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我让一个大型语言模型（LLM）代理创建了一个不含剧透的小说维基，读者可以选择他们最新阅读的章节，然后查看仅包含该章节之前内容的页面。 自从十年前阅读《时光之轮》以来，我就一直想要这样的东西。阅读史诗奇幻和其他小说需要记住大量的角色、地点等，有时甚至需要跨越数年。然而，在这段时间里，你无法在各种粉丝构建的资源中查找角色等信息，因为会有剧透。 几年前，我开始尝试构建这个项目，但采用的是固定的命名实体解析流程，随后进行单独页面更新。但这次，我没有尝试为章节处理建立特定的流程，主要是为了好玩，我给LLM提供了一些工具和启动子代理的能力，让它自己尝试更新给定章节的整个维基。结果还算成功！ 我在这里写了更多关于这个项目的内容： [https://kevinstock.org/book-wiki.html](https://kevinstock.org/book-wiki.html) 所有源代码在这里： [https://github.com/kevinastock/book-wiki](https://github.com/kevinastock/book-wiki)

在十多年前的代码中，我看到有这样的评论：HN 用户名是区分大小写的。幸好，这似乎不再是真的了。有人能确认一下吗？

我发明了一种新的替代方案，用于在 Python 中进行分叉、供应和猴子补丁处理包。 这有点像 Python 模块的 OverlayFS - 它允许你在一个新的模块（上层）中为目标模块（下层）编写修改，并将这些修改组合成一个新的虚拟模块（挂载）。 它通过使用 AST 转换重写导入，然后在新的 Python 模块中运行下层和上层模块的代码。 这可以防止在进行猴子补丁时污染全局命名空间，并且如果你想对第三方包进行更改，你不必承担分叉的维护负担，你可以仅打包和分发你的更改。

我开发了Ovi AI，这是一款音视频生成工具，可以让静态图像通过同步的声音、动作和环境音效栩栩如生。<p>与传统工具需要单独配音和编辑不同，Ovi AI能够一步生成语音和视觉效果——使其快速、简单，并且出乎意料地真实。<p>它的功能包括：<p>将图像和提示转换为短小的对话视频<p>生成与口型精确同步的原声音频<p>自动添加环境音效<p>支持多种宽高比和高清输出<p>在几秒钟内创建视频片段（约5秒，720p/24fps）<p>适用对象：<p>内容创作者和营销人员<p>教育工作者和讲故事的人<p>构建基于头像体验的开发者<p>任何希望快速生成对话角色的人<p><a href="https://www.oviaivideo.com/" rel="nofollow">https://www.oviaivideo.com/</a><p>我希望能收到HN社区的反馈——特别是在可用性、潜在集成和功能优先级方面。