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Orkes已公开发布了Conductor MCP服务器，该服务器兼容OSS Conductor和Orkes Conductor端点。<p>对于那些不太了解的人，Conductor是一个开源工作流编排工具：<br>https://github.com/conductor-oss/conductor<p>Orkes Conductor是一个围绕该工具构建的现代企业平台：<br>https://orkes.io/<p>在这里查看代码库：<br>https://github.com/conductor-oss/conductor-mcp

我构建了一个开源实现的 Google DeepMind 的 AlphaEvolve 系统，称为 OpenEvolve。它是一个进化编码代理，利用大型语言模型（LLMs）通过迭代进化发现和优化算法。 <p>试试这个： <a href="https://github.com/codelion/openevolve">https://github.com/codelion/openevolve</a> <p>这是什么？ <p>OpenEvolve 通过结合多个 LLM 和自动评估，进化整个代码库（不仅仅是单个函数）。它遵循 AlphaEvolve 论文中描述的进化方法，但完全开源且可配置。 <p>我构建这个系统是因为我想尝试进化代码生成，并看看是否能复制 DeepMind 的成果。原始系统成功改善了 Google 的数据中心，并发现了新的数学算法，但没有发布任何实现。 <p>它是如何工作的 <p>该系统有四个主要组件，它们在进化循环中协同工作： <p>1. 程序数据库：以 MAP-Elites 启发的结构存储程序及其指标 2. 提示采样器：使用过去的解决方案创建丰富上下文的提示 3. LLM 集成：使用多个模型生成代码修改 4. 评估池：测试程序并提供反馈指标 <p>你可以用它做什么 <p>- 运行现有示例，观察进化的过程 - 定义自己的问题，使用自定义评估函数 - 配置 LLM 后端（与任何兼容 OpenAI 的 API 一起使用） - 在集成中使用多个 LLM 以获得更好的结果 - 使用多个目标优化算法 <p>我从 AlphaEvolve 论文中复制的两个示例： <p>- 圆形打包：从简单的几何图案进化到复杂的数学优化，达到了 DeepMind 报告结果的 99.97%（n=26 时，半径和为 2.634 对比 2.635）。 - 函数最小化：将随机搜索转变为完整的模拟退火算法，具有冷却调度和自适应步长。 <p>技术见解 <p>- 低延迟的 LLM 对于快速生成周期至关重要 - 使用 Gemini-Flash-2.0-lite + Gemini-Flash-2.0 作为集成时效果最佳 - 对于圆形打包问题，Gemini-Flash-2.0 + Claude-Sonnet-3.7 表现最佳 - Cerebras AI 的 API 提供了最快的推理速度 - 两阶段方法（探索然后利用）在复杂问题上效果最佳 <p>开始使用（少于 2 分钟） <p># 克隆并安装 git clone <a href="https://github.com/codelion/openevolve.git">https://github.com/codelion/openevolve.git</a> cd openevolve pip install -e . <p># 运行函数最小化示例 python openevolve-run.py examples/function_minimization/initial_program.py \ examples/function_minimization/evaluator.py \ --config examples/function_minimization/config.yaml \ --iterations 50 <p>你只需要 Python 3.9 以上版本和一个 LLM 服务的 API 密钥。配置通过简单的 YAML 文件完成。 <p>我会在这里回答问题并进行讨论！

真正的错误在于不从自己的错误中学习。<p>我的平台通过错误追踪、预防中心、高级分析等功能，帮助你避免这种情况……以便从自己的错误中学习。该平台的设计基于基本原则思维。

