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我内部使用这个工具的一个版本已经有几个月了，但我决定稍微打磨一下，最终将其发布。<p>这是一个颜色系统生成器，使用 OKLCH 色彩空间创建可访问的、感知均匀的色彩调色板。它以一个种子（主）颜色为基础，从多种色彩和谐方案（如类比色、互补色等）中生成相对的关键颜色，然后用于各自创建 26 步的色彩渐变。渐变中的色调随后用于生成语义色彩角色，或者可以用于创建自定义调色板。<p>所有颜色都经过色域映射到 sRGB 色域，并进行了色度减少，基本上在寻找每一步的最大色域色度时，保持了亮度和色相值。<p>与材料设计主题有明显的相似之处，这主要是因为我在视觉上对其比较熟悉。此外，我在这个项目开始时，发现材料生成的一些颜色有点乏味，因此我想从头开始学习/构建类似的东西。<p>在不久的将来，我希望对这个工具进行一些改进。第一个是动态色度曲线（渐变的色度衰减呈钟形曲线）。目前，所有色相范围的色度曲线在 L ~0.55 时达到峰值，这虽然效果还不错，但由于一些原因并不理想。第二个改进是从图像中提取种子颜色。还有可能添加一个内置的对比度检查器。<p>如果你觉得这个工具有帮助，或者有任何反馈或建议，请告诉我。

我在美国的一所R1公立大学攻读计算机工程博士学位。这是我一直想做的事情，因为它让我能够深入研究各种课题。然而，事实证明我最初的想法并不是全部真相。 我即将进入博士生涯的第二年末。我的导师专注于高性能计算（HPC），但并没有进行前沿研究，而我想从事高效硬件人工智能研究（例如更快的内核、机器学习系统等）。每当我阅读论文，看到作者及其成就，以及他们背后的团队和那些著名学校/实验室时，而我却深陷于某个cuBLAS函数中，希望能将寄存器分块的优化提高到纳秒级别，我就感到自己像个失败者。我不知道该研究什么问题。我开始怀疑我想做的事情是否真的需要博士学位。 我在想，是否有可能像麻省理工学院或斯坦福大学的实验室那样，能做出任何可发表的成果，毕竟他们的团队中有那么多杰出的人才？外面的知识太多了，我所不知道的事情也越来越多。我越是觉得自己了解，就越会有新的问题出现。我原以为自己终于理解了大语言模型（LLMs）的细节，但新的注意力机制变种又不断涌现。我不确定自己是否能阅读到足够的资料，以便进行研究。我希望在博士毕业后能在美国找到工作（回国让我感到恐惧），而且我还是国际学生，所以放弃并不是一个选项。 我在寻找任何建议，如果你有类似的经历，任何帮助都将不胜感激。谢谢。

多年来，我一直陷入困境。被困在一个循环中。每一个新项目，每一个团队倡议——都以同样令人沮丧的开局开始。<p>时间。消耗殆尽。不是在<i>实际工作</i>上，而是在元工作上。定义任务。草拟表单。绘制工作流程。寻找那个“完美”的模板，但总是无法完全契合。只是想要回到零点。到一个可以真正开始有意义工作的起点。<p>大多数项目管理工具？一旦事情开始运转，它们非常出色。跟踪、协作、报告——它们做得很好。但那初始的空白画布呢？当你盯着一张空白页面，被迫使用一个并不完全适合你思维的僵化模板时？它们让你感到无助。你仍然是初始<i>系统</i>的设计师，而不仅仅是其中任务的管理者。<p>这种挫败感？终于爆发了。它迫使我们思考：如果这个初始设置不是一张空白画布呢？如果一个人工智能不仅仅是建议任务，而是<i>为你的工作空间构建整个结构</i>呢？<p>这就是FlowTask的核心理念。想象一下，一个为你生成的全面蓝图。我们谈论的是完整的任务层级描述、分配人、截止日期、依赖关系，所有这些都经过逻辑组织。表单也是如此。生成时包含正确的字段文本、数字、日期、下拉菜单和智能验证规则，具有上下文感知。而工作流程呢？定义的状态、过渡，准备好供你使用无代码构建器或内部系统。所有这些。<p>‘如何’的部分就变得复杂而令人兴奋。这不仅仅是将提示扔给大型语言模型（LLM）并希望得到不错的文本。我们正在构建一个结构化的人工智能生成层。把它看作是一个项目组件的模式生成器，而不是简单的文字生成器。我们正在推动精细调优的模型和复杂的提示工程，以确保输出不仅仅是合理的，而是<i>结构化的</i>。<i>系统就绪的</i>。这就是通过引导模型朝着具体、明确的输出方向来解决“幻觉”问题。<p>我们正在解决这个初始项目“冷启动”的问题。将数小时的行政工作压缩到几分钟。这并不是要取代人类的智慧，而是要自动化那些真正乏味、非创造性的工作。<p>我们在这方面已经努力了一段时间。现在我们需要你毫无保留的看法。你看到的雷区是什么？你目前是如何启动新项目的？什么样的结构化输出实际上能帮到你？<p>让我们聊聊。很高兴深入探讨技术或具体用例。

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我一直在为开放源情报（OSINT）分析师开发一个浏览器自动化系统。我之所以开始这个项目，是因为现有的工具存在一些问题： 1. 它们需要用户对系统需要完成的任务有更精确的理解（例如，去这里，点击这里，然后做这个，再做那个等）。 2. 要执行复杂任务，现有的少数工具需要用户对系统本身有一定的了解（例如，告诉它调用特定的函数或类等）。 我这个项目的目标（我称之为“pyba”）是将所有操作从用户的角度进行抽象化。我内置了两种“探索”模式，分别是深度优先搜索（Depth First Search），在这种模式下，它会选择一种思路并完整执行，然后再回退；以及广度优先搜索（Breadth First Search），在这种模式下，它会并行执行多个相关的计划。 分析师只需用文字输入他们已经知道并愿意分享的内容，以及他们希望进一步了解的内容。为了确保在这个过程中没有障碍，我还硬编码了登录信息，它会从环境中读取您的凭据，并自动登录到像 Gmail、Facebook 和 Instagram 这样的网站（这样您的凭据就不会传送到大型语言模型中）。 当然，您也可以用它来做一些普通的事情（比如，如果您想的话，可以让它为您滚动短视频）！