CayaLee

还记得你何时加入 X 吗？我知道！#我的X周年纪念日

@yetone go特别适合有洁癖的人用，什么都能嵌到单个二进制里去

大家没想到吧？我没用 Tauri 却用了 Wails（

@leap_71 This wheel is so cool, can it be used as example code?

Our entire technology stack is based on PicoGK (“peacock”), a compact and robust geometry kernel we open sourced in 2023. We just released PicoGK 2.1 as a NuGet package. The rover wheels shown in the image were generated by a PicoGK example project we released on our GitHub.

@strrlthedev 十年前年做过更大的。当时由于没有可以跨mac、windows、linux和嵌入式的多端可读写可加密磁盘镜像格式，然后就用sqlite当磁盘镜像，甚至可以自动和手动控制哪些文件在内存中。这个需求如今告诉AI，不到10分钟就实现了。

活久见, 见到单体 2 TiB 的 sqlite 了(

@DooooouDou 这个店在夏威夷嘛

Leo劳斯说，跟我在一起之后，什么买房子租房子都是一天之内搞定，然后，萤也恬茶工作室也是如此～

@amehochan 好用吗，我刚刚开始vibe coding，听说kimi是很不错的

@yetone @FradSer 有意思，已赞，名字听上去像一款饼干名称🍪

朋友们，我们今天正式在 ProductHunt 发布了 Yansu！ producthunt.com/products/yansu Yansu 是一款主动型 Agent 应用。 它会在后台默默记录你的截图、操作和声音，理解你真实的工作方式，并把零散上下文沉淀成结构化知识。 然后，它会基于这些知识，主动帮你生成贴合自己工作流的定制工具：项目追踪器、AI spend 监控、会议 action item 提取器、专属 dashboard…… 它还有自己的虚拟光标，可以在后台开 App、填表单、提工单，不抢鼠标，也不打断你。 本地优先，数据不进我们的服务器；已通过 SOC 2 Type II 和 ISO 27001。支持 macOS / Windows / Linux，也有团队版和企业版。

@AlbertLiDesign 有意思，在建模方式上类似于sketchup？我在尝试用纯代码去构件参数化实体，类似leap71

From text to a manufacturable bed frame. This is Orca: an AI design tool that lets anyone create precise, assembly-ready 3D designs using natural language. No 3D modeling experience required. Just describe what you want in natural language, and Orca turns it into precise, manufacturable, assembly-ready 3D designs. In this demo, we generate a complete bed frame design from a simple text prompt. We’re now opening early beta access. Do you wanna try it? See my bio to join our waitlist #AI #Startup #BuildInPublic #ProductDesign #DesignTools #CAD #3DDesign #GenerativeAI #FutureOfDesign #CAD #TextToCAD #IndustrialDesign #3DModeling #Manufacturing #DesignTools

@Osmg900 @s8box This cockpit is so cool. When can I download this game on Steam?

Dev Log — Dancing near the sun, improving the cockpit, and yes, we already have a boot sequence and more Music: Sturgill Simpson - Sing Along @s8box #sbox #Sandbox #GameDev #IndieGame #IndieDev #Cockpit

@zonble @onevcat 哈哈，我也想到这个了，死去的回忆攻击了我

@onevcat 我怎麼聯想到這個…。

新版本的 Prowl，redesign 了部分内容，最主要的就是这个染色了...感觉每天用 Arc，整个人的设计理念都被“扭曲”成不同 workspace 需要不同颜色才舒服了..😂 prowl.cat

@wangray 在哪能买到呢

看完想立即拥有，太优雅了 用一块4寸4色墨水屏接好通讯模块，3D打印外壳，装好 NFC 磁环，就是一个支持背吸，随时可刷新内容的相框、单词卡、提醒事项的万能卡片

@DooooouDou 你俩的皮肤都好好啊，羡慕

收到前天的照片 妹想到人生中最快乐的一次团建，是在琉璃工房，人生处处是惊喜

@caoz4 关注很久了哈哈

注册推特14年，除了第一条hello world，还没发过贴。 不过最近觉得是时候在海外稍稍尝试建立点影响力了，万一能赚点退休金呢。 就酱。

@linkayser @leap_71 Great work! Although I didn't use C++, I implemented a surface blending algorithm similar to Rhino using Three.js in the browser.

@cutegoary @leap_71 Very nice. Check out PicoGK.org where we open sourced a large part of our tech stack.

最近沉迷3D打印，很喜欢Leap71的设计，尝试用代码绘制了这个分形结构，实物图来自@leap_71

这个分形结构一直没有找到确切的名字，有个特别的性质，面积不变的情况下，周长以根号7的倍数增长，所以特别适合做热交换。

@xicilion 非常喜欢docu.md，有2个小建议，导出的html包含全部css，目前有从cdn加载。希望能够自定义主题，对于导出特定格式的word将非常有用。

@dingyi 补充一个西祠大佬的 docu.md

近期新出现的小而美的 markdown 软件，已经这么多了。 - quarkdown.com - clearly.md - writer.computer - sobanotes.app - cogito.md - tolaria.md

@xeonai44 @pupposandro super cool ! it brought my old V100 server back to life again.

@pupposandro I have the Tesla V100-SXM2-32GB PCIe hacked version and it's pretty good! Did some tests here: github.com/xeonai44/xllam…

Should I get a 256gb VRAM, 8 Nvidia V100 SXM2 Server for ~$1800? I'm so tempted. Pros: Amazing value for the price. Can fit big models, almost the same bandwidth of the 3090 (900 gb/s). Cons: V100s are very old (2017. Volta), no bf16 support.

@xicilion 非常棒，plantuml这么庞大沉重的渲染器都被重写了

@bstnxbt @ivanfioravanti Great work ! how it performs on huge models like the GLM 5.1 in M3 Ultra 512G

DFlash. Speculative decoding for Apple Silicon. Stock MLX, no fork. github.com/bstnxbt/dflash… @ 2048 tokens, M5 Max, stock mlx_lm baseline: ► Qwen3.5-4B: 53.74 → 219.83 tok/s (x4.10) ► Qwen3.5-9B: 30.96 → 127.07 tok/s (x4.13) ► Qwen3.5-27B-4bit: 32.35 → 62.78 tok/s (x1.90) ► Qwen3.5-35B-A3B-4bit: 142.12 → 240.21 tok/s (x1.69) Block-diffusion draft generates 16 tokens in one pass: ► Target verifies in one pass. ► Every emitted token is verified. ► Lossless.