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作为一个xkcd的粉丝，我一直想知道人们最喜欢的xkcd漫画是什么。因此，受到Tom Scott视频的启发，他在视频中“找出最好的东西”，我尝试通过1对1的对战形式来寻找“最佳”漫画。<p>对战组合是完全随机的，并使用Elo评分系统来计算排行榜。
这个小型网页应用允许用户体验基于共识的优化，这是一种无梯度的粒子算法。
嗨，HN，
我开发了我梦想中的Chrome截图扩展程序“Schnippi”，它结合了我在其他扩展中找不到的功能。
功能包括：
- 速度优化：减少捕获和导出（下载/复制）截图所需的按键或点击次数。只需一次按键和一次点击，您就可以将截图保存到剪贴板或下载文件夹中。
- 灵活的捕获和选择：可以捕获任何可见的HTML元素，并在元素层次结构中循环以细化选择。您还可以捕获任意形状的矩形或整个视口。
- 包含源URL：导出截图时附带捕获页面的源URL。
- 多种导出选项：可以复制到剪贴板或以多种格式下载。
- 适合缩放：在“放大”页面上表现良好。
- 注重隐私：不上传您的截图或进行任何数据收集。
- 简洁的用户界面：中性且简约的图形用户界面。
它是完全免费的！您可以在这里试用： [https://chromewebstore.google.com/detail/schnippi-screenshot-tool/bnihkhiedonaoadigfljpjojncpnkeln](https://chromewebstore.google.com/detail/schnippi-screenshot-tool/bnihkhiedonaoadigfljpjojncpnkeln)
为什么截图很棒：
- 速度：除非是纯文本，否则截图通常是从网站捕获信息或数据的最快方式。
- 上下文：截图可以提供捕获数据的必要上下文。
- 通用格式：大多数文字处理器、笔记应用、电子邮件客户端、LLM聊天和搜索引擎都支持图像输入。
Schnippi解决的问题：
仅仅拥有一个PNG格式的截图文件会丢失一个重要信息：捕获页面的URL。这就像没有来源的引用。没有页面URL的截图通常价值不大，因为您无法轻松返回页面以验证信息或了解更多上下文。
为了解决这个问题，Schnippi允许您“复制为HTML”，这包括捕获页面的URL和图像PNG。许多应用程序支持这种格式，包括Google Docs、Gmail、Apple Notes、Pages、Microsoft OneNote和Word等。
我如何使用Schnippi：
- 用于任何类型的研究或为项目收集视觉灵感。
- 截取数据图表的截图与同事分享。使用“复制为HTML”，我不需要单独复制页面链接。
- 从剪贴板捕获并复制截图到搜索引擎/LLM聊天。
- 记录一条信息，包括源URL。
接下来：
我计划添加注释截图的选项，可以使用文本和形状，如箭头、矩形或圆形。
我很乐意听取您的反馈！
谢谢！
在传统软件中，我们编写单元测试以在问题到达用户之前捕捉回归错误。然而，在人工智能系统中——尤其是那些具有自主性的系统，这种模型就会失效。你可以测试输入和输出，使用评估工具，但代理在时间、工具、主控程序、API以及不可预测的用户输入中操作。失败模式并不明显，往往只在边缘案例中显现。我看到一种新兴的实践：代理模拟——结构化、可重复的场景，用于测试人工智能代理在复杂或长尾情况下的行为。
想想看：
如果上游工具在执行过程中失败怎么办？
如果用户在对话中改变意图怎么办？
如果代理的假设微妙地错误怎么办？
从自动驾驶汽车到人工智能代理，这些问题并不是一次性的测试。它们就像自动驾驶汽车的模拟：在受控环境中探索失败边界。自动驾驶汽车团队早已意识到，现实世界的数据是不够的。最稀有的事件往往是最重要的——你需要系统地生成并重播这些事件。相同的长尾分布也适用于大型语言模型代理。我们已经开始将场景测试视为开发循环的核心部分——对模拟进行版本控制，在持续集成中运行它们，并随着代理行为的变化而不断演进。这并不是关于完美覆盖，而是关于从“事后测试”转变为“通过模拟测试”，作为迭代代理开发的一部分。
我很好奇这里是否有其他人正在做类似的事情。你们是如何在几个提示和指标之外测试你们的代理的？我很想听听HN社区对代理可靠性和安全性的看法——不仅仅是在研究中，而是在实际部署中。
你是否想过在现有的兼容OIDC的应用程序中使用Discord认证？discord-oidc-proxy是一个无服务器解决方案，它将Discord的OAuth2转换为符合标准的OpenID Connect (OIDC) 提供者。该服务运行在Cloudflare Workers上。
（我是否也应该让它支持Docker？我在等待你的意见。）
我在我的编程项目中实现了依赖注入（DI）！<p>功能：
- 通过标准OIDC流程使用Discord认证<p>- 无服务器设计，运行在Cloudflare Workers上<p>- 使用Hono框架构建的轻量级实现<p>- 完整的OIDC发现支持（/.well-known/openid-configuration）