可以分享下，比如处理高并发的，上线后扛住了吗
• 请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容
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mrbananaeros17h 54m ago
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做了个 App 用来录屏 https://verismo.work/
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@mrbananaeros 自己没敲代码，完全 ai 做的吗？网页有点 ai 味，不过看着挺不错的
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Need4more17h 17m ago
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MrChip16h 18m ago
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做了一个 Chrome 差价来在看视频的时候显示时间 https://chromewebstore.google.com/detail/fullscreen-time/mmbiocdjckammlfdcafklhfjdlkdffcp
代码仓库： |
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MrChip16h 18m ago
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d29107d16h 11m ago
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游戏上线前，让 ai 查一遍后端，查到不少漏洞，直接延迟上线时间，全力改这些漏洞，也算是避免上线后的损失
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1024ba16h 3m ago
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目前在 App Store 上架了五款不同类型 App ，还有一款学习英语 App 还在审核中，最初 Ai 味确实很浓，每一次改版都在慢慢进步！现在每一次项目都是 Agents 指挥一个团队在玩，人工只是最终审核成品，翻车情况越来越少了。
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liuliuliuliu15h 56m ago
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据我所知，我一个朋友是产品经理，完全用 claude 上线了一个交易所，而且运营中，后面找了 1 个人来维护
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quxiaojuncuiyue14h 20m ago via Android
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做了对标 proxifier 的软件 支持 tcp 和 udp 并支持进程树自动追踪 也搞定了 dns 防污染防泄漏
https://github.com/liliBestCoder/ghost-proxifier-pro |
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chutianyao14h 20m ago
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做了一个点餐小程序,纯前端(后端现成的)
还有摄像头上跑推理程序, 部署了几千台,稳定运行 1 一年多 |
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yuanweipangci0514h 11m ago
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写了个面向 Windows 的 XFS 文件系统驱动，支持读写，还在测试，目前比较稳定
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firear14h 3m ago
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c 搞了个协程网络库对标 PhotonLibOS:
https://github.com/firear/miniconet 给废三星手机安上了原生主线内核: https://github.com/firear/beyond2q-linux |
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kimhooo13h 48m ago
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@chutianyao 什么是摄像头上跑推理程序
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chutianyao13h 43m ago
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@kimhooo 就是在摄像头上跑一些模型,例如 yolo 之类的, 做物品识别
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YanSep13h 38m ago
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让 AI 做的网页 https://orangehub.cn/ ，不知道有什么用....
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Seeken13h 37m ago
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从 088 版本把暗影双刀移植到 083 的服务器上，断断续续用了一周多时间，包括让它自己检索资料自己生图补素材等
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v2zzzzz13h 6m ago
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我觉得做各种 Excel 表格是真轻松了，以前要做各种花里胡哨的表格都是说做不了(确实懒得去研究各种单元格合并，排版)，现在直接让 AI 生成，这种内部导出功能也懒得 review ，出问题也没啥影响
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dinjufen12h 55m ago
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1. 仿 IDEA 的 Git 原生客户端： https://github.com/dinjufen/idea-git-tool
2. 视频美颜 sdk 及 obs 插件： https://github.com/dinjufen/lumina-beauty 3. 一个 deepseek harness 插件（下一句提示词预测）： https://github.com/dinjufen/dsh-suggest |
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qiuhang10h 55m ago
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嫌弃 ficlash 配置太复杂，而且要手动配置 gfw 名单太死板，自己写了个 trojan 安卓客户端，效果还不错甚至性能和电耗比 ficlash 强点。可惜前段时间 trojan 自建 vps 坠机了，后来换了 hy2 再没用上
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cs170710h 30m ago
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做了一个 AI 时代的 Dropbox ，把你和各种 AI 协作时产生的内容与流动记忆，变成可随处携带、可随时挂载到任意 Agent 的工作空间。无论用什么工具、换什么电脑，上下文永远跟着你走。https://hipohipo.ai/?utm_source=v2ex
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wuruxu10h 27m ago
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paopjian9h 46m ago
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我让 AI 帮我提速一下 GPU 模型评估代码, 真的猛, 至少提速了 24%, https://github.com/paopjian/eval_llm_in_one_task
当然还是离不开提示词优化, 不一样的模型还需要不一样的提示, codex 也会翻车 |
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