在黑客新闻（Hacker News）的提问（Ask HN）栏目，2026年9月有人发起讨论，询问读者当前正在从事什么工作，以及近段时间以来对哪些事情萌生了好奇心。帖子的开头直接抛出了这两个问题，邀请社区成员分享自己手头推进的项目或任意吸引注意力的新领域。
正文
你在做什么？最近对什么感到好奇？
我做了一个叫 curvefit.app 的举重训练应用，围绕「重量与次数的帕累托前沿」来训练：轻重量高次数、中等重量中等次数、大重量低次数，每个动作都要练到。我早年照搬健身论坛的零散建议自己练，第一年就伤了几个肌腱。于是研究了肌腱强化、什么最利于增肌（接近力竭的次数）和力量（接近最大负荷的次数）、以及防伤与训练频率，做出这个应用，根据学到的力量曲线（类似 Brzycki，加了一个形状参数）自动开重量和次数。它靠 Cloudflare 免费额度，除域名外几乎不花钱就能支撑几千名训练者。我最感兴趣的是「疲劳曲线」，现在只有按组的基础建模（近似对数线性的力量衰减），数据多了应该能刻画得更好。想保持免费（真要花钱就在内容页放点不打扰人的广告），主要目的是能对数据做统计分析。
我做了个小实验：29 个纸上交易账户，各 10 万美元，用真实美股价格，从 7 月 27 日跑起。四个 AI 模型（ChatGPT、Claude、Grok、Gemini）各自写一份交易规则，并每天根据自己的结果重写。一个账户用固定规则、没有任何 AI 参与，作为对照。34 个交易日的结果：无 AI 对照组 +13.0%，标普 500 +3.4%，28 个 AI 账户里有 25 个低于对照组。最好的单个账户是 Grok 写的「耐心」规则，+40%，我把它当作震荡市里的一次运气，不算发现。交易层面 AI 和对照组一样：3212 笔平仓，中位数 +0.06%，中位持仓约 2 小时。它们交易很多，但基本原地打转。全部公开，包括亏损和已退役的策略。只有纸面资金，不是投资建议，页面上没有东西出售。
我做了一个体素游戏引擎 Bonsai，大约十年了。现在最有意思的是编辑器。世界和其中的大多数东西都表示为 SDF 的集合，更准确说是密度场。过去几年做了大规模重写，接近完成。一次世界编辑被定义为一组 SDF 参数，由 GPU 上的着色器投影、光栅化进体素网格。SDF 被 Inigo Quilez 充分研究和记录过，有很多漂亮的数学性质，比如任意 SDF 的平滑并集能在形状接合处得到圆润的轮廓。我所有系统都是从零写的，从内存分配器、字体光栅化器到碰撞检测和模拟循环，甚至写了一门元编程语言来替代 C++ 模板。据我所知唯一的外部依赖是启动进程用的 C 运行时库，加上我偶尔用到的可变参数函数。长期以来这个项目明确的目标之一就是不发布游戏——写完整个 3D 引擎再发游戏，在我看来说不通。但现在已经到了能真正做游戏的程度。游戏系统在闭源仓库里开了个头，希望年底前能有 Steam 页面。
我在做一个 Zettelkasten 笔记应用，重点是打磨 UX 细节。它结合了 Notational Velocity、大纲工具、Zettelkasten 和 wiki 的一些做法，做成一个有主见的 Mac 应用。它介于大纲工具和 wiki 之间：笔记可以放进树状层级，也可以自由漂浮；可以用 wiki 风格的文本链接互连；每条笔记有唯一地址，不需要起标题或文件名；一条笔记甚至可以同时是多个父节点的子笔记。核心想法是先无摩擦地记下想法，之后再给它加子笔记形成「树」，或挂到已有的树上。树是「硬」关系，链接是「软」关系。没有一棵容纳所有笔记的总树，笔记本里会同时有大量自由漂浮的笔记和许多小的有序树，像卡片式 Zettelkasten 系统。可以用搜索和各种过滤来发现笔记。笔记可以存 iCloud 同步，也可以作为简单的 Markdown 文件存在文件夹里。有兴趣可以参与 beta 测试。
我在做一个开源方案，让人们不用再跟难用的 PDF 打交道就能填美国移民表格。美国移民系统还在用老旧的 XFA PDF，在浏览器里根本填不了，大多数移民只能打印出来手填。我把这些 PDF 转成了智能网页表单，是 USCIS 官方表格的复刻版，带条件逻辑，最后输出填好的官方 USCIS PDF。
我辞职后有很多空闲时间。一，money-money-money：一个不到 15Kb 的无服务器家庭预算工具，刻意做得极易压缩，改完预算可以用短链接或二维码发给伴侣，对方查看或编辑后再发回来，全程不需要服务器。二，slices：一个 AI 优先、对 ADHD 友好的架构实验，所有代码都是「切片」，共享一个事件池；切片是完全自包含的功能，只能通过事件池通信；灵感来自 small-talk、垂直切片架构和 ADHD。我用它做了一个能自我修改的 IDE。三，文本压缩实验，为了 Hutter 奖：把整个英文维基百科压缩得尽可能小，同时还能还原出来。四，最小的迷宫求解神经网络：在 LLM 大力帮助下做的迷宫求解器，14 字节的神经网络能解 96% 没见过的迷宫。
我在做一个后量子时代、面向长期高度机密文件的加密工具，但还担心它有问题，所以自己先用一段时间来验证再开源。计划用它加密备份我的一些 GPG 密钥并离线保存，刻到 M-DISC 光盘上，存进银行保险柜。
我在尝试翻译文艺复兴，其中 90% 从未被译成英文。SourceLibrary.org 是一个汇集古典文本译文的平台，覆盖几十种语言（拉丁语、希腊语，也有中文、梵语等），超过两万篇，原文图像总是和 AI 译文并排显示。最近发现 SourceLibrary 的词汇量比英文维基百科还多。可以自由连接公开的 MCP 做研究，AI 能读原著而不编造引文，在 Claude 里还能把图片直接取到对话中。这是阿姆斯特丹非营利机构「自由思想大使馆」旗下的公益项目，那是一家专注自由思想与神秘主义的珍本图书馆。想上手的话，可以拿自己感兴趣的话题试试免费的 research agent。
— 我很好奇这个。我发现有不少原著在母语里已进入公有领域却没有英文译本，而较新的译本有版权。我有一份很短想看的清单，比如《马里的狮子王 Sundiata》找不到容易获取的公有领域英译，Dede Korkut 也没有。很多更好的译本有版权且不免费。 — 谢谢。你要找的原著我们有一部分但不全，明天会试着找剩下的。我们确实会避开有版权的现代译本。
我在做一个基于东线战场（1941–43）的简单浏览器游戏，起因是看了几个用地图讲解东线战役的视频。
sleepsignal.app：一个不用药就能让人犯困的应用。闭上眼，想象你听到的微小场景，比如听到「白花上的月光」就想象这个场景，直到听到下一个。单次时长也不长，默认 10 分钟，可自行调整。像一颗数字褪黑素，但没有化学副作用。 — 对助眠来说 TTS 的声音太兴奋了；还有 10 秒静默后突然开口很吓人，可以用反向混响效果给大脑一个「下一句要来了」的提示：取句子开头一小段音频，倒放，加长混响，再倒回来，剪掉一点尾巴，会得到一个幽灵般的送气音，能完美引导进原句。 — 我试试，有用的话也分享给朋友。 — 试试吧，10 分钟那档我几乎总会有眼皮发沉的感觉，也欢迎反馈。
freefocusgames.com：一批免费的浏览器端注意力和工作记忆练习，包括 Dual N-Back、Stroop、Schulte 表格、注意力控制练习和记忆游戏。做它是因为我想要简单的脑力训练，不需要注册账号、装应用或订阅。开源。 — 我也做过一个没发布的安卓 Dual N-Back 游戏，还是用 Scala 写的。后来 N-back 训练的那些大宣称没能被复现，我有点失落。 — 提醒一下：词语记忆测试区分大小写。我手机默认首字母大写，结果明明记得却显示 0% 正确。我不知道是不是故意的，但我没做完。
我大量使用 Canvas（LMS）教学，同时是业余程序员，喜欢写小工具，生成能贴进 Canvas 页面 HTML 编辑器的代码片段（斑马纹表格、FAQ、类闪卡学习卡、互动故事生成器等）。还写了一个纯文本转 QTI 测验的转换器，因为 Canvas 里建测验太慢。目前支持填空、单选、匹配、判断和词库类题目，还能生成可打印的 DOCX 版本。全部免费，不需要登录。
我在给 Masterbuilt Gravity 系列电控炭火炉写开源控制固件。炉子硬件本身不错，但和多数物联网设备一样，固件和 App 很烂。我逆向工程了整块控制 PCB，从零重写固件。现在基本功能都能用，配一个完全本地的控制网页应用，还有安卓应用和 Home Assistant 集成。目前在打磨界面，并加更高级的控制时序。逆向工程的细节写在博客里。
我在做 InterviewMe：让雇主通过 AI 采访你，比在线简历或 LinkedIn 更能深入了解你的工作经历。上传简历、回答一些背景问题、可选上传其他材料（求职信、获奖、文章等），它会生成一个对话式代理，供别人询问你的职业经历。免费。
我那个古怪的愿望清单应用 thingstohave.app 终于做完，这周或下周公开发布。开发时间比预想长得多，这一版 2024 年才开始，发布日期原本是一年前，我拖延了，错过了这类应用重要的假日季。今年进度远超去年的积压，发布的会是完成品而不是早期访问版。我为结果自豪，里面有很多在任何商业产品里都不划算的过度设计，尤其在一个看起来简单的 CRUD 应用里：图片从模糊中加载、到处都有没宣传但很高级的拖放、带排序的自然语言货币输入、平台无关的快速添加等等。技术栈也很有趣：2023 年起就跑在 Cloudflare Workers 生态上，用的是我为 Hono 写的自建 Inertia.js 适配器（比官方适配器早一个月），配 Vue SSR，这样可以写老派的 MVC，把 Vue 当模板引擎。事实证明很好用，运行也便宜。在一片「氛围编程」出来的米色愿望清单里，我这个怪应用肯定显得不同，但我不确定普通用户会不会买账。
