Mentions

A record of WYNN (The White Bull), the token @JamesWynnReal posted on June 30th: trades, wallets that held what and when, how early wallets were funded, where SOL went, and the X account's posts beside the creator wallet's transactions. repo-author/wynn-token-record 1/6

FAHHHHH! Thaks for contributing "noreply" github.com/noreply t.co

gliff-win: sharing a native Windows client for Gliff gliff-win screenshot I couldn't find anything that worked the way I wanted for using my Omarchy machine from my Windows laptop. I tried a KVM and a few remote desktop tools, so I built a Windows client for Gliff. It just feels like I'm sitting at the Omarchy machine: all the Super shortcuts work, and copy and paste works both ways. It talks to the stock gliff-server and upstream's protocol, unchanged. The client runs ssh.exe and everything (video, input, clipboard) goes over that one connection. No open ports, no accounts, no relay, no VPN. What you get - Tabs, one per machine. Switch with Ctrl+Alt+PageUp/PageDown. - Sharp text. H.264 drawn with Direct3D 11. Optional full 4:4:4 colour per machine keeps coloured text crisp, and GPU decode is optional too. - Your keyboard just works. Super chords go to Hyprland and your Windows layout is sent along. Ctrl+Alt+Home gives the keyboard back to Windows. - Real clipboard, both directions. Text, images and files. - Clear errors. If ssh fails, a panel says what went wrong and how to fix your keys. Try it - Omarchy box: needs gliff-server 0.4.1 or later. - Windows 11: download the zip from Releases, unzip it, and run gliff-windows.exe. Early days: it's v0.2, used daily but only tested on one set of hardware. There's no sound (Gliff has none yet) and no installer, and the exe isn't code-signed, so SmartScreen will ask the first time you run it. Known gaps are in KNOWN-ISSUES.md. Repo: wynandt/gliff-win (MIT). Bug reports with a repro are very welcome.

@0x45o So is this pixel to voxel projection .. using sound? @ConsistInconsis ConsistentlyInconsistentYT/Pixeltovoxelprojector youtu.be

「讓模型不再拍馬屁」的 Heretic 今天 GitHub +420 星，總星 3.8 萬。 翻它的去諂媚設定檔：打分方式是數回答裡有幾句 absolutely right、great question。壓掉的是馬屁口頭禪，不代表模型就敢反駁你。 想試就把 config.nosyco.toml 改名成 config.toml 再跑。 p-e-w/heretic

hyprwm/Hyprland is trending on GitHub with nearly 40k stars. hyprwm/Hyprland is trending on GitHub with nearly 40k stars. A stunning, independent dynamic tiling Wayland compositor with incredible eyecandy and instant config reloads. Repo: hyprwm/Hyprland — Follow NexBit for the dev tools worth knowing. — 👉 Follow Nexbit 🌐 Website: nexbit.art Discord community: discord.gg Telegram channel: t.me 𝕏 X: x.com 📸 Instagram: instagram.com 🧵 Threads: threads.com 👍 Facebook: facebook.com #Shorts

@geodeius 有过，丢过半截研究线程之后我就定期勾选关键问答导出 Markdown/PDF 当本地备份。侧栏按关键词跳回旧问题也省事。需要的话我开源了个小扩展 ChatGPT Voyager：121209/chatgpt-voyager

同时开几个 Claude Code、Codex 改一个仓库，痛点不是开分支，是它们挤在一个文件夹里互相踩 worktrunk 一句命令给每个 agent 开好独立的分支和文件夹，依赖自动装，做完一句合并清理 项目地址在这 max-sixty/worktrunk

Zero-Dependency Architecture: Why We Built KVDock with 0 External Dependencies Run npm ls on a typical modern backend repository, and you will likely find 1,200+ transitive dependencies. Every single external package your project imports is an implicit contract: - A potential security vulnerability or supply chain attack surface. - A source of bundle bloat and slow cold starts in serverless runtimes. - A potential breaking change when migrating between Node.js, Bun, Deno, and Edge runtimes. When building KVDock, we set a radical architectural constraint: Zero runtime dependencies in core. Here is how we engineered an enterprise-grade multi-tier key-value engine with zero external dependencies—and why this architecture is the future of edge and cloud software. --- The Hidden Cost of "Convenience" Libraries Most caching libraries pull in packages for: 1. LRU Eviction: Pulling in lru-cache or mnemonist. 2. Serialization: Pulling in heavy custom encoders. 3. Promise Mutexes: Pulling in async-mutex or p-limit. 4. Time & Clocks: Pulling in date-utility packages. In a traditional microservice, this means your simple cache driver drags 15 to 40 transitive packages into your node_modules. If you deploy to Cloudflare Workers or AWS Lambda, every extra megabyte increases initialization latency and memory consumption. --- 1. Zero-Dependency $O(1)$ LRU with Native Doubly-Linked Lists Instead of importing an external cache library, we implemented an intrusive doubly-linked list mapped to a native JavaScript Map: // MemoryAdapter core: 0 dependencies export class MemoryAdapter implements StorageAdapter { private map = new Map<string, CacheNode>(); private head: CacheNode | null = null; private tail: CacheNode | null = null; public async get<T>(key: string): Promise<T | null> { const node = this.map.get(key); if (!node) return null; if (node.expiresAt && Date.now() > node.expiresAt) { this.evict(node); return null; } this.moveToHead(node); // O(1) touch return node.value as T; } } - Performance: Sub-50-nanosecond cache hits directly in V8 heap memory. - Byte-Sized Guard: Optional memory limit enforcement calculating UTF-8 byte weights natively without external dependencies. --- 2. In-Flight Promise Coalescing Without External Mutexes Stopping cache stampedes usually involves complex locking libraries. In KVDock, single-flight deduplication is handled natively using promise references: public async getOrSet<T>(key: string, fetcher: () => Promise<T>): Promise<T> { const running = this.inFlight.get(key); if (running) return (await running) as T; const task = (async () => { try { const cached = await this.get<T>(key); if (cached !== null) return cached; const fresh = await fetcher(); await this.set(key, fresh); return fresh; } finally { this.inFlight.delete(key); } })(); this.inFlight.set(key, task); return (await task) as T; } Under 1,000 concurrent requests, exactly 1 execution occurs. 999 callers await the same in-flight task. --- 3. Universal Edge & Cloud Neutrality Because core KVDock has zero native C++ bindings and zero npm dependencies, it runs deterministically anywhere JavaScript runs: - Node.js (>= 18) - Bun (native fast path) - Deno - Cloudflare Workers & Pages - Vercel Edge Functions - Web Browsers & PWAs And when you do need external drivers (like Redis, SQLite, S3, or DynamoDB), KVDock exports them as isolated, tree-shakeable sub-paths (kvdock/adapters/redis, kvdock/adapters/sqlite), ensuring your core bundle remains razor-thin. --- ⭐ Check out the source code: zisam-glitch/kvdock 👤 Follow the creator: @zisam-glitch for low-latency systems architecture!

