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我在他们的网站上找到了这个：https://developer.americanexpress.com/products/nextgen-agentic-payments/overview?intlink=us-ace-developerkit 但我认为这适用于开发 B2B 应用的人员。 我只需要一种可靠地获取我的账单/交易的方式。 你有什么好用的方法吗？ Claude 警告我：“美国运通是已知的需要重新授权的“惯犯”。这是真正的持续成本。美国运通会定期强制重新连接——美国运通被特别标记为需要更频繁地重新验证的连接，并且曾出现过美国运通的永久多因素身份验证（MFA）完全破坏 Plaid 连接且没有修复时间表的问题。对于那种‘设置好就不用管’的定时任务来说，这是一种危险的故障模式：连接会悄无声息地断开，美国运通的收费将停止流入，你的模型将再次悄悄地低估成本。” Plaid 是免费的吗？

1. 编码 2. TTS（文本转语音）和 STT（语音转文本） 3. 图像生成与理解 我个人一直在使用： 1. qwen3-coder-next 2. Fish Audio S2 Pro（TTS）和 Whisper（STT） 3. Gemma（图像分析）和 Flux（图像生成）。 我在我的 16 英寸 MacBook Pro 上运行这些模型（配备 Apple M5 Max 芯片，拥有 18 核 CPU、40 核 GPU 和 16 核神经网络引擎），拥有 128GB 统一内存。

大家好！潜水很久了。 我非常喜欢标题中提到的两篇文章，而且在当今人工智能时代，我一直有个疑问：为什么不将两者结合起来呢？！ 如果你在“谁想被雇佣？”（Who wants to be hired?）这个版块发过帖子，你可以搜索你的用户名，然后就能看到（根据 gemini-3.5-flash 评判的）“最佳”匹配项。 技术栈非常基础：Bun、Instant DB（因为我最近几个月一直在用，而且我很喜欢它！），以及 HN 的 API。 是的，我也可以手动完成，但我没有。这类“玩具项目”让我觉得很有趣，这也是我当初选择这个职业的原因。:) 如果有人觉得这个项目有用，我很乐意进行改进。

大家好，我创建了 QUALITY.md，旨在帮助我的项目建立一个全面的质量评估流程。事实证明，它也非常适合循环工程。我希望这能为关于质量和工艺的讨论做出有价值的贡献，并让人工智能在此过程中为我们提供帮助。我希望将思维模式从被动响应/审查/修复转变为主动关怀。 请尝试一下。我期待您的想法/评论/反馈！ 网站：https://getquality.md GitHub：https://github.com/qualitymd/quality.md

编码代理没有长期记忆。 但您的机器上存储了数月的高保真代理会话记录。 一个简单但效果显著的解决方案：将这些会话记录和日志导入结构化的 SQLite 数据库，然后使用排名文本匹配进行搜索。一切都在本地完成，不需要图数据库或托管内存服务等复杂技术。 这就是 ctx 的理念，一个处理导入和搜索的 Rust CLI 工具。 我们赋予代理一项技能，使其在处理某个领域的工作之前参考过去的会话。通常，我们通过一个“代理历史研究子代理”来实现这一点，它的职责是在任务开始前准备一份简短的摘要，涵盖任何相关的历史信息。 一个实际的例子：有时我们的测试套件运行会失败，因为运行器的磁盘已满。正确的做法是运行清理运行手册，但代理不清楚失败的根本原因，因此它们会认为是测试回归，并陷入错误的调试方向。当代理搜索历史记录时，它意识到之前遇到过类似的失败，并立即找到了正确的解决方法。这使得代理能够走上正确的清理路径，后来我们改进了日志输出，以便下次出现同样的失败时更加清晰。这是一个平淡无奇的故事，但它代表了真实的代理生产力。 另一个不错的用例是快速生成用于共享的会话记录。您可以排除嘈杂的中间消息，这样会话记录就能更清晰地显示会话的重要部分。下次提交 PR 时，尝试附上一个会话记录，以便您的队友及其代理可以审查更改的来源和提示。 如果您愿意接受额外的挑战，可以要求您的代理“详尽地审查此仓库中的所有代理历史记录，并找出 SDLC 存在困难或非代理原生的地方”。利用过去的会话来递归地改进代理 SDLC 是我们今天经常使用的一个循环。 如果您尝试了，请告诉我们您的想法！