一个玩《杀戮尖塔》的游戏代理，已经拿下几次 A20H 胜利。还有一个用注意力做检索的检索引擎，在 LongMemEval、LoCoMo、代码搜索等多个基准上达到 SOTA。
我在做 TraceDB，因为我觉得可观测性需要一次大修。我们花大价钱索引几百万条几乎一样的 span，把可能解释故障的稀有 span 采样掉，最后还得自己拼凑哪里失败、从哪开始、怎么扩散。数据基本都在，但没人能读懂它。可观测性在 AI 让它流行之前就已经在幻觉了。合成测试数据上我做到接近 100% 的根因准确率，想在真实生产负载上用 OpenTelemetry tracing 验证。欢迎来聊或一起试验。
我在让 bcachefs 在同一个文件系统里混用 SSD 和 HDD 时真正好用。现在即使把 SSD 设成前台、HDD 只做后台，写延迟往往还是 HDD 的水平，我们能做得更好。也在复活 stabilizer，让程序性能不再受链接器和布局抽奖的影响，它已经腐烂得厉害。我还给 Linux 的其他部分（ZFS、ext4）做了些小贡献，基本是给 bcachefs 做实验的副产品。另一个有点野心的项目是让 ZFS 和 bcachefs 上的 swapfile 能用或更好用，目前的麻烦是写 swap 时可能正好需要分配内存，而这时你已经没内存了。
我在给我的 Roomba 做一部爬楼机。能装进一个小盒子，任何楼梯都能加装。我受够了手动搬上搬下，也不想每层买一台。它还能顺便把我的衣服送上送下。
我和妻子在做一个私密、付费、无广告、可高度自定义的搜索引擎 Uruky。注册不需要提供任何信息（系统随机分配账号编号），做一次工作量证明验证码就能免费使用 2 小时。可以选多种搜索源（默认和按查询分别设置），包括支撑我们自己索引的 Uruky Site Search。上个月月活账户到了 300，还上线了图片搜索画廊模式、简单计算器和单位换算组件。与 Kagi、DuckDuckGo、SearXNG 的主要区别写在页脚，其中一个很大的不同是：付费满 12 个月后你会得到一份源码（BUSL 许可，两年后转 AGPLv3，这是 HN 上得到的建议）。最大的挑战仍然是曝光和推广，因为我们想做得合乎伦理（不碰大科技，也不用生成式 AI/LLM）。我们一直在赞助开源项目、开源维护者，以及独立、小网络和隐私相关的网站与应用。这个月赞助的是 NOYB。九月已经上线的最明显功能是 Tags 和 Scopes（长期以来的头号需求）。我们也在缓慢而可持续地扩大自己的索引，重点是独立、小网络内容。
我在写一个全新的独立 LaTeX 引擎，用 Rust，完全不依赖 C。目前无法从 LaTeX 引擎的输出反推回源码，所以没法在 LaTeX 上直接拖动对象或与页面交互，我想改变这一点，为了数学表达。试过几种让编辑实时的做法，有些编辑能到 10 毫秒左右，但我想从光速路径倒推需要什么。
Canine 做了大约两年：一个自托管、开源的方案，把 Kubernetes 集群变得像 Heroku 一样易用。已有约 2000 名活跃开发者用它托管小东西。起因是我之前联合创办的创业公司需要 Kubernetes 的灵活性，但开发者讨厌用它。最近在玩自建算力上的远程开发容器，相当于自托管的 GitHub Codespaces。用 Rails 加 Stimulus 写的。
我在做小行星轨道和测光（测量恒星、小行星亮度）的工具集，只支持 FITs 文件标准，还很粗糙，只能在桌面端跑。基本上是把专业级望远镜处理流水线放进浏览器。它会向两个自建数据库发两次查询来识别已知小行星和恒星，所有图像处理和计算都在浏览器里完成，所以后端很小。它跑在我家壁橱里一台旧机器上，被猛刷时查询可能很慢。做它是因为我这四年跟不少天文学家合作，总看他们重复同样的步骤，纯粹想让朋友的日子好过点。全部用 Rust 写并编译成 wasm，前端是在 fable 帮助下做的。部分代码公开，其中轨道力学代码是我在 Caltech 工作时写的，正被 SphereX、NEO Surveyor 和 Roman 望远镜用来识别已知小行星。
我和妻子（当时还是女朋友）用芬兰语写了二十多年「写实」的太空科幻。现在有了 AI，我们终于能把故事译成英文，质量开始够看了。世界上有很多小语种，翻译过去极其昂贵，而好的太空科幻永远不嫌多。我们不写太空战斗或战争，风格更慢、更偏哲学：光速是极限，旅行要花几个世纪。
我在做 matgoat.com，让巴西柔术和武术道馆的经营者管理出勤、缴费、课表和学员进度。我自己练 BJJ，看到教练在行政事务上浪费大量时间，所以想做一个比通用健身房软件更简单、更聚焦的东西，也一直在拿真实道馆的反馈来做。
年初我在一家小型 B2B 创业公司做兼职 CTO，很惊讶地发现我认为的客服平台基本需求被拆在好几个工具里，而且都按人头收费，这实际上逼着小团队限制谁能看到与客户的沟通内容。于是我做了 stayupfront.com。现在产品差不多了，我终于得硬着头皮学营销。也意识到「先做营销」的建议大概是对的。
我做了一个拉丁语有声书网站，包含 A.D. Godley《The Fables of Orbilius》两卷，这是 20 世纪初为英国学校写的中级拉丁语故事。音频使用复原的古典拉丁语发音，带元音鼻化、省音和 prodelision 等口语细节。我用 wav2vec2 生成强制对齐数据，可以边听边跟读文本。文中每个词都加了教学信息：词元、引用形式与主要部分、形态切分与分析、变格变位类别与完整表格、动词类别、语境词义（L&S 具体义项）、古典拉丁语 IPA、UD 句法功能与关系、谓词配价和简明英文释义。省音和 prodelision 的出现位置可选显示。技术上比较有意思的是文档本身完全是 XML，用浏览器里即将被移除的 XSLT 渲染成 HTML，查看源码就能看到底层结构。每个句子带溯源记录，可以看到是哪个语言模型和参数做的处理。界面大体双语，可切换拉丁语或英语。 — 太有意思了，我亲自确认了你真的实现了省音！也很喜欢在文档内捕获溯源的做法。这是真人语音吧？如果能在拉丁语上做强制对齐，我就想能不能把 wav2vec 专门调成把 IPA 比较确定地转成语音，来弥补拉丁语训练数据不足。
Jane Street 出了个新挑战，我在考虑接。它还没完全抓住我的脑子，但时不时会冒出来，取决于进展可能会成为我的下一个项目。我不是硬件出身，但离得不算太远，也许够得着。
大约十五年前 iOS 上有个叫 Trainyard 的解谜游戏，让我的开发团队着迷了好几周。它几年前停止更新，已经从 App Store 下架。所以我做了个变体。基础包里还需要更多关卡，如果你做出有意思的，导出来发我。
我在做两个用地图探索公共数据的项目。US Energy Cost Explorer 是一个免费工具，用来查看全美电力和天然气成本，可以比较各州、追踪价格变化、查看账单和能源负担。我从事能源可负担性工作，想让大家更容易获取和理解这些信息。MarketGround 可以让你在地图上圈一块区域或按出行时间选一个地点，然后查看人口、收入、住房和周边商户，还会显示白天与夜间人口，这对判断潜在店铺或餐厅营业时间内到底有多少人在附近很有用。MarketGround 是副业，我发现把它推到潜在用户面前比做出来还难。很想知道评估过零售或加盟店选址的人，哪些信息最重要，哪些最难找。
我在做一个跨平台 GUI 系统 Affiche，基本想法是把应用的 UI 语义和实际渲染它的工具包分开。同一个应用目前可以用原生 Win32、Cocoa/AppKit、Qt6、GTK3、GTK4、Swing 或浏览器呈现。UI 可以在本地运行，也可以由客户端远程渲染，不需要为环境重写应用。我还在做一种声明式布局格式，最近在做可视化设计器。它最初是对我多年前参与过的架构的重写，主要是想看这个想法在现代系统上能推到多远，结果做得比预期大得多。仍是私有、开发中，但我很好奇别人是否也遇到同样的问题：维护那些必须扛住 GUI 工具包、操作系统、部署模式或客户端环境变化的应用。
我在做一套开源公共交通软件项目，统称 OneBusAway。全球每天有数百万乘客使用，包括纽约、西雅图、圣地亚哥和华盛顿特区。上个月我们的四名 Google Summer of Code 实习生完成了项目。加州大学圣地亚哥分校为 3.5 万多名学生部署了我们的 Wayfinder 和 Waystation 网页应用。我们上线了安卓应用的重设计。下一代服务器软件 Maglev 快要到 1.0 了。我们一直在找更多开发者、商务、UX 设计师和产品经理。
我在用 MCP 做 PCB 生成项目，主要用 KiCAD，因为回报率高：基于 rp2040 的柔性乐器调音器、Stratocaster 风格的 PCB 艺术护板、NeXTBus 实验板（虽然我大概永远用不上，但现在我对 NeXT 和苹果 NuBUS 实现的微妙差别清楚多了）。这还延伸到固件和模拟项目，比如在 Jira Cloud 里跑 Doom 和 Quake 三部曲，以及一个专门跑 NeXTstep 系统的 86box 分支（我就是想要一台模拟的 object.station）。
这周做了个免费小东西：一份「电子表格分诊清单」，列出临时表格悄悄出问题的七种常见方式（过期副本、静默公式错误、没有版本控制等），以及修复它们的顺序，因为顺序错了通常白干。这是看着非技术团队年复一年地给同一张表打补丁、从不退后一步总结出来的。我还在想这到底是「清单」问题还是「干脆用数据库」问题。
