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大家好！ 我大部分时间都在 TinyFish（这真是太棒了）那里调整和使用非常强大的搜索引擎。最近，我一直对使用搜索引擎递归地构建数据集这个想法非常着迷。 我花了很多时间玩 Exa 的 WebSets 产品，并意识到它主要专注于潜在客户开发，并且创建的数据集有很多缺失的数据。 所以我们构建了一个完全开源的项目，可以针对任何主题构建和更新数据集。 到目前为止，我已经生成了以下数据集： “星巴克在亚马逊上销售的所有产品，包括价格和是否有货” “加利福尼亚的所有主题公园，以及门票价格” “所有正在招聘工程岗位的 YC 公司及其招聘页面链接” 非常希望大家能尝试一下，并留下你们的想法、星标和反馈。谢谢！

背景：在一家大型科技公司担任高级软件工程师。 我所在组织对高级工程师的目标之一是识别并实施人工智能（AI）项目。 我已经熟悉并正在积极使用模型即服务（MCP）、AI 代理、插件等。虽然它们很有用，但感觉我公司的大多数人已经在从事这方面的工作了。 我想了解贵组织是否构建或采用了任何人工智能驱动的工具、工作流程或用例，这些工具、工作流程或用例已经带来了有意义的业务价值，并且有可能被其他组织借鉴。

大家好，我是 s2.dev 的联合创始人之一。RePlaya (https://github.com/s2-streamstore/replaya) 是一个使用 rrweb (https://github.com/rrweb-io/rrweb) 构建的自托管浏览器会话回放工具。 我想到，为这类工具的大部分功能提供一个持久化的会话流作为基础架构，会是一种更简洁的设计。作为一个独特的功能，它也使得实时跟踪变得简单，因为播放器可以从录制器正在写入的同一个流中读取数据。 另一种架构可能是使用一个数据摄入的“消防水管”，然后进行索引，这会带来相关的复杂性和延迟。你需要将多个数据系统串联起来，比如消息队列、元数据数据库以及对象存储或 OLAP 数据库。 在这里，唯一的依赖是 S2，它有一个开源版本叫做 s2-lite (https://news.ycombinator.com/item?id=46708055)，你可以自行托管。 工作原理： - 每个浏览器会话对应一个 S2 流。 - 大型 rrweb 事件（如完整快照）会被分帧到多个 S2 二进制记录中，并在读取时重新组装。 - 活动会话通过 S2 读取会话进行跟踪，并通过 SSE 桥接到浏览器。 - 会话列表依赖于流名称编码的倒序时间戳，因为 S2 返回的是字典序的列表。 - 利用围栏令牌（fencing tokens）确保已停止的会话不会被延迟的录制器再次写入。 - 保留和垃圾回收（GC）通过 S2 流配置处理，无需后台作业。 很想听听大家对这个工具或“每个会话一个流”模型的看法！

我一直在尝试各种方法来提高非技术人员对人工智能的接受度。基本上，所有公司都在大力推广人工智能，因为人工智能新闻铺天盖地，他们担心落后，但大多数人却不知道从何入手。 我认为，90%的人（即非程序员）通过使用协作工具（co-work）而不是 Claude Code 或类似工具，已经得到了足够好的服务。如果我们能让销售、客户支持、市场营销等部门的人员通过协作工具（co-work）来整合技能，形成一个“公司大脑”，我认为这将是巨大的财富。 因此，我认为社区有机会分享适用于成千上万用例的优秀技能。然而，目前要找到好的技能并判断它们是否值得，仍然相当困难。 Gstack 取得了巨大的成功，这得益于 Gary 的影响力和信誉。像 Claudinho.xyz 这样的平台能否托管社区构建的技能？您对此有什么看法/顾虑？

你好，HN 的朋友们！ 最近我尝试了代理式编码，感觉需要为每个项目跟踪更多的上下文数据。同时，我也觉得需要超越一维聊天，与代理进行更丰富的沟通。 因此，我创建了一个本地文档存储，代理们可以自行发现其中的内容。命令行界面 (CLI) 的设计易于代理上手。它也允许人类通过读取/搜索/编辑存储中的文档来进行协作。 我有一个 Mac 原生图形用户界面 (GUI)，目前正在审核中，希望很快能在 App Store 上架。 您可以轻松尝试，说明在这里：https://metabrain.eu/ 这是 GitHub 链接：https://github.com/OpenCow42/metaBrain 这个项目对我来说也是一个实验，旨在构建一个真正跨平台（Mac / Linux / Windows）的 Swift 项目。它已开源，采用与我用于此项目的 LevelDB 相同的许可证。 代理（和人类）可以通过搜索快速检索内容，从而在代理式工作中将特定知识动态地重新注入到特定上下文中。有趣的是，我曾认为“推理规则库”是早期函数式专家系统中的一个过时想法。现在，随着我开始与代理合作，我越来越需要从这样的库中动态地提取先前有效的解决方案。 我很乐意收到反馈。从产品契合度来看，这对您有用吗？还是只有我对此感到满意？ 最后，我在文档压缩方面也很有趣。它会尝试使用 ZSTD 进行快速压缩，如果压缩率未超过 10%，则以未压缩形式存储数据；否则，则使用 ZSTD 9 级压缩。我从 OpenZFS 那里学到了这个技巧。 谢谢！