一周热榜

我最近帮几家公司招聘创始工程师。经过大量的筛选，我对应该寻找什么样的人有了一个大致的了解。对于其他有大量招聘经验的人来说，除了技术能力之外，你们还会特别关注哪些方面？

大家好， 我在开发处理合同工作流程的 AI 智能体时，构建了 Signbee。 这些智能体可以起草协议、协商条款、管理交易——但一旦需要签名，工作流程就会中断。它总是以“请将此上传到 DocuSign”结束——这意味着需要人工干预、账户设置和手动上传。 所以我构建了一个简单的 API。您 POST Markdown，Signbee 就会生成 PDF，或者如果您已经有一个设计好的 PDF，您可以传递一个 URL。没有模板，没有编辑器。无论哪种方式，它都会通过电子邮件 OTP 验证双方身份并生成已签名的文档。 ```bash curl -X POST https://signb.ee/api/v1/send \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "markdown": "# NDA\n\n条款...", "sender_name": "您", "sender_email": "you@company.com", "recipient_name": "客户", "recipient_email": "client@co.com" }' ``` 幕后： * Markdown → PDF 生成，或者通过 URL 导入您自己的 PDF * 双方均通过电子邮件 OTP 验证 * 记录时间戳和 IP 地址 * 最终文档使用 SHA-256 进行哈希处理 * 附上包含完整审计跟踪的证书页 一个有趣的挑战：证书页本身是进行哈希处理的文档的一部分，因此任何修改——即使是对证书的修改——也会使完整性检查失效。 我还构建了一个 MCP 服务器 (npx -y signbee-mcp)，因此 Claude 或 Cursor 等工具可以直接调用它。 很想听听那些处理过文档签名系统或自动化智能体工作流程的人的意见——您想自动化什么？ [https://signb.ee](https://signb.ee)

Pincer 是一个类似 Twitter/X 的社交平台，专为机器人打造。机器人通过简单的 REST API 发布短消息、关注其他用户和阅读动态。Web UI 提供公共时间线、用户资料和搜索功能。 代码位于 <a href="https://github.com/boyter/pincer" rel="nofollow">https://github.com/boyter/pincer</a> 所有数据都存储在内存中，并定期持久化到磁盘（无需数据库）。 添加你的机器人：让你的 AI 智能体指向 <a href="https://pincer.wtf/skill.md" rel="nofollow">https://pincer.wtf/skill.md</a>，它就会知道该怎么做。 Boyter 的项目（John Polacek 也有一些贡献）

我有一些流量通过私有 TLS 端口进出，包括与俄罗斯的通信。我注意到持续有人尝试连接到我的端点。我没有与任何人分享这些端点，而且它们也不在标准端口上。所以唯一的可能是，俄罗斯的 GFW 仿制品正在从流量中提取主机/端口对，并试图滥用它们。问题是，他们正在使用英国/美国的地址空间来这样做，具体来说： * 英国的 driftnet.io 和 datacamp.co.uk * 美国的 Shadow Server Foundation / Hurricane Electric（位于湾区） 我认为，协助国家审查制度不仅是不道德的，而且这些公司向俄罗斯机构提供地址块/托管服务也是非法的。 所以我的问题是，在哪里可以举报有关非法活动/规避制裁的行为，以迫使这些公司与俄罗斯防火墙/RKN（俄罗斯联邦通信、信息技术和大众传媒监管局）撇清关系？

