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我为我的 LLM 工作流程构建了这个工具——需要可搜索的、持久的内存，而且不会导致存储成本爆炸。我还想在本地用于我的研究。它是一个内容寻址的存储系统，具有块级重复数据删除功能（在典型代码库中可节省 30-40% 的空间）。我已将 CLI 工具集成到我在 Zed、Claude Code 和 Cursor 中的大多数工作流程中，并且我在仓库中提供了我目前正在使用的提示词。<p>该项目使用 C++ 编写，构建系统还不够完善，但在 macOS 和 Ubuntu 24.04 上经过了测试。

读完《AI 2027》报告后，我脑海里挥之不去一个问题： 如果你是第一个与通用人工智能（ASI）面对面的机器学习研究员，你会问它解决的第一个问题是什么？ 我创建了这个页面，作为概念验证，来收集世界各地的人们会选择的“创世问题”。 很期待看到你的想法 :)

我们开发了一个 SDK，让您的 Web 应用程序能够获取用户的浏览上下文——历史记录、打开的标签页、点击行为——从而构建个性化、情境感知的体验。该 SDK 在设计时就考虑了隐私保护：用户在共享任何上下文之前必须明确授权。<p>潜在用途： 根据最近的活动推荐内容或操作 通过识别用户的来源，简化新手引导流程<p>文档 + 代码：<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;kstonekuan&#x2F;squash-browser-memory&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;kstonekuan&#x2F;squash-browser-memory&#x2F;</a>

当你尝试使用 AI Studio API 密钥时，你会随机遇到限流。转到 Vertex 后，问题依然存在。现在你付费了，但仍然无法获得稳定的性能。 你可能会想：“既然我在 Google Cloud 上已经设置了账单，那就通过 Vertex 使用 Claude 吧。” 然而，在亚太地区，你无法通过 Vertex 注册 Claude。 与此同时，DeepSeek 通过 OpenRouter 提供了可靠的性能，而且还是免费的。令人费解的是，像谷歌这样的科技巨头似乎无法提供同样水平的可靠性。