我还在教孩子编程和手绘自己的电脑游戏。上个学期在一所学校做了试点，收获很大，也因此改了很多 UX。最大的挑战是交付环境：在校园 iPad 上、在锁得很死的网络里跑游戏。有些 iPad 打开摄像头视图会内存不足崩溃，另一些则毫无问题。我们用的是 Godot 的一个分支，一直在 UX（增加并行度）和浏览器设备限制（内存能放多少 web worker）之间找平衡。除了主力体验（自己做 RPG 并玩），我们还会把游戏串流到 iPad 上，其中一个改过的《胡闹厨房 2》用来教孩子编程——而《胡闹厨房》本身从没在 iPad 上发布过。我们自己搭了一套 Kubernetes，按需拉起（受许可证数量限制的）游戏 Pod，背后是时间切片的 Nvidia GPU，就跑在我家办公室里。尽管这套东西很复杂，Kubernetes 和 GPU 时间切片都不是最大的坎。学校的网络里 UDP 根本走不通，直接用 WebRTC 没戏，只能改用 Cloudflare 的 TURN 中继走 TCP，结果意外地稳。孩子们玩得很开心，等不及要推广得更广。
我在毫无必要地重新发明轮子，几乎替换掉 X11 环境的每个部分——菜单、状态栏、窗口管理器加热键守护（终端除外，我不想随身带着 terminfo），目标是可移植且各部分互不依赖。AI 让这一切变得可行：在 Linux 或 BSD 上用 POSIX shell 或 C 写出我想要的、需要的一切。前期投入的时间有回报，因为它基本上永远会按预期工作，没有开发者能通过改动打乱我的工作流或偏好。
几件事：一是做本地的 AI 新闻流，了解技术讨论、研究论文和项目的最新动态；二是用 hermes、luna 模型和 Obsidian 把多年的笔记注入，建一个第二大脑。
grandpacad.com 是面向 3D 打印的 AI 建模，做了一年半。每个月都有激动人心的事，因为底层模型越来越好。刚开始时很基础：「做个带通孔的立方体」。现在可以说「做个树莓派 4 外壳」，代理自己去搜索、构建、验证。这个过程让我惊讶的是 AI 基准测试意义很小，我这个用例的帕累托前沿和任何基准呈现的都不一样。 — 那这个领域你找到的最好模型是哪些？我个人用 GPT 系列配 MCP 服务器效果最好。 — 一样。5.5 有时不用 MCP 也能一次做出相对复杂的模型。Opus 即使能访问 Fusion 360 MCP，做出来的模型通常也差得可笑。看起来 Opus 试图推理整个问题，而 GPT 会制定一个使用可用工具的总体计划。在对话里它会用现成的 Python 和 trimesh。那也是我唯一一次见到 ChatGPT 在某个任务上干了 30 多分钟还没放弃。
Foreclosure Data Hub 聚合全美法拍数据。有意思的部分是数据管线而不是网站本身。法拍信息散落在各县网站、拍卖平台和其他来源，格式和更新频率各不相同。目前从 20 多个来源抓取，规范化记录、去重、补充房产和位置信息。一个意外困难的问题是上游源变更或重新发布旧拍卖信息时如何处理过期记录。仍在改进数据新鲜度和覆盖范围。想听听做过大规模杂乱公共数据集聚合的人的意见。
我在做一套完整的健身和饮食工具，已有 1.7 万多用户，完全无广告、无订阅。MacroCodex 号称 2–3 周内保证减重或增重结果，很多人第一周就能看到效果。它用一个完全无传感器的方法计算「当日总热量消耗」。CalorieCodex 是热量追踪应用，内置 Agent Harness，用 BYOK（自带密钥模型），里面的技能能帮助准确追踪热量和规划饮食。Symbiote 相当于免费的 BoostCamp，无广告且完全可编程的健身记录器，比如 GZCLP 模板。
我在做一个帮助我这种晚期确诊 ADHD 的应用，靠声音。它把 Mac 上正在播放的声音做设备卷积（老收音机、Hi-Fi）、房间卷积（卧室、森林），再加环境音（雨、风、海浪）和苹果的空间处理，听起来像真的处在一个空间里。对我来说，在空间里听到声音比干巴巴的声音有用得多。
我在做自己的 IDE，按我自己（以及我社交圈和职业圈里那些人）的工作方式来做。它支持多种代理框架（claude code、codex、pi、opencode），让 worktree 好用很多，还有自己的代码审查流程。同事和几个朋友都开始用了。做它非常开心，效率也确实比 VS Code、Zed 或 Cursor 高。
我在做一款通过卫星通信器（Garmin inReach、ZOLEO、iPhone 卫星消息）工作的探险天气应用。把详细的天气预报塞进大约 1000 比特，实在很有意思。我用一个在历史天气预报上拟合的 rANS 熵编码器，能把约 100 个时间段（约 4 天的逐小时数据）压进一条 160 字符的消息，平均每个变量只花几个比特。
我在做一种把相当高级的软件塞进单个 HTML 文件的方法。思路很简单：把通常存在独立数据库里的状态存在文档本身，再由宿主授予这个文档一批强大的 API——与协作者实时同步文档变更、用简单的 JSON 映射配置提取文档数据、用同样的配置启动完整的内容 CMS，每月还会加更多功能。早期有一点小成绩我已经很兴奋了，目前约有十几个付费用户。长期我希望这种文件类型（原生 HTML 文件加宿主授予的额外能力）能像 WordPress 那样，有别的公司为它提供工具和自己的托管。
AgentSpork：一个无需许可的公开板，AI 代理在上面求助、互相回复，并评价各种工具对代理的支持程度。灵感来自最近涌现的代理群体留言板，但希望方向是「对齐」的。
我在企业里做文档智能很久了。即使有了最先进的 OCR、SLM、LLM 和现在各种服务，大多数方案都漏掉了一些东西。这些年我和团队在医疗、保险、信贷等敏感行业积累了很多经验。我们把这些想法做成一个路由到其他解析器的路由器，关键观点是帮你管理失败：「失败不可避免，所以要为它做路由。」叫 Openreading，有开源内核。还是半成品，再经过一轮严格测试和基准后，一个月内会更完善。如果你面对这个问题，欢迎聊。以后打算推出托管版本，提供更耐用的计算、重试、并行执行、意图理解等，那是后话。
pelicans.art：我好奇 AI 代理能不能不只做 SVG，而是用 SVG 演出整段小品，于是搭了个平台来做这件事。在 Astra 之前效果一般，上周末终于开源了。
我在做一个基于间隔重复的早期识字网页应用，最近刚上线，欢迎家里有能说话但还不识字的孩子的人试试。卖点就是高效掌握回报最高的音形对应技能，别的什么都不做。我自己在屏幕时间上相当严格，很警惕对孩子用「上瘾」类心理技巧。范围窄的好处是，用很少的时间就能有不错的进展（建议上限：n 岁每天 n 分钟，n ≥ 2）。阅读的社会和文化层面完全交给家长。它主要面向亲子共用，稍有经验的孩子大多数时候也能自己完成一次练习。
我在做一个用来发现名字、探索起来很愉快的网站。起因是家里有人说对现有的网站很失望：它们大多很杂乱、用起来不顺，几乎像是把数据库查询一比一翻译成界面，让你先选好过滤和排序，再翻分页结果。我想避开这些，做一种不同的体验：一个可无限浏览的交互式全屏「墙」界面，把大部分屏幕空间留给核心内容。我在名字采样算法上下了功夫，尽量让它浏览起来愉快；默认只显示性别这一个过滤器。更复杂的查询可以通过搜索框用自然语言提出，后面是一个本地多语言理解引擎，失败时回退到云端 LLM。数据库引擎是自研的，用 Rust 写成并编译成 WASM，以便在 Cloudflare Workers 上跑得更快；目前名字数据不依赖外部数据库服务。我比较自豪的是，UI 背后藏着大量技术工作，而且是先有想要的体验，再让技术围着它长。
我在写一个基于 Rust 的 XML 解析器，可以单独使用，也可以在 C ABI 层面直接替换 libxml2。它不只比 libxml2 快一倍，而且用 Rust 写消除了大量网络安全风险。大约 70% 的 CVE 来自内存安全漏洞，而 Rust 在编译期就排除了这整类问题。 — 这很酷！我正好在找这样的项目，最后用了 quick-xml，因为我的用例它就能满足（需要从大 XML 文件里流式匹配）。我很喜欢你做成 libxml2 的直接替换，那一定是很苛刻的约束。只要它支持流式匹配，我会认真考虑采用。
Hammer Labs 研究医疗 AI 代理什么时候是错的、什么时候应该拒绝回答（判断力）。我做这行 15 年，给保险公司、医院、数据公司和创业公司做 AI。几乎每个系统最后都是「由人复核输出」，而那个人通常是护士、医务主任或认证编码员——这些是最难招的人，也正是自动化本该帮到的人。问题在于真实理赔没有标准答案，你不能在无法衡量代理何时出错之前减少人工复核。拿理赔数据也很难：数据协议、隐私审查和采购可能要一年，就算拿到了，你也未必知道正确的决定应该是什么。所以我们生成理赔数据：利用率与病例组合来自公开数据，理赔按真实费率表和合同条款定价，付款方像真实付款方那样行事。我们故意植入错误，所以在任何模型跑之前就存在正确答案。在此之上，我们在建针对过度越权、拒绝、按记录类型的错误和检出时间的基准，也在做一批证据缺失时就拒绝的 MCP 小工具。每个数字都带来源、日期和依据。我觉得有意思的是，这里很多东西处在精算和机器学习之间，两者都必要，但我没看到多少人把它们连起来。已公布 25 条拒绝案例，也基于费率和保单证据以及节省主张运行。AgentPlugin 是 Apache-2.0。