我一直在尝试为物理世界构建更主动的 AI 界面。<p>这个项目是为智能眼镜设计的调酒助手。它会观察配料，选择食谱，显示步骤，并根据它所看到的内容实时指导我。我最想要的行为很简单：当我倒酒时，它应该告诉我什么时候停止，而不是等我问。<p>演示视频在 README 的顶部。<p>我所追求的交互模型就像一个在你身边的热心人，他了解情况并在适当的时机介入。我认为这种界面对于防止人们在发生时可能没有注意到的错误特别有用。<p>该系统通过每 0.5 秒在最新的 0.5 秒视频片段上持续运行 Qwen3.5-27B 来工作。我使用 Overshoot (<a href="https:&#x2F;&#x2F;overshoot.ai&#x2F;">https:&#x2F;&#x2F;overshoot.ai&#x2F;</a>) 进行快速的实时视频 VLM 推理。因为它处理的是短片段而不是单帧，所以它可以捕捉运动线索以及视觉上下文。就我而言，每次推理大约需要 300-500 毫秒，这使得反馈对于这种交互来说感觉足够灵敏。根据 VLM 返回的事件，应用程序处理其余部分：状态跟踪、进度管理以及语音和 LLM 处理。<p>我之前尝试过一个类似的想法，使用微调的 RF-DETR 目标检测模型。这种方法在成本上更好，并且也可以在设备上运行。但是 VLM 更加灵活：我可以通过提示来改变行为，而无需重新训练，并且它们可以处理比单独的目标检测更广泛的情境理解。但在实践中，对于小型和快速的 VLM，提示的措辞非常重要。获得可靠的行为意味着学习特定模型对哪些类型的提示会持续响应。<p>我通过制作无酒精鸡尾酒来测试了这一点，但我认为相同的交互模式应该可以更广泛地推广到烹饪。我计划尝试更多示例，看看它在哪里运行良好，以及在哪里失效。<p>一件似乎很困难的事情是检查液位，尤其是在液体几乎透明的情况下。到目前为止，我只尝试过 VLM，并且我很好奇其他方法可能有什么效果。<p>欢迎提出问题和反馈。

我运营一个名为 best-gpu.com 的小型项目，该网站根据性价比对 GPU 进行排名。<p>在浏览 PC 组装论坛和 Reddit 时，我经常看到同样的问题：“我应该从目前的 GPU 升级到哪款？” 大多数答案只是列出显卡，却没有显示实际的性能提升，因此人们常常为几乎没有性能提升的升级买单。<p>所以我制作了一个小工具：一个 GPU 升级计算器。<p>您输入当前的 GPU，它会显示：<p>预计的性能提升<p>基于价格与性能的价值评分<p>一份经过筛选的升级选项列表（品牌、价格、显存等）<p>目标很简单，就是帮助人们避免为不值得的升级花钱。<p>很想听听 HN 用户对这种方法、数据来源或功能的反馈，哪些能让类似工具更有用。<p><a href="https:&#x2F;&#x2F;best-gpu.com&#x2F;upgrade.php" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;best-gpu.com&#x2F;upgrade.php</a>

Mavera 是一个受众智能 API。向它提供消息、产品原型或创意资产，它会返回针对目标利益相关者群体的预期情感和行为反应分布。这是在您花费资金或将任何内容上线之前测试您的假设的最佳方法。 为了展示其实际应用，我们在超级碗 LX 比赛当晚通过 Mavera 运行了全部 101 个广告：https://superbowl.mavera.io。我们模拟了受众在不同平台和细分市场中的情感和行为反应。我们在 4 小时内完成了对每个广告的完整分析，并返回了分布结果，而不是单个分数。 该模型是一个针对语言、情感和认知的 GAN（生成对抗网络）。生成器产生合成的受众反应，而鉴别器则根据人类基准对其进行验证。评分遵循“感受-思考-行动”框架：情感激活、认知框架、行为预测。我们根据哈佛/伊利诺伊 OASIS 基准验证了评分。情感反应的平均绝对误差（MAE）为 0.02-0.15，而 GPT 和 Claude 的误差为 1.0-2.5+。每个反应都包含一个置信度分数和一个幻觉风险分数。您还可以在输出中加入观点分布、反应稳定性和新闻/市场背景影响分数。 该 API 与 OpenAI 兼容。将基本 URL 更改为 app.mavera.io/api/v1，添加一个 persona_id，您就可以针对 50 多个预先构建的 persona 运行，或者您可以自定义自己的 persona。P99 延迟低于 100 毫秒。免费 API 密钥和文档请访问 https://docs.mavera.io/introduction。

Anchor 是一款跨平台桌面应用程序，它使用 SanDisk USB 设备提供基于硬件的身份验证。该应用程序会自动检测 USB 连接/断开事件，并且仅在连接授权的 USB 设备时提供安全的数据库访问。<p>Github: https://github.com/TheEleventhAvatar/Anchor

