1作者: DavinKaru7 个月前
我正在探索一款面向产品和用户体验(UX)团队的 AI 工具,它能够管理完整的用户研究工作流程,而不仅仅是 AI 笔记记录/转录。这个想法旨在帮助团队: ◉ 规划访谈环节 ◉ 创建议程/问题 ◉ 在通话过程中保持会议的节奏 ◉ 录音 + 转录 ◉ 提取主题、见解和行动项 ◉ 将研究成果汇总到一个统一的知识库中 可以把它想象成 TL;DV/Fathom(捕获)和 Dovetail/Condens(合成/见解)等工具的结合,但它贯穿整个工作流程,而不是孤立存在。 我正在尝试验证这是否能解决实际问题,谁需要它,以及价值在哪里最高。 如果您负责产品探索、用户体验访谈或持续研究,我希望您能抽出 3 分钟时间提供您的反馈: 调查链接:https://forms.fillout.com/t/grQzTdK7opus
1作者: kishcha7 个月前
嘿,HN!我是创作者。<p>今年早些时候,我以SaaS的形式推出了这个项目,但未能获得关注。我意识到我解决了自己的问题,但没有清晰地解释它。<p>所以,我决定开源它,并附上一个更好的介绍:<p>问题:我曾经有20多个Tampermonkey脚本,用于一次性的调整。维护它们太痛苦了。为简单的事情编写新的脚本感觉像是过度设计。<p>解决方案:一个聊天界面,你描述想要的变化,AI生成CSS/JS,并立即应用它。<p>日常用例: - “将此页面设置为深色模式” - “隐藏YouTube短视频” - “移除付费墙”(是的,有争议) - “添加键盘快捷键”<p>技术细节: - 你的API密钥(Claude/GPT/Gemini/Grok/OpenRouter) - 智能DOM选择器,带有稳定性评分(在退而求其次使用类或nth-child之前,会检查稳定的ID、属性,如data-testid、role、aria-label) - 处理Shadow DOM、SPA、动态内容 - 通过Supabase进行云同步(可选)<p>GitHub:<a href="https://github.com/kchander/magix-extension" rel="nofollow">https://github.com/kchander/magix-extension</a> Chrome商店:<a href="https://chromewebstore.google.com/detail/magix/ebfhenlkpdngcofiegobedbahdeemgjo" rel="nofollow">https://chromewebstore.google.com/detail/magix/ebfhenlkpdngc...</a><p>难点不在于AI——而在于使修改在页面更新后仍然有效。使用Chrome的UserScripts API(Chrome 138+)来持久注册脚本,处理动态内容注入,并在导航过程中管理脚本的生命周期。大量使用MutationObserver来处理被SPA替换的元素。<p>再见!这也是我的第一个开源项目:)
2作者: pranftw7 个月前
我一直在研究一种更高效的 MCP 服务器代码执行方法,该方法消除了 Anthropic 最近的博文中描述的文件系统开销。 Anthropic 的文章(https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-mcp)展示了代理如何通过编写代码来调用 MCP 工具而不是使用直接的工具调用来避免令牌膨胀。 他们的方案为每个工具生成 TypeScript 文件,以实现渐进式发现。它运行良好,但引入了复杂性:您需要为每个工具生成文件,管理复杂的类型模式,在工具更新时重建,并处理版本冲突。大规模应用时,1000 个 MCP 工具意味着需要维护 1000 个生成的文件。 我使用纯动态执行构建了 codex-mcp。我们没有生成文件,而是公开了两个轻量级工具:list_mcp_tools() 返回可用的工具名称,get_mcp_tool_details(name) 按需加载定义。代理像浏览文件系统一样探索工具,但实际上磁盘上什么都没有。 代码片段作为字符串存储在聊天会话数据中。当您执行一个代码片段时,我们使用 AsyncFunction 构造函数将 callMCPTool 函数直接注入到执行环境中。没有导入,没有文件系统依赖,只有运行时注入。该函数直接调用 mcpManager.tools,因此您始终连接到实时的 MCP 连接。 这意味着工具始终保持同步。当工具的模式在服务器上更改时,您已经在调用更新后的版本。无需重新生成,无需构建步骤,没有版本不匹配。代理获得了文件系统方法的所有相同好处(渐进式发现、上下文效率、复杂的控制流程、隐私保护),而没有任何维护开销。 一个警告:MCP 协议不强制执行输出模式,因此链接工具调用需要防御性解析,因为模型无法预测输出结构。但这会影响所有 MCP 实现,而不是特定于我们的方法。 动态执行得益于 Vercel AI SDK 的 MCP 支持,它提供了从代码直接调用 MCP 工具的运行时基础设施。 项目:https://github.com/pranftw/aiter-app 希望收到正在大规模使用 MCP 的朋友的反馈。是否有人探索过类似的模式?