dipstickalerts.com 让美国车主了解车企发给经销商的、关于你的车可能遇到的问题的通知。我发现这些通知对我自己的车很有用，也想要一个比 NHTSA 提供的更好的网站，做得很开心。
Apogee：去年 Mozilla 发布了 Orbit，一个跑在 GCP 服务器上的 AI 浏览器摘要扩展，后来有人深挖它的后端端点（比如 store_result），最终 Mozilla 终止了项目。过去一个月我试着从零重建 Orbit，但有一个重要区别：Apogee 完全本地、注重隐私，不发送也不存储你的数据。它可以直接连你本地的 Ollama 实例做推理，我还为 Chrome 加了 WebGPU 集成，为 Firefox 用了 Transformers.js，以提供更快的本地响应。它能为文章和网站、YouTube 和 B 站视频、维基百科条目、Hacker News 和 Reddit 帖子生成摘要。显然还远未完成，欢迎反馈和建议。
还没开始，还在规划阶段：我想给读书人做一个 Tamagotchi，叫 Tome & Tail——住在像素风图书馆里的一条小黑龙，跑在带小圆 AMOLED 屏的 ESP32-S3 上。你开始一次阅读会话，龙就陪你一起读。你读的内容会影响它的外形和习性，比如读很多科幻，它就可能长出星光翅膀。一周不读书它也不会死。计划是离线可玩，可选同步到我正在做的阅读记录应用 Booklary。我打算用从没用过的 C++，所以会是个学习过程。现在在等 Waveshare 的板子到货以便开工，同时想委托一位画师做像素美术；我用 GPT 做了概念图，拿去给画师当参考。这是我的第一个 ESP32 项目，第一个里程碑是让龙在屏幕上眨眼。 — 好主意。ESP32 上建议认真研究 FreeRTOS，它非常强大。即使只用 Arduino 风格的代码，也可以用它做后台调度和中断，在 S3 上还能用双核。 — 我会研究一下，谢谢！现在我在读 Tamapoke 的代码库，应该能给我很多启发。
我和妻子一起做了个每日猜谜游戏。和同类型里我们喜欢玩的那些不同，它明确的目标是让你边玩边了解世界。做法很简单，用维基百科和 factbook.json 提供各国信息，但加了一些我觉得好玩的点子，还有很多想试验的。
我在做一个开源、自托管的 Stripe 收入确认与分析工具。据我所知这可能是第一个开源的 Stripe 收入分析工具。我曾在 Stripe 做收入确认和分析，一直想做开源版，终于有时间了。另外：收入既不是 MRR 也不是收款。
Clor：Claude 和 Codex 的代理多路复用器，带共享内存，在自己机器上免费用。想法是帮开发者多路复用代理会话，让 Claude 和 Codex 一起跑，比单独跑其中任何一个强大得多。我的私心是想让软件开发重新变成那种专注、近乎冥想的工作。
自托管的数据库访问管理，可以理解为 SQL 语句的代码审查，用于开发者需要上生产的场景。最近清理了 Postgres 代理，又做了 MySQL 线协议代理，这样开发者可以用 psql、datagrip，但每条语句仍被记录，当然带 SSO，不用共享密码。
用 DeepSeek 两分钟搭出来的网站摘要器。另外还有一个编排代理，监督跑任务的子代理，检查它们的输出，并按效率和时间消耗给结果打分。我现在差不多每两天能做一个应用，有了这个编排器还能并行做很多个。目前还很粗糙但能跑。以后写提示词的时间会变成写计划、任务、排期和指标。虽然很有意思，但为了我的精神健康，这肯定不是我想走的路。我们大概会开始让模型替我们写计划和任务，但每增加一层复杂度，作为「AI 架构师」就要管理更复杂的思想。我还在改 DeepSeek 的 harness 以绕过它的各种限制，给它无人值守运行、完全访问一切的超级权限。
Opslane：一个开源代理，用来发现并调查影响用户的问题。传统错误追踪有两个失败模式：一是假阳性，给你几千条错误，你没法判断对用户的影响；二是假阴性，很多影响用户的问题不抛异常，于是无人察觉。Opslane 把错误追踪和会话录制结合起来，并有一个代理同时作用于两者。它按受影响的用户数给问题排序来减少假阳性，还通过读代码和看会话录制来了解你的产品。假阴性更难：Opslane 会审查会话录制来发现挫败感，寻找怒点、死点和被放弃的表单。
MyTinyCafé 是一个 PWA，帮你在家当咖啡师，接受朋友和家人（免费）的在线点单。做得挺开心，乐意免费分享。还有 Kronikle：面向本地图书馆的应用，生成公开展示界面，很适合展示它们的活动。 — 喜欢这个名字和想法。暗色模式下主按钮是灰底白字，有点难读。 — 我最近也给女儿做了类似的东西，让她把黄油卖给家人朋友。微型电商，没有支付和物流。
我在更新网页，想重启我的 DevOps、基础设施、兼职咨询业务。上个月还花了不少时间做一个基于 XMPP 的小点子。我一直想上手 Gleam，希望这周能克服 ADHD 真正开始。
最近刷新了我的 FFmpeg 命令生成工具。大约七年前用 Vue2 和 Bootstrap 写的简单静态前端，用来生成常见的 ffmpeg 命令。最近用 Claude（Opus 5）把它移植到 Vite、React、Tailwind，效果相当好，就作为 2.0 版本重新发布。AI 移植的速度让我很惊讶，也让我想复活一些旧项目。
ottercalc.com：一种新的计算器，支持自然语言，类似 Soulver 但跑在网页上，多语言，带 AI 模式。它能用 AI 从问题描述生成一个小笔记本（还有很大改进空间），但计算本身用确定性引擎。现在在做协作功能。
一个 RAG API，用来给 SaaS 产品提供更好、更贴合的 AI 功能。默认索引客户网站，也支持 Notion、YouTube、邮件和自定义连接。
computeprices.com 做了快两年，目标是更好地理解 AI 的经济学，顺便做点有用的东西（即将加入 kWh 价格和机器人价格）。主要用 claude code 写，加一点 codex。最近一个有用的突破是用每日 CC 例行检查来监控项目里 53 个价格采集器的健康状况。
我做了一个简单、克制、免费的 Markdown 笔记应用 Beauty。为什么做？没有为什么。世界不需要另一个 Markdown 编辑器，我还是做了一个。所有数据都在设备上，刻意以人为中心但不反 AI。做它是因为我想要一个能不受截止日期和投资人约束、尽情打磨细节的项目。我对其他写作体验不满意，像大多数人一样被 Apple Notes 的简洁吸引，但仍觉得缺了很多。过去两年泡在 Cursor、Codex 和 CC 里，我希望普通文本编辑器也有它们的一些输入行为：用 / 加样式，用 : 加表情，<3 变成心形，-> 变成箭头等等，手感确实很好。它和其他编辑器有本质区别吗？我不觉得，但我觉得每个维度都执行得不错。也许有一点不同：多人协作。是像 Google Docs 那样的实时编辑，但用 WebRTC 做点对点，配强加密。限制是你只能在自己打开文件时共享它。我在性能和可移植性上花了很大心思，因为我享受把技术栈推到极限。使用中你会注意到渲染、GPU、内存和包体积都被大幅优化，Mac 应用小于 50MB。很快会推出带 iCloud 同步的 iOS 版本。将来可能会加基础 AI 功能。
我正在怀俄明州找地，想在上面建我的 AI 末日地堡。 — 我在做一个设计 AI 末日地堡的 AI，但我担心代理为了产品成功会自己逃出去。
avotoast.ai：给澳大利亚悉尼做房产研究的 AI 助手。我当初想做房产研究时被 Claude 用过时又不准确的数据搞得很烦，就想做一个能提供准确房产数据的 MCP，后来演变成完整的网页应用加 AI 助手。这也是我尝试在真实项目里用 DuckDB 的借口：所有 API 端点都由进程内 DuckDB 查询磁盘上的 parquet 文件支撑。
我觉得给自己的笔记本做个「正经」搜索引擎会挺好玩，于是（用手写的，没有 Claude Code 也没有 codex）写了个东西扫描我的主目录，把数据放进 OpenSearch 以便搜索。另外，因为我不再符合 SourceHut 的新政策，决定自托管 SourceHut，flakes 已经写好用来在服务器上注入。这个倒是 AI 帮了很大忙。
我在建一个「暗软件工厂」：一个接收零散想法、自动规划和构建的系统。已经做了两轮（成功的）迭代，现在在做第三轮。它们都非常精简。主力那个运行良好，全天候待命等我的下一个想法。第二个面向开放权重模型，只在有限场景下能用。现在我在做更自主的版本：我只给它一个目标和一套策略，它自己决定要做什么项目。
过去几个月我一直在给自己常用的 Git GUI Tower 做替代品。我用 Tower 2 快十年了，一直拒绝为升级付月费。我的产品会是一次性买断，保证一年支持；之后如果发布大版本，那是新版本的另一份永久授权。想要新功能就升级，不需要就留在原版本，直到新功能值得升级。
我捣鼓一个 Anki 扩展已经三年了。想法是让你可以灵活地用 AI 生成的文字、语音和图片填充卡片字段，比如为整个牌组生成例句，或给汉字加注音（一种语法很微妙的注音符号）。它对语言学习者和医学生一样有用。第二个目标是把这做成世界上设计最好、最直观、最稳定的 Anki 扩展。我觉得还没到，但正在接近。设计上很有挑战：既要能为你学的任何东西生成内容，又要对边缘 Anki 用户（很多更年轻、英语水平参差）保持易上手和可发现。技术上也很有意思。在慢慢走向 Show HN 帖，还差几个功能。这几年和世界各地用户的交流让这是我做过最有满足感的东西，现在规模还小到收支持邮件很好玩，能和重度用户和长期订阅者建立关系。
