嗨,HN,
我开发了 [sllm.nvim](https://github.com/mozanunal/sllm.nvim),这是一个简约的(大约500行Lua代码)Neovim插件,可以将Simon Willison出色的`llm`命令行工具直接融入你的编码工作流。
- 在分屏缓冲区中与LLM(如OpenAI、OpenRouter等)进行对话。
- 从Neovim中将文件、可视选择、Shell命令输出、LSP诊断或URL作为<i>片段</i>添加到你的LLM上下文中。
- 异步流式作业——从不阻塞编辑器。
- 切换LLM模型,查看令牌/费用统计,并为所有操作使用快捷键。
受到Simon关于长上下文LLM工作流和从终端管理上下文/片段的博客文章的启发——我希望能够在编辑器中实现无缝集成。它使用 [mini.nvim](https://github.com/echasnovski/mini.nvim) 作为用户界面,但核心逻辑仅约500行代码。
欢迎反馈和提问!感谢Simon Willison和llm社区提供的所有灵感。
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人工智能在社交媒体上被广泛宣传,但也有很多讨论线程提到人们并没有完成任何事情。并不是因为他们不知道如何“提示”,而是平台为了让用户在其上停留更长时间而不断改变规则,导致用户无法有效完成任务。老实说,很多帖子中,人们更愿意学习编程而不是使用人工智能。我想了解一下,使用人工智能与不使用人工智能的用户在创造价值方面的分布情况是怎样的。
我在英国工作,担任部门A的软件/自动化工程师。最近,部门B从一家知名公司购买了一款软件,该软件使用YAML文件来控制自动化框架(可以理解为基础设施即代码)。我并不与部门B的任何人合作,但他们向几个不同的部门(包括我所在的部门)展示了他们的新软件,因此我了解了这款软件。在演示过程中提到,虽然通过YAML文件控制一切非常棒(得益于Git版本控制、Webhook等),但由于需要更改单个值的地方太多,管理数百个文件和代码行将会很困难。在讨论中提到,该公司并没有计划创建任何前端来管理这些文件,这让许多利益相关者感到不满。尽管软件已经购买,仍然会进行推广。
我认为这是一个介入并提出为该工具创建前端想法的机会,但我不想无偿付出。由于我并不直接在这个部门工作,我不确定该如何着手。也许我应该先创建一个最小可行产品(MVP),然后与一些利益相关者接触,看看他们是否感兴趣?
Stripe 通常被视为国际和跨境支付的黄金标准。然而,实际上,许多创始人,尤其是那些在美国以外的创始人,体验却截然不同:
商家经常在没有太多解释的情况下被取消服务。
Stripe 在许多国家并不可用或未得到全面支持。
即使可用,设立法律实体、处理税务合规或管理外汇费用也可能带来巨大的负担。
我们创建了 Dodo Payments 来解决这个问题。 ([https://www.dodopayments.com](https://www.dodopayments.com))
这是一个商家记录(MoR)平台,旨在帮助数字创始人和独立开发者在全球范围内销售,而无需担心监管复杂性、支付基础设施或合规问题。
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在过去几个月中,我们见证了快速增长,显然这是一个影响成千上万试图从非西方国家扩展的小型独立开发者的问题。
我们的早期用户喜欢现在可以“只需销售”,而我们会处理其他一切。社区迄今为止对我们的支持非常棒,我们希望听到更多独立开发者、产品构建者和全球 SaaS 创始人在 HN 上的反馈。
我们刚刚在arXiv上发布了一份基准测试及相关论文,挑战了传统的基于排行榜的语言模型(LLM)评估方法。
Phare专注于事实可靠性、提示敏感性、多语言支持,以及模型如何处理虚假前提等问题,这些在构建严肃应用时非常重要。
一些见解:
- 偏好分数 ≠ 事实正确性。
- 框架效应可能导致模型忽视明显的虚假信息。
- 像谄媚和刻板印象再现这样的安全指标在流行模型中显示出令人惊讶的结果。
我们非常希望听到社区的反馈。