ProDisco 为 AI 代理提供了 Kubernetes 访问权限,紧密遵循 Anthropic 的渐进式披露模式 [1]:MCP 服务器暴露了搜索工具,这些工具又展示了 TypeScript 模块,代理通过发现这些模块来编写代码,最终只有控制台输出返回给代理。
ProDisco 更进一步:它并不暴露自定义的 TypeScript 模块,而是提供了一个结构化的参数搜索工具,该工具返回来自官方 Kubernetes 客户端库的最合适的方法,包括其输入和返回值的类型定义。这使得代理能够动态地与上游 Kubernetes 库进行交互,同时避免在此代码库中维护与这些 API 对应的包装或镜像的负担。
<a href="https://github.com/harche/ProDisco" rel="nofollow">https://github.com/harche/ProDisco</a>
[1] <a href="https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp" rel="nofollow">https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mc...</a>
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这是我在过去几个月里一直在进行的一个小项目。它是一个托管Lua脚本的服务,背后有静态HTTP端点。这是我为了满足自己的需求而构建的,现在我正在推出一个免费的公共测试版,看看是否还有其他人也觉得它有用。
<backstory>
我第一份专业工作是在一家构建工业物联网平台的公司,最独特的功能是他们的基于Lua的脚本平台。我对Lua的热爱让我在下一份工作中(在SmartThings)成为了推动Lua基础Edge Drivers实现的主要推动者,当时我们被迫停止使用旧的基于Groovy的设备类型(DTH),我负责编写初始的概念验证,设计架构,并编写系统的核心部分。
这基本上是我对一个在2017年关闭的旧服务webscript.io的看法,正是这个工具让我爱上了Lua。我在个人项目和工作中的小工具中都大量使用了这个服务。当它关闭时我感到非常难过,真的觉得没有一个星期我不希望它还能存在。因此,我最终决定需要构建自己的版本。
</backstory>
Bodge的整个理念是尽可能简单地将一些东西拼凑在一起。我一直有很多小的副项目想做,但它们的维护成本不值得。因此,我构建了Bodge,以便在灵感来临时,让每个单独的项目变得更轻松。到目前为止,我已经构建了:
* 一个用于一些拼凑在一起的物联网设备的当前时间API: [https://time.bodge.app/](https://time.bodge.app/)
* 一个为我妻子编写的脚本,检查她的通勤时间,并在情况变糟之前给她发邮件。
* 如果我的Matrix服务器宕机,给我发送邮件通知。
* 一个“随机选择一个东西”的页面。 [https://rand.bodge.app/choose?head&tails](https://rand.bodge.app/choose?head&tails)
* 一个“工作”电话号码的语音信箱,脚本将Webhook转换为对我的提醒。
* 每当一些半公开的自托管服务发布新版本时,给我发送邮件通知。
* 一些公司的职位列表抓取器,通知我每当有新职位发布且符合某些筛选条件时。
* 一个WebPush服务器,我最终希望用来发送自定义通知。
* 一个SVG访问计数器, [https://hits.bodge.link/](https://hits.bodge.link/),纯粹是为了好玩。
脚本可以简单到如下所示:
```lua
return "Hello, world!"
```
也可以复杂到你愿意在单个Lua文件的限制内做到的程度。
目前我提供的Lua模块包括:发起HTTP请求、处理JSON、发送提醒、简单的字符串/字符串键/值存储、跨脚本互斥锁,以及其他一些基本功能。
账户是免费的,但你甚至不需要注册一个账户就可以随意玩弄编写脚本。主页上有一个演示,可以让你运行真实的脚本,但有一些额外的限制。
我很想听听大家的想法!