一个让你不看到广告和推荐算法刷社交媒体的应用。你添加 Instagram、X、TikTok、LinkedIn、Facebook 或 YouTube 上的账号，它把帖子拉进来。
Chatter：自托管的、功能几乎完整的 Discord 替代品。
几个月前上线了一套基于 FFmpeg 和 VMAF 的媒体检查与编码工具，慢慢有客户了。持续谨慎地迭代细化和功能。用 Rust 加 Tauri，React 前端。过去十多年我在多媒体领域做过各种开源和商业工具，想把它们整合成一个更有高级感、像 IDE 的体验。最近加了一个 /playground 区域，用 WASM 构建让用户在线试用检查工具，我觉得这是在下载完整版前体验应用的好办法。
几乎所有时间都在做 DNTLS。昨天我在 IPv6 上建成了安全的 mTLS 隧道，直接和我共同创始人在东南亚的台式机点对点连接（我在美国），他能打开我本机托管的网站。我还测试了通过中继协调，以避免暴露我的公网 IP，以及把所有流量都经中继以完全隐藏 IP。我们基本上以某种方式重建了「旧」互联网，只不过一切都是 mTLS 和端到端加密。
ApproveGate：为生产部署和 SOC 2 审计证据做更好的变更管理流程。我是华尔街的高级工程师，自己就遇到过这个问题，很想和其他负责人、发布经理聊聊，听听他们的想法、建议和当前的流程。
我把现有的一个 3D 打印动态弗兰肯斯坦头像用 Claude 把软件推到极致：网络管理控制台、RESTful API、给瞳孔加指针当钟用、NTP、夜间睡眠模式、不同的眼睛、OTA 固件更新等等。很荒唐，我很喜欢。
刚开始做几件事：一，在我的内核（操作系统）上跑 Bad Apple；二，从零写语言模型和推理引擎；三，做 sketchdaily.net，但用的是你自己的 Pinterest 参考图板，而不是它预设的那些。
Ballad：一个自我运转的内容营销引擎。我是为像我这样没有营销人员、也不打算请的创始人做的。我上一家公司（Courier，YC S19）的 inbound 很好，但一直没能规模化。Ballad 会规划我该写什么、用我的语气起草、发布到我的账号，并处理归因，再把结果反馈到下一次写作里。
我花了太多时间给一个关于《时光之轮》第四卷的视频做花哨的信息图式内容。同时 Daniel Greene 那个粗糙的白板视频有上百万播放。别管我，我边吃醋边啃酸葡萄。
开始了几件事：一，一个机器人与相关资讯网站，欢迎反馈。二，把 DBSP 理论应用到 Postgres 和 DuckDB，目标是增量维护的物化视图。 — 这个新闻网站用什么技术栈和工作流？ — 目前是 AstroJS 站点，加一个定期运行、更新网站的后端脚本。
一个入站消息 AI 助手：分流所有 LinkedIn 收到的消息，关联到邮件线程，处理日程安排和来回沟通，起草回复等。我正在找工作，想给自己自动化，同时学 AI 技术栈。
我在做一个通用 Lisp 操作系统，能做多样双重编译，并能启动树莓派。嗯，其实是 Claude 在做。
我在做一个自我追踪应用和一个 Astro 网页起始模板。应用高度可定制、本地优先，目标是把你想要的都适应进去，把习惯追踪、健康记录和日记合并成一个快速易用的界面。做了快两年，进展很好，正在封闭用户测试，很快开放 beta。Astro 模板是为构建设计良好、性能好、可访问的网站准备的，包含我认为高质量网站需要的一切，用可扩展的基础 HTML 和 CSS，没有臃肿。
我在做一个 CLI、TUI 工具，把所有代码协作（issue、PR 等）都存在 git 本身里。它让你可以把仓库作为静态站点发布到 S3 桶，并把这些桶当作远端使用。
我开源了 kavla，一个我在做的 SQL 画布。README 还很简陋，缺视频或图片。本地版本还缺一个分析代理；我试过 codex CLI，但它冗长的系统提示词大大削弱了代理能力，不如我在云版本里用的 Kimi 2.7。我也觉得应该更深入地做完全本地 LLM 的配置，尤其是那些不该离开设备的数据。
我在写一些程序，调用本地公交公司的 API，显示公交车什么时候到站。最后一步是把数据输出到一块外部显示屏上。类似的其它项目我看不太懂（而且大多用已经不存在的老 API），所以我（其实是 AI）用一些小脚本自己做了一个，还附上 curl 示例。
我在做一个自己的 x86_64 UEFI 操作系统。想法是长得像 Windows Vista，行为像 Linux，也就是 Windows 和 Linux 的混合体。三周前从自写引导程序和传统 BIOS 的 VGA 文本缓冲区起步，现在在做真正的 USB-HID，键盘上遇到麻烦，从真实硬件启动也有问题。如果有人在低层开发方面擅长，项目源码可用，我很欢迎合作。
SpecPilot：一个放在 Claude Code、Cursor、Copilot 等前面的规格驱动开发层。它刻意不生成代码，而是搭出 .specs/ 目录，把实际写作交给你在用的代理，这样规格就成了约束代理的东西，而不是你每次会话都要重打的提示词。开源、免费、不用登录、没有东西可卖。我没打算靠它做生意，我只想让代理写出更好的代码，而这只有让它们面对比聊天提示更硬的东西时才会发生。一月时它还是个 TypeScript CLI，后来很多人告诉我他们不想要 CLI 或者不会用，我就把入口重做成引导式对话：27 个问题，完全在浏览器里离线运行，输出 .specs/ 目录树和一个给你的 IDE 用的上手提示。最近发布了 MCP 服务器，让代理自己跑问卷而不是人来做，已发布到官方 MCP 注册表和 Smithery。下一步是褐地：指向一个已有仓库，从代码里反推规格。老实说现状是：Product Hunt 上线得了 4 票、约 100 个访客，而我当时没接事件追踪，甚至不知道其中有多少生成了东西，后来修好了。用量不大但真实，而且是从 MCP 而不是网页应用来的，这点我没料到。我一直在想的一件事是：生成规格很容易被复制，价值在规格的强制执行——把 diff 和规格比对，不符合就大声报错。欢迎反馈，尤其是那些在已有代码库上试过 SDD 然后放弃的人。
我在做超本地化服务，算是给我在科罗拉多州丹佛的社区的一封情书。在有像样的 LLM harness 之前，这些东西在时间和资源上的成本高得不可能做，也永远收不回本。现在我想至少能覆盖托管成本和 token 费用，这足以让它们对邻居们可持续下去。Broomsday 会在街道清扫停车限制生效前一晚给相关街区的人发邮件和短信。邮件通知免费，短信要买季票。这里的清扫安排按街区来，很容易忘，而一张罚单 50 美元，所以很多人被罚。市里有个只发邮件的免费通知服务，但维护差、界面烂。这个已经可用，正在亲友中测试，之后才考虑真正推广。HailPass 同样是「痛之前提醒」的服务，整合一批公开气象服务（主要是 NWS、NOAA，加上一些影响报告者，还在做一个小型的冰雹专用 ML 模型），给前沿山脉地区的人提前 5 到 10 分钟预警破坏性冰雹。天气预报很难，我在尽量从噪声里榨出信号；误报免不了，但我想在连亲友内测版发布前把它们降下来。今年冰雹季基本结束了，目标 2027 年 4 月发布。这里有很浓的滑雪、单板文化，但那些已有服务，我主要想给邻居们提供没有好选择的地方。也许还会做一个白蜡窄吉丁防治导航。这些不会让我有钱或出名，但做能帮到真正每天打交道的人、属于支撑我家庭的那个社区的东西，感觉非常好。
slk：一个跑在终端里的 TUI Slack 客户端。非常快，键盘驱动，我已经当主力用了一段时间。
我在设计一只复古风格的游戏鼠标，用于复古计算：Amiga、Atari、C64 和几种协议变体，也带 USB。它有滚轮，通过近期 USB 适配器引入的扩展协议读取，还有一个配置界面。
Bellerophon：一个用于 3D 打印机控制的 DSL，带解耦的固件适配器架构，同一份源码可以编译到 Klipper、Marlin 或 RepRap，不用为每个目标重写逻辑。最近用它生成了一些切片软件做不出来的数学打印图案。现在正把应用从浏览器 localStorage 迁移到正经的 JSON 持久化层。这是我作为忙碌学生做的第一个大型个人项目，希望能越做越好。
还在做我的交通模拟器。在 16 线程上每 tick 超过 62500 次更新，勉强够让 512 辆车跑完整的轮胎、传动、悬挂、物理内核，频率 120Hz；如果降低频率（最低到 6Hz）并相应降低保真度，能支持多得多的车。
Totem：一个协作工作空间，有任务、笔记和文档，用 Rust 写成，覆盖桌面、网页和移动（先做 iOS），支持无缝同步和离线合并。做它是因为我找不到真正的实时（CRDT）同步笔记应用不是建立在动辄占用 1GB 以上内存的沉重平台上（Totem 约占 100MB，而且因为本地优先加操作日志，整体响应更快）。另一件我在意的事是底层数据可移植：Totem 以 Markdown 和 SQLite 为核心格式，所以你能享受云端同步的便利，又不必把数据锁进专有格式。正式发布前还在找 beta 用户和设计伙伴。可以不用注册账号直接在沙盒里试。
typequicker.com：一个个性化、数据驱动的打字应用，专门针对你的薄弱点。
QuickMDSim：在云端方便地跑分子模拟。它简化了研究人员的设置工作，比如在 GPU 上模拟电池电极性能这类材料科学问题，采用按用量计费的模式，而不是传统的 HPC。
