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我自2006年3月20日起使用用户名@switzerland。瑞士旅游自2006年10月17日起使用另一个用户名。最近，谷歌在没有任何通知的情况下将我的用户名转让给了瑞士旅游。他们的另一个用户名实际上已经使用了20年，毫无问题。
更糟糕的是，应用程序在很长一段时间内仍然显示我的用户名，而youtube.com/@Switzerland已经显示了瑞士旅游（Schweiz Tourismus）的用户名，而我对此毫不知情。因此，我几个月前就失去了这个用户名。
我为什么要告诉你这些？你可能会失去你的用户名，而你甚至没有意识到。
Gitmore (https://gitmore.io) – 为创始人和利益相关者提供开发可见性。
*Gitmore 的功能：*
连接您的代码库。用简单的英语提问：
- “本季度发布了什么？”
- “上个月推出了哪些功能？”
- “谁参与了哪些工作？”
获取可以直接放入董事会报告的答案。
*自动报告：*
安排每周或每月的总结发送到 Slack 或电子邮件：
- 发布的功能
- 修复的错误
- 贡献者
直接转发给投资者，或者在您周一会议前自动发送。
*Slack 机器人：*
将其添加到您的工作区。从您已经工作的地方提问。无需 GitHub 登录 – 对您或您的团队都不需要。
*工作原理：*
仅使用 Webhook。Git 平台推送元数据 – 提交信息、PR 描述、作者、时间戳。
每个事件都被规范化为结构化模式。AI 查询的是结构，而不是原始文本。
*安全性：*
仅限元数据。我们从不访问源代码。
- 加密令牌（Fernet）
- Webhook 签名验证
- 支持双因素认证（2FA）
GitHub、GitLab、Bitbucket – 一个仪表盘。
免费使用 1 个代码库： https://gitmore.io
您目前如何处理投资者关于工程进展的问题？
在我从事人工智能代理的工作时，我发现自己不断思考如何有效地对它们进行测试。随着我们整合更多的知识来源并扩展代理的能力，测试变得越来越复杂。作为一种标准做法，我们使用评估来确保质量得以维持。但老实说，我觉得缺少了一些东西。
我所看到的问题是，作为工程师，我们有时缺乏足够的领域知识来准确评估代理的响应。同时，现有的工具限制了与领域专家合作进行测试的可能性。例如，当前的工具更注重仪表板，而不是实际结果的可读性。
这就是我迄今为止的经验——我很想听听你对此的看法。
我写了一篇关于实时大语言模型（LLM）推理在流数据中的新方法的论文。希望找一位在 cs.LG 或 cs.AI 领域拥有 arXiv 认证权限的人来帮助我提交论文。
认证代码：GBUUPW
如果您想先进行审阅，我很乐意分享论文草稿。您可以通过 victor@logotype.se 联系我。
谢谢！
嗨，HN，
我开发了SnapCan（[https://snapcan.app](https://snapcan.app)），这是一款iOS应用，利用人工智能将您的照片真实地放置在地球上的任何地点。
为了获取您诚实的反馈，前几次生成照片完全免费（无需付款）。
我认为它非常适合三种简单的用途：
1. 重新捕捉错过的回忆：在实际旅行中忘记拍摄好照片？可以追溯性地获得完美的照片。
2. 即使分开也能在一起：即使相隔千里，也可以与朋友或亲人在同一个地方（比如你们的老学校）创建一张真实的合影。
3. 纯粹为了好玩：为社交媒体或自己开心，制作不可能或幽默的“如果”照片。
如果您尝试了，我很想知道：
- 您尝试了以上哪个用例，结果是否符合您的期望？
- 过程（上传、选择地点、生成）是否简单明了？
- 有什么想法能让您再次使用它？
