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厌倦了花 20 多分钟写一封邮件，我花了 7 天时间构建了一个 Chrome 扩展程序，它能帮助我在 30 秒内起草清晰、自信的邮件——由 Gemini 2.5 Pro 提供支持。 我称它为“邮件草稿加速器”。它是一个轻量级的 Chrome 扩展程序，具有简单的弹出界面 (popup.html, style.css, popup.js)，并使用 manifest v3。 它由 Gemini 2.5 Pro 提供 AI 支持，但也支持 Gemini 2.5 Flash、Flash-Lite Preview，甚至旧版的 2.0 和 1.5 Pro 版本（通过 API 调用）。没有服务器——只有本地前端 + Gemini API。 以下是我每天的使用方法： 我输入几个想法 → 它将它们扩展成一封完整、个性化的邮件。 我选择一个语气（专业、随意、有说服力）。 我告诉它我正在写给谁 → AI 会为他们调整消息。 它帮助我快速行动，听起来充满自信，并且不再过度思考。对于像我这样的独立开发者来说，它彻底改变了游戏规则。 我很乐意收到其他经常写邮件但又讨厌这种拖沓的开发者的反馈。你可以在这里试用它：<a href="https:&#x2F;&#x2F;chromewebstore.google.com&#x2F;detail&#x2F;email-draft-accelerator&#x2F;gekhjogflifbelhfnhgogmmgdomhbfaj?authuser=5&amp;hl=en" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;chromewebstore.google.com&#x2F;detail&#x2F;email-draft-acceler...</a>

<a href="https://arxiv.org/abs/2504.17033" rel="nofollow">https://arxiv.org/abs/2504.17033</a>

嘿！有没有人找到一款轻量级、响应迅速的文字处理软件？我好像几十年一直在用那些臃肿的办公套件！（Libre/OpenOffice，或者微软的）。我怀疑电子表格、类似PowerPoint的工具等的集成，削弱了文字处理软件本应有的简洁性。<p>一个关键点是能够打开 ODT 文件。我最近试了：<p><pre><code> - WPS：感觉臃肿，而且不支持 ODT - Abiword：停止了 Windows 系统的支持 - Atlantis：不支持 ODT</code></pre>

HN 大家好！ 我开发了一个 TypeScript 语言服务插件，它为 TypeScript 5 提供了原生支持，可以导入 .yaml 和 .yml 文件，并提供完整的类型推断和自动补全功能。 我开发这个插件是因为我想把 LLM 提示模板存储在源代码之外，但 JSON 由于需要转义每个换行符和引号，对于大型文本来说可读性较差，所以不太实用。我想使用 YAML，但 TypeScript 默认情况下不为 YAML 文件提供智能感知。这个插件解决了这个问题。 欢迎提出您的反馈或建议！该项目是开源的（MIT 许可证），欢迎贡献。

大家好，我是 Sam，Mastra（一个 Typescript 代理框架）的联合创始人兼首席执行官。我写了一本关于构建代理的书，想在这里和大家分享一下。 这本书名为《构建 AI 代理的原则》。目前有 34 章，148 页，涵盖了 LLM、提示词、代理、工作流程、RAG、评估、多代理、追踪、部署、MCP、工具使用以及其他一些主题。 事情的背景是，去年十月，当我们开始着手 Mastra 的时候，我们对 AI 工程知之甚少，只能边做边学。 一月份，我们开始参加当地的 AI 聚会。我们遇到了很多和我们当初一样的人。不知怎么的，我们从学生变成了老师。每当一个解释似乎能让人理解的时候，我们就会回家把它写进文档或博客里。 有一天，我的联合创始人 Shane 转向我，说，你为什么不写一本关于这些东西的书呢？ 我最初是持怀疑态度的，但我试着写了一个大纲，结果很自然。所以，在接下来的几个周末，我试图把我们的帖子整理成书的形式，并填补空白。令人惊讶的是，它奏效了。最初的版本有 92 页，27 章，每章都很短。 我们本来想把它命名为《AI 工程的原则》，但一位朋友，也是一位创始人作者，说服我用“代理”这个词，所以就有了《构建 AI 代理的原则》。 我们收到的第一个反应是惊讶。我们在之前参加过的聚会上分发了这本书。 我们开始看到人们在社交媒体上发布书评。几个创始人朋友告诉我们，这本书改变了他们的代理架构或界面设计。一位工程师出身的摄像师来到我们的办公室，拍摄了一部迷你纪录片。 人们经常问我们如何保持这本书的更新。我们真的不知道。然后 MCP 和吉卜力工作室出现了，我们知道我们需要更新它。 五月份，我坐下来又写了一个周末。最终又增加了 50 页。除了 MCP 和图像生成，还有很多关于网页浏览、工作流程流、代码生成、代理式 RAG 的内容要写。我们再版了这本书，作为第二版。 人们评论最多的一件事是其中一页，我给出了泄露的 Bolt.new 系统提示词的部分摘录。这是很多人第一次阅读生产级的提示词。 这本书最近变得非常受欢迎。我们在 AI 聚会和会议上分发了数千本，甚至在 LinkedIn 上（在所有地方）也火了。 在实际操作方面，我用 Notion 写了这本书，然后把它粘贴到一个名为 Vellum 的桌面应用程序中，该应用程序会生成 ePub 和 PDF 文件。亚马逊的 KDP 允许你上传这些文件并出版你的书（他们会为你印刷）。拥有一个好的 CI/CD 很有帮助，拥有文档和博客文章作为内容管道中的中间产物也很有帮助。这意味着当我写作时，我可以从一个热缓存中提取。这个过程感觉是 O(n) 而不是 O(n log n)。 请尽情阅读，并告诉我你的想法！（你可能只想下载这本书，用你最喜欢的阅读器阅读，而不是使用 Github 的 PDF 阅读器） 我很快就会开始第三版的写作，我想知道哪些主题感觉缺失了，如果有什么内容过时了，等等。

我在一家项目进展非常缓慢的公司担任中级数据科学家。我大部分时间都花在等待决策或审批上，而且技术工作本身也没有什么挑战性。我感觉自己的技能正在停滞不前，也没有积累到我想要的职业作品集或经验。 目前的数据科学职位市场形势不太好（至少在我所在的德国是这样），所以换工作感觉风险很大。 对于那些有过类似经历的人： * 当你的日常工作没有给你带来推动力时，你是如何保持学习和职业发展的？ * 你推荐关注哪些具体的项目、开源贡献或辅助技能？ 我正在努力平衡保住工作和保持职业发展势头。很希望能得到具体的建议，尤其是来自那些经历过类似停滞期的人。

我见过很多博文，详细介绍了人们使用 AI 进行开发的各种方式。 有些人喜欢用 AI 快速查询 5 个不同提交，以实现相同的功能，然后去喝杯咖啡，回来再审查最佳提交的速度。 另一些人则对 Copilot 提供的“以工程师为中心”的工作流程深信不疑。 还有一些人则避开所有这些工具，因为他们过度依赖 AI，结果感觉自己的技能退化了。 除此之外，还有大量工具涌现，每周都有新的出现。新的模型层出不穷，每个都比前一个更便宜或更快，但都有取舍。 那么，什么样的工作流程适合你呢？