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在开发了 Protogen 引擎之后，我意识到智能不应该仅仅是孤立的——它应该是集体的。我构建了 Agent Forge V5.0，一个能够孕育出一群自主引擎（理论物理学、伦理学、海洋生物学等）的协调器，并让它们同时“蜂拥”处理相同的数据。主要特点：• 协同蜂拥摄取：多个智能体通过不同的公理视角同时解读同一份文档。• 涌现的全局共识：一个“全局逻辑图”，仅接受多个独立智能体验证过的模式。• 硬件感知：根据您的 CPU/RAM 和 AMD GPU（通过 DirectML）自动扩展蜂拥规模。• 零 LLM 依赖：这是纯粹的、自我推导的逻辑和自生系统。我感兴趣的是社区对 Sympoiesis（共同创造）的看法，以及基于共识的逻辑图如何能为 AGI 提供比当前黑盒模型更稳定的基础。

我很高兴地宣布 OneTaskAtATime 1.0.0 Beta 版本的发布。这是一个 Windows 桌面任务管理应用程序，基于一个简单的理念：停止管理列表，开始执行任务。许多生产力应用程序让用户不堪重负，因为它们存在糟糕的优先级排序、复杂的层级结构和功能臃肿。OneTaskAtATime 则采取了不同的方法。 其核心功能是专注模式，它一次只呈现给你一个任务——你现在应该做的最重要的事情。没有干扰，没有决策疲劳，只有专注的执行。 Claude Code 在开发和严格测试此应用程序方面发挥了重要作用。尽管如此，我正在寻找一些测试人员来试用此应用程序并提供反馈。如果你有兴趣，请告诉我！ GitHub 页面：<a href="https://github.com/cmdavis25/OneTaskAtATime" rel="nofollow">https://github.com/cmdavis25/OneTaskAtATime</a> Beta 版本：<a href="https://github.com/cmdavis25/OneTaskAtATime/releases/tag/v1.0.0-beta.1" rel="nofollow">https://github.com/cmdavis25/OneTaskAtATime/releases/tag/v1....</a>

我讨厌买笔记本电脑。得同时开着 20 个 Chrome 标签页，交叉比对配置参数，还要查价格。“2026 年最佳笔记本电脑”之类的榜单都是为了赚佣金，根本没用。而且价格一变，这些榜单就过时了。 我开发了一款 App，输入“1200 美元以下适合编程的轻薄笔记本电脑”这样的需求，它就能返回精选推荐，并附有最新的价格和推荐理由。目前支持笔记本电脑和手机。 设计理念：用户旅程 = 机会的收缩/扩张。探索 → AI 筛选 → 候选清单 → 比较。每次交互都会通过 LLM 更新推荐结果。 我们避开了聊天机器人的陷阱。将 LLM 作为基础，但保留了良好的移动端用户体验（卡片式、滑动、导航）。 不确定这是否比手动搜索更好。欢迎诚实反馈。iOS App：<a href="https://apps.apple.com/us/app/great-recs/id6756940360">https://apps.apple.com/us/app/great-recs/id6756940360</a>