我们最近发布了 Tiptap AI 工具包(<a href="https://tiptap.dev/docs/content-ai/capabilities/ai-toolkit/overview">https://tiptap.dev/docs/content-ai/capabilities/ai-toolkit/overview</a>),该工具包允许开发者将基于大型语言模型(LLM)的编辑功能嵌入到富文本编辑器中。
现在,我们正在探索下一步:让智能体在没有浏览器参与的情况下操作文档。
这个想法是建立一个服务器端系统,让智能体能够实时读取、写入和转换文档——本质上将文档层视为一个可编程的数据存储,智能体可以直接与之交互。我们内部开玩笑称之为“实时智能文档数据库”,因为它正朝着这个方向发展。
我很想知道其他人对这个方向的看法。
如果你有一个数据库,其基本单元不是行/对象,而是具有语义结构的文档,智能体可以对其进行修改,那么它还可以或应该做些什么?
有哪些明显的风险?
你希望在智能体的自主性和文档的完整性之间设定哪些边界?
我很想听听你们如何扩展或限制这样的系统。
我很好奇那些你必须强迫自己去做的事情——即使你知道它们是必要的——最终改善了你的生活质量。
我妻子是一名自由撰稿人/翻译,许多客户在检查她的作品时使用所谓的AI检测工具,常常要求她重写作品,直到得分低于30%(即使这些作品最初完全是她的原创)。
如果你依赖这些工具,请知道它们并不准确,根本不准确。实际上,它们是浪费时间。举个例子,我把《独立宣言》的前三段粘贴到其中一个检测工具中,结果显示:100%由ChatGPT生成。
编辑:已删除AI检测工具网站的链接,因为我不想让这看起来像广告。如果你想检查,可以在谷歌上搜索“AI Checker”,自己测试一下。
上个月,我在我的GKE集群(圣保罗地区)中有一个容器进入了错误循环,输出到标准输出的日志达到了每秒约2000条。我通过亲身经历发现,GKE的默认行为是将100%的日志吞入Cloud Logging,且没有速率限制。在警报触发之前,我的账单几乎跳涨了1000%。
基础设施(计算):约140美元(821雷亚尔)
Cloud Logging:约1300美元(7554雷亚尔)
比例:日志费用是实际服务器费用的9.2倍。
https://imgur.com/jGrxnkh
我修复了循环,并立即暂停了`_Default`接收器。
我提交了一个账单工单,请求对这项失控资源进行“一次性礼遇调整”——这是AWS/Azure首次出现异常时的标准做法。
我已经被拒绝了两次。
最新的回复是:“由于我们的内部政策,团队拒绝了调整请求。”
如果你使用GKE,Log Router中的`_Default`接收器会捕获所有容器的标准输出和标准错误。
对于日志的摄取量没有默认限制,这真是荒谬!
一个简单的`while(true); do echo "error"; done`就能让一个小项目破产。
请前往Logging -> Log Router,编辑`_Default`接收器。
添加一个排除过滤器:`resource.type="k8s_container"` `severity=INFO`(或排除特定命名空间)。
最近有没有人成功将账单争议升级到一级支持以上?
看来他们的政策现在是强制全额支付,即使是明显的失控或意外使用,这真是荒谬,因为这只是日志!文本!
我一直在寻找一种能够顺畅旋转的可穿戴戒指,类似于小型的指尖陀螺——我想要的是具有真实旋转惯性的,而不仅仅是一个松松垮垮的装饰性环。<p>我到处搜索,只找到了:<p>带有摩擦外圈的“旋转戒指”<p>便宜的亚马逊版本,旋转部分会掉落<p>只能旋转几秒钟的设计<p>沉重或笨重的戒指,佩戴起来不舒服<p>我想要的是:<p>足够舒适,适合日常佩戴<p>能够轻轻一拨就顺畅旋转<p>摩擦力低(理想情况下像轴承一样光滑)<p>能够保持完整超过几天<p>不会发出咔嗒声或卡顿——只需顺畅旋转<p>像这样的设备真的存在吗?<br>还是说在戒指形态中存在某种机械限制,使得“指尖陀螺级别的光滑度”难以实现?<p>我希望能得到任何尝试过类似设计、了解应避免材料或理解制作微型可穿戴转子工程限制的人的见解。