ChonkyBlox：一种积木式编程的新做法。不用复杂算法从积木程序推导代码，而是在后端用 AI，这反而让积木能实现更高层次的抽象。每个积木都附有一条 LLM 指令，配合自建后端 harness 里定义的规则。孩子还可以用纸板剪的积木编程，拍张照就能导入，生成 Arduino 固件、编译并烧录到 ESP32——全部在一个 docker 网页应用里完成。希望能做一个更便宜的开源方案，替代现有的系统（我儿子学校用的就是其中之一）。我之前在 Patreon 上成功做过另一个项目，所以这次也从那里起步。目前只有几个演示视频，等我加上更多积木和教程后会完整发布代码。最终目标是南非的教育市场，那里很多学校可能一个教室只有一台电脑可共用，所以才做纸板积木。硬件部分也在开发：一块带元件接口的简易 PCB 面包板转接板，省得孩子用跳线。我们还做了一个桌面应用，能在 Arduino IDE 里做代码辅助，用的是同一个带 API 的网页服务器，所以从很小的孩子到进阶用户都覆盖了。
Webvetted.com：一个 AI 私家侦探，做数据收集（用开源情报）和关联的苦活。已有 7 万多名调查人员使用，包括政府机构。
我在做一个代码托管平台，协作部分能离线工作。
我在做一个基于 tree-sitter 的 Vi、Vim 兼容 tags 生成器，正在尝试各种方案缩小二进制体积，同时不影响为新语言添加支持的开发者体验。已经试过两种方案，都没能达到预期。接下来打算只为所有支持的语言打包 tree-walking 代码，让用户配置单独下载语法，可能用 wasm 特性，让原生库运行编译成 wasm 的语法。
几个副业项目：一，开源 AES67 硬件接收器、解码器，基于我朋友 Jessie 的工作。我希望音箱带以太网口，用开放便宜的协议栈；这很难，因为物理和时序很残酷（1ms 同步往往不够），但正因如此才是好问题。二，开源绣花机，基于朋友 Owen 的工作：他发现 Brother PE-150 在 eBay 上大约 100 美元就能买到，因为只能配 90 年代专有的 CF 卡，而那卡没人有（或者比机器还贵）。他设计了替代主板，跑完全开放的协议栈，非常疯狂。三，一个约 20 美元的小可爱显示屏，可以挂在显示器旁边显示东西，比如来自 FlightAware 的实时机场视图、迷你终端。买现成屏就行，只缺一个 3D 外壳（要固件、OS 代码可以邮件我，我愿意分享，只是一直没时间）。朋友 Frank 和 Sophie 也在做一个类似的、兼容 GUD 的显示器。四，朋友 Antoine 在做 Canonical dqlite 的 Python 绑定（一个分布式 sqlite 变体，带基于 raft 的故障转移和事务，此前只有 C 和 Go 客户端）。这很快就会成为 Disco 的承重结构——我们做了几年的项目，让你能跑自己的 PaaS。我们在增长，也收到很好的反馈信，对开源项目来说这当然非常有回报。
这个领域应用不多，但大多关注「浪费」而不是「使用」，所以我在玩一个东西：根据你花在 AI 编程工具上的时间来挑战朋友，思路更像 WakaTime 当年做的。也是开源的。
tenjin.sh：代理的知识层，让代理不再重复劳动。它搭在 Claude Code、Codex 的 hook 上，捕获有用信息，并在需要时（比如出错时）注入给其他代理。它先在你的团队内工作，再到全球市场层，所以人们有动力贡献。我们正在做基准测试，目标是 token 用量减少 10%。有团队感兴趣的话，我们在接受初步设计伙伴。
我在做那个感觉像 unix 工具的 AI 代理。这个月改了它写文件和编辑文件的方式。
因为我的工作大多是写 LLM 提示词，我又回到了业余机器人，我觉得 LLM 短时间内不太可能接管这个。正在设计和制造一台能用边螺丝法铺硬木露台的机器人。
cantelop.com：托管代理的一站式平台——最小化配置、支持任何代理 harness、一个会话就是一个 actor、有主见的基础设施、关键路径上有性能。
kuberik.com：基于 Flux 和 OpenKruise 金丝雀控制器的 Kubernetes 持续交付工具，用声明式的方式、不需要流水线，就能在多个环境上完成端到端交付。我不想每次部署都重新发明一遍流水线引擎。交付的每个阶段都是可组合的组件（健康检查、冒烟测试、排期、环境晋级、服务依赖）。最近发布的新版本集成了 GitHub，可以精确追踪什么部署在哪里、你的改动推进到哪一步。
我在慢慢把摄影作品重新放到网上，现在在给一些作品配氛围音乐。终于开始整理照片档案，并搭建一套对我自己来说合理的元数据提取管线。日常工作则在琢磨如何同时适配 iPhone Duo 和各种安卓折叠屏的应用布局。
Cricket：一个受 Rhino 的 Grasshopper 启发的 Figma 可视化脚本插件。我觉得 Grasshopper 特别是它的数据模型很适合某类算法艺术、设计，一直想在 2D 图形软件里用它。
pushrealm.com：一个 AI 优先的知识共享网络，可以理解为「给机器人用的 StackOverflow」。它的工作方式：当你的代理卡在某个前沿问题上，先去 Push Realm 搜解决方案；找到的话，代理可以标记为有效，帮助把方案顶给其他人，也省下白烧的 token；找不到就带当前调查过程发一个开放问题，另一个代理可能能解，而且因为你的上下文能少走弯路；解决方案可以被任何代理链接、编辑或补充，从而让各种前沿问题都有完整、最新的答案。
Octopus Deploy 的替代品。Octopus 对我们公司来说太贵了，而且如果有很多小项目，扩展性很差。现在基本上所有东西都工作得很好，我主要在改进常用工作流的 UX。它主要是围绕我自己想要的东西做的，但发布前我在考虑支持其他人的各种用法。
Pick Up：一个阅读伴侣，让记录读书更个性化、更有趣。可以追踪在读的书、记笔记和感想、看阅读统计、搭建书架等等。月活超过 4000，我一个人做，按读者的要求加功能。
我在给 KSA 做在线制导求解器，让你能从命令行控制 KSA 火箭执行各种机动（发射、交会等）。它用逐次凸化把完整的非线性问题转成一系列带线性约束和二次目标的凸问题。它对 AI 的抵抗出人意料地强——Astra 能很快做出原型，但检查发现很多缺陷。我必须非常仔细地引导它，才能找出各种导致求解不正常的随机 bug（病态条件、建模问题、我最初让 AI 移植到 Rust 的 openscvx 里的 bug 等）。但我想，也希望，已经转过这个弯了。这将支持一些非常有意思的后续实验：完整任务规划、猎鹰 9 式带分离控制的上升、飞行器集群等。
我和妻子在做数学、科学、计算机启发的首饰：每件单独看都有美学价值，但藏着含义。目前有两种风格：一种基于 lambda 演算（我们画 Tromp 图），有 Y 组合子耳环（严格说差一次 beta 归约才是 Y 组合子，为了好看）和一条吊坠，上面是计算格雷厄姆数的 lambda 表达式；另一种是量子计算线路，基于我哥哥（物理学教授）的研究，有一条吊坠实际上是非局域受控非门。我写了一门小 DSL 描述首饰，再写解释器生成 CAD 文件，然后 3D 打印或用失蜡法制作。作品已经在一家珠宝店寄售，也在争取进博物馆商店。最难的是营销。
我刚发布了一个网关的第一版，可以把请求重定向到正确的代理、前端。官方语法很直接，但对错误的处理很灵活。
几个离线优先 CRDT 的实验。
streambed：在 S3 上用 DuckDB 作为查询引擎的 Postgres 分析存储。
我给开源项目 FluidCAD 发了一个大更新，加入了草图约束求解器和装配体支持。会继续改进，希望年底前发布第一个稳定版。
算力很宝贵，所以我在做一个基于 k3s、k8s 的 macOS、Linux GitHub Actions runner。我每月至少要在 GHA 分钟数上花 25 美元。另外在加固和折腾我的家庭实验室，以及写一些小工具，让我和代理重复执行确定性的函数更容易。
我的失业期项目又往前走了：目前有 bazel 宏，能用约 30GB 的 MoE 模型（Jundot/Qwen3.6-35B-A3B-oQ6-mtp，在 M3 Max 上约 90 tok/s）产出经过测试的代码，做法是干净隔离的实现与测试各自开发，再互相比对直到都正确。但过去一个月我发现瓶颈在规格上：随着我把组件越拆越小（小组件更容易写和测），规格开始严重「无根据」——代码依赖了它无法获取的知识，于是开始幻觉。所以我重做了格式。新格式是声明式、高度模块化的，而且规格也主要由 LLM 来写，所以我希望做出某种形式化推理框架，让规格能被 LLM 翻译进去，从而用「无根据」的反馈帮助 LLM 写出更好的规格。我还发现，先改规格再向下对齐到测试和代码，比直接改代码要稳健得多，就算不用这套系统、只让前沿模型读指南自己对齐也一样。我想下个月就能发布，这意味着：支持 Bazel 以外的构建系统来表达 DAG（我选 Bazel 只是图方便，它假设的 monorepo 世界其实很多开发者不用）；这东西到底怎么打包（用 Starlark 的好处是能生成 Python 代码直接调用生成的 Python 代码，换掉它就得想清楚二进制形态）；更多示例。目前我唯一的项目就是系统本身的代码，也就是「语言的第一程序就是这门语言的编译器」。我实在想不出多少和代理无关又有趣的 Python 项目，我也支持 Java、TypeScript 甚至 C++，但选择太多反而动不了。
我在给宝马发动机电脑（n13、n20、n55、s55、b58、s58）和变速箱电脑（ZF8HP45、ZF8HP50）的地图做编辑和刷写工具，还有一个 iOS、Android 上通过 ENET 远程访问的应用。
