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有什么想法可以让网络（或至少其中一部分）保持人性化吗？<p>我感觉每次进行网络搜索时，结果中越来越多都是人工智能生成的无意义内容。<p>我担心找到人类创作的内容会变得更加困难。<p>我们如何才能让网络的一部分保持人性化？有什么想法吗？（我不太喜欢山姆·阿尔特曼的眼球扫描设备作为“解决方案”。）

我一直在尝试寻找方法，使Claude Code在实际开发工作流程中更有用，特别是在处理像开发服务器这样的长时间运行的进程时。 这是一个开源的MCP服务器，帮助AI编码代理管理和调试实时的Node.js进程。它支持： - 启动和停止Node.js脚本而不阻塞终端 - 附加到Chrome开发者工具协议以进行实时调试 - 设置断点、逐步执行代码和评估表达式 - 管理多个进程和跨时间的调试会话 您可以使用它可靠地启动像`npm run dev`这样的脚本，在第一行暂停，附加调试器，并逐步浏览代码，所有这些都可以在终端中的Claude Code内完成。 GitHub: [https://github.com/qckfx/node-debugger-mcp](https://github.com/qckfx/node-debugger-mcp) 非常欢迎任何反馈或想法。如果您正在使用Claude Code进行开发或正在构建自己的AI编码工具，我很乐意帮助您入门。

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亲爱的HN社区， 我是一个长期的粉丝，也是第一次贡献者。我刚刚推出了一个面向开发者的语义搜索平台，想与大家分享。 这个想法很简单：上传结构化或非结构化文档，选择您想要索引和标记为元数据的字段，然后立即获得一个干净的搜索API，您可以在自己的应用中使用。 目前支持的功能包括： - 管理您自己的租户和项目 - 上传.json和.txt文件（即将支持.pdf、.docx、.xlsx、.yml等格式） - 提供3个API：搜索、上传文档（嵌入）和删除文档 - 管理您自己的API密钥 - 使用基于CPU的sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2进行嵌入（即将支持其他本地和在线模型） LLM摘要和模型上下文协议（MCP）支持在开发计划中。 我为什么要构建这个平台： 在我的咨询工作中，我发现客户希望超越基本的关键词搜索，集成语义搜索和可选的摘要功能。大多数现有工具要么太昂贵，要么限制太多，或者需要自定义层（例如用于预处理查询和嵌入的自定义Python服务器）。我想要一个以API为先、对开发者友好、易于自托管或开箱即用的解决方案。 这是第一次发布，我非常希望听到您的反馈。您会使用这个吗？对于您的使用案例，缺少什么？ 这里是包含所有链接的自述文件：[https://github.com/vpuna/vpuna-ai-search](https://github.com/vpuna/vpuna-ai-search) 感谢您的时间。