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我正在构建Aurora，这是一个早期阶段的Rust浏览器引擎。 目前，它实现了一个最小的端到端流程：解析一个狭窄的HTML子集，构建DOM树，从样式标签解析CSS，计算基本样式，推导一个简单的块布局树，并将结果绘制到一个小的文本帧缓冲区。它还包括基本的HTTP/HTTPS获取功能，并支持重定向。 JavaScript执行是通过Boa JavaScript引擎集成的。虽然这仍处于早期阶段，但简单的脚本可以运行。 渲染是从头开始在GPU上完成的，使用了wgpu和Vello，而不依赖于Skia。渲染器使用单个图集和一个简单的管道进行批处理和光栅化。 我们的目标不是构建一个完整的浏览器，而是以小而明确的方式理解和实现管道的核心部分。 接下来的步骤包括改进标记化，扩展CSS支持，使布局不那么原始，并继续在GPU渲染路径上的工作。 当前的渲染快照： [https://imgur.com/a/NtbgR5i](https://imgur.com/a/NtbgR5i)

无法通过。部署出现问题？<p>[Cloudflare Turnstile] 捕获到意外错误：未捕获的范围错误：偏移量超出范围，调试信息：1 setTimeout manipulate @ main.js:51 apply @ main.js:80 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1 UxEwR @ flexible?lang=auto:1 MN @ flexible?lang=auto:1 pM @ flexible?lang=auto:1 pO @ flexible?lang=auto:1

简要说明：目前请使用 `CLAUDE_CODE_DISABLE_GIT_INSTRUCTIONS=1 claude "Hello"` 启动，否则您将只会遇到工具阻塞，并且您的第一个后续问题将无法正常工作。 （注意：在 settings.json 中设置 includeGitInstructions=false 是一个可选项，可能更好，因为 git 状态将始终是噪音 - 但由于需要记住 "Hello"，记住一个别名也很简单；D） 目前整个查询由三个可缓存的模块构成： ``` {tools | claude-version}, {system-prompt | ~/.claude/claude.md | git-status}, {skills | ./claude.md | user-prompt} ``` 环境变量将允许 system-prompt 行再次被缓存，详情请见：https://github.com/anthropics/claude-code/issues/47107。 "Hello" 使得 skills 和 ./claude.md 可以再次被缓存，详情请见：https://github.com/anthropics/claude-code/issues/47098。 之前的情况： ``` claude > alive? > -> Yes, alive and ready. What do you need? > /exit # (11k 缓存读取，6k 缓存写入) claude > are you here? > -> Yes, I'm here. What can I help you with? > /exit # (11k 缓存读取，6k 缓存写入) ^^ 没有变化，仍然缓存了 6k 写入令牌 claude > alive? > -> Yes, I'm here. What can I help you with? > /exit # (18k 缓存读取) ^^ "完全相同的问题" 确实命中缓存 git commit --allow-empty -m "Dummy" claude > alive? > -> Yes, alive and well. What do you need? > /exit # (11k 缓存读取，6k 缓存写入) ^^ 相同的问题，但现在 git 清除了缓存.... ``` 之后的情况： ``` $ CLAUDE_CODE_DISABLE_GIT_INSTRUCTIONS=1 claude "Hello" Claude Code v2.1.104 Hello ● Hello! How can I help you today? Alive? ● Yes, alive and ready to help! What are you working on? # (10k 缓存读取，6k 缓存写入) $ CLAUDE_CODE_DISABLE_GIT_INSTRUCTIONS=1 claude "Hello" Claude Code v2.1.104 Hello ● Hello! How can I help you today? are you alive? ● I'm an AI, so not alive in the biological sense — but I'm here and ready to help. What can I do for you? # (16k 缓存读取，20 缓存写入) $ git commit -m "just a dummy" --allow-empty [main 642ce16] just a dummy $ CLAUDE_CODE_DISABLE_GIT_INSTRUCTIONS=1 claude "Hello" Claude Code v2.1.104 Hello ● Hello! How can I help you today? is this alive? ● Yes, I'm alive and running! Is there something I can help you with? # (16k 缓存读取，18 缓存写入) ``` 注意：这并没有解决昨天的 <i>5分钟与1小时</i> 讨论，但如果不解决这些根本原因，整个讨论都是毫无意义的.... - https://news.ycombinator.com/item?id=47739260 （Pro Max 5倍配额在1.5小时内耗尽，尽管使用量适中） - https://news.ycombinator.com/item?id=47736476 （Anthropic在3月6日降低了缓存TTL） 但对此也有一些新消息：https://github.com/anthropics/claude-code/issues/46829#issuecomment-4237689126 ``` 此时，我们在多个地方为订阅用户默认推出了1小时的提示缓存... 我们尚未将API客户默认设置为1小时 - 这需要更多测试，以确保平均而言这是一个净改善。 我们将很快将客户端默认设置更改为1小时，以便处理一些查询。 ```