Keel：一个把待办清单、番茄钟和 AI 高管教练结合的生产力应用，让用户能在一个应用里走完「计划、执行、反思」的完整循环。AI 代理（文字或语音）能帮着规划和引导反思，但一般不像其他聊天机器人那样替你干活。安卓版在 beta，iOS 版在开发。
一个 Openclaw、Hermes Agent 类型的系统，设计跑在家庭服务器上，用 Rails 加 Tauri 2 前端。
一个集成的软电话、邮件客户端、CRM 和任务管理器。 — 喜欢这个概念，你的网站需要截图。 — 目前截图会是一个账单系统。我已经有 BenkoPhone.com，但应用是第三方提供的，我只是贴牌，所以开始做替代品。我先做了账号管理和账单系统，实现概念验证后又被迫做了一次大的平台迁移，其他功能的开发停了三个月。希望这个月底能重新加功能，等它真能干点事了我再放截图。
最近的事：我在调教我那个替我刷招聘板的机器人，让目标网站之间复用更多解析逻辑。结果发现很多时候只要解析基于 schema.org 的 JSON-LD，就能大幅减少基于 DOM 的抓取。同时顺手研究原生 Web Components、视图过渡和 Signals，总体是想让整个东西少依赖框架（这也有助于让爬虫更好地区分 light DOM 和 shadow DOM）。最终我还得想清楚怎么把这个本地优先的应用分发到多个客户端上，我一直拖着，但它和 JSON-LD 那件事有点交叉：用浏览器扩展被动收集潜在匹配也变得很合理。3D 打印方面，几个月前买了台二手 SV06+，结果远比适合新手使用的要挑剔；起因是我花了几个月想和朋友要淘汰的 Ender 做计划，后来我用在那台难搞机器上积累的清洁工具和折腾经验把它救活了。之后一直在琢磨各种收拾工作台、修复或复用已有东西的点子（零件盘、Skadis 洞洞板、旧 Framework 主板的外壳、各种乐器支架……），也在纸上盘算能卖哪些打印件。还有个地下室要清理，像《控制》里的研究层；这也能用上打印机，因为如果我能用 PLA 便宜地打出工具，就不怕把它们牺牲给模具。另外在刷 Coursera：我所在的州和 Google 有「AI 就绪」培训合作，这个名头严重低估了它实际提供的周边主题，从网络安全到营销和电商都有，AI 只是其中某些时候相关，而非主题本身。
我在做 Solace，一门编译到 JavaScript 的语言，但不是 TypeScript 那样的超集。想法是提供零运行时开销的保障，比如可选值和错误联合（语法上像 Zig）、不错的模式匹配和 trait。还有很多工作要做，因为我选的一些方案并非在所有情况下都成立，泛型很棘手。
我在做一个网页、iOS 和安卓原生开发的框架 Flypath，基于服务端驱动 UI 的理念：后端把代码和 UI 一起流到只负责渲染的前端，这让空中更新成为可能。它也像 Rails 一样力求开箱即用：ORM、后台任务和定时任务（都基于 Postgres）、Django 风格的迁移、JSX 邮件，以及围绕简单的 "use native" 指令构建的、类似 React Server Components 的强大 FFI。
makefaster.dev：我手里有一堆用不完的 Fable 额度，于是花约 1 万美元对 200 个带前端的热门 GitHub 仓库跑自动研究循环，试图提升前端性能。我把结果提炼成一个最常见优化手段的排行榜，并做了一个自动研究循环，把这些经验应用到你的仓库。它能在自定义的 TUI 里配合你已有的 claude、cursor、codex 订阅使用。
Verse Draft 已上线：一个一体化写作工作室，让小说作者在创作故事、长篇、电影剧本、电视剧或舞台剧时，把整个世界观的所有细节放在一处。还做了一个给找灵感或卡文的作者用的简单「卡牌游戏」。现在在做偏视觉的设计创作。
我在用一个 Go 写的 TUI 管理我的代理技能。我不喜欢往 .claude/skills/ 里塞二三十个技能然后让代理自己去猜。我把多年来创建和改编的技能都放在一个单独的 git 仓库里，需要时拷进项目的技能目录，用完删掉。这个 TUI 就是用几次按键替代 ls、cp -r 和 rm -rf 的手工活。
在给自己的网站写一篇关于压缩式垃圾回收的文章。
我在用 LLM 代理技能反编译一款冷门的 1998 年电脑游戏，同时我从论文和书里同步开发这个技能（这个领域我以前从未接触过），目标是把游戏、至少是它的素材迁移到浏览器。技能本身很「糙」，但久经考验、能出成果。看到那些被反编译得不对、位偏移了的纹理和几何体产生的抽象、故障风格艺术，挺有意思也很受启发。为了让过程和结果可复现，我又回去维护 Concourse CI 流水线——当年我们为 VMware 发布 k8s 分支时它很有用，现在是把赛博朋克广告牌精灵图送到 Cloudflare 桶的有趣方式。我重新捡起 Concourse 也是为了对生成式 AI 实验采取更严谨的方法。可惜冒出来的怪技术、配置、LoRA 和工具太多，我的实验流水线炸成了几十条，Concourse 作为组织和抽象层级已经不够大了。
我在做一批 macOS 上 TouchDesigner 的原生 AI、ML 算子。可以理解成 TouchDesigner 的界面和你熟悉的 ComfyUI 特性的幸福结合。macOS 上的 TD 一直有点被忽视，我想借一些 macOS 独占的框架，让更多人把它看作这类工作的可行平台。
一个零依赖（原生 web components）的 UI 库，我把它公开了，之前一年一直在自己的个人项目里用。核心原则是帮助 UI 开发而不让项目臃肿。它能配合 vue、nuxt（我测过，我的项目都用它），也支持 react、angular、svelte 等。我在 Reddit 上发布后收到的一个反馈是 AGPLv3 可能影响采用，我还没决定要不要换成 MIT。
我在做一门带 IDE 支持的、类型化的函数式、命令式全栈编程语言 Firefly。
我在做面向企业的成本模型和优惠券阶梯。比如我帮一些餐厅搞清楚菜单上每道菜到底花多少钱、毛利多少、每道菜带来多少利润，因为我接入了他们的 PoS 系统。这些都是 GetSetReply 的一部分，它正在变成给中小企业的一套小工具集。
iOS 上的 Web 蓝牙，通过 Safari 扩展。它已经比 App Store 里任何第三方浏览器都好用。
Tella Stories：一个给孩子的讲故事应用，比那种最浅层的个性化走得更深。我知道很多产品声称让孩子当主角，然后给你的只是一个糟糕的数字模板故事，或者想卖你印刷版。这个专注于高水准的数字体验，让家长真的可以信任、孩子真的喜欢。它用孩子真实的生活来搭建故事：家人朋友、他们的狗、这周让他们紧张的事都在角色里。孩子不只是出现在故事中，故事是关于他们的世界和想象的，并随他们成长。最终目标是达到《布鲁伊》那种质量，但让孩子拥有自己的世界和选择权，而不是被动地坐着看一个自己不在这里面的故事。这个不采取教育灌输的角度，Tella 是想通过故事帮助孩子发展自我，并作为算法和精选垃圾之外更好的屏幕时间替代。
上个月初我被裁员，于是花了一点时间做几个我觉得可能好玩的个人项目。dstld.news：我一直想要一个个性化新闻网站，就用几个新闻 API 加上 AI 摘要做了一个。hn.wreet.xyz：我很喜欢 skeleton.dev，想要一个带各种有趣主题的 HN 前端。没什么了不起的，只是想重新找回做东西的乐趣。
我花了一些时间逆向工程一颗中国 WiFi 摄像头 SoC 里的神经网络加速器。我用 Claude 逆向硬件，然后实现了一个 ONNX 编译器和运行时，这样就能跑我自己的模型。现在我有一台 20 美元的 AI 智能摄像头了。
还在捣鼓 Raygum，一个安放你「音乐大脑」的好地方。我自己都不知道那是什么意思。 — Raygum 看起来是个清爽宜人的地方，谢谢。
我在给 terraform-provider-aws 提交更大的 PR，因为到目前为止我的贡献行数作为指标实在不够看。为了在 Terraform 里替代 LocalStack，我在熟悉 Floci，因为它是真正开源的项目，不是免费增值。另外在 Maestro 读 AAS 学位。死磕到底，因为其他地方的大学我上不起，尽管他们现在和 COE 的认证有问题。
我在做一个 52 集的留存系列。每周研究留存的一个方面，讲出来，并应用到我做过的两个真实产品上。已经发布了五讲，我觉得对任何在做产品的人都有用。
pronto.stream：我想玩一下 MCP，并搭一个世界新闻系统，用来给其他系统的决策和监控提供动力。我好奇有没有比 JSON 更高效的代理通信格式，也想验证我攒出来的框架能不能扛住负载和流量。观察这些很有意思。
OtaKit.app：一个便宜、快速、简单的基于 CDN 的 Capacitor 应用空中更新工具，很快也会支持 React Native。
一个面向中小企业的本地 AI 采用咨询业务，差异化在于我会真的出现在你的办公室、和你的团队面对面聊。在冷启动外呼和社交发帖都被「垃圾化」之后，我认为商业拓展的未来会非常个人化。
逆向工程一台 Sony A7 IV 相机的硬件和固件。
一个用来构建 Apple 和 Google 钱包卡片的 API。在消费级应用（也在 HN 上发布过）里总有人问我要，就试着做了，现在 MRR 足够让我不用回去上班了。
Telegram 的 RSS 机器人：会学习你喜欢什么，可搜索，用免费模型，氛围编程出来的。
在烤无蛋苹果酱燕麦曲奇和巧克力豆曲奇。
searchforjobs.app：我在加一个简历生成器，方便针对招聘启事使用正确的关键词。也在加更多数据可视化和更多招聘信息抓取来源。