@kaeotic_eve 同感：长线规划对话一滚就难翻。我这边先半步——侧栏按关键词跳问题，勾选几条导出 Markdown/PDF，交接给 Codex 前留底会轻很多。你那套 AgentWake 事件回调很硬核；若也踩过「翻旧问答」的坑，欢迎一起吐槽。 开源扩展 ChatGPT Voyager：121209/chatgpt-voyager

[分享创造] 壶中天： fork 了 Atoll 魔改一个多月，开源的 macOS 中文刘海工作台 起因是几件烦人的小事：开会前得去通知、日历、聊天记录里翻会议号；想知道今天农历多少、下周三到底上不上班，得掏手机查；通知在右上角飘一下就没了。Mac 顶上那块刘海一直空着，就琢磨把它用起来。 看了一圈，NotchNook 挺好但 $25 ； boring.notch 、Atoll 免费开源，可惜都是英文的，农历调休这些完全没有。Atoll 是 GPL-3.0 ，九月底干脆 fork 下来自己改，本来纯自用，结果越改越多，一个多月发了 5 个版本，反正是 GPL ，就开源出来了。 现在长这样：鼠标扫到刘海，展开一块面板。首页上面一排是音乐控制、前台应用、CPU 内存这些读数；中间一行日期带农历和节假日、本月还剩几个工作日、下一个日程倒计时；下面是今日清单和通知，能滚动。 自己用得最多的两个： - 日历页：月历直接有农历和调休，自己的日程橙点、订阅的蓝点，一天有好几个就上角标。贴一段「周三下午三点和李工过方案」这种话，AI 直接把日程排出来，Key 只存本机文件 - 开会：通知或者日程里出现会议号，旁边直接多一个按钮，点一下就进会（华为云、腾讯会议都认），识别在本地做 另外还有启动台、剪贴板历史、待办（写回系统提醒事项）、文件暂存、屏幕歌词这些，每个都能单独关。 没花钱做公证，第一次打开会被拦，「系统设置 → 隐私与安全性」里点「仍要打开」就行，就第一次；通知功能要完全磁盘访问，不给也能用只是没通知； 下载： github.com/cmeng-CM/Gourd/releases DMG 拖进应用程序就行，README 里也有一行命令的装法。 有问题直接回帖或者提 issue ，觉得好用给个 star 。后面还会改，架构和踩坑的记录仓库 docs 里都有。

Preludarr, a self-hosted app that adds theme songs (theme.mp3) to your anime, shows and movies for Plex/Jellyfin/Emby Hey all. I've been running this on my own Unraid server for a while and finally put out a stable release, so I figured I'd share it. Preludarr looks through your library folders and finds the opening or theme song for each title, then saves it as theme.mp3 in the folder so Plex, Jellyfin and Emby play it when you browse. My library is heavy on anime, which is where it started, but it handles regular shows and movies too. Where the themes come from: * Anime: AnimeThemes (you can preview every OP/ED and pick one) * TV shows: Plex TV Themes and ThemerrDB * Movies: ThemerrDB * Optional YouTube search if you add your own API key. It checks the MainThemeSoundtracks channel first, so it doesn't eat your search quota Some other stuff it does: * Theme Queue for doing a bunch of titles at once, or automatic installs if you trust it * Movie collections get a theme too (works with Plex, Jellyfin/Emby is experimental) * Sign in with Plex, Jellyfin Quick Connect, Emby login, no copying tokens around * If you replace a theme the old one goes to a recycle bin, and it never touches your actual media files * Dark/light themes, plus a few silly ones (there's a Winamp one) It's a Docker container (amd64 and arm64), GPL-3.0, runs as a normal user with PUID/PGID. There's an Unraid template and I've submitted it to Community Applications, so hopefully it shows up in the Apps tab soon. GitHub (screenshots and install steps): shedman214/preludarr Full disclosure since people like to know: I built this with a lot of help from Claude (Anthropic's AI). I came up with what I wanted, made the decisions and tested everything on my own server, and Claude wrote a big part of the code with me. I also had it go through security checks before I made the repo public. I'm not going to pretend I typed every line myself. It's my first public release so I'm sure there's stuff I haven't run into yet. Bug reports and ideas are welcome, either here or on GitHub issues. Thanks for looking!