直接的免费iOS链接：[https://apps.apple.com/us/app/snapcan/id6756778727](https://apps.apple.com/us/app/snapcan/id6756778727)
我会在这里回答所有问题并讨论反馈。谢谢！
嗨，HN！我开发了WatchLLM，旨在解决在构建AI代理时遇到的两个问题：
1. 调试代理非常痛苦 - 当你的代理进行20次工具调用并失败时，想要弄清楚哪个决策出错了可真是个挑战。WatchLLM提供逐步时间线，显示每个决策、工具调用和模型响应，并解释代理为何做出这些决策。
2. 代理成本迅速上升 - 代理喜欢陷入循环或重复调用昂贵的工具。WatchLLM跟踪每一步的成本，并标记异常情况，比如“检测到循环 - 相同操作重复3次，浪费了$0.012”或“高成本步骤 - $0.08超出阈值”。
核心功能：
- 每个代理决策的时间线视图及成本细分
- 异常检测（循环、重复工具、高成本步骤）
- 语义缓存，额外减少40-70%的LLM费用
它与OpenAI、Anthropic、Groq兼容，只需更改你的baseURL。
该工具基于ClickHouse构建，提供实时遥测，并使用向量相似性作为缓存层。代理调试器通过LLM生成的摘要解释每个步骤发生的原因。
目前，它对每月最多50,000次请求免费开放。我正在寻找早期用户，他们正在构建代理，并希望更好地观察实际发生的情况（以及相关成本）。
试试吧： [https://watchllm.dev](https://watchllm.dev)
非常希望能听到你对其他调试功能的反馈。你希望在代理出现问题时拥有哪些功能？
嗨，HN，
我是VoGen的创始人 [https://vogen.app]。
我一直对人工智能技术的发展感到着迷，但我发现大多数现有的情感表达工具都需要昂贵的订阅费用。我创建VoGen是为了探索如何让AI语音变得更加“人性化”和可及。
它的功能包括：
- **语音克隆**：您可以使用3到60秒的样本克隆一个声音。它在清晰的单人录音中效果最佳。
- **情感文本转语音（TTS）**：您可以选择快乐、愤怒、悲伤等多种情感，而不是单调的语调。
- **双语支持**：目前支持英语和普通话。
- **隐私优先工具**：我还添加了一个基于浏览器的音频速度转换器，该工具在本地处理文件——对于这个特定工具，音频数据不会离开您的设备。
**技术栈**：前端使用React.js构建，并部署在Vercel上。语音引擎使用了一个定制的管道，专注于低延迟推理，同时保持高保真度。
**为什么是免费的？** 目前，VoGen处于早期阶段（MVP）。我想了解人们如何使用它，以及社区对语音质量的期望，然后再考虑商业化。
**隐私说明**：我知道语音数据是多么敏感。我们不会使用您上传的克隆样本来训练我们的基础模型。
我非常希望能得到HN社区的反馈。无论是关于延迟、情感的自然性，还是UI/UX方面——我都非常欢迎。
您认为哪些功能会使这个工具对您的工作流程更有用？
我们有无数复杂的格斗游戏，拥有极其复杂的输入系统：长按键组合、精确的时机。然而，当谈到游戏或互动系统中的舞蹈时，复杂性几乎总是消失。
舞蹈游戏通常要求你在摄像头前进行身体移动，或者踩在垫子上，或者仅仅触发一个单一的表情动画。与此同时，在像Roblox这样的平台上，玩家收集舞蹈动画，并在合适的时刻触发它们来展示自己。有时多个玩家甚至会同步他们的舞蹈，这已经有点像一个迪斯科派对。
所以让我一直困惑的问题是：为什么我们没有“舞蹈格斗者”——一种通过同样复杂的控制来掌握富有表现力和复杂性的舞蹈的系统，使用模式、时机和结构，而不是身体运动？
这个项目是朝这个方向的小实验：我正在探索通过一个基于模式的实时编码界面（Strudel）来控制角色的舞蹈动画，实时混合短动画循环。它还不是一个游戏，只是一个概念验证——但我很好奇舞蹈是否可以被视为一种技巧性、富有表现力的控制空间，就像格斗输入或音乐表演一样。