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今天，我们发布了 Nanobot，这是一个基于模型上下文协议 (MCP) 构建 AI 智能体的开源框架。 MCP 服务器是展示结构化工具的绝佳方式，但它们通常仅限于此——函数的集合。Nanobot 简化了使用推理、系统提示和编排来封装任何 MCP 服务器的过程，使其像一个真正的智能体一样运行。更棒的是，Nanobot 完全支持 MCP-UI，因此智能体可以直接将丰富的交互式组件（表单、仪表板，甚至是迷你应用程序）传递到聊天中。 一个简单的例子：如果你有一个带有 deal（发牌）、bet（下注）和 hit（要牌）等工具的 Blackjack（二十一点）MCP 服务器，你可以使用 Nanobot 封装它，创建一个庄家智能体，该智能体知道如何解释游戏、引导玩家，并在聊天中呈现一个交互式的二十一点牌桌。 我们构建它的原因是我们希望智能体超越文本和函数调用，进入真正的交互式体验——这对于从游戏到电子商务再到开发者工具的各种应用都非常有用。 代码在 GitHub 上：[https://github.com/nanobot-ai/nanobot](https://github.com/nanobot-ai/nanobot) 实时演示（二十一点）：[https://blackjack.nanobot.ai](https://blackjack.nanobot.ai) 我们非常欢迎社区对该框架、设计以及您希望看到的后续内容的反馈。

大家好，HN！我们开发了 buffalos.ai，因为我们厌倦了用户发现我们遗漏的错误。<p>问题：像 Cursor 这样的 AI 工具让我们发布产品的速度提高了 10 倍，但手动测试仍然很慢。<p>Buffalo 会生成浏览器代理，以你未测试的方式点击用户会点击的所有内容。它们会在你的用户之前发现错误。<p>工作原理：<p>1. 粘贴你的预发布环境网址 2. 代理会系统地测试所有交互路径 3. 获取一份详细报告，其中包含不同类别的评分<p>欢迎提供反馈。<p>Beta 测试期间免费：buffalos.ai

我一直在做一个副业项目，用于比较和分析 AI 提示词。你可以在并排测试提示词，收集评分，并查看哪个提示词表现最佳。 这个项目源于我去年在工作中构建的一个聊天机器人项目。我们发现 LLM 对提示词的微小改动非常敏感。由于我们的设置是将提示词存储在仓库中的 `.ts` 文件中，这意味着分析提示词的有效性是不可能的。我尝试过的现有工具要么数据过载，要么将我锁定在它们自己的模型中。 因此，在过去的几个月里，我利用我非常有限的空闲时间（新晋爸爸）构建了一个更简单的东西： * 通过真实的用户反馈来比较提示词。 * 简洁的分析，没有信息过载。 * 使用你自己的 OpenAI 密钥，并选择他们的任何 LLM 模型。 它已经上线并可以免费试用（需要注册，但不需要信用卡）。就网站设计而言，这还远未达到完成品的程度，它有点粗糙，因为设计不是我的强项。非常欢迎大家对这个想法和方向提出反馈。 [https://testune.xyz](https://testune.xyz)

Neon Shower 是一个有趣的工具，用于创建光爆动画，可用作视频的背景/叠加。 欢迎提供反馈！

我是 Guilherme Bolfe，最近开始攻读软件工程硕士学位。 我正在进行一项研究，旨在了解人工智能 (AI) 和语言模型 (LLMs) 如何被用于支持软件的验证与确认 (V&V) 活动——包括在行业和学术概念验证中。 * 如果您从事软件开发、测试、质量保证或相关领域的工作，您的经验将对我们大有帮助，以了解： * 已经使用的工具 * 预期的益处（生产力、质量、时间节省等） * 遇到的挑战和局限性 * 您如何看待 AI 在 V&V 中的未来 该调查非常简短（5-10 分钟），完全匿名，您的回答将被保密： [参与调查] https://forms.gle/XCxpzt6Par4XHR37A 非常感谢您的时间和帮助！ 欢迎与您在该领域的同事分享——这会带来很大的不同！