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我正在开发一款思维导图应用，旨在整合游戏化功能，使其更加美观且易于记忆。我发现现有应用的图形设计较为简单，无法将其作为我的笔记和学习工具来使用。 换句话说，如果思维导图与其他所有地图看起来都一样，而我只能选择几个形状和虚线/点线，那我该如何（以及为什么）记住这张思维导图呢？这显然不适合我的思维方式，因此我决定创造一些更好的东西 :) 页面上的地图是这个想法的预览，但我对测验、打字游戏和备忘单很感兴趣，希望能收到一些反馈（和创意）关于这些训练模式！ 另外，我也希望能听到大家对现有思维导图软件中缺失功能的看法。如果你是思维导图爱好者并且对测试版感兴趣，请查看联系表单 :) 附言：上周我发布了一个简单的思维导图，但我没有意识到我可以使用 SHOWN HN 来展示我制作的东西并让大家进行互动。它很快就被淹没在页面中，所以我添加了新命令，修改了所有不合理的答案，并为测验和打字游戏添加了一些新功能，并重新发布以获得适当的反馈，希望能找到一些测试者！ 此外，如果你不想参加较长的测验（近180个问题），可以选择一个较小的随机生成子集来进行体验！

我们是Robin、Louis和Thomas。Pipelex是一个DSL（领域特定语言）和Python运行时，用于可重复的AI工作流程。可以将其视为多步骤LLM（大型语言模型）管道的Dockerfile/SQL：您声明步骤和接口，任何模型/提供者都可以填充这些步骤。 <p>为什么选择这个而不是其他工作流构建工具？</p> - 声明式，而非粘合代码：您只需说明要做什么；运行时会自动确定如何执行。 - 以代理为先：每个步骤都携带自然语言上下文（目的、输入/输出及其含义），以便LLM能够跟随、审计和优化。我们的MCP服务器使代理能够运行管道，同时也可以按需构建新的管道。 - MIT下的开放标准：语言规范、运行时、API服务器、编辑器扩展、MCP服务器、n8n节点。 - 可组合：管道可以调用其他管道，这些管道可以是您创建的，也可以是社区共享的。 <p>为什么使用领域特定语言？</p> - 我们需要在结构化语法中保留上下文、意义和细微差别，以便人类和LLM都能理解。 - 我们需要确定性、控制和可重复性，而纯文本提示无法提供这些。 - 额外好处：编辑器、差异比较、语义着色、便捷共享、搜索与替换、版本控制、代码检查工具等。 <p>我们是如何做到的：</p> 最初，我们只是想用LLM解决每个用例，但在不同项目中不断重建相同的代理模式。因此，我们挑战自己保持代码的通用性，与用例的具体细节分开，这意味着要从相关知识和技能中建模工作流程。 与现有的AI工作流程代码/无代码框架不同，我们的抽象层并不封装API，而是将业务逻辑转录为结构化、明确的脚本，供软件和AI执行。因此，具有“声明式”特性：脚本说明应该做什么，而不是如何去做。这就像是AI工作流程的Dockerfile或SQL。 此外，我们希望语言对LLM友好。经典编程语言将逻辑和上下文隐藏在变量名、函数和注释中，这些对解释器是不可见的。在Pipelex中，这些元素以自然语言明确表达，赋予AI完全的可见性：所有逻辑和上下文都以最小的语法呈现。 然后，我们不想自己编写Pipelex脚本，因此我们进行了自我测试：我们构建了一个Pipelex工作流程来编写Pipelex工作流程。它在MCP和CLI中：`pipelex build pipe '...'`运行一个多步骤、结构化的生成流程，生成一个经过验证的工作流程，准备通过`pipelex run`执行。然后，您可以自己或与任何编码代理一起进行迭代。 <p>包含内容：Python库、FastAPI和Docker、MCP服务器、n8n节点、VS Code扩展。</p> <p>我们希望您能提供的反馈：</p> 1. 构建一个工作流程：语言对您是有帮助还是有阻碍？ 2. 代理/MCP工作流程和n8n节点的可用性。 3. 建议我们可以集成的新类型管道和其他AI模型。 4. 寻找开源贡献者为核心库贡献代码，同时与社区共享管道。 <p>已知的限制：</p> - 连接器：Pipelex不与“您的应用”集成，我们专注于认知步骤，您可以通过代码/API或使用MCP或n8n进行集成。 - 可视化：我们需要生成流程图。 - 管道构建器仍然存在bug。 - 自行运行：我们尚未提供托管的Pipelex API，正在开发中。 - 成本跟踪：我们目前只跟踪LLM成本，尚未跟踪图像生成或OCR成本。 - 缓存和推理选项：尚不支持。 <p>链接：</p> - GitHub: [https://github.com/Pipelex/pipelex](https://github.com/Pipelex/pipelex) - Cookbook: [https://github.com/Pipelex/pipelex-cookbook](https://github.com/Pipelex/pipelex-cookbook) - Starter: [https://github.com/Pipelex/pipelex-starter](https://github.com/Pipelex/pipelex-starter) - VS Code扩展: [https://github.com/Pipelex/vscode-pipelex](https://github.com/Pipelex/vscode-pipelex) - 文档: [https://docs.pipelex.com](https://docs.pipelex.com) - 演示视频（2分钟）: [https://youtu.be/dBigQa8M8pQ](https://youtu.be/dBigQa8M8pQ) - 支持与分享的Discord: [https://go.pipelex.com/discord](https://go.pipelex.com/discord) <p>感谢您的阅读。如果您尝试使用Pipelex，请告诉我们具体的问题所在，这对我们来说是最有价值的反馈。</p>