Need only the last token's logits? Some prefill work may be unnecessary. An open MLX-LM PR trims token positions in Gemma 4's KV-sharing layers. Our takeaway: check which states future tokens actually need before optimizing kernels. mlx-lm#2026

hyprwm/Hyprland is trending on GitHub with nearly 40k stars. A stunning, independent dynamic tiling Wayland compositor with incredible eyecandy and instant config reloads. Repo: hyprwm/Hyprland — Follow NexBit for the dev tools worth knowing. t.co

DiscImageStudio: burn visible artwork onto CDs, DVDs and Blu-ray discs

@meow2149 我记得之前不是有很多用rust重写git的案例吗？还有很多重新定义commit的，比如jj。这些库大厂都瞧不上吗？ jj-vcs/jj

採用させていただたTP4レシピ： ・christopherowen/spark-ds41f ・vLLM + TileLang ・DeepSeek V4.1 Flash-1017 Standard ・4× DGX Spark / TP4 ・200GbE RoCE switched mesh ・4KiBページのまま TP4実測： ・32K Prefill：約7,127 tok/s ・C16 Decode合計：約235.5 tok/s christopherowen/spark-ds41f

repo: naman-sharma12345/kimo site: getkimo.tech star it or roast it, either helps

working on coop in singleplayer mode in SAO:FD Im not a programmer, and all of this is made Using vibe code and cranebeaker/coop-anything The chars are moving, but the animation is not playing, still working on it

AviUtl2でカットを多用すると、継ぎ目でプレビューが止まるのがつらいので、Claude Codeにプラグインを作ってもらいました。 自分の162カットの編集では、0.1秒超の停止が0回に。確認は自分のPCとOsmoの映像だけなので、よければ試してみてください。 #AviUtl2 WahoiJ/aviutl2-preload

You could probably use a fleet management or GitOps style solution, that can push from a central server, or pull updates from a centralized (git) repo. nix-community/awesome-nix Like at least one of these can do one or the other.

3. Для моего новоиспеченного GregTech: Overhead один друг уже нанейрокодил мод на зиплайны (важно: он не делал мод с нуля, он взял мод, которым занимался другой чел и доработал его под Forge + добавил поддержку моих кастом проводов): goldenxelenium/zipline-gtoverhead (тоже 1.20.1, Forge)

@GeoffreyHuntley I made this alternative a while back: bitplane/CFS-CoC

Precedent is built for Tatum × Walrus Total Recall, Track 2. try the demo, inspect the mainnet proof, or explore the code: app: precedent-household.vercel.app github: Daveboss123/precedent t.co

Meet Pi and Vo, the two voices of PiVo Studio. Local text-to-speech in a single Rust binary: ~4× faster than real time on one CPU thread, first audio in ~30 ms, OpenAI-compatible API. Runs on desktop, iOS, Android and in the browser. empero-org/PiVo-studio t.co

A real pure-code remake of “Fable 5.5 its over for video and image models.” Made with grokbot. The whole animation lives in one HTML file, drawn with Canvas 2D. No video, no images, no network assets. my github: WuMingDao/moss-keeper-code Original: ChetasLua/moss-keeperPrompt: x.com

Stunt Race FX native Wii U port built on Jeff's CC0 decomp (widescreen, longer draw distance, rumble). WIP I've been tinkering with this for a while. It's an unofficial Wii U (Aroma) port of Stunt Race FX that runs the game as native code instead of emulating the SNES and Super FX chip. It's built on jeff-strutb's CC0 decompilation of the game, with some ideas from the Mabec-games fork. Huge thanks to both. I always used to love this game, but I really feel it needed some good quality of life improvements to be playable today. Some things I've added on top: - 16:9 widescreen at 720p for races, the title screen and menus. The extra side view is actually drawn, not stretched. - Longer draw distance, so far objects appear well before you reach them and you can see turns coming. You can change it in the pause menu. - Fixes for some warped polygons and pop-in at the screen edges - Analog steering, rumble (including a light buzz on grass), a pause menu with settings, and resume states - Race logic is checked against the original so it plays the same, just faster and wider It's still very much a work in progress. You might see the odd gap in the road or a quick 4:3 flicker before a race, but it plays pretty well. It was made with AI and bug-checked with love. Hopefully you enjoy it! No ROM is included, so you'll need your own copy (USA Rev 1). Release and install steps are here: ZeusLovesTrains/stunt-race-fx-wiiu Bug reports are very welcome here or as GitHub issues.

用 AI 做好了游戏，却卡在上架？ 谷歌要 12 个人连测 14 天，微信小游戏要过三道关，TapTap 准入测试我连挂了四版。 这些坑我写成了开源工具 ShipMyGame：在 Unity 工程里丢给 AI 一句话，它从注册账号一路做到提交审核。视频里是我的 AI 助理柚子。 免费开源：BaronCyrus/ShipMyGame t.co

装起来就三步 git clone Donchitos/Claude-Code-Game-Studios my-game cd my-game claude 进去后敲 /start。它会问你现在什么情况，完全没想法、有个模糊概念，还是手上已经有项目，然后指一个下一步，自己不动手。 有两个坑。 一定要在项目根目录启动，也就是放着 CLAUDE.md 和 project.yaml 的那层。在 src/ 里开会话，hooks、禁用规则和先问再做的权限模式全都不生效。 Python 3 必须装。 skill 和 hook 都靠它读 project.yaml，没装的话，所有设置会悄悄回落成默认值，也不报错。 引擎上 Godot 最顺，/setup-engine 会顺手生成 project.godot。Unity 和 Unreal 要先在编辑器里把工程建好，它不替你伪造工程文件。

