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你在忙什么？有什么新想法吗？

我注意到一种模式：那些谈论其代理工作流多么令人印象深刻的人，似乎总是利用这些工作流来构建更多的 AI 工具。<p>有人见过一个由代理工作流构建、能够独立运作的项目吗？

我觉得 Jest 和 Vitest 中的 `expect()` 链式接口无法利用 TypeScript 中的一个名为“断言签名”（assertion signatures）的特性，这很可惜。断言签名似乎非常适合用于测试断言，因为它们可以将实际的运行时验证与编译时的类型信息对齐。我希望能在测试中一次性实现这两点，于是我整理了这个包含测试断言函数和带有断言签名的可组合匹配器函数的小型库。

我并非科班出身的软件工程师，但工作需要我截取大量尺寸完全相同的截图。我尝试过的所有应用都无法让我输入或保存预设尺寸，这让我的工作很不方便。于是，我想尝试利用人工智能来帮助我构建一个简单的应用来解决这个问题。很快，我开始添加更多实用的功能，最终构建出了我心目中理想的截图应用（CapSize，现已集成本地 OCR 和大量标注工具）。 我对这个过程非常享受，开始思考还能为工作和爱好开发哪些应用，于是就有了 SmartClip（一个带有本地隐私遮蔽功能的剪贴板历史管理器）和 HexStack（一个可以存储十六进制颜色代码等更多信息的拾色器）。所有应用都支持 100% 离线使用，没有任何遥测数据，也无需注册账户。 最初我并没有打算将它们分享出去，但它们极大地帮助了我，我开始想，也许其他人也会觉得它们有用。虽然可能没有大规模的市场需求，但我认为开发者、软件工程师、UX/UI 设计师和测试人员可以从中获得很多便利。 如果您觉得这些应用可能对您有用，我非常希望能听到您对我的作品的看法和反馈。您可以在网站上找到每个应用的完整免费“核心”版本进行试用，也有演示视频展示“专业版”的功能。如果您非常喜欢专业版的功能，我为这个社区设置了 20% 的折扣：结账时使用代码 HN20。 感谢您的关注！ 网站：https://mintlogic.net CapSize 源代码库： https://github.com/Mint-Logic/CapSize.git SmartClip 源代码库： https://github.com/Mint-Logic/SmartClip.git HexStack 源代码库： https://github.com/Mint-Logic/HexStack.git

简而言之：我拥有 2207 个 GoPro 视频，需要重新观看以找到骑行旅程中的精彩瞬间。我构建了一个项目，使用开源机器学习模型在我的 M1 Max 电脑上本地索引这些视频，搜索精彩瞬间，并将最佳片段直接发送到我的 DaVinci Resolve 时间线上。我索引了 628 个视频（668.68 GB，视频时长 15 小时 13 分 18 秒），更多细节请参见本文最后一节的指标表。