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对于使用 Antigravity 搭配 Gemini Pro 方案的用户，你们对配额和方案的体验如何？ 这里有一些讨论：https://discuss.ai.google.dev/t/quota-limit-for-pro-plan/130811/2 就我个人而言，我两个月前开始使用它，使用的是 Pro 方案，配额一开始很慷慨，但我感觉他们一直在减少配额。今天我刚打开 Antigravity，就收到一条消息说我的每周配额已用完，即使昨天还正常。 即使是方案描述，对于使用限制也含糊不清。 我一直对 Gemini 感到满意（尤其是 v2），但意想不到的配额变化让我想要更换。

Hi HN， 大多数 DevOps 工具擅长观察——它们收集数据、呈现指标并发送警报。但实际的决策和行动仍然落在工程师身上。 所以我构建了 Riventa.Dev——一个 DevOps 平台，其中的 AI (Riv) 不仅仅呈现数据，还会采取行动。 Riv 今天的功能： * 每次推送时自动进行 PR 审查——无需手动触发，无需 GitHub Actions 样板文件 * 预测性故障检测——捕捉历史上导致生产故障的模式 * DORA 指标仪表板，包含真实的流水线数据（MTTR、部署频率、变更失败率） * 安全扫描：SAST、SBOM、依赖项分析——内置，而非外挂 * 与 GitHub、GitLab 和 Bitbucket 兼容 从头开始独立构建，重点是为最终用户保持简单。 我希望得到的反馈：以 AI 为先的定位是否清晰？用户体验的哪些方面感觉不够流畅？ 免费试用——无需信用卡。

我是 Greg，VaultLeap 的联合创始人。<p>我们为无法开设美国银行账户的创始人打造了这款产品。提供美元/欧元/墨西哥比索账户，拥有真实的 ACH 路由号码，并且即将推出 Visa 卡。<p>如果你最近被 Mercury 或类似平台封禁，请私信我——很乐意帮助一些创始人。

我们一直在构建语音 AI 系统时遇到同样的难题。Pipecat 和 LiveKit 都是很棒的项目，真的。但要将其投入生产，我们需要花费数周的时间来搭建基础设施——将各种组件连接起来、处理打断、设置电话系统、知识库、工具调用、处理插话等等。而且，每次我们需要调整代理行为时，都得重新进入代码并重新部署。我们只想修改一个提示，并在 30 秒内测试它。这就是 Vapi retell 等工具存在的原因。 因此，我们编写了整个代码，并将其开源，作为一个用于语音代理的视觉拖放工具（与 Vapi 或 n8n 类似）。基于 Pipecat 的一个分支，采用 BSD-2 许可证，没有任何附加条件。 它包括工具调用、知识库、变量提取、语音邮件检测、呼叫转移给人工、多语言支持、通话后质量评估、背景噪音抑制以及一个网站小部件。你无需向中间商支付按分钟计费的费用，这些中间商只是简单地封装了你直接调用的相同 API。 你可以使用一个简单的 Docker 命令进行设置。它预先集成了 Deepgram、Cartesia、OpenAI、Speechmatics Sarvam 用于 STT（语音转文本），同样也集成了用于 TTS（文本转语音）的工具，以及 OpenAI、Gemini、groq、Openrouter、Azure 用于 LLM（大型语言模型）。 电话系统开箱即用，支持 Twilio、Vonage、CLoudonix 和 Asterisk，用于入站和出站呼叫。 如果你不想自托管，可以在 app.dograh.com 上使用托管版本。 代码库：github.com/dograh-hq/dograh 视频演示：[https://youtu.be/sxiSp4JXqws](https://youtu.be/sxiSp4JXqws) 我们构建这个工具是出于沮丧，而不是为了写论文。 该工具可免费使用，并且完全开源（并将永远保持开源），我们很乐意回答有关数据或我们如何构建它的问题。