上周，我们公司的安全人员让我写一份文档，介绍他们的工作流程，以及我所有AI代理所涉及的数据和系统。我心想：“这工作量太大了。”于是我开发了Heron。它会通过10个主要问题对您的代理进行访谈，并在感到不确定时进行智能跟进。它还具备合规性标记（如SOC2、GDPR、欧盟人工智能法等）。最终，您将获得一份包含所有必要信息的完整报告。
欢迎尝试。无需SDK，无需代码更改，采用MIT许可证。它有4种模式（服务器、覆盖、扫描、技能）。期待您的反馈和贡献。我希望您觉得它有用。
仓库链接： [https://github.com/theonaai/Heron](https://github.com/theonaai/Heron)
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嗨，HN，我创建了Flowcost。
这个想法很简单：在实施之前，了解你的AI工作流程可能会花费多少。
我之所以开始这个项目，是因为在客户工作和构建另一个个人项目时，我不断遇到同样的问题：我无法清晰地理解整个系统，也无法与他人分享这些想法。一旦涉及到检索、重试、工具使用、基础设施和不同的模型选择，理解成本和性能就变得更加困难。
Flowcost正是为这个规划阶段而设计的。它帮助在构建AI系统之前进行建模，使架构、权衡和可能的成本更容易理解，也更容易分享。
这不是一个监控工具或实时支出仪表板。它是用于在设计仍然灵活时规划AI工作流程的工具。
如果你尝试使用它，我特别希望能收到来自构建大型语言模型（LLM）产品、检索增强生成（RAG）系统或代理工作流程的工程师的反馈。
在RTT、DNS和HTTP监测层中观察到事件集群之前可重复的结构漂移。
数据集：
约292,000次测量
42个事件集群
中位提前时间：
RTT → 15.99分钟
DNS → 19.0分钟
HTTP → 29.51分钟
78.6%的事件表现出前兆行为
19%显示多层确认
想知道其他从事可观察性或可靠性工程的人员是否也观察到了类似的早期漂移行为。
用户在Discord上报告了关于使用Claude Code订阅与Pi相关的问题。
我注意到的一点（我使用的是Claude的订阅服务，所以无法退款，但这适用于使用窗口）是，有时人工智能会出错，因此如果某些信息很重要，我会让Claude代码启动几个子代理来验证信息，通常会发现错误并进行纠正。<p>我觉得这有点不公平，我必须为此付费（或失去一些使用时间）。<p>我很想听听其他人的看法。