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难道只有我这么觉得吗，还是说 Hacker News 上充斥着大量的机器人提交、评论，甚至整段对话？

您好， 我构建了 Axiomeer，一个面向 AI 智能体的开源市场协议。其理念是：与其将工具集成硬编码到每个智能体中，不如让智能体在运行时从目录中选择，市场对所有内容进行排名、执行、验证和审计。 工作原理： * 提供商通过 10 行 JSON 清单发布产品（API、数据集、模型端点） * 智能体使用自然语言或结构化标签描述它们的需求 * 路由器根据能力匹配度（70%）、延迟（20%）、成本（10%）以及硬性约束过滤器对所有选项进行评分 * 执行排名最高的选项，验证输出（需要引用吗？时间戳？），并确定性地评估证据质量 * 如果证据是伪造/虚假/低质量的，智能体将放弃，而不是产生幻觉 * 每次执行都会被记录为不可变的收据 我认为现有的方法缺少信任层。MCP 标准化了如何连接到工具服务器。Axiomeer 在其上运行一层：选择哪个工具，来自哪个提供商，以及你是否可以信任返回的结果？ 技术栈：Python、FastAPI、SQLAlchemy、Ollama（本地 LLM，无 API 密钥）。v1 版本附带天气提供商（Open-Meteo + 模拟）。该架构支持任何返回结构化 JSON 的 HTTP 端点。 正在寻找贡献者来添加跨领域的真实提供商（金融、搜索、文档、代码执行）。每个提供商大约需要 30 行代码 + 一个清单。

用 OpenClaw 运行 Anthropic API，一天就烧掉了大约 50 美元。<p>其他 OpenClaw 用户的情况如何？有人找到有效的降低成本的方法（模型分层、缓存等）吗？

大家好，我在 HN 上发布了 s3ui，这是一个小型的开源工具，提供了一个轻量级的跨平台原生 UI，用于浏览 Amazon S3 存储桶。<p>我想要一个快速且简洁的工具，用于检查存储桶内容、检查输出和更新文件，而无需使用 AWS 控制台或更重的工具。<p>PyPI：<a href="https:&#x2F;&#x2F;pypi.org&#x2F;project&#x2F;s3ui&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;pypi.org&#x2F;project&#x2F;s3ui&#x2F;</a><p>GitHub：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;justinGrosvenor&#x2F;s3ui" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;justinGrosvenor&#x2F;s3ui</a><p>安装方法：<p>pip install s3ui<p>欢迎提供反馈。

我一直在研究治理模型，它将政治权力视为一个系统架构问题，而非道德问题。我发现了这个名为“权力问责理论”（TPA）的提议。 其核心思想是“透明度成比例”：你对他人的权力越大，你在公共角色中的隐私就越少。这本质上是将零信任方法应用于政府。 主要特点： * 自动功能制裁：不是等待数年进行刑事审判，如果领导者未能解释财富差距或未记录的互动，他们将自动失去功能特权（投票权、获取公共资金的权利）。 * 不可侵犯的私人生活：严格禁止监控普通公民。“聚光灯”只追随权力。 * 不可变的机构记忆：每个决定都必须明确说明谁受益，谁付出代价，从而创建一个“外部性”的审计跟踪。 我对将其作为模块化协议（可能通过智能合约或去中心化账本）的技术可行性很感兴趣。像这样的系统有哪些潜在的“攻击向量”？ 链接：[https://medium.com/@anonimo.politico2205/theory-of-power-accountability-tpa-b7bb0438f5cf](https://medium.com/@anonimo.politico2205/theory-of-power-accountability-tpa-b7bb0438f5cf)

大家好， 我正在开发 Persona，一个将邮件排程委托给 AI 的平台。最近，我一直在努力争取第一批用户，但这颇具挑战性。 我已经尝试了大家常说的那些典型策略：冷邮件、LinkedIn InMail、精准定向、不错的文案。但结果大多是死路一条。开信率低，几乎无人回复。 现在，我不想听那些在博客文章或 Reddit 上常见的建议。我特别想知道那些对你们早期有用的、非传统或不明显的策略，尤其是那些当时感觉有点草根、奇怪或违反直觉的策略。 如果你们经历过这个阶段，什么方法真正有效，并为你们带来了第一批用户？