1 分•作者: AllThingsSmitty•3 天前
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1 分•作者: andyjohnson0•3 天前
1 分•作者: speckx•3 天前
1 分•作者: gregorymichael•3 天前
1 分•作者: tripgeo•3 天前
GeoCards 是一款干净、交互式的地图(使用 MapLibre 和 OpenFreeMap 构建),您可以在地图上点击任何文本标签——城市、公园、道路——它就会将相关的维基百科摘要和照片拉到侧边栏中。它非常适合“足不出户的旅行”,或者仅仅是了解您浏览的地方的历史。
1 分•作者: twapi•3 天前
3 分•作者: amenghra•3 天前
32 分•作者: defrost•3 天前
3 分•作者: difc•3 天前
我一直在构建 Nucleus,因为大多数“代理安全”仍然仅仅是基于策略的:一个配置文件,告诉你“不要做坏事”,而代理仍然可以做坏事。
Nucleus 是一个开源实验项目,它将一个小型、可组合的权限模型与运行时强制相结合:*副作用只能通过一个强制执行工具代理*,在 Firecracker 微型虚拟机内部实现。这个“信封”是*不可升级的*:它只能收紧或终止,永远不会悄无声息地放松。
目前可用的功能:
* MCP 工具代理,具有*读/写/运行*权限(在微型虚拟机内部强制执行)
* Linux 上默认拒绝出口 + DNS 白名单 + iptables 漂移检测(故障关闭)
* 时间 + 预算限制强制执行
* 哈希链审计日志 + HMAC 批准令牌(限定范围、过期)用于门控操作
缺失的功能(坦诚说明):
* Web/搜索工具存在于模型中,但尚未连接到 MCP
* 远程追加式审计存储 + 证明仍在规划中
* 早期/粗糙阶段;目标是“安全地运行于敏感代码库”,而不是“取代你的本地终端”
大部分代码是用 Anthropic 工具编写的;我一直在依靠测试/模糊测试/属性测试来确保其可靠性。
欢迎提供关于以下方面的反馈:(1) 除了致命三要素之外,哪些危险的能力组合,(2) 你希望首先弥补哪些强制执行方面的差距,(3) 你会如何评估它与仅网关方法的对比。
3 分•作者: mesmertech•3 天前
之前看到了 Remotion Claude 技能的发布,说实话,尽管我对一些结果的质量感到惊讶,但我最终还是没有用 Claude Code 尝试,因为我知道我需要设置 Remotion、打包器等等。如果我都要做这些了,我想我不如把它变成一个网站,让任何人都可以写消息并获得视频,而无需任何先决条件。
我也知道并非每个人都有 Claude Code,而且设置 Remotion 也很麻烦。从这次经历中,我学到的最大教训之一是,即使有了这些技能,Opus 在设计任务方面实际上也不是那么好,我正在用 Gemini 来做 Framecall,甚至 Flash(快速模式)有时也能产生比 Opus 更好的结果,考虑到成本差异,这真是令人难以置信。
我学到的其他一些东西是,动态视频与编写优秀代码或使用 Claude Code 作为氛围编码器,而不是了解他们所使用框架的人一样,存在着同样的“问题”。如果你只是说“制作一个关于 X 的精彩视频”,最终结果是否好通常是一个赌注,就像你用 Claude Code 说“为我制作 x 应用程序”一样。你需要对设计有良好的鉴赏力,并掌握一些术语,才能确切地知道你想要实现什么。
K2.5、ZLM 和大多数开源模型在制作视频方面都很糟糕,即使有了这些技能,所以我最终没有把它们作为选项添加。
之所以有定价,是因为事实证明,为每个动画输出 2-5k+ 个代码 token,再加上 1-2k 个用于 Remotion 技能的输入 token,成本有点高。我很想免费提供这个产品,因为我本来就是为了好玩才做的,但唉,就这样吧。
2 分•作者: quanghuynt14•3 天前
我为监控 BullMQ 构建了一个终端 UI 仪表盘。<p>问题:每次需要调试队列时,我都得设置 bull-board – 安装多个软件包,与 Express/Fastify 集成,用适配器包装每个队列,配置路由。这对于生产环境的仪表盘来说没问题,但当你只想快速检查作业时,就显得过于复杂了。<p>bullmq-dash 是一个 TUI,它直接连接到 Redis。它会自动发现所有 BullMQ 队列(无需手动注册),按状态显示作业数量,让你检查作业数据/堆栈跟踪,查看调度器/可重复作业,并跟踪入队/出队速率。支持键盘操作(vim 风格的导航)。<p>用例:本地调试、SSH 会话、快速生产环境检查 – 任何你希望无需启动 Web 仪表盘就能查看队列的地方。
10 分•作者: surprisetalk•3 天前
2 分•作者: assafe•3 天前
目前,Agent技能是静态的SKILL.md软件包,只有预先安装到每个Agent或工具中才能使用,而且并非所有Agent都支持它们。Agent在遇到任务时,无法动态地发现和学习技能。
我构建了Skyll来改变这种状况。Skyll是一个开源项目,旨在让AI Agent自主地发现和学习技能。
Skyll:
* 跨多个来源(Github、skills.sh等)抓取和索引技能,以便根据意图和内容进行查询,而不仅仅是根据名称或标签
* 根据相关性和受欢迎程度对技能进行评分
* 通过REST API或MCP服务器提供完整的SKILL.md内容(和引用)
* 允许Agent在运行时获取技能,无需手动安装
它100%开源。我们还在构建一个社区注册中心,以便任何人都可以添加技能并使其对所有Agent可用。欢迎提供任何反馈!
代码库:[https://github.com/assafelovic/skyll](https://github.com/assafelovic/skyll)
主页:[https://skyll.app](https://skyll.app)
文档:[https://skyll.app/docs](https://skyll.app/docs)
19 分•作者: tatersolid•3 天前
1 分•作者: j4mie•3 天前
1 分•作者: Lunar5227•3 天前
1 分•作者: ihmissuti•3 天前
1 分•作者: dgroshev•3 天前
1 分•作者: sanketgoyal11•3 天前
1 分•作者: romes•3 天前