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我从 2006 年 3 月 20 日起就拥有用户名 @switzerland。 瑞士旅游局从 2006 年 10 月 17 日起就有了另一个用户名。 最近，谷歌在没有任何通知的情况下，把我的用户名给了瑞士旅游局。他们的另一个用户名用了整整 20 年都没问题。<p>更糟糕的是，应用程序长时间内仍然显示我的用户名，而与此同时 youtube.com&#x2F;@Switzerland 已经显示了瑞士旅游局（Schweiz Tourismus）的用户名，而我对此毫不知情。因此，几个月前我就失去了这个用户名。<p>我为什么要告诉你这些？你也有可能失去你的用户名，而你甚至可能都不知道。

Gitmore (https://gitmore.io) – 为创始人及相关方提供开发可见性。 *Gitmore 的功能：* 连接你的代码仓库。用通俗易懂的语言提问： - “本季度发布了什么？” - “上个月上线了哪些功能？” - “谁负责了什么工作？” 获取可直接用于董事会报告的答案。 *自动化报告：* 安排每周或每月将摘要发送到 Slack 或电子邮件： - 已发布的功能 - 已修复的错误 - 贡献者 直接转发给投资者。或者让它在周一会议前自动发送。 *Slack 机器人：* 将其添加到你的工作区。在你已经工作的地方提问。你和你的团队都不需要 GitHub 登录。 *工作原理：* 仅使用 Webhook。Git 平台推送元数据——提交信息、PR 描述、作者、时间戳。 将每个事件规范化为结构化模式。AI 查询结构，而不是原始文本。 *安全性：* 仅限元数据。我们从不访问源代码。 - 加密令牌 (Fernet) - Webhook 签名验证 - 支持 2FA GitHub、GitLab、Bitbucket——一个仪表板。 1 个代码仓库免费使用：https://gitmore.io 你目前如何处理投资者关于工程进展的问题？

在开发人工智能体（AI agents）的过程中，我一直在思考如何有效地测试它们。 随着我们整合更多的知识来源并扩展智能体的能力，测试变得越来越复杂。作为标准做法，我们使用评估（evals）来确保质量得到维持。但说实话，我感觉还缺少些什么。 我遇到的问题是，作为工程师，我们有时缺乏足够的领域知识来准确评估智能体的回应。与此同时，现有的工具限制了我们与领域专家合作进行共同测试的可能性。例如，目前的工具更侧重于仪表盘，而忽略了实际结果的可读性。 这就是我到目前为止的经验——我很想听听你们对此的看法。

我写了一篇关于针对流数据的实时 LLM 推理的新方法的论文。 正在寻找在 cs.LG 或 cs.AI 领域拥有 arXiv 认可权限的人来帮助我提交。 认可码：GBUUPW 如果您想先审阅，我很乐意分享论文草稿。 请通过 victor@logotype.se 联系我。 谢谢！

Hi HN， 我开发了 SnapCan (<a href="https:&#x2F;&#x2F;snapcan.app" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;snapcan.app</a>)，这是一款 iOS 应用，它使用 AI 技术将你的照片逼真地放置在地球上的任何地点。 为了获得你们的真实反馈，前几次照片生成是完全免费的（无需付费）。 我认为它非常适合以下三个简单场景： 重现错过的回忆：忘记在旅行中拍一张好照片？追溯性地获得完美的照片。 即使分离也能在一起：与朋友或爱人在同一地点（比如你的母校）创建逼真的照片，即使你们相隔千里。 纯粹为了乐趣：为社交媒体或自娱自乐创建不可能或幽默的“如果”照片。 如果你试用了它，我很想知道： 你尝试了上述哪种用例，结果符合你的期望吗？ 整个过程（上传、选择地点、生成）是否简单易懂？ 你有什么想法能让你再次使用它吗？ 直接免费 iOS 链接：[<a href="https:&#x2F;&#x2F;apps.apple.com&#x2F;us&#x2F;app&#x2F;snapcan&#x2F;id6756778727">https:&#x2F;&#x2F;apps.apple.com&#x2F;us&#x2F;app&#x2F;snapcan&#x2F;id6756778727</a>] 我会在这里回答所有问题并讨论反馈。谢谢！

