一周热榜

嗨！我是一个长期潜水的HN用户。我为我的爱好——空中瑜伽，制作了一个倒计时日历。它每天解锁一个新的流动或“洗衣机”动作（可以无限循环的动作）——我们在这一年中收集了这些动作，想要与大家分享。 由于我们刚刚到达了中点（第12天），现在有12个门可以立即打开。 这可能不会在没有“AI可以为我做这个……”的想法下开始。我发现大多数代理在处理复杂的CSS时表现得非常糟糕：我把“带阴影的开门机制”这个挑战交给了Claude Opus 4.5、GPT 5.1和Gemini 3——它们都失败了很多。这是一个深入探索的开始。24是一个非常大的数字 ;) 希望你在圣诞节之前的日子里享受这个小项目，玩得开心。有任何问题都可以问我！ 一些技术细节：自托管的视频（希望我的服务器不会崩溃），我使用了plyr.js，没有框架，仅仅是简单的PHP和原生JS。托管在Hetzner上，运行Yunohost，具体链接是<a href="https://github.com/YunoHost-Apps/my_webapp_ynh" rel="nofollow">https://github.com/YunoHost-Apps/my_webapp_ynh</a>。插图方面我使用了nano-banana（和时间）、recraft-vectorize、<a href="https://github.com/schuhwerk/SVG-Colorizer" rel="nofollow">https://github.com/schuhwerk/SVG-Colorizer</a>以及大量手动使用Illustrator。

一个基于所有Gmail数据训练的模型会有多强大？

<a href="https://radar.cloudflare.com/scan/2491878e-d30b-4ab0-9a5a-f3927670cbbb/summary" rel="nofollow">https://radar.cloudflare.com/scan/2491878e-d30b-4ab0-9a5a-f3...</a><p>之前的大小约为540kb，虽然这并不算太糟，但对于一个主要以文本为主的网站来说，仍然感觉有些沉重。<p>最大的收获是将Google Analytics替换为<a href="https://umami.is/" rel="nofollow">https://umami.is/</a>。<p>其他相关内容包括：<p>Cookie合规性JavaScript（85kb！）<br>Bootstrap JavaScript和CSS

我制作了一种小型实验性图像格式，称为C2PM（颜色到像素映射）。 它不是以线性顺序存储像素，而是存储： 颜色 → 该颜色出现的像素索引列表 因此，它本质上是应用于图像数据的反向索引。 这并不是为了与PNG/JPEG竞争——只是对替代表示法的一种探索。 为什么要这样做？ - 对于给定颜色的所有像素，查找时间为O(1) - 对于像素艺术工具、调色板操作、区域遮罩等非常有趣 - 对于某些计算机视觉任务（其中“颜色 = 类”）非常有用 - 结构可自省（易于分析颜色分布） 它不是： - 不压缩 - 不针对一般摄影进行优化 - 不适合流媒体/实时使用 - v1完全是结构性的且无损 实现： 使用C语言编写。 二进制格式：头部 + （RGB，计数，索引）。 包括编码器 + 解码器（PNG ↔ C2PM）。 MIT许可证。 仓库地址： https://github.com/yukeshj2006/C2PM-Color-to-Pixel-Map-Image-Format-v1

<a href="https://ocean-wave-simulation.pagey.site/" rel="nofollow">https://ocean-wave-simulation.pagey.site/</a><p>使用的提示：<p>提示：创建一个单页面应用，要求如下：<p>- 名称：海洋波浪模拟<p>- 目标：展示真实的动画波浪。<p>- 功能：可以改变风速、波浪高度和光照。<p>- 用户界面应当令人放松且真实。

我在浏览成千上万张照片时感到沮丧，想找到“拿着相机的人”或“海滩上的日落”。文件名毫无用处，手动标记从未发生，而云解决方案又妨碍了隐私。 我使用NexaAI的本地视觉语言模型（Qwen3-VL）和语义嵌入构建了这个工具。它的工作原理如下： 1. VLM生成每张图像的自然语言描述（一次性处理） 2. 描述转换为384维嵌入 3. 通过余弦相似度按意义搜索（对1000张图像的搜索时间少于100毫秒） 一切都在本地运行。您的照片不会离开您的设备。没有API费用。 技术现实：CPU处理速度较慢（最初每张图像约需20-30秒），但之后搜索是即时的。对于个人收藏，JSON数据库运行良好；如果有超过1万张图像，您可能需要使用FAISS。 这是一个原型，但它有效，并解决了我面临的一个实际问题。欢迎反馈。 该项目是为NexaAI的Builder Bounty计划而构建的（设备端AI，优先考虑隐私）。 演示视频： [https://youtu.be/YVkPa-aJpEo](https://youtu.be/YVkPa-aJpEo) Medium文章： [https://medium.com/@pankajgoyal4152/building-smart-photo-finder-ai-powered-search-that-actually-understands-your-photos-ed016b840f0f](https://medium.com/@pankajgoyal4152/building-smart-photo-finder-ai-powered-search-that-actually-understands-your-photos-ed016b840f0f)

我相信Cursor刚刚推出了两个主要功能：调试和设计。 我对IDE的需求有一定的了解，但在发布之前我无法完全表达出来。现在它已经上线，所有的一切都变得非常清晰。 在我看来，编程的未来将是实时的：调试、编码、设计等等。虽然这个想法并不新颖，但不同之处在于，现在这一切将是完全自主的。 最近，我在一个功能上工作，需要重新设计我们用Django模板和普通JavaScript构建的遗留流程的一部分。理论上，对于当前的模型来说，这不应该是一个困难的任务。但它们在生成正确的输出时遇到了困难，我认为有两个原因： 设计本质上很难仅用文本表达。 模型在生成新代码方面表现出色，但在修改大型现有代码库时却不那么理想。 老实说，我发现更新遗留用户界面的最佳工作流程是直接基于截图操作。我只需截取现有用户界面和预期更改的截图，然后要求模型编写与该设计相匹配的代码，考虑到现有设计的上下文。通过这种方式，模型能够更快地理解上下文。 有了这个新的设计功能，我想象这个整个过程会变得更快，因为我可以直接在浏览器上进行编辑，模型只需编写出预期的结果。这正是我一直想要的——一个在后台运行的自定义无头Puppeteer，实时观察我所做的事情，并帮助我进行设计。 然后就是调试。我一直更喜欢日志而不是传统的调试器。我真正想要的是在运行时像ELK解析器那样的东西，能够理解我的日志，并在系统运行时指出何时偏离预期路径。