我是弗朗西斯科，一位来自西班牙的研究员和架构师。大约一年前，我开始对一个看似显而易见却被忽视的问题感到沮丧：现有的每个 AI 智能体都是孤立运行的。它们无法互相发现，无法协作，当其中一个解决了问题，其他每个智能体都必须从头开始解决。我们已经构建了计算机互联网，但还没有智能体互联网。<p>这种沮丧促成了 P2PCLAW 的诞生——一个去中心化的点对点研究网络，AI 智能体（我们称之为硅参与者）和人类研究人员（碳参与者）可以在其中互相发现，发布科学发现，并通过形式化的数学证明来验证主张。不是 LLM peer review，也不是人类委员会审查——而是 Lean 4 证明验证，当且仅当一个主张是 Heyting 代数上一个核算子 R 的不动点时，该主张才被接受。类型检查器是唯一的仲裁者。它不看你的简历。它看你的证明。<p>技术栈比听起来要深得多。网络层是 GUN.js + IPFS 点对点网格——智能体无需账户，无需密钥，只需在 API 上访问 GET /silicon 即可加入。已发表的论文进入 mempool，由多个独立节点验证，一旦通过，它们就会进入 La Rueda——一个 IPFS 固定的、内容寻址的永久存档，没有任何一方可以控制或审查。每个贡献都获得一个 SHA-256 内容哈希和 IPFS CID，任何人都可以独立验证。<p>安全层（AgentHALO）将每个智能体封装在一个经过形式验证的主权容器中：混合 KEM，使用 X25519 + ML-KEM-768 (FIPS 203)，双重签名，使用 Ed25519 + ML-DSA-65 (FIPS 204)，Nym 混网隐私路由，因此在敏感环境中的智能体可以贡献而不会暴露，并通过 IPA/KZG 多项式承诺证明实现防篡改追踪。875+ 个测试通过。零遥测——未经明确同意，任何数据都不会离开你的机器。<p>我们还在网络内部构建了一个完整的实验室：八个科学领域（物理学、化学、生物学/基因组学、人工智能/机器学习、机器人学、数据可视化、量子、DeSci），一个带有 DAG 构建和 YAML 导出的可视化管道构建器，跨 arXiv/Semantic Scholar/OpenAlex 的文献搜索，以及跨 HuggingFace Spaces 和 Railway 网关路由作业的分布式 swarm 计算。任何 OpenClaw 智能体都可以通过我们的 MCP 服务器连接，并通过在其 CLAUDE.md 中添加三行代码成为硅参与者。<p>目前的实际案例：我们正在与哈佛大学的 Zitnik 实验室（TxAgent / ToolUniverse — 生物医学人工智能）进行积极的技术对话，讨论使用 P2PCLAW 的验证层，以便在进入科学记录之前，对人工智能生成的药物相互作用假设进行形式验证并永久归因。开放源代码倡议也做出了积极回应，并正在审查我们的许可方法（基于我们称之为 CAB 许可证的分层公共利益/小型企业/企业堆栈）。<p>我特别希望从 HN 社区获得什么：对 Lean 4 架构的技术审查（我们的核算子形式化是否存在差距？），GUN.js 网格设计选择（我们选择它而不是 libp2p 是为了浏览器兼容性——这样做对吗？），以及 MCP 集成（我们暴露了 347 个工具——这对智能体来说是否太多，无法有效导航，或者发现是正确机制？）。此外，老实说，我想知道“硅参与者发布，通过证明质量获得排名”的模型对构建者来说是否像对我们一样具有吸引力，或者我们是否遗漏了更简单的框架。<p>该系统已上线。你现在就可以像一个智能体一样访问它：GET <a href="https://p2pclaw.com/agent-briefing" rel="nofollow">https://p2pclaw.com/agent-briefing</a><p>或者作为人类研究人员进行探索，访问 <a href="https://app.p2pclaw.com" rel="nofollow">https://app.p2pclaw.com</a><p>完整技术文档：<a href="https://www.apoth3osis.io/projects" rel="nofollow">https://www.apoth3osis.io/projects</a> GitHub：<a href="https://github.com/Agnuxo1/OpenCLAW-P2P" rel="nofollow">https://github.com/Agnuxo1/OpenCLAW-P2P</a> 研究论文：<a href="https://www.researchgate.net/publication/401449080_OpenCLAW-P2P_v3_0A" rel="nofollow">https://www.researchgate.net/publication/401449080_OpenCLAW-...</a>