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各位 HN 的朋友们，我们开发 Prizmi 是因为我们想要一个人工智能助手，它能够：i) 完成真正有趣的事情，而不是仅仅解释如何去做；ii) 在我们所有设备上运行；iii) 真正做到主动；iv) 让我们完全掌控；v) 保护我们的隐私；vi) 易于设置；vii) 供包括老年人在内的非技术人员使用。 Prizmi 的设计初衷就是为了实现这些目标：您只需通过消息应用给它发消息，它就能在您的手机和电脑上为您执行操作。它还具备主动性，您可以设置一次任务，它就会持续运行。当有有用的信息时，它也会主动跟进。 一些示例： * “每天工作日早上 9 点、11 点、下午 3 点和 5 点检查我的电子邮件，并为我起草回复。” * “每天下午 6 点提醒我吃药。” * “看看我的屏幕，解决这个编码问题。” * “按文件类型对我的下载文件夹进行排序。” * “周一到周五开启我的 Gmail 自动回复假期邮件，并为我写一条消息。” 它会记住您告诉它的信息，因此当它决定与您沟通时，会提供具体而非笼统的内容。您只需一个开关即可开启或关闭提醒以及任何其他功能。 您的聊天记录和 Prizmi 记住的信息都会被加密，并且每个人的数据都是分开存储的。Prizmi 不会点击“提交”、“支付”或“发送”按钮；最终的决定权在于您。 我们是自给自足的。如果您愿意，请访问 prizmi.ai 试用（主页上有演示视频，您还将获得一些免费积分用于开始）。我们特别希望获得关于入门流程、让您感到困惑或您认为会让非技术用户感到困惑的地方、您尝试过但它无法处理的任务，或者您认为我们应该构建的任何功能或技能的反馈。我们很乐意回答您的问题。谢谢！

大型语言模型（LLM）非常强大。它们能够快速地为许多问题提供一次性的、看似合理的解决方案。这促使公司大力投入，将日益增长的认知需求转移给LLM。 投入精力去验证一个由LLM审查并经过快速冒烟测试、但可能只是一个粗略解决方案的方案，然后由一个疲惫的人类匆匆一瞥，这似乎意义不大。 这导致了各处复杂性的蔓延：决策、沟通、代码、文档等等。 与认知负债类似，由于思考和决策的细化被外包出去，没有人获得了解决特定细分用例的独特经验。这相当于一个知识渊博的人在知识转移发生之前就离开了公司。你唯一留下的，是别人遗留的、你永远无法完全理解的假设和决策。 我已经看到了这种情况的发生。在客服领域，LLM从未真正解决过我的任何客服请求。本应对产品了如指掌的客服，却建议我访问不存在的、被“幻觉”出来的页面和按钮。在代码领域，代码库因不合理的复杂性而膨胀。在产品领域，界面决策被外包给LLM，导致公司在解决自己独特的细分问题时，却采用了千篇一律的解决方案。 你是否也观察到了类似的情况？

您好，我是一名不知名的大学一年级学生。我做开源项目，主要关注提高生活质量（QoL）的功能，我认为很多人会觉得它们很有用。 我想围绕拥有真实用户的产品来构建我的简历，但正如我所说，我只是一个不知名的学生，没有任何优势。 如果您有任何有用的技巧或建议，我洗耳恭听。

Claude 的桌面应用非常出色，但就我们日常工作而言，我们一直希望它能更像一个功能齐全的工作应用，而不是一个聊天应用。Rowboat 就是我们在这方面的尝试，它允许你在 Rowboat 中构建自己的工作界面（详情见下文）。 我们的代码库是 <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;rowboatlabs&#x2F;rowboat" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;rowboatlabs&#x2F;rowboat</a>，演示视频在这里：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=et5yQABJ3xI" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=et5yQABJ3xI</a> 在我们之前的创业公司，我们为企业支持代表构建了一个深度学习产品，其中包括支持 P&G 品牌的产品。这些模型可以在支持代表通话或处理电子邮件时，实时记录笔记、建议回复并推荐操作。其中一个经验让我们印象深刻：AI 仅仅是正确是不够的，帮助必须出现在工作发生的地点。 因此，我们添加了我们称之为“工作界面”的功能：用于电子邮件、会议、笔记、浏览器和并行编码的专用区域，助手可以在工作流程本身中提供帮助，而不仅仅是通过聊天： * **电子邮件客户端：** Rowboat 提供了一个简单的电子邮件客户端，可以将收到的电子邮件分为重要和其余，并为重要电子邮件预先创建草稿。当你编辑和发送电子邮件时，它会记录你的风格，以便未来的草稿更贴近你的语气。 * **会议笔记：** 我们构建了一个 Granola 风格的本地会议笔记记录器。笔记以纯 Markdown 文件的形式存储在你的电脑上。会议结束后，Rowboat 会将笔记反馈到知识图中，并更新相关人员、项目和主题笔记。 * **浏览器：** 我们添加了一个内置浏览器，与你的主浏览器隔离，你只能登录助手需要帮助的账户。助手使用浏览器使用技能来导航网站。 * **并行编码：** Rowboat 中的代码模式允许你启动多个 Claude Code 或 Codex 实例，并直接与它们协作，或者让 Rowboat 使用你的工作上下文来协调它们。我们为此在 Rowboat 中构建了一个 ACP（Agent Client Protocol）客户端。 * **笔记：** Rowboat 提供了一个 Obsidian 风格的本地笔记记录系统。它带有图谱视图、基础视图和语音笔记。你还可以同步 Google Docs 文件并在 Rowboat 中进行编辑。 你还可以在 Rowboat 中构建自己的工作界面（Web 应用）。每个应用都有自己的 UI 和后台代理，并且可以使用 Rowboat 的所有工具、产品集成和你的工作记忆。例如：一个用于管理 GitHub 活动、项目跟踪或广告活动管理的应用程序。发布时会有一些社区应用程序供你搜索和安装，你也可以通过创建一个 GitHub 仓库并注册来发布自己的应用程序。 Rowboat 还会将你的工作索引到一个知识图中，所有上述界面都可以使用该知识图来获得更好的上下文。几个月前，我们对此进行了 Show HN：<a href="https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=46962641">https:&#x2F;&#x2F;news.ycombinator.com&#x2F;item?id=46962641</a>。 举一个将其中一些功能结合起来的例子：你可以在 Rowboat 中创建一个应用程序，从你的电子邮件、会议和 Slack 中收集功能请求并对其进行排名，然后使用 Claude Code 起草排名靠前功能的第一个版本，并从你的知识图中提取关于该功能的先前上下文。 Rowboat 是本地优先的：数据以纯 Markdown 文件的形式存储，你可以随时阅读、编辑或删除。它采用 Apache-2.0 许可，并可与任何 LLM 配合使用，包括通过 Ollama 或 LM Studio 的本地模型。 我们很乐意听取你的想法，并欢迎贡献！

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