最新

它一直在不断掉线。我启动一个任务，走开，然后回来时连接就断了，无法恢复会话。昨天它完全不可用，持续了几个小时。 即使它能正常工作，我也看不到任何可视化的内容。如果我让Claude构建一个UI组件，我无法在我的机器上看到它实际的样子。 我就像在盲目操作，批准我从未见过的按钮的更改。 难道只有我觉得远程AI编码应该比现在更进一步吗？

<a href="https://github.com/sadhgurutech/mailtrim" rel="nofollow">https://github.com/sadhgurutech/mailtrim</a><p>我一直认为Gmail的存储问题是由于大型附件造成的。<p>结果发现，问题出在来自少数几个发件人的数千封小邮件上。<p>我开发了mailtrim来解决这个问题： - 显示哪些发件人占用了最多的空间 - 告诉你哪些邮件可以安全删除（并附带信心等级） - 本地运行——没有邮件数据离开你的设备<p>在我的情况下，3个发件人占据了我收件箱大约30%的空间。<p>设置使用Gmail API（一次性大约15分钟）。希望能收到反馈——特别是关于安全模型和用户体验的意见。

这完全是为了营造氛围而编码的。我已经感到疲惫一段时间，想要一种快速制作“表情包”风格图片和其他简单图片编辑的方法，而不需要繁琐的注册、广告、水印等。<p>这只是一个简单的 React 应用程序，运行在浏览器中，托管在 GitHub Pages 上。

大家好，HN社区的朋友们， 我们是来自Katanemo Labs（DigitalOcean旗下公司）的Salman、Shuguang和Adil。 我们想向大家介绍我们最新的关于代理系统的研究，名为“信号”。如果你一直在构建代理，可能会注意到有太多的代理轨迹需要逐一审查，而使用人工或额外的LLM调用来检查所有轨迹的成本会迅速增加。我们的论文提出了一种轻量级的方法，通过实时代理交互计算结构化的“信号”，这样你就可以找到最值得关注的轨迹，而无需改变代理的在线行为。计算信号不需要GPU。 信号被分为一个简单的分类法，涵盖交互、执行和环境模式，包括不对齐、停滞、脱离、失败、循环和疲惫等现象。在τ-bench的标注研究中，基于信号的采样达到了82%的信息率，而随机采样仅为54%，这转化为每条信息轨迹的效率提升达1.52倍。 论文链接：arXiv 2604.00356。 信号已实现的项目： [https://github.com/katanemo/plano](https://github.com/katanemo/plano) 欢迎大家就分类法、实施细节或任何可能存在的问题进行提问。