresh是为了挑战传统的终端编辑需要陡峭学习曲线或无尽配置的现状。我的目标是打造一个快速、资源高效的文本用户界面（TUI）编辑器，具备现代图形用户界面（GUI）编辑器的可用性和功能（如命令面板、鼠标支持和语言服务器协议（LSP）集成）。 核心理念： - **易用性**：根本上是非模态的。优先考虑标准键绑定和最小学习曲线。 - **效率**：使用懒加载的树形结构，避免将大型文件加载到内存中——仅读取用户交互所需的内容。使用Rust编写。 - **可扩展性**：通过Deno使用TypeScript进行插件开发，使其对广大开发者群体更加友好。 性能挑战： 我专注于资源消耗和速度，以大文件支持作为核心特性。我快速进行了基准测试，加载一个带有ANSI颜色代码的2GB日志文件。以下是与其他流行编辑器的比较： ``` - Fresh: 加载时间: *~600毫秒* | 内存: *~36 MB* - Neovim: 加载时间: ~6.5秒 | 内存: ~2 GB - Emacs: 加载时间: ~10秒 | 内存: ~2 GB - VS Code: 加载时间: ~20秒 | 内存: OOM被杀掉（可用内存约4.3 GB） ``` （只有Fresh成功渲染了ANSI颜色。） 开发过程： 我采纳了Claude Code，并努力充分利用它。我给出了明确的方向，尤其是在架构、代码结构和用户体验敏感领域。这需要持续的监督和重新调整，特别是在性能关键领域。相比我通常的标准，我添加了非常广泛的测试，以确保随着代码的增长保持一致性。特别关注端到端测试，以便我可以轻松强制执行特定行为或用户流程。 Fresh是一个开源项目（GPL-2），正在寻找早期用户。欢迎您发送反馈、功能请求和错误报告。 网站：[https://sinelaw.github.io/fresh/](https://sinelaw.github.io/fresh/) GitHub仓库：[https://github.com/sinelaw/fresh](https://github.com/sinelaw/fresh)

什么是它：这是一个完全功能的学术期刊，每篇论文必须由一个大型语言模型（LLM）共同撰写，同行评审由一个轮换的5个LLM（Claude、Grok、GPT-4o、Gemini、Llama）小组进行。如果有3个或以上投票“发布”，则该论文将被发布。如果有一个LLM表示“无法解析为JSON”，我们将其视为一种特性。 技术栈：前端使用React + Vite，后端使用Convex（实时数据库 + 定时函数），托管在Vercel上，使用OpenRouter进行多模型编排。每次评审成本约为0.03美元，耗时4-8秒。 我为什么要构建它：学术出版已经相当混乱——LLM撰写草稿，LLM审稿，人类掩盖AI的参与。这反映了这一现象，但以极大的透明度呈现。每篇论文都显示其碳成本、评审投票和解析错误，作为第一类公民。 主要特点： - 混乱评分：论文根据“学术价值”、“无意幽默”和“市场营销布伦达的困惑”进行评估。 - 生态模式：在同行评审推理中切换成本/代币和二氧化碳/能源使用。 - SLOPBOT™：我们的吉祥物，一个偶尔共同撰写论文的困惑机器人。 - 解析错误庆祝：GPT-5-Nano的拒绝率为100%，因为它无法输出有效的JSON。我们将这些标记为“认证不可解析”徽章。 数据：在76次提交后，我们观察到： - 平均评审成本：0.03美元/篇 - 解析错误率：20%（总是GPT-5-Nano，预期并受到庆祝） - 有一篇论文被接受，内容实际上是阿基米德的作品被ChatGPT重写 - GPT-5-Nano的评审始终是最具创意的（即使是错误的） 技术细节：完整代码库在github.com/Popidge/journal_of_ai_slop。架构使用Convex的定时函数每10分钟召集一次LLM评审小组，使用Azure AI内容安全进行审核，并使用Resend进行可选的电子邮件通知。 尝试一下：在journalofaislop.com提交你的混乱论文。与LLM共同撰写，接受5个困惑的AI的评审，并自豪地说你已经发表。 警告：这是一种讽刺，但它是功能性的讽刺。混乱是真实的。评审是真实的。碳排放被追踪。解析错误是特性。