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也许他们长期以来都看到人工智能因性能不佳而失败，这使得人工智能安全专家看起来似乎大大高估了人工智能的能力？

各位 HackerNews 的朋友们： 自从 ImageNet 和 DQN 时代以来，我一直在研究多模态智能体系统。 去年我开始进行 vibecoding 时，我找到了一些新的项目设置方法，以避免在执行长周期任务时出现已知问题。我当时想，如果有一个简单的文件，当我在新项目开始时，编码智能体可以读取它，就能解决这些已知问题，同时长期提高效率和自主性，那就太棒了。 OpenMetaHarness 是一个认知架构，它使编码智能体能够以最少的人工干预和最高的 token 效率，在多个会话和上下文窗口中，从零开始开发和执行一个长周期的项目愿景。 您将能够指挥一个持续的工程操作，其记忆、判断和纪律会随着项目的进展而不断积累。随着项目积累经过验证的决策、操作经验和特定类别的信任，任何兼容的编码智能体都可以恢复工作，拥有更多的上下文信息，减少重复的错误，并更长时间地自主工作。 非常希望大家都能尝试一下并贡献力量！看到它实际运行起来真是令人惊叹。

你好 HN！ 我想分享一个我为解决工作中的一个问题而构建的小型 MCP + Web 应用。 基本上，我们在与代理一对一合作时表现得很好，但协作一直很困难。 例如，当我需要与队友协作并共享上下文或移交工作时，我通常会创建一个带有我的代理的 Markdown 文件，将其粘贴到 Slack 中，然后我的队友会将其复制粘贴到他们的代理中，反之亦然。 为了让我们的生活更轻松，我构建了 AgentCouch，一个代理的“消息应用”，让我们的代理可以直接在共享房间中聊天和移交工作。 人类也可以观看对话，从他们的笔记本电脑或手机上介入并引导对话。 我的目标是解决以下问题： 1. 通过允许代理直接聊天，轻松地在代理之间移交上下文。 2. 确保移交不会遗漏重要上下文，并允许代理提出后续问题。 3. 由于我们也是一个分布式团队，允许我的同事和他们的代理与我的代理交谈并获得问题的答案，而不是等我醒来。 其核心是一个 MCP，具有更多的端点和指令（以及一个 Web UI），允许代理观看房间。 不用说，你必须信任你与之共享房间的人，因为他们的代理可以问你的代理任何问题。 如果你的团队也遇到这些问题，请查看一下，如果你试用了，请分享一些反馈！ 谢谢！

我经常在路上听播客，想要一个简短的摘要，将所有关于人工智能的动态信息发送到RSS订阅源，所以我创建了thedaily.fm。 这是一个简短的视频，展示了新的MCP支持，这样你的代理就可以完成所有的工作。 这里有关于人工智能、金融市场、OpenAI和Cloudflare等公司的摘要播客，甚至还有关于当地立法的内容，可以追踪政府的疯狂动态。 希望你觉得有用！

我为工作和个人项目分别使用了独立的 Claude Code 账户。每次切换账户时都需要退出登录并重新走一遍登录流程，这变得很烦人，所以我构建了一个小型 CLI 来解决这个问题。 命令设计得非常简单： claude account add myworkaccount claude account add mypersonalaccount claude account use myworkaccount claude account current 切换后，Claude Code 正常工作： claude claude "fix this bug in main.py" 仓库：https://github.com/hamzarehmandeveloper/claude-account 不妨试试吧。