嗨，HN，我们是Truffle AI（YC W25）团队，我们正在开发Dexto（<a href="https://www.dexto.ai" rel="nofollow">https://www.dexto.ai</a>），这是一个用于AI代理的运行时和编排层，能够将任何应用、服务或工具转变为可以推理、思考和行动的AI助手。这里有一个视频演示 - <a href="https://www.youtube.com/watch?v=WJ1qbI6MU6g" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=WJ1qbI6MU6g</a> 我们在帮助客户设置日常营销任务的代理（如在LinkedIn上发布、进行Reddit搜索、生成广告创意等）后开始着手开发Dexto。我们意识到，问题并不在于大型语言模型（LLMs），真正的障碍在于围绕它们的重复编排工作： - 将LLMs与工具连接 - 管理上下文和持久性 - 添加记忆和审批流程 - 根据客户/用例定制行为 每个小项目悄然膨胀成数周的繁琐工作，因为每个客户的需求大多相似，但又略有不同。 因此，我们没有再创建一个需要您自己编写编排逻辑的框架，而是构建了Dexto作为一个顶层编排层，您可以在其中声明代理的能力和行为： - 代理可以使用哪些工具或MCP - 由哪个LLM提供支持 - 它应该如何表现（系统提示、语气、审批规则） 一旦配置完成，代理将作为事件驱动的循环运行——推理步骤、调用工具、处理重试，并维护自己的状态和记忆。您的应用不需要管理编排，只需触发和订阅代理的事件，并决定如何呈现或批准结果。 代理可以在本地、云端或混合环境中运行。Dexto配备了CLI、Web UI和一些示例代理，以便您快速上手。 为了展示其灵活性，我们将一些OpenCV函数封装成MCP服务器，并将其连接到Dexto（<a href="https://youtu.be/A0j61EIgWdI" rel="nofollow">https://youtu.be/A0j61EIgWdI</a>）。现在，非技术用户可以通过与代理对话来检测图像中的人脸或创建自定义照片拼贴。相同的方法也适用于编码代理、浏览器代理、多说话者播客代理以及根据您的数据调整的营销助手。<a href="https://docs.dexto.ai/examples/category/agent-examples" rel="nofollow">https://docs.dexto.ai/examples/category/agent-examples</a> Dexto是模块化、可组合和可移植的，允许您插入新工具，甚至将整个Dexto代理重新暴露为MCP服务器，并从其他应用（如Cursor）中使用它（<a href="https://www.youtube.com/watch?v=_hZMFIO8KZM" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=_hZMFIO8KZM</a>）。由于代理是通过配置定义并由一致的运行时提供支持，因此它们可以在任何地方运行而无需代码更改，使跨代理（A2A）交互和重用变得轻松自如。 在某种程度上，我们喜欢将Dexto视为一个“元代理”或“代理框架”，可以根据其工具、数据和平台定制为专用代理。 目前，我们选择了Elastic V2许可证，以便为社区提供最大灵活性，让大家可以使用Dexto进行开发，同时防止大型企业接管并从我们的工作中获利。 我们非常希望听到您的反馈： - 尝试快速入门并告诉我们有什么问题 - 分享一个您希望在一天内完成的用例，我们将建议一个最小配置 仓库：<a href="https://github.com/truffle-ai/dexto" rel="nofollow">https://github.com/truffle-ai/dexto</a> 文档：<a href="https://docs.dexto.ai/docs/category/getting-started" rel="nofollow">https://docs.dexto.ai/docs/category/getting-started</a> 快速入门：npm i -g dexto

可扩展的基于 S3 的分片计数器，使用 Golang 编写