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嗨，HN， 我发布了 DeepBrainz-R1——一系列以推理为核心的小型语言模型（SLMs），旨在用于生产中的自主系统。 核心理念很简单：自主系统不会只询问一次——它们会反复推理（工具调用、验证循环、重试、受限于模式的输出）。这改变了可靠性和成本的要求，而大型聊天优化的语言模型往往在这方面表现不佳。 DeepBrainz-R1 模型经过后训练，以改善多步骤推理行为、输出稳定性和在自主工作负载下的鲁棒性。我们的重点不在于聊天或创意写作，而是在小参数规模下进行可预测的推理。 模型包括： - R1-4B（旗舰版） - R1-2B（低延迟/成本） - R1-0.6B-v2（小型、本地/边缘代理） - 实验性长上下文变体（16K/40K） 所有内容都是开放的（Apache-2.0）。社区维护的量化版本（GGUF，低位）已经开始出现。 我非常希望能收到正在构建代理、使用工具的系统或长时间运行推理管道的人的反馈。 HF 组织： [https://huggingface.co/DeepBrainz](https://huggingface.co/DeepBrainz)

我是Guy，Snyk的创始人，现在正在构建Tessl，一个用于代理技能的包管理器。 我们最近注意到，大多数团队仍然将技能视为静态的工件：Markdown文件，这些文件是从一个代码库创建或复制到另一个代码库的。 这种方法虽然在初期提供了强劲的推动力，但很快就会造成债务： - 技能被重复创建，更新从未推送。 - 质量较差的技能被忽视，反而误导了代理而不是帮助他们。 - 技能知识变得陈旧，无法跟上所描述的系统和实践。 如果没有评估技能的方法，团队就无法清楚地了解一个技能的实际质量，或者它是否随着时间的推移而退化。 我们相信，评估是确保技能质量的基础。 考虑到这一点，我很高兴地宣布，Tessl注册中心包含超过2000个技能的评审评估，您可以请求对任何公共技能进行评估。 我对此次发布感到非常兴奋——期待您的反馈，并期待更多的增强功能在排队中！

我厌倦了Claude在我进行任务时毫无预警地打断我（使用开放代码时）。于是我开发了一个macOS菜单栏应用，能够准确显示你的使用情况。 - 从钥匙串中读取现有的Claude Code OAuth凭证（零配置） - 以百分比形式显示5小时和7天的剩余使用量，并用颜色编码的阈值表示 - 显示消耗速率箭头（→ ↗ ⬆），让你知道自己是处于平稳状态还是冲刺状态 - 24小时的火花线图显示你的使用波动模式 - 在你即将达到限制前的20%和5%时发送通知 该应用完全使用Swift编写，无任何依赖，轮询配额API（而非聊天API，因此不会浪费令牌）。 使用以下命令安装：brew install rajish/tap/cc-hdrm 接下来将推出：完整的分析窗口，包含历史图表和详细数据，显示你实际使用的量、每周限制阻止的量，以及你真正未使用的部分。这是基于she-llac在<a href="https://she-llac.com/claude-limits" rel="nofollow">https://she-llac.com/claude-limits</a>进行的巧妙逆向工程。