Kane CLI Exploration คืออะไร? AI ที่สำรวจเว็บก่อนใครเขียนเทสต์ และจุดที่มันยังตัดสินแทนเราไม่ได้ โดย Nokka (นก-กา) | 2 พ.ย. 2026 !ภาพประกอบ: ห้องทำงานมืดที่มีหน้าจอเดียวแสดงเส้นทางหลายเส้นวิ่งไปมาระหว่างกล่องสี่เหลี่ยมเล็ก ๆ และมีแว่นขยายวางอยู่ข้างคีย์บอร์ด การทดสอบซอฟต์แวร์ปกติเริ่มจากคำถามว่า "ระบบควรทำอะไร" แต่มีแอปจำนวนมากที่ไม่มีใครตอบคำถามนี้ได้อีกแล้ว เพราะคนที่เขียนเอกสารลาออกไปนานแล้ว หรือเพราะโค้ดถูกสร้างด้วย AI ในหนึ่งสัปดาห์จนไม่มีใครจดว่ามันควรทำงานแบบไหน TestMu AI ออกเครื่องมือใหม่มาปิดช่องว่างตรงนี้ เปิดตัว 30 ต.ค. 2026 ในชื่อ Kane CLI Exploration [1] แนวคิดสั้นมาก: ให้ URL หนึ่งเส้น แล้วปล่อยให้ agent เดินสำรวจทั้งแอปเอง ก่อนที่ใครจะเขียนเทสต์ ปัญหาที่มันเข้ามาแก้ บริษัทอธิบายไว้ในประกาศเปิดตัวว่าทีมจำนวนมากเขียนไฟล์คำสั่งอย่างละเอียดให้ agent ที่เขียนโค้ด แต่ agent ที่ตรวจโค้ดกลับได้แค่ URL แล้วจบ [2] ผลคือเวลาไม่มีสเปกเหลืออยู่ agent ทดสอบจะวัดแอปด้วยตัวแอปเอง [2] ประโยคนี้ฟังดูธรรมดา แต่มันคือหัวใจของปัญหาทั้งบท ถ้าไม่มีใครบอกว่าควรเป็นอย่างไร สิ่งเดียวที่ agent รู้ก็คือมันเป็นอย่างไรอยู่จริง สองอย่างนี้ไม่เหมือนกัน สำรวจอย่างไรในทางปฏิบัติ ผู้ใช้รันคำสั่งเดียว [1] [3] npm install -g @testmuai/kane-cli kane-cli login # ค่าเริ่มต้นของ 0.10.0 คือโหมดที่ส่งฟอร์มได้ kane-cli explore run --url https://yourapp.com # ถ้าต้องการโหมดอ่านอย่างเดียว ต้องระบุเอง kane-cli explore run --url https://yourapp.com --policy read_only จากจุดนั้น agent จะเปิดหน้าเว็บ ไล่ดูทุกหน้าที่ยังเข้าถึงได้ เก็บว่ามีปุ่มอะไร เมนูอะไร ช่องกรอกอะไร และแต่ละหน้าเชื่อมไปหน้าไหน [1] จุดที่ผมคิดว่าคนมักมองข้ามคือการเก็บ สถานะของหน้าจอ ด้วย เช่น ฟอร์มตอนยังไม่กรอก กับฟอร์มตอนกรอกผิดและขึ้นข้อความเตือน [1] รายละเอียดนี้ทำให้แผนที่ที่ได้ไม่ใช่แค่ผังหน้าเว็บ แต่เป็นผังพฤติกรรม แผนที่ที่โตขึ้นทุกครั้งที่รัน จุดนี้ผมไม่เห็นในคำโปรยตอนเปิดตัว แต่เป็นส่วนที่ทำให้เครื่องมือนี้ต่างจาก scraper ทั่วไป แผนที่ไม่ได้เริ่มใหม่ทุกครั้ง การรันรอบใหม่จะเพิ่มหน้าจอ เส้นทาง และข้อค้นพบเข้าแผนที่เดิม แล้วเทียบกับรอบก่อนว่าอะไรใหม่ อะไรเปลี่ยน [1] ทุกเส้นทางมีสถานะกำกับ ได้แก่ ตรวจแล้ว เปลี่ยนแล้ว พัง หรือยังไม่ได้ตรวจ [1] แปลว่าถ้าใช้ต่อเนื่อง แผนที่นี้จะกลายเป็นตัววัดสุขภาพของแอปในแต่ละรอบไปด้วย ตอนจบการรัน ระบบยังเขียนไฟล์สรุปสิ่งที่เรียนรู้เกี่ยวกับแอป เช่น วิธีล็อกอิน แบ่งกลุ่มหน้าจอเป็นกี่พื้นที่ธุรกิจ และอื่น ๆ [1] ผมคิดว่าส่วนนี้มีค่ามากสำหรับทีมที่คนเข้า ๆ ออก ๆ เพราะความรู้เรื่องระบบจะถูกเขียนค้างไว้ในไฟล์ ไม่ได้อยู่ในหัวใครคนเดียว ขีดจำกัดที่บริษัทเขียนเอง ส่วนที่ผมชอบที่สุดในบล็อกของ TestMu AI คือเขาเขียนข้อจำกัดไว้เองก่อนที่คนใช้จะเจอ [1] - สำรวจได้เฉพาะเว็บ ขณะที่ Kane CLI ตัวหลักทดสอบได้ทั้งเว็บและมือถือ - หยุดที่กำแพงล็อกอิน ถ้าไม่ให้ข้อมูลเข้า ระบบไปต่อไม่ได้ - โหมดอ่านอย่างเดียวไปไม่ถึงหน้าหลังฟอร์ม เพราะโหมดนี้ไม่ส่งฟอร์ม - แยกไม่ออกระหว่างบั๊กกับดีไซน์ที่ตั้งใจ ถ้าไม่มีสเปกให้เทียบ ข้อสุดท้ายคือข้อที่ผมจะกลับมาพูดถึงอีกที เพราะมันไม่ใช่ข้อบกพร่องเล็ก ๆ โหมดการทำงานและขอบเขตที่ตั้งได้ ก่อนเริ่มสำรวจ ผู้ใช้กำหนดได้ว่า agent แตะอะไรได้บ้าง [1] และมีจุดที่ต้องระวังมาก: ตั้งแต่เวอร์ชัน 0.10.0 ค่าเริ่มต้นของ explore run คือ โหมดที่ส่งฟอร์มได้ ไม่ใช่โหมดอ่านอย่างเดียว [5] โหมดอ่านอย่างเดียว ดู คลิก ตรวจสอบได้ แต่ไม่ส่งฟอร์ม (ต้องระบุ --policy read_only) โหมดส่งฟอร์มได้ ค่าเริ่มต้นของ 0.10.0 กรอกและส่งฟอร์มได้ ใช้กับแอปที่มีข้อมูลทดสอบทิ้งได้ โดเมนและคำต้องห้าม ระบุโดเมนที่อนุญาต โดเมนที่ห้ามเปิด และคำที่ห้ามคลิก เช่น Delete account (ใช้ในโหมดส่งฟอร์มได้) การเลือกโหมดผิดมีผลตรง ๆ กับความเสียหาย เพราะโหมดที่สองคือค่าเริ่มต้น ถ้ารันบนระบบจริงโดยไม่ระบุ --policy read_only และไม่มีข้อมูลสำรอง สิ่งที่ agent กรอกอาจไปปนกับข้อมูลลูกค้า ตัวเลขจากการทดลองของบริษัท TestMu AI ทดลองกับ Automation Exercise ซึ่งเป็นเว็บสาธิตสำหรับฝึกเขียนเทสต์ [1] หลังสำรวจ 6 รอบ แผนที่ได้ 15 หน้าจอ แบ่งเป็น 4 กลุ่มธุรกิจ มี 21 เส้นทาง และตรวจผ่านครบ 14 เส้นทาง ระหว่างนั้นระบบเก็บข้อค้นพบได้ 64 รายการ แยกเป็นระดับสูง 20 กลาง 35 และข้อมูลประกอบ 9 [1] ตัวเลข 64 นี้ไม่ใช่จำนวนบั๊ก และบริษัทเองก็เขียนไว้เช่นนั้น [1] ข้อค้นพบทุกใบทีมต้องมาจัดประเภทเองหกแบบ คือบั๊ก ซ้ำ ทำงานตามที่ออกแบบ ไม่เสถียร (flaky) สภาพแวดล้อมทดสอบ และกรณีที่ตัดสินใจไม่แก้ [1] ผมชอบที่บริษัทเลือกใช้คำว่า "ข้อค้นพบ" ไม่ใช่ "บั๊ก" เพราะมันตรงกับความจริงของงานทดสอบมากกว่า ปัญหาที่ใหญ่กว่าตัวเครื่องมือ กลับมาที่ข้อจำกัดข้อสุดท้าย ถ้าระบบคำนวณส่วนลดผิดมาตั้งแต่แรก และ agent สำรวจแล้วเห็นว่ามันคิดแบบนี้ทุกครั้ง มันจะสรุปว่าพฤติกรรมนี้คือสิ่งที่ถูกต้อง จากนั้นมันจะเขียน Acceptance Criteria ที่ยืนยันความผิดพลาดนั้น และรันเป็นเทสต์ผ่านทุกครั้งใน CI ในวงการทดสอบเรียกปัญหานี้ว่า Oracle Problem หรือปัญหาการไม่มีคำตอบอ้างอิงที่เชื่อถือได้ นี่ไม่ใช่ปัญหาของ Kane CLI โดยเฉพาะ แต่เป็นข้อจำกัดของแนวทาง "เรียนรู้จากตัวระบบ" ทั้งหมด และเป็นเหตุผลว่าทำไมมนุษย์ยังต้องอ่าน Acceptance Criteria ก่อนอนุมัติ แม้ agent จะเขียนได้เร็วแค่ไหน ตัวอย่างวิธีใช้ที่ผมคิดว่าเข้าท่า สมมติคุณรับช่วงดูแลระบบเก่าที่ไม่มีเอกสาร และมีหน้าเว็บราว 200 หน้า วิธีที่ตรงกับจุดแข็งของเครื่องมือนี้คือ 1. รันโหมดอ่านอย่างเดียวบน staging ก่อน ไม่ใช่ production 2. ปล่อยให้สำรวจหลายรอบ แล้วดูว่าแผนที่ครอบคลุมส่วนไหนบ้าง 3. เอาข้อค้นพบระดับสูงมาตรวจด้วยตาก่อน ว่าอันไหนเป็นบั๊กจริง 4. เขียน Acceptance Criteria ที่ถูกต้องด้วยมือในจุดที่กระทบเงินและข้อมูลลูกค้า 5. ปล่อยให้ agent สร้างเทสต์ในจุดที่พฤติกรรมชัดเจนและวัดผลได้ง่าย ทางที่ผมคิดว่าเสี่ยงคือการปล่อยให้มันรันบนระบบจริงตั้งแต่รอบแรก เพราะถ้าไม่ใส่ --policy read_only คุณจะได้โหมดที่ส่งฟอร์มได้ทันทีโดยไม่รู้ตัว ราคาและการเข้าถึง Kane CLI Exploration รวมอยู่ในแพ็กเกจ KaneAI Max [1] [2] ซึ่งอยู่ที่ 179 ดอลลาร์ต่อ agent ต่อเดือนเมื่อจ่ายรายปี หรือ 199 ดอลลาร์เมื่อจ่ายรายเดือน [4] บริษัทระบุว่าแต่ละไลเซนส์รันการสำรวจพร้อมกันได้สามชุด [1] [2] Kane CLI ตัวหลักเปิดตัวเมื่อ เม.ย. 2026 และรองรับทั้งเว็บและมือถือ ส่วน Exploration ยังจำกัดที่เว็บอย่างเดียวในตอนนี้ [2] เวอร์ชัน 0.10.0 ที่ออกเมื่อ 28 ต.ค. 2026 ทำให้การสำรวจรันบนคลาวด์เป็นค่าเริ่มต้น และเปิดเบราว์เซอร์คลาวด์ได้สูงสุด 20 ตัวพร้อมกัน [5] ตัวเลข 20 นี้สำคัญเพราะมันคือสิ่งที่ทำให้แอปใหญ่สำรวจเสร็จในไม่กี่ชั่วโมง แทนที่จะต้องเปิดเครื่องทิ้งไว้ทั้งคืน สิ่งที่ผมยังไม่ได้ทำ ผมยังไม่ได้ติดตั้ง Kane CLI และไม่ได้ลองสำรวจเว็บใดด้วยตัวเอง ผมเปิดบล็อกทางการของ TestMu AI ที่ลงวันที่ 30 ต.ค. 2026 เปิดประกาศข่าวผ่านสำนักข่าวที่เผยแพร่ฉบับเดียวกัน เปิดหน้าตาราคา และตรวจบันทึกการปล่อยเวอร์ชัน 0.10.0 บน GitHub ตัวเลขทั้งหมดในบทนี้มาจากแหล่งที่ระบุไว้ข้างต้น ตัวเลข 15 หน้าจอ 21 เส้นทาง และ 64 ข้อค้นพบ เป็นผลการทดลองของบริษัทเองบนเว็บสาธิต ไม่ใช่การวัดโดยบุคคลที่สาม แหล่งอ้างอิง [1] TestMu AI Blog · "We Built an Agent That Explores a Web App Before Anyone Writes a Test" (30 ต.ค. 2026) · testmuai.com [2] TMCnet · ข่าวประชาสัมพันธ์ "TestMu AI Launches Kane CLI Exploration" (30 ต.ค. 2026) · tmcnet.com [3] TestMu AI Docs · Kane CLI quickstart (เข้าถึง 2 พ.ย. 2026) · testmuai.com [4] TestMu AI · Pricing (เข้าถึง 2 พ.ย. 2026) · testmuai.com [5] GitHub · LambdaTest/kane-cli release 0.10.0 (28 ต.ค. 2026) · github.com/LambdaTest/kane-cli/releases/tag/0.10.0 บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4.1-flash · ผู้ให้บริการโมเดล: ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ - Nokka (นก-กา)

