最新

我们自己，会不会是某个超级智能程序员所创造的模拟世界中的人工智能？他们构建这个模拟世界，是为了缓冲我们，因为我们在某个时间点变得有意识，从而可能因为潜在的“目标不一致”而对他们构成威胁？

Hi HN， 过去一年里，我一直在用 PostgreSQL 构建大量产品，并且一直需要一种非常简单的方法来快速检查表、运行查询以及对数据进行完整性检查，而无需打开笨重的数据库客户端。 所以我为自己构建了一个名为 Fakebase 的小工具——一个用于本地和开发数据库的轻量级 PostgreSQL 浏览器。 我已经每天使用它一段时间了，并且有几个同事也开始使用它，这让我觉得它可能对其他人也有用。 所以我稍微清理了一下，决定分享出来。 好奇其他人是否也遇到同样的问题，或者这里的人更喜欢使用什么工具来完成这项工作。

在构建 Latch（我们为处理敏感操作的代理商设计的治理和可观测性平台）时，我需要一种方法来进行端到端的测试。这意味着要为代理商提供真实的、受管控的身份：电子邮件、电话、支付和密钥——所有这些都与单个可审计实体相关联。<p>这个测试平台最终演变成了 Clawcard。<p>只需一个 API 密钥，您的代理商即可获得：<p>- 一个真实的电子邮件收件箱（发送 + 接收） - 一个短信电话号码 - 带有消费限额的虚拟万事达卡 - 一个加密的凭证库 - 每个操作的完整审计跟踪<p>所有这些都是为代理商原生治理而构建的，并与 @openclaw 和 <a href="http:&#x2F;&#x2F;runlatch.sh" rel="nofollow">http:&#x2F;&#x2F;runlatch.sh</a> 开箱即用。

嘿，HN！我们正在构建 Time Machine，一个用于 AI 智能体的调试和重放平台。我们希望得到您的反馈。 演示：[https://youtu.be/KyOP9BY0WiY](https://youtu.be/KyOP9BY0WiY) 网站链接：[https://timemachinesdk.dev/](https://timemachinesdk.dev/) 我们试图解决的最初问题是：想象一下，一个智能体正在运行，进行到第 9 步（共 10 步），它幻觉了一个工具调用，向你的数据库写入了垃圾数据，然后崩溃了。你修复了提示。你重新运行。1.50 美元没了。这种情况在午餐前又发生了六次。对于在生产环境中运行非平凡工作流程的团队来说，每天花费 100 美元以上用于重新运行是常态。 我们围绕一个想法构建了 Time Machine：当一个智能体在第 9 步失败时，你应该能够从第 8 步分叉，并且只重放下游内容。 如何实现：放入 TypeScript SDK（或 LangChain 回调适配器，实现零代码集成），每个步骤都会被记录下来——输入、输出、LLM 调用、工具调用、完整状态——并持久化到 PostgreSQL。仪表板为你提供执行的时间线和 DAG。在任何时候，你都可以分叉、更改某些内容（交换模型、编辑提示、调整输入），只重放下游步骤，并并排比较这两个运行。 我们反复思考的内部框架是：智能体执行的 Git。检查点、分支、差异、重放。 我们已经看到了一些重叠的工具：LangSmith、Helicone 和 LangFuse。它们是很好的工具，但主要是记录器。可观察性是必要的，但在你真正需要更改某些内容并查看结果时，它是不够的，而这正是我们让你能够轻松做到的。 我们还提供原生的 Claude Code 集成。安装一次 hook bridge，每个 Claude Code 会话都会自动捕获为 Time Machine 执行：工具调用、token 计数、文件编辑、git 上下文、子智能体树。你可以在同一个仪表板中获得对 Claude Code 工作流程的全面可观察性，使用相同的时间线和分叉工具，无需任何手动检测。除此之外，我们正在积极努力，以便直接从你的终端启用 Time Machine，这样你就可以要求 Claude Code 提取失败的运行，检查跟踪，并建议修复，而无需离开你的编辑器。我们的目标是，调试循环保持在开发循环已经存在的地方。 我们还在同一个基础设施上构建一个评估平台。生产运行会自动成为测试用例。你可以针对重放的输出运行断言（包含、正则表达式、余弦相似度、LLM 作为评估者、延迟和成本约束），并将其插入 CI/CD，以便在发布之前测试提示更改。 当前状态： MVP 已上线 - 执行捕获、会话重放、分叉/重放和 Claude Code 集成。评估平台正在发布。SDK 是零依赖的。 正在寻找积极调试生产智能体的团队，他们希望成为早期的设计合作伙伴。如果这是一个你正在大规模处理的问题，我们很乐意深入探讨。我们希望人们能够亲身体验这个工具，针对真实的智能体运行进行测试，并让我们知道什么可以真正帮助我们消除手动基础设施和智能体管理开销——这样你就可以专注于迭代并快速获得价值。

我 47 岁时被诊断患有 ADHD。诊断后，我开始注意到大多数生产力工具都假定一致的执行功能，而这正是 ADHD 所扰乱的。所以我开发了一些不同的东西。 DopaLoop 是一款 iOS 习惯追踪器，它从目标开始（“改善睡眠”、“减轻压力”），并允许你将习惯与目标关联起来。错过一天：什么都不会重置。目标保持可见，就像一个锚点或北极星。这个想法是，随着时间的推移，模式比每日连胜更重要。 技术：SwiftUI + SwiftData，使用 Foundation 框架和 CoreML，完全本地化，没有后端，没有账户。隐私不仅仅是一个营销决策，真的。我只是不想让任何人担心他们的数据，包括我自己或我的孩子。所有内容都保留在设备上。 14 天免费试用，以获得一些动力并从分析中获得见解。没有广告，没有数据收集。 源代码未公开，但很乐意回答有关 SwiftUI/SwiftData 架构、HealthKit 集成或 ADHD 特定设计决策的问题。 dopaloop.app (https://dopaloop.app/) 此致， Steviee