一周热榜

嗨，HN， 我想分享一个我一直在开发的工具，旨在帮助我自己的学习习惯。它是一个名为Lingoku的浏览器扩展。 这个想法很简单：我们每天花费数小时在网上浏览英文内容。这个工具会根据你的日语水平，将一些英文单词替换为日语词汇（类似于Toucan，但用户体验更好）。 它基本上是尝试让“i+1”方法真正变得被动，你能理解句子，因为大部分是英文，但你可以自然地从上下文中学习日语单词。它在后台使用了大型语言模型（LLM），以确保翻译符合上下文（因此它能区分同一个词的不同含义）。 由于它使用了付费的AI API进行单词替换，我无法做到100%免费（服务器成本是真实存在的，不幸的是）。不过，有一个“永久免费”计划，提供每日积分，不需要信用卡。这应该足够满足日常的随意浏览。 我之所以开发这个，是因为我在使用Anki时感到疲惫，想要找到一种复习单词的方法，而不觉得自己在“学习”。 现在它支持Chrome、Edge和Firefox。欢迎任何反馈或功能请求！ [https://lingoku.ai/learn-japanese](https://lingoku.ai/learn-japanese)

大家好！我们已经决定继续在公立学校就读。我完全理解我们应该更加关注社交/情感和课外活动方面。关于学术教育，除了标准的Kumon（公文式学习）、俄罗斯数学学校和新加坡数学之外，你们是如何补充他们的教育的？ 我听说很多关于Alpha学校和人工智能学习的“东西”，但有没有人尝试过一些他们喜欢的？我们尝试过： 1. 像Tynker这样的东西 2. 我们喜欢可汗学院儿童版 3. 还没有尝试过任何订阅盒子的内容

嗨，HN， 在构建RAG代理时，我注意到大量的令牌预算被格式化开销（HTML标签、JSON结构、空格）浪费掉了。现有的解决方案感觉太笨重（通常需要torch/transformers），因此我编写了这个轻量级、零依赖的库来解决这个问题。 它包括上下文打包、个人身份信息（PII）去标识化和工具输出压缩的策略。基准测试显示，它可以节省约15%的令牌，同时延迟开销微乎其微（<0.5毫秒）。 很高兴回答任何问题！

嗨，HN， 在处理多个项目时，我厌倦了不断向大型语言模型（LLMs）重新解释我们复杂的多节点系统。文档有帮助，但纯文本在没有索引的情况下很难搜索，并且无法跨项目使用。为了解决这个问题，我构建了Linggen。 *我的工作流程：* 我使用Linggen的VS Code扩展来“初始化我的一天”。它调用Linggen的MCP（记忆控制器）来即时加载记忆。*Linggen像记忆一样索引我的所有文档——这太棒了。* 一键加载完整的架构上下文，消除了“冷启动”问题。 *技术特点：* - *本地优先：* 使用Rust和LanceDB。代码和嵌入保留在你的机器上，无需注册账户。 - *团队记忆：* 索引知识，使团队成员的LLMs自动获取上下文。 - *可视化地图：* 查看文件依赖关系并重构“爆炸半径”。 - *MCP原生支持：* 支持Cursor、Zed和Claude Desktop。 Linggen为我节省了数小时的时间。我很想听听你们是如何管理复杂系统上下文的！ 仓库： [https://github.com/linggen/linggen](https://github.com/linggen/linggen) 网站： [https://linggen.dev](https://linggen.dev)