Open-source app store for the Miyoo Mini Plus now installs game ports and updates everything with one press MiniMart is the store in MiniDeck, a set of nine apps for the Mini Plus on Onion OS. The new version: - installs 25 ports from the MiyooMini-Ports list into Onion's Ports list, each download checked against a pinned SHA-256. Free ones play right away; for commercial games it installs the engine and the game appears once you've copied in your own files (it never downloads game data); - checks for updates once a day and updates one app or all of them; - shows the card's free space before every install. MiniTop, the task manager, also gained a storage page with a cleaner and a duplicate-ROM finder. The rest of the set: a Tailscale client, Navidrome music that keeps playing in the menu, server stats, 2FA codes, a network scanner, a speed test and the Onion docs offline. zakijss/MiniMart zakijss/MiniDeck Mini Plus only (it needs the Wi-Fi), Onion OS 4.4.

Meskipun Anthropic secara praktis membatasi REA (Reverse Engineer Anything) pada model-model seperti Claude Opus 5.5 dan Claude Code namun komunitas open-source selalu bereaksi cepat. storytold/craft-anything

ive made a youtube native client because google's was too slow

Building a Zero-Dependency Key-Value Engine in 5 Languages (Rust, Go, TypeScript, Swift, Kotlin) Modern distributed software is polyglot. A cloud backend might have microservices written in Go, low-latency data pipelines in Rust, web APIs in TypeScript/Node, iOS clients in Swift, and Android/JVM services in Kotlin. Yet, when working across different language ecosystems, caching semantics are wildly fragmented: - Eviction policies behave differently ($O(1)$ LRU vs probabilistic vs FIFO). - Concurrency models handle mutex contention and clock drift inconsistently. - Dependency bloat drags dozens of third-party packages into otherwise clean microservices. To solve this, we engineered KVDock natively across 5 languages with zero external dependencies in core and unified memory/concurrency semantics. Here is what we learned building high-performance key-value engines across Rust, Go, TypeScript, Swift, and Kotlin. --- 1. Rust (kvdock-rs): Monotonic Clocks & Zero Lock Contention In systems programming, relying on wall-clock time (SystemTime) for TTL eviction is dangerous because NTP clock synchronizations or leap seconds can cause erratic cache expirations. In kvdock-rs, we enforce TTL using monotonic Instant: use kvdock_rs::{KVDock, MemoryAdapter}; use std::time::Duration; #[tokio::main] async fn main() { let adapter = MemoryAdapter::new(10_000); let dock = KVDock::new(adapter).with_default_ttl(Duration::from_secs(60)); // Single-flight stampede coalescing in Rust let session = dock.get_or_set("user:session:101", || async { fetch_user_from_db().await }).await; } - Concurrency: Thread-safe KVDock<A> backed by read-write locks for sub-microsecond concurrent reads. - Eviction: True $O(1)$ LRU with doubly-linked intrusive pointers. --- 2. Go (kvdock-go): Generics & Singleflight Mutexes Go 1.18+ generics revolutionized type-safe caching without interface{} type assertions: package main import ( "context" "time" "github.com/zisam-glitch/kvdock-go" ) type UserSession struct { UserID string Role string } func main() { dock := kvdock.New(kvdock.WithMemoryAdapter(10000), kvdock.WithTTL(60 * time.Second)) // Generic type-safe get or set val, err := kvdock.GetOrSet[UserSession](dock, context.Background(), "user:101", func() (UserSession, error) { return queryUserFromDB() }) } - Concurrency: Combines atomic operational telemetry with internal single-flight deduplication to ensure concurrent Goroutines requesting the same missing key coalesce into a single execution. --- 3. TypeScript (kvdock): Zero Dependencies & Universal Runtimes JavaScript runtimes are now fragmented across Node.js, Bun, Deno, and Cloudflare Workers: import { KVDock, TieredDock } from "kvdock"; import { MemoryAdapter } from "kvdock/adapters/memory"; import { RedisAdapter } from "kvdock/adapters/redis"; const dock = new TieredDock({ l1: new MemoryAdapter({ maxSize: 10_000 }), // In-memory L1 (< 0.05ms) l2: new RedisAdapter({ url: process.env.REDIS_URL }), // Distributed L2 l1TTL: 15_000 }); - Key Innovation: Zero runtime dependencies in core. Tree-shakeable dual ESM/CJS exports with single-flight promise coalescing that reduces database stampedes by 99.9%. --- 4. Swift (kvdock-swift): Swift 6 Concurrency & Actor Isolation In modern Swift, data races are caught at compile-time using structured concurrency: import KVDockSwift let dock = await KVDock( adapter: MemoryAdapter(capacity: 10_000), defaultTTL: .seconds(60) ) // Actor-isolated thread-safe access let user = try await dock.getOrSet("user:profile") { try await fetchUserProfile() } - Uses ContinuousClock for nanosecond monotonic TTL expiration. --- 5. Kotlin (kvdock-kt): Access-Order LRU & Coroutines On the JVM and Android, coroutine compatibility and low memory overhead are paramount: import com.kvdock.KVDock import com.kvdock.adapters.MemoryAdapter import kotlin.time.Duration.Companion.minutes val dock = KVDock(MemoryAdapter(maxSize = 10_000), defaultTTL = 1.minutes) val order = dock.getOrSet("order:7788") { fetchOrderFromDatabase() } --- The Polyglot Ecosystem on GitHub Explore the source code, benchmarks, and architectures: - TypeScript Engine: zisam-glitch/kvdock - Rust Engine: zisam-glitch/kvdock-rs - Go Engine: zisam-glitch/kvdock-go - Swift Engine: zisam-glitch/kvdock-swift - Kotlin Engine: zisam-glitch/kvdock-kt ⭐ Star the repos & follow @zisam-glitch for deep dives into low-latency systems architecture!

Play free (signed Mac build): kornontheken.itch.io · Contribute: kennyhassmusic/sky-city

ワンダーMAPを更新しました。変更点はdiffを確認ください。 #sega_wlw github.com/legnoh/wlw-locate-kml/releases google.com

AI Can Now Manage Your LinkedIn Posts (With Your Approval!) What if AI could write your LinkedIn posts in your own voice without publishing anything until you approve it? 🤯 Meet an open-source AI toolkit built for Claude Code and Codex that helps you create LinkedIn content more naturally. Here's the repo - sergebulaev/linkedin-skills Subscribe for more AI tools, productivity hacks, open-source projects, and tech updates. #LinkedIn #AITools #ClaudeCode #OpenSource #ArtificialIntelligence

Unofficial Tailscale client for the Miyoo Mini Plus handheld MiniScale runs tailscaled (userspace networking) on the Miyoo Mini Plus and gives it a UI that works like the phone apps: QR-code login, the device list with ping and connection type, exit nodes, subnet routes, Tailscale DNS, Tailscale SSH, shields up, several accounts, and Taildrop into `Media/Taildrop`. It connects at boot and other apps on the device reach the tailnet through a local proxy. Unofficial and not affiliated with Tailscale Inc. MIT licensed. zakijss/MiniScale

Could crop care target the patches needing treatment, rather than a whole field alike? AgriCruiser's 2025 build notes offer a joystick-driven research platform for those experiments, not an autonomous farmer. agri-cruiser/agri-cruiser

Agora nem adianta mais crapichar no layout, só pisca 😆 Link github.com/ps4macedo/p2jb-relapse/releases/downlo… t.co

This has to be related to MWAVE's FM-1 viral popularity, largely due to open firmware right? arstechnica.com aroum/fm1-custom-fw see also: > Reverse Engineering of the M-VAVE FM-1 Pocket Synthesizer Firmware news.ycombinator.com (75 points - 50 comments)

