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必须在敏感环境中打开来自不可信来源的媒体文件，作为日常工作流程的一部分
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担心这些媒体文件中可能存在零日漏洞
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网络攻击将对业务产生巨大影响
我开发了Spltty，这是一个用于跟踪共享开支、自定义分摊和结算的Ruby命令行工具，使用普通的Markdown文件。本文解释了它是如何从一个由Claude管理的文件夹演变为一个命令行工具的。
LabCraft 是一个由人工智能指导的学习平台。它并不是一个聊天机器人！相反，它由课程内容和一个可供学习者安全实践所学知识的实验场组成。AI 导师会观察用户在实验场中的操作，并在用户遇到困难时引导他们朝着目标前进。这个循环会随着时间的推移不断迭代，以改善课程、实验场和导师，从而提供更好的学习体验。
目前，我专注于 Nix/NixOS。这是一项有用的技术，但学习曲线陡峭，我的目标是让 LabCraft 帮助用户克服这一挑战。实验场由运行 Linux 虚拟机的仪器化终端组成，允许 AI 导师观察用户执行命令并在需要时给予指导。目前，Nix/NixOS 课程的第一部分（共约48部分）已对所有用户开放。
我希望用户能提供反馈，告诉我们在哪些方面可以改善学习体验。
我和我的朋友在Claude Code和Codex上花了很多时间。我们不断失去更改背后的上下文，因为每个代理会话都只存在于一个人的笔记本电脑上，而当代码进入PR时，所有的推理都消失了。
我们尝试了提交、PR和文档，但它们只真正捕捉到了最终结果，因此我们构建了一个工具，将所有的代理会话保存在一个可搜索的地方。
现在我们（以及我们的代理）可以查看任何人的会话，并询问诸如“亚历克斯昨天在做什么？”这样的问题。这在几天或几周后恢复更改背后的上下文时也非常有帮助。
Ocean与Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes、Pi及其他代理工具兼容。
我们每天都在使用它，它已成为我们协作工作的重要组成部分。希望你们中的一些人也能觉得它有用！
试试看： [https://ocean.mosaic.inc/](https://ocean.mosaic.inc/)
演示： [https://www.youtube.com/watch?v=sjyrgkRBWVg](https://www.youtube.com/watch?v=sjyrgkRBWVg)
我开始思考为什么火花不支持语音模型。目前有很多优秀的开源模型可用，比如parakeet、kokoro、Qwen ASR等，但如果不自己管理一堆GPU，就无法使用它们。
即使是像Gemma 4这样的LLM（大型语言模型），在语音代理中也不被支持。
然后我意识到，推理平台需要根据你所使用的用例进行不同的优化。以LLM为例，而不仅仅是语音转文本（STT）和文本转语音（TTS）：
- 编码代理 -> 需要大量缓存输入，需要针对KV缓存进行优化
- 创建幻灯片/博客 -> 输出量大，需要针对推测解码进行优化
- 语音LLM -> 缓存输入小，输出少，目前还没有找到优化的方法。
因此，TTS和STT是完全不同的领域。
我不知道的是时间问题，大家现在是否真的想使用像kokoro、parakeet、Qwen等开源模型？
我创建它主要是为了测试和探索，但最主要的原因是这是在之前工作的基础上变得可能的。
加利福尼亚州有一项过时的第8号提案规则，允许房主在其房屋价值低于县评估时申请减免物业税。<p>申请流程包括阅读一份名为《出版物30》的100页文件，以准确选择周围的可比房产，填写表格，签名并将其传真或邮寄给县评估员。<p>我创建了saveproptax来自动化这一过程，利用《出版物30》规则的LLM训练器、Redfin数据以及一些基本的工作人员来发送传真和电子邮件。它已经为湾区的房主每年节省了平均2800美元的物业税减免。