大家好，HN！我开发了WatchLLM来解决我在构建AI智能体时遇到的两个问题： 1. 调试智能体非常痛苦 - 当你的智能体调用20次工具却失败时，很难搞清楚哪个决策是错误的。WatchLLM提供了一个逐步的时间线，显示了每一个决策、工具调用和模型响应，并解释了智能体做出这些行为的原因。 2. 智能体成本飞速上涨 - 智能体喜欢陷入循环或反复调用昂贵的工具。WatchLLM跟踪每一步的成本，并标记异常情况，例如“检测到循环 - 相同操作重复3次，浪费0.012美元”或“高成本步骤 - 0.08美元超过阈值”。 核心功能： * 包含成本明细的每个智能体决策的时间线视图 * 异常检测（循环、重复工具、高成本步骤） * 语义缓存，作为额外福利，可节省40-70%的LLM费用 * 适用于OpenAI、Anthropic、Groq - 只需更改你的baseURL 它基于ClickHouse构建，用于实时遥测，并使用向量相似性进行缓存。智能体调试器使用LLM生成的每个步骤发生原因的摘要来解释决策。 目前，每月5万次请求以内免费。我正在寻找早期用户，他们正在构建智能体，并希望更好地了解实际发生的事情（以及它的成本）。 试用：[https://watchllm.dev](https://watchllm.dev) 欢迎提供关于其他有用的调试功能的反馈。当你的智能体行为不当时，你希望拥有什么功能？

Hi HN， 我是 VoGen 的开发者 [<a href="https:&#x2F;&#x2F;vogen.app" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;vogen.app</a>]。 我一直对人工智能技术的发展感到着迷，但我发现大多数现有的表达情感的工具都需要昂贵的订阅才能使用。我开发 VoGen 是为了探索如何让 AI 声音更“人性化”且更易于使用。 功能： 语音克隆：您可以使用 3-60 秒的样本克隆声音。它在清晰的、单人录音下效果最佳。 情感 TTS：您可以选择“高兴”、“愤怒”、“悲伤”等情感，而不是平淡的语调。 双语支持：目前支持英语和普通话。 隐私优先的工具：我还添加了一个基于浏览器的音频变速器，它在本地处理文件——对于该特定工具，任何音频数据都不会离开您的机器。 技术栈：前端使用 React.js 构建，并部署在 Vercel 上。对于语音引擎，我使用定制的管道，专注于低延迟推理，同时保持高保真度。 为什么是免费的？目前，VoGen 仍处于早期阶段（MVP）。我想看看人们如何使用它，以及社区对声音质量的期望，然后再考虑盈利。 隐私声明：我知道语音数据的敏感性。我们不会使用您上传的克隆样本来训练我们的基础模型。 我很乐意听取 HN 社区的反馈。无论是关于延迟、情感的自然度，还是 UI/UX，我都洗耳恭听。 哪些功能会让它对您的工作流程更有用？

我们有无数拥有极其复杂输入系统的格斗游戏：冗长的按键组合，精准的时机把握。<p>但当涉及到游戏或交互系统中的舞蹈时，复杂性几乎总是消失不见。 舞蹈游戏通常需要你在摄像头前进行肢体动作，或者踩在踏板上，或者仅仅触发一个单一的表情动画。<p>与此同时，在Roblox等平台上，玩家收集舞蹈动画，并通过在适当的时机触发它们来展示。 有时甚至会有多个玩家同步他们的舞蹈——这已经有点像迪斯科了。<p>所以，一直困扰我的问题是： 为什么我们没有“舞蹈格斗游戏”——通过同样复杂的控制来掌握富有表现力、复杂的舞蹈的系统，使用模式、时机和结构，而不是肢体动作？<p>这个项目是朝这个方向迈出的一小步尝试：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;bntre&#x2F;threejs-osc-dance" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;bntre&#x2F;threejs-osc-dance</a><p>我正在探索通过一个实时编码的、基于模式的界面（Strudel）来控制角色舞蹈动画，实时混合短动画循环。 这还不是一个游戏，只是一个概念验证——但我很好奇舞蹈是否可以被视为一个熟练的、富有表现力的控制空间，就像格斗游戏的输入或音乐表演一样。