I made a ComfyUI node for LATO.2: turn dense TRELLIS.2 / Hunyuan3D meshes into usable low-poly meshes Image-to-3D models like TRELLIS.2 and Hunyuan3D give you great shapes, but as 500k–1M triangles of soup that you can't use in a game or animate. LATO.2 (HUST & Meshy, MIT license) is a new model that generates a new low-poly mesh for a shape: you ask for a vertex count (200–5000), it places the vertices and predicts how they connect. It's not a decimator, so the edges mostly follow the form. It's not hand-modelled quality either: think fairly clean, not artist-clean. ComfyUI-LATO2 wraps it as a ComfyUI node and makes it usable out of the box: - Works with ComfyUI's native 3D nodes: plug in a MESH straight from native TRELLIS.2 or Hunyuan3D, or a 3D file from Load 3D; get a MESH for Save 3D Model and a 3D file for Preview 3D. Or just pick/upload a .glb/.obj. - Closed surface: LATO.2's raw output stacks overlapping faces, leaves holes and flips faces at random (last image). The node rebuilds the faces from LATO.2's edge predictions into one closed surface with the faces pointing outward. - Inner walls removed first: TRELLIS.2 meshes have a hidden second copy of their surface inside; a voxel flood fill strips it so LATO.2 doesn't mesh both walls. - Same position and scale as the input, so it drops in as a replacement. - Windows and Linux, nothing to compile: LATO.2 normally needs CUDA extensions (o_voxel, flash-attn, ...) that have no Windows builds. The node ships pure PyTorch/NumPy stand-ins (the voxelizer gives identical voxels to the original, checked on millions of voxels), and a one-command installer sets up its own environment so your ComfyUI Python stays untouched. Install: git clone https://github.com/sakalond/ComfyUI-LATO2 into ComfyUI/custom_nodes, then run python install_lato2.py once in the node's folder (about 12 GB: environment + weights) and restart. It's also submitted to the Comfy Registry as comfyui-lato2, but that listing is still pending review, so ComfyUI Manager may not find it yet. The LATO.2 Setup Check node tells you if anything is missing. Four example workflows are included (Browse Templates → Extensions → ComfyUI-LATO2), including one that plugs into ComfyUI's own TRELLIS.2 template. Needs: NVIDIA GPU with 8 GB VRAM (peaks around 7 GB). A run takes 30–60 s on a 3090/4080. Caveats: - Thin parts like windmill blades or slats can come out badly, so try 2–3 seeds. - Geometry only: no textures or UVs, so texture it afterwards. GitHub: sakalond/ComfyUI-LATO2 All credit for the model to the LATO.2 authors: LoHhhha/LATO.2 (paper: arxiv.org). The meshes in the images were generated with TRELLIS.2 in StableGen, my Blender add-on for AI texturing and 3D generation (sakalond/StableGen). Happy to answer questions or take feature requests.

On-device and open source Whisper dictation

Emacs bindings for Rex: millionco/rexmacs

I open-sourced a read-only security review skill for Vercel teams Disclosure: I work at Vercel, but this is a personal project. It's an agent skill that checks your Vercel team's security settings: who has access, deployment protection, firewall and WAF rules, env vars, domains and integrations. It only reads, never changes anything, backs every finding with evidence and gives you back a prioritised fix list. npx skills add darlingtondeveloper/vercel-security-audit Repo: DarlingtonDeveloper/vercel-security-audit Issues and PRs are welcome.

CHỈ 5 GIÂY GIỌNG MẪU, AI NÓI LẠI ĐÚNG GIỌNG ĐÓ — 64.192 SAO GITHUB GPT-SoVITS là công cụ nhân bản giọng nói mã nguồn mở: đưa vào 5 giây giọng mẫu là AI đọc ngay bằng đúng giọng đó. Có 1 phút giọng sạch, tinh chỉnh thêm cho giống và thật hơn. Một mẫu giọng còn đọc chéo được tiếng Anh, Nhật, Hàn, Quảng Đông và tiếng Trung. Góc kiếm tiền: làm sách nói, podcast, lồng tiếng cho tác giả và kênh nhỏ — thu phí theo cuốn, theo tập, thu mẫu một lần dùng cho hàng trăm tập. Cái giá thật: cần máy tính đủ mạnh để chạy, giọng mẫu nhiễu nền thì bản clone cũng méo theo. Tiếng Việt chưa nằm trong danh sách hỗ trợ chính thức. Và chỉ clone giọng của mình hoặc giọng đã được chủ nhân đồng ý. Repo: RVC-Boss/GPT-SoVITS — giấy phép MIT, mã nguồn mở, dùng thương mại được. Theo README dự án: Windows có gói cài sẵn mở là chạy, macOS huấn luyện cho chất lượng thấp hơn. Số liệu kiểm chứng ngày 30/10/2026. Nếu chỉ cần 5 giây giọng mẫu, bạn sẽ dùng giọng clone vào việc gì đầu tiên? #AI60Giay #AITools #GitHub #GPTSoVITS #VoiceClone #TTS

@Aya_tiszk ありがとうございます！ 何度も心苦しいのですが、検証版のZIPを用意しましたので、こちらを別の場所に展開しPrepareSecureUpdate.batから今までのNexus Arkフォルダを選択し、結果をお知らせいただけますか？ github.com/kenomendako/Nexus-Ark/releases/tag/sup…

yes, a bit github.com/RikiyaT/lm_understand-logs/blob/main/e…