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。