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随着人工智能代理变得越来越自主，控制不可逆的行为（如发送资金、电子邮件、部署代码）变得至关重要。<p>Nyxi 引入了执行时治理：一个清晰的否决/允许边界，无论提案来自人类还是模型，都能有效运作。<p>公共文档和演示请见此处（专有，无源代码）：<a href="https://github.com/indyh91/Nyxi-Showcase" rel="nofollow">https://github.com/indyh91/Nyxi-Showcase</a><p>主要概述：<a href="https://github.com/indyh91/Nyxi-Showcase/blob/main/docs/PRODUCT.pdf" rel="nofollow">https://github.com/indyh91/Nyxi-Showcase/blob/main/docs/PRODUCT.pdf</a><p>非常希望能收到对这个概念的反馈！

我在使用多个学习管理系统（LMS）平台后，构建了Minima LMS，旨在以不同的方式实现一些设计理念。 我做出的关键决策包括： - 基于位图的观看跟踪 - 跟踪实际的观看/跳过模式，而不仅仅是“完成/未完成”。 - 可重复使用的日期内容 - 具有特定日期的课程可以复制，而无需手动更新每个日期引用。 - 细粒度的嵌套权限 - 细致的访问控制，自然适应层次化内容结构。 - 基于字幕的搜索 - 搜索视频转录并直接跳转到时间戳。 - 处理所有边缘情况（进入/退出/重新进入）的实时会议出席，无需服务器端异常处理。 这些选择解决了我所经历的实际痛点。例如，大多数LMS平台要么过度跟踪（数据库开销过大），要么跟踪不足（仅有是/否的完成状态）。位图方法高效地提供了详细的分析。 该系统使用Django、SolidJS、PostgreSQL和OpenSearch构建，并采用MIT许可证。 快速启动：sh dev.sh up 期待来自社区的反馈！

在我看来，Vimscript 非常简洁，能够很好地满足其目的。而 Lua 在语法上显得有些冗余。<p>请问有哪些具体场景是 Lua 明显优于 Vim9script 的？感谢大家的分享。

构建了两个项目： <p>预测代理 - 爬取顶级Polymarket交易者，找到他们的共识投注，评估入场质量。目前正在跟踪51个真实信号。</p> <p>代理钱包 - 我构建的“财务绳索”，以防代理失控。设定消费限制、审批门槛、时间窗口，并提供完整的审计追踪。</p> <p>实时演示：</p> <p>预测信号： <a href="https://predictor-dashboard.vercel.app" rel="nofollow">https://predictor-dashboard.vercel.app</a></p> <p>代理钱包： <a href="https://agentwallet-dashboard.vercel.app" rel="nofollow">https://agentwallet-dashboard.vercel.app</a></p> <p>这个想法：AI代理需要花钱。有人需要建立安全防护。这就是代理钱包的作用。</p> <p>GitHub: <a href="https://github.com/JackD720/agentwallet" rel="nofollow">https://github.com/JackD720/agentwallet</a></p>

我正在寻找最佳途径，以便找到需要雇佣兼职角色来启动业务的创业创始人。我在SaaS领域拥有15年的产品开发经验，希望与其他创始人建立联系。

我们曾被告知，人工智能将开启一个小团队在几周内构建企业级产品的时代。它们在哪里？Excel 的竞争者在哪里？Outlook 的竞争者在哪里？Jira 的竞争者在哪里？ 这一切从未发生。这完全是一个神话。大型科技公司依然占据主导地位，这本身就证明了我们当前模型的无能和徒劳。

我对一个人工智能编码代理进行了审计，发现了50个攻击向量 https://dev.to/dmitry_labintcev_9e611e04/riding-the-hype-security-audit-of-ai-agent-clawdbot-2ffl