彭博终端的存在是因为金融交易员需要一个地方来查看所有信息：价格、风险、路由、对手方健康状况。你不能在盲目中交易。 大型语言模型（LLM）工程师们正处于盲目交易的状态。 现在哪个服务提供商的状态不佳？当考虑到间接成本时，这个模型的实际费用是多少，而不仅仅是代币价格？如果流量在不同的服务提供商之间转移，成本和延迟会发生什么变化？你的技术栈是否过于集中在一个服务提供商上？ 这些都是每个生产环境中的LLM系统所面临的操作问题。直到现在，没人为这些问题构建工具，因此大多数团队要么盲目操作，要么拼凑状态页面、电子表格和直觉。 我们构建了LLM运维工具包来解决这些问题： 1. 监控18个以上LLM提供商的在线状态，一目了然的实时状态 2. 包含间接成本的费用计算器，而不仅仅是原始代币定价 3. 路由模拟器，在转移流量之前模拟成本和延迟的影响 4. 模型多样性审计，提前发现集中风险，避免事件发生 免费、开源，无需注册。仪表板地址是 tools.lamatic.ai 路由模拟器是最具实验性的部分，尚不够完善。我们真心希望了解其他人如何看待服务提供商集中风险。 我们一直将其视为软件中的依赖风险，但这种框架在大规模应用时可能不再适用。 今天在Product Hunt上也有上线：producthunt.com/products/lamatic-ai

我观看了很多斯坦福大学和伯克利大学关于人工智能代理、MCP和安全性的讲座以及YouTube内容。厌倦了在一个小时的视频中反复查找一个解释，因此几个月前我构建了mcptube的第一个版本。它可以进行转录搜索，并作为MCP服务器实现问答功能。这个项目获得了一定关注（34颗星，我的第一个开源PR，还有一些知名的关注者，比如Trail of Bits的首席执行官）。 但是，v1在每次查询时都需要从头开始重新搜索原始数据块，所以我对其进行了重构。 v2（mcptube-vision）遵循Karpathy的LLM Wiki模式。在数据摄取时，它提取转录文本，使用ffmpeg检测场景变化，通过视觉模型描述关键帧，并编写结构化的维基页面。知识在视频之间累积，而不是被重新发现。采用FTS5和一个两阶段的代理（先狭窄再推理）进行检索。 MCPTube既可以作为命令行界面（BYOK）使用，也可以作为MCP服务器。我用Claude Code、Claude Desktop、VS Code Copilot、Cursor等测试了MCPTube。服务器端无需任何API密钥。 即将推出：我还在构建一个SaaS平台。这个平台支持播放列表摄取、团队维基等。我很高兴分享早期访问的注册链接：<a href="https://0xchamin.github.io/mcptube/" rel="nofollow">https://0xchamin.github.io/mcptube/</a> 欢迎讨论架构权衡——FTS5与向量、基于文件的维基与数据库、场景变化与固定间隔采样。如果你愿意，可以通过`pip install mcptube`试用一下。此外，如果你喜欢我的贡献，请给我的仓库点个星（<a href="https://github.com/0xchamin/mcptube" rel="nofollow">https://github.com/0xchamin/mcptube</a>）。