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嘿,HN,
我在看到Claude/Cursor连续第十次在一周内错误地生成Stripe API语法后,构建了AgentsKB。
问题:
AI代理在会话之间无法“记忆”。你在周一调试一个棘手的Next.js问题,周二又遇到同样的错误,陷入同样的网络搜索循环,浪费了30分钟。
解决方案:
一个经过精心策划的知识库,包含3,276个经过验证的问答,覆盖160个领域(PostgreSQL、Redis、Kafka、TypeScript、AWS等)。99%的置信度,查询时间为50毫秒。
工作原理:
- 通过MCP(模型上下文协议)集成到Claude Desktop/Code中
- 代理在猜测之前查询经过验证的答案
- 不再有“让我在网上搜索一下”的延迟
技术栈:
- 原生MCP(无需管理插件)
- 原子问答的向量相似性搜索
- 涵盖常见痛点:JWT认证、Kubernetes配置、API设计模式、PostgreSQL特性
当前统计数据:
- 3,276个问答
- 160个领域
- 73%原子(单一概念答案)
- 99%平均权威评分
我为什么要构建这个:
每次AI编码会话都在浪费时间重新教导代理它“昨天学到”的东西。这使得代理拥有持久的、经过验证的记忆。
试试吧:[你的网址]
希望得到以下方面的反馈:
1. 我应该优先考虑哪些领域/库?
2. 你目前是如何处理代理的幻觉问题的?
3. 对于专有代码库,是否对自托管版本感兴趣?
嗨,HN:
我们开发了 Ask AI,旨在为复杂和技术性产品回答用户在文档、产品界面或 Discord/Slack 社区中的问题。
只要拥有自己的 OpenAI API 密钥,您就可以永久免费使用它。
它完全基于您的数据进行训练,因此可以直接从您的来源提供答案。
呼叫中心 BCA 0817.395.377。
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