嗨，HN！<p>不久前，我开始探索如何让空气动力学模拟在网页上变得更加互动和直观。我希望能有一种即时的体验——对学生来说足够直观，对爱好者来说足够快速，对工程师来说足够可修改。这就是Olelo Foil的诞生。<p>Foil是一个基于浏览器的翼型模拟器，使用JavaScript、Three.js和WebGL编写。它允许你以互动的方式探索翼型在不同条件下的表现，所有内容都是实时渲染的。目前，它使用简化的流体模型，但我正在努力整合Navier-Stokes方程，以实现更准确的模拟——如果有人对流体动力学、GPU计算或数值求解器感兴趣，我非常欢迎你的帮助。<p>我还在构建Olelo Honua，这是一个专注于夏威夷STEM内容和数字工具的教育平台。Foil是这个更大愿景的一部分——将STEM教育带入浏览器，提供开放和可访问的工具。<p>欢迎查看，如果你对合作感兴趣（尤其是在物理方面），我很乐意与你联系！

嗨，HN。我叫Matteo，目前在Twilio担任软件工程师。 在一次站立会议上，有人提到是否有类似于 [runscope.com](https://www.runscope.com) 的开源解决方案。我发现竟然没有类似artillery.io的YAML/DSL解决方案，这让我觉得非常有趣。所以我决定自己动手做一个。 我认为这个项目很酷的原因有： 1. 现在的公司运行着大量的微服务来支持事件驱动的系统。对系统的入口和出口进行断言可能并不能完全通过HTTP来覆盖。我设置了一个插件接口，以便将来可以在文件存储、数据库、队列等方面实现断言。 2. 我不想重新发明轮子。Temporal提供了我所需的所有测试编排、调度、持久化等功能。简单来说：一个测试 = 一个工作流，而一个步骤 = Temporal中的一个活动。 3. 将来，你的AI助手可以针对你的系统运行这些测试，以确保没有回归问题。 你可以在这里试用本地版本：[https://docs.rocketship.sh/quickstart](https://docs.rocketship.sh/quickstart) 我认为这个项目有很大的潜力，任何建议、星标，或者更好的是两者兼而有之，我都将非常感激。

Juvio为Jupyter笔记本提供了类似PEP 723的内联依赖管理和自动、临时的环境设置。

我创建了 maketonesonline.com —— 一个简单的基于浏览器的音调生成器，用于实验 Web Audio API。 它的功能包括： - 生成从 20 Hz 到 20,000 Hz 的音调 - 支持正弦波、方波、三角波和锯齿波形 - 允许您调整频率、音量和左右声道平衡 - 包含多音调、双耳节拍、低音频率和扫频音调模式 这个工具对于测试扬声器、听力测试、探索声音设计，或者仅仅是查看您还能听到多高的音调非常有用。 欢迎访问： [https://maketonesonline.com](https://maketonesonline.com) 我很想听听您的想法、bug 报告或改进建议！

嗨，HN， 我开发了 `chatsh`，这是一款创新的交互式命令行工具，将您的命令行工作流程与实时聊天功能直接融合在终端中。可以把它想象成一个文件系统，其中目录就是聊天室，而像 `ls`、`cd` 和 `touch` 这样的命令则用来管理您的对话，而 `vim` 则打开一个专用的聊天窗口！ 这个项目源于我希望减少在终端专注工作与在不同聊天应用中与他人协调之间的上下文切换。我想将这种互动流畅性直接带入命令行。 技术栈： - 客户端与服务器：Go（所有内容都用 Go 构建！我爱 Go！） - 通信协议：gRPC（利用双向流实现高效的实时聊天） 主要特点： - 类文件系统的聊天导航：使用熟悉的命令，如 `ls`（列出聊天室）、`cd`（加入房间）、`pwd`（显示当前房间）、`touch`（创建新房间）和 `rm`（删除房间）。 - 受 `vim` 启发的聊天界面：一旦进入房间（通过 `chatsh vim <room_name>`），您将获得一个模态的、类似 `vim` 的界面，用于发送和接收消息。 - 无缝集成：将命令行操作的强大功能与专用的持久聊天环境结合在一起。 - 熟悉而又新颖：在全新的对话上下文中体验常见的命令行命令。 `chatsh` 旨在使终端成为一个更具互动性、协作性且不再孤立的空间，同时不牺牲命令行的强大和熟悉感。 我很高兴能与 HN 社区分享这个项目，并非常欢迎您提供任何反馈、想法或建议！请告诉我您的看法。