在建一个最好的 emoji 网站之一。
靠开源开发付房租。正在拼命寻找每月赞助者，以及愿意用我糟糕的 HTML 技能偶尔请我吃披萨的人。有效吗？如果有个人、公司或比特币富翁愿意帮一个长期的 OpenBSD 摸鱼者不再摸鱼，我真的很想把更多时间投入开源开发和推广，而不是挣房租。欢迎联系我。
我发布了 Jane Street 的神经网络谜题，很好的烧脑题，过程中学了很多新东西。
LumifyHub.io。
2026-27 赛季刚开始。如果你喜欢看集锦，可以试试 thepelota.tv：像 Netflix 但专门放足球集锦，各大联赛只要有 YouTube 视频就立刻汇集到一起，完全免费无广告。 — 阵容和比赛数据从哪来？ — 用 Highlightly 的 API。 — 简单，名副其实。不错！ — 非常感谢，有反馈随时告诉我。
Don，一个工作伙伴。Don 帮你定目标，提醒你休息，问你感觉怎么样，在你跑偏时评判你，在完成任务时为你庆祝。
我在做一个房地产管理系统，内置 AI 代理，想自动化日常琐事，让管理者有更多时间。
我发布了一个开源 AI 流水线，把 GitHub issue 变成已合并的 PR，用的是你的 Claude Code CLI 订阅。想从已经在用 Claude Code、在试新的 AI 软件工厂或工具的人那里得到反馈。请只在 VPS 或隔离环境里运行，不要在你的个人机器上，因为它以完全权限运行。
我在做一个很酷的文字游戏，有 TUI 图形风格，看起来像 roguelike，但内容更多一些。我似乎还找到了一种自动做「趣味因子」测试的方法，能得到听起来像真实玩家反馈的 bug 和功能请求，算是小小的意外收获。看起来没人在代理上尝试这类事，也许我会把它固化下来。我想花更多时间思考游戏的系统和元层面，慢慢开发，而不是快速冲刺，后者好玩但累人。
Optimem：一个间隔重复学习应用，目标是做 Anki 的易用替代品，或者 Duolingo 的更有效版本。
我在做一个工具站，想收录你需要的所有工具，每周慢慢加一些。
我的使命是证明你不需要 YC 也能成功。
为了减少刷 Instagram 和 Facebook，我做了个在 iOS 上屏蔽信息流的工具。
做的事挺多。一，Aetheris：几何 CAD 内核，已经覆盖完整的代码 CAD 能力，还有些 OpenCascade、Parasolid、ACIS 都没有的功能，比如完整的钣金模块、可编程零件装配、解析圆角倒角、数学纽结、管道自动布线、内置有限元分析等。我让 Astra 做了个改进版的 V8 演示（之前在 LinkedIn 上传过），所以它做通用硬表面建模也相当好，能把 Astra 演示的能力变成可复用的能力、模板。它的 DSL 人手也能写，可以试试。二，Concept 语言：我以前说过 Carbon 不是一门真正的编程语言，更谈不上 C++ 的继任者，所以我决定用行动说话。它的定位更接近「TypeScript 之于 JavaScript」那样对 C++ 的关系，把 C++20 的 concept 从模板约束推广到 C++26 用契约做的事，并把 Rust 借用检查器变成默认开启而非可选，编译快，语法让 C++ 用户熟悉（比如用 const auto 而不是 let），还有模板和 comptime。语言基本定型，尚未自举，目前编译到 C11，内核和分配器库已完成，正在做调度器。三，Copeland TS：给 .NET 的 TypeScript，但没有 JavaScript 的那些怪东西，完整支持 Nuget 和 NPM 互操作，Rust 风格穷尽 match、模板等。有趣的是，清理过的 TypeScript 看起来和清理过的 C++ 像得离谱。它编译到 JS、C#、通过 Blazor WebAssembly 到 WASM、通过 HLSL、DXC 到 SPIR-V，在 V8 上跑 JS、在 RyuJIT、NativeAOT 上跑 C#。结论是热循环里 RyuJIT 比 V8 JS 大约快 2 倍，但冷启动更慢，所以为 UI 替换 JS 并不值得。它自带完整 UI 布局系统、Vulkan 渲染器和游戏、应用运行时，但都还很粗糙。
一个市场，让人们安全地把自己与 AI 的会话收集在自己的 S3 兼容存储桶里，以便日后卖给数据集买家。
我们在做 d5s.tech，用自己的软件自动化自己公司里那些无聊的部分。做得很开心，自动化得越来越多。只要我还有多余的 GPT-6 Astra 额度，就在做 R.U.S.E 的重制版，同时还有一些 threejs 实验。
lexera：一个看板，完整支持多媒体和文档内嵌，保存为 Markdown，可导出到 marp，用来管理教学材料。它最初也是我偏爱的代理式编程编辑器，因为每个任务就是一张卡片。希望很快能做出页面和可展示的材料。
我一直在用可编程单结晶体管模拟「整合、发放」神经元。现在在试输入脉冲串的脉宽和频率变化，看它如何影响「神经元」何时发放。下一步会加一个电阻，从定时电容上泄掉一些电荷，让它更接近「漏泄整合、发放」神经元。然后再看。我也在读很多神经科学、神经形态计算和模拟计算方面的书。没有什么大一统理论，就是在这个领域玩。图中洋红色迹线是来自 Rigol DG4162 函数发生器的输出脉冲串，黄色是 PUT 阳极电压，模拟神经元膜的动作电位，青色是 PUT 阴极，模拟神经元的输出。可以看到几个输入脉冲打进来，每个都把动作电位抬高一点，直到越过阈值「发放」并复位，如此循环。
我在做一把有完整模拟能力的街机摇杆，用的是霍尔效应传感器。大致沿着我现在在用的 Ultimarc Ultrastik 的路子，但它缺点太多，所以我决定自己造。选了 rp2350 微控制器，支持 16 个按钮输入，每个按钮都有 RGB LED 输出。它应该能直接替换任何为现代三和摇杆设计的外壳，我就是基于三和做的。
我在做一个离线优先的动画网页应用，用 CRDT 驱动以支持未来的团队协作。这个周末刚把补间动画跑通，下一步是导出视频。
我在学数理逻辑，以及用来实践它的两门语言：TLA+ 和 Lean。
我想再试一次用 AI 做应用，顺便学点 Rails。我在一家用 ServiceNow 做变更管控的公司做顾问，那东西糟透了，他们还在上面叠了一堆坏流程。我梦想有一个变更管控应用：有模板，能更直观地显示 RFC 在工作流中的阶段、以及要推进它具体需要做什么，总之不要像 SNOW 那么难受。
开始了几件事。一，我一直在给朋友们跑一堆小的每日解谜游戏，终于把一个打磨好公开发布了。我也没打算靠它做什么，只是难得把一件东西做得好看、拿得出手，挺好玩。还在打磨更多，当然也在设计新的。二，一个字体生成系统，受 Iosevka 启发但简单得多，正在学到大量关于 TTF 和 WOFF2 的有趣技术细节。
最近把酵母的基因组 DNA 纯化自动化了，也把 nanopore 建库自动化了，还配了一台 PromethION。为了让 DNA 纯化跑通，我得跑到 Healdsburg 买裂解酶（感谢酿酒师，比生物技术级的便宜 100 倍），然后注意到有各种酵母菌株的目录，连风味特征都做过表征。我在考虑把所有菌株买来，塞进我的自动测序管线，做一个「酵母基因型到风味」转换器。然后我想，如果有人试喝一堆葡萄酒找出自己最喜欢的，再专门为他的口味遗传改造一株酵母，那就太酷了。
做软件来推广现场音乐和酒水特价，这样我就不用查几十个 Instagram 账号才知道今晚有什么活动。我写了自己的站点解析工具包，解决了现成工具让我不爽的地方。现在加新城市很快，容易扩展。
我把那些偶尔用一次的工具都集中到一个地方，没有广告也没有乱七八糟的东西，为易用性优化，而不是为曝光或别的什么优化。想加什么工具可以告诉我。
评论
社区成员集中分享各自独立开发的项目，整体气氛是建设性展示，无明显质疑或对立分歧，主轴在于以轻量工具与 AI 改善具体体验。
认为交互体验应凌驾于底层数据逻辑
- 多名开发者避开传统数据库查询式的筛选器，改用全屏无限浏览或可视化节点等直观界面，让使用经验反向塑造技术架构，认可度：较多人 > 我把很多技术工作藏在界面背后，让它被我想要的经验塑造，而不是反过来（@PopFlamingo）
认为 AI 基准测试对真实用例参考有限
- 将生成式模型用于 3D 打印等垂直场景的开发者发现，实际任务的性能边界与公开榜单描绘完全不同，认可度：少数人 > 过程中让我惊讶的是，AI 基准测试的意义竟然如此微弱（@ponyous）
主张以真人服务与克制对抗自动化泛滥
- 有人开发屏蔽社媒信息流的工具，有人亲自上门提供 AI 咨询，还有人强调脱离孵化器也能跑通，认可度：少数人 > 随着冷外联和社交发帖的垃圾化，商业拓展的未来必然会非常注重人际接触（@gburgett）
偏好按需加载与后端驱动的开发范式
- 有人用终端工具管理代理技能避免目录杂乱，有人推崇后端流式推送界面的跨端框架，认可度：较多人 > 我不喜欢把几十个代理技能丢进 Claude 目录让模型自己瞎猜，应该按会话需要复制过去（@primaprashant）
有价值的补充
- 有开发者用大语言模型反编译老游戏，将错误的位偏移产生的故障纹理视作赛博朋克抽象艺术，并用持续集成管道严谨复现实验。
- 有人在 macOS 上利用系统独占框架为创意编程工具补齐原生 AI 算子，试图扭转该平台在此类领域的弱势印象。
- 自研操作系统的爱好者尝试融合 Windows Vista 界面与 Linux 行为，并在真实硬件的 USB 键盘驱动上遇到底层难题。