一周热榜

Tril将代码库中的每个函数转换为简单的英文描述，然后运行并测试它们——使用大型语言模型（LLM）作为解释器，而不是运行时环境。 这个概念是：编程语言的存在是因为机器无法理解人类的意图。而大型语言模型可以理解。那么，如果完全去掉代码，仅仅描述每个函数应该做什么，会发生什么呢？ 这个工具逐个替换函数，在每次替换后运行测试套件以确认没有出现错误，并输出一个.md文件。然后，`tril run`会启动一个HTTP服务器，将每个函数的英文描述发送给Claude，并返回结果。 在一个单位转换器（JavaScript）和一个625行的Python命令行工具上进行了测试——测试通过，结果精确到小数点后六位（幸运的是）。 这主要是一个思想实验：任何代码都能变成简单的自然语言吗？它仍然能正常工作吗？让我们来看看吧！ npm: npx @sliday/tril convert URL GitHub: [https://github.com/sliday/tril](https://github.com/sliday/tril)

大家好，我基于我高度升级的 VITS 模型，制作了一个 TTS 模型，该模型以外部说话者嵌入（Resemble AI 的 Resemblyzer）为条件。<p>这个模型大约有 3100 万个参数（ONNX 格式），经过调优以实现低延迟和本地推理，并且已经导出。我试图突破小型快速模型的极限。它在服务器 CPU 上的运行速度是实时的 5.6 倍。<p>该模型支持声音克隆和声音混合（将两个或多个说话者的声音混合以生成新声音），许可证为 Apache 2.0，并使用 DeepPhonemizer（MIT 许可证）进行音素化，因此没有许可证问题。<p>代码库包含检查点、运行方法以及 Colab 和 HuggingFace 演示的链接。<p>不过，由于模型体积小，音频质量并不是最佳，并且由于它是基于 LibriTTS-R 和 VCTK（这两个都是完全开放的数据集）进行训练的，因此说话者的相似性也不是很好。<p>尽管如此，我希望它能对你们有所帮助。

我写了《高产出软件工程》这本小书，主要讲述工程师必须关注的技能（决策和沟通），以便为组织创造真正的价值（不仅仅是代码本身）。<p>书名参考了安德鲁·格罗夫的《高产出管理》，因为书中阐述的技能和思维模型旨在提升“产出”（创造的价值），而不单是“活动”（产生的代码）。<p>我现在的目标是宣传这本书，让那些能从中受益的人或公司能够得到它。我听说这本书对初创团队特别有帮助。<p>我非常希望能从这个社区获得对书籍内容以及包装/营销方面的反馈。<p>使用优惠码 HACKERNEWS 可以免费获取一本（有效期至本月底）：<a href="https://payhip.com/buy?link=YeABa" rel="nofollow">https://payhip.com/buy?link=YeABa</a><p>书籍着陆页：<a href="https://leomax.fyi/book/" rel="nofollow">https://leomax.fyi/book/</a><p>如果你觉得更方便，它也可以在亚马逊上找到：<a href="https://www.amazon.com/High-Output-Software-Engineering-Communication-ebook/dp/B0GS6GK461/" rel="nofollow">https://www.amazon.com/High-Output-Software-Engineering-Comm...</a><p>附言：我确实写了这本书（我相信写作是终极的思考工具）。使用了人工智能进行语法润色和事实核查。

嗨，HN， 这是一个小型的 Python 应用程序，带有可选的网页用户界面。它旨在本地运行，可以通过 Docker 运行（但 cookie 自动检测功能将无法使用）。 该应用允许您下载单个 Substack 内容，可以选择全部或部分下载，并将输出保存为 epub 文件，方便转移到 Kindle 或其他阅读设备上。 坦白说，这是一个“随意编码”的应用，使用 Claude Code 和几小时的迭代完成，但我发现它对我自己非常有用。 它支持免费和付费内容（如果您是该创作者的付费订阅者）。 您可以按受欢迎程度、新est first（最新优先）或 oldest first（最旧优先）对 epub 中的条目进行排序，并且可以限制条目的数量，如果您不想下载所有内容。 您可以手动提供您的 substack.sid cookie，也可以让大多数浏览器/操作系统自动检测。

嘿，HN， 几周前我在这里发布了Knowza.ai，这是一个AWS认证考试准备平台，配有智能学习助手。我收到了关于注册和试用过程的一些非常有价值的反馈。 我想真诚地感谢每一位抽出时间试用、留下评论和分享建议的人。这对我来说真的很重要。 基于这些反馈，我进行了许多改进，并很高兴地分享现在有了一个免费套餐：您可以直接尝试10道练习题，无需注册/订阅，也不需要信用卡。 这对注册人数和注册后的互动产生了显著影响。我网站的转化率从约1%提升到了18%。 简要回顾一下Knowza的功能： - 针对AWS认证考试的练习题 - 由Claude在Bedrock上提供的即时解释 - 涵盖多个AWS认证 希望您能再看一眼，并告诉我您的想法。我始终欢迎反馈。 [https://knowza.ai](https://knowza.ai)

我对这种炒作曾经翻了个白眼，但实际上，<i>阅读</i>这方面的内容和<i>体验</i>它是完全不同的。如果你有任何旧的代码库，试试看，你可能会感到惊讶。 我不确定对于复杂的遗留企业系统，长期的“*90% 生产力*”的说法是否可信，但对于模板、库、构建工具和重构来说，收益是巨大的。那些耗时且令人紧张的工作大部分都得到了处理。 一开始你会像鹰一样仔细检查每一个差异，期待它会破坏东西，但老实说，很快你会发现大多数情况下这并不是必要的。你只需保持IDE开启，将“分析代码”的输出反馈给它。在Java中，告诉它“<i>添加checkstyle，运行mvn verify并修复</i>”的效果很好，你甚至可以去喝杯咖啡，而不是与linter警告作斗争。 理论上，剩下的只是<i>逻辑</i>和<i>想法</i>。当架构真正变得复杂时，我们将看看这一点是否成立。但目前，让它分支、创建模板并编写简单的测试，同时你只需在规格上进行迭代，效果出奇地好。只有在写下规格用普通英语太麻烦时，你才会编写源代码。 这提出了一个真正的问题：如果你的竞争对手Y刚刚解雇了90%的开发人员以节省成本，你会盲目跟随吗？还是会保留你的团队，利用这个巨大的杠杆，以一个远远更好的产品将Y彻底超越？

我们从2006年10月以来每天收集了前三条HN（Hacker News）故事（总计约21,000条），对这些故事进行了主题聚类，并可视化了主题随时间的变化情况。<p>您可以放大查看任何时间段——一些模式出人意料地清晰（例如，人工智能超越创业文化成为HN的热门话题，加密货币的兴起与衰落，以及因COVID疫情导致的远程工作的激增）。<p>欢迎随时询问有关方法论的问题。