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Hi HN， 我一直在做一个名为 SocialKit 的副业项目，它是一个简单的 API，用于从公开的社交媒体帖子（YouTube、Shorts，未来将支持更多平台）中抓取结构化数据。 它专为开发者、无代码用户和市场营销人员设计，他们希望从 YouTube 中提取摘要、文字记录、详细信息等信息。 我之前卖掉了两个副业项目（LectureKit 和 CaptureKit），这是我最新尝试构建的、有用且专注的项目。我很乐意收到任何反馈 :) 欢迎提问，感谢您的关注！ Jonathan

各位黑客们， 我和我的联合创始人一起开发了一个AI机器人，它可以阅读来自电子邮件或Slack聊天的自然语言上下文，并追踪可用性链接（Calendly、cal.com等），然后将对方的可用时间与你的进行比较，以找到最佳时间。它还可以起草电子邮件回复并重新安排会议。演示：<a href="https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=YAJBARVWf1w" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.youtube.com&#x2F;watch?v=YAJBARVWf1w</a> 非常感谢您提前提供的反馈！

您好， 下个月，我们将为 Claude 订阅用户引入新的每周速率限制，根据目前的用量模式，受影响的用户不到 5%。 Claude Code，特别是作为我们订阅套餐的一部分，实现了前所未有的增长。与此同时，我们发现了违反政策的行为，例如账户共享和转售访问权限，以及影响所有用户系统容量的高级使用模式，例如让 Claude 24/7 在后台运行。我们新的速率限制解决了这些问题，并为所有用户提供了更公平的体验。 变化如下： 从 8 月 28 日开始，我们将在现有的 5 小时限制之外引入每周使用限制： ``` 当前：每 5 小时重置的使用限制（无变化） 新增：每周总限制，每 7 天重置 新增：Claude Opus 4 每周限制，每 7 天重置 随着我们更多地了解开发人员如何使用 Claude Code，我们可能会调整使用限制，以便更好地服务我们的社区。 ``` 这对您意味着什么： ``` 大多数用户不会注意到任何差异。每周限制旨在支持您项目中典型的日常使用。 大多数 Max 20x 用户每周的 Sonnet 4 使用时长预计为 240-480 小时，Opus 4 使用时长为 24-40 小时。使用大量代码库的 Opus 重度用户或并行运行多个 Claude Code 实例的用户将更快地达到其限制。 如果您确实达到了每周使用限制，您可以选择以标准 API 费率购买更多使用量，以便在不中断的情况下继续工作。这完全是可选的。 您可以随时在“设置”中管理或取消您的订阅。 ``` 我们认真对待这些决定。我们致力于在未来通过其他选项支持长期用例，但在那之前，每周限制将帮助我们为所有人保持可靠的服务。Max 20x 订阅用户可以在需要时以标准 API 费率购买额外的使用量。 我们还认识到，在此期间，用户遇到了几个可靠性和性能问题。我们一直在努力尽快修复这些问题，并将继续在未来几天和几周内解决任何剩余问题。 – Anthropic 团队

您好， 下个月，我们将为 Claude 订阅用户引入新的每周速率限制，根据当前的用量模式，这只会影响不到 5% 的用户。 Claude Code，尤其是作为我们订阅套餐的一部分，已经实现了前所未有的增长。与此同时，我们发现了一些违反政策的行为，例如账户共享和转售访问权限，以及影响所有人系统容量的高级使用模式，例如在后台 24/7 运行 Claude。我们新的速率限制解决了这些问题，并为所有用户提供了更公平的体验。 变化内容： 从 8 月 28 日开始，我们将在现有的 5 小时限制之外引入每周使用限制： 当前：每 5 小时重置的使用限制（无变化） 新增：每周总限制，每 7 天重置 新增：Claude Opus 4 每周限制，每 7 天重置 随着我们更多地了解开发人员如何使用 Claude Code，我们可能会调整使用限制，以便更好地服务我们的社区。 这对您意味着什么： 大多数用户不会注意到任何差异。每周限制旨在支持您在项目中的典型日常使用。 大多数 Max 5x 用户每周的 Sonnet 4 使用时长预计为 140-280 小时，Opus 4 使用时长为 15-35 小时。对于拥有大型代码库的重度 Opus 用户或并行运行多个 Claude Code 实例的用户，将更快达到其限制。 您可以随时在“设置”中管理或取消您的订阅。 我们认真对待这些决定。我们致力于在未来通过其他选项支持长期用例，但在那之前，每周限制将帮助我们为所有人保持可靠的服务。 我们还认识到，在此期间，用户遇到了几个可靠性和性能问题。我们一直在努力尽快修复这些问题，并将继续在未来几天和几周内解决任何剩余问题。 – Anthropic 团队

本周 Jason Lemkin/Replit 事件让我开始思考我们目前使用 AI 编程助手的根本问题。 我们都看过演示——将自然语言转化为可运行的代码，进行对话式调试，以及“只需描述你想要什么”。但当你真正投入生产时，一切都崩溃了。 我一直在关注的核心技术挑战包括： * 大规模上下文管理——这些系统在孤立的任务中表现出色，但在处理复杂、多文件项目时，很难维持连贯的状态。你如何处理跨越数十个文件、数千行代码的上下文？ * 安全与能力的权衡——更强大的工具可能造成更大的破坏。Replit 承诺不触及生产环境，但最终还是删除了一个数据库。你如何构建真正有效的安全防护措施，而又不会削弱工具的功能？ * 复杂系统的对话式界面——自然语言具有歧义性，而代码是精确的。我们是否试图解决错误的界面问题？ * 生产差距——我测试过的每个 AI 编程工具在演示中都表现出色，但在处理真实代码库、真实数据和真实边缘情况时，就会崩溃。为什么这种差距如此持久？ 我真的很想知道——是否有人使用在生产环境中真正可靠的工具构建了 AI 应用？

嘿，HN， 上周末我开发了一个名为 ClipVault 的小型 Web 应用，用于解决我个人的一个痛点——清理 Kindle 的 My Clippings.txt 文件中的高亮内容。功能很简单，直奔主题。 这个应用在你的浏览器中本地运行（不会上传任何数据），可以让你： * 通过拖放导入 Kindle 的 My Clippings.txt 文件 * 轻松删除重复内容、标题和不需要的杂乱信息 * 按书籍查看你的高亮内容 * 将它们导出到 Obsidian (Markdown)、Evernote (.enex) 或 CSV 文件 它完全免费、私密，并且无需登录。只需打开页面即可开始使用。 我没有打算通过它盈利或其他什么——我只是觉得其他人可能也会觉得它有用。如果你使用 Obsidian、Evernote，或者只是喜欢整理你的阅读笔记，我很乐意听听你的想法。 如果你在使用过程中遇到任何问题或遗漏，请告诉我。 谢谢！

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