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也许学生应该为在一个后工作社会中过上有意义的生活做好准备？

大家好，HN的朋友们，这里是Anders和Tom——我们正在构建一个由视觉大语言模型（LLM）驱动的端到端测试框架，以替代传统的网页测试。 我们知道关于不同浏览器代理的讨论很多。如果你尝试过其中的任何一种，你就会知道它们既慢又贵，而且不稳定。这就是我们专门为运行测试用例而构建代理的原因，并对此进行了优化： - 采用纯视觉而不是容易出错的“标记集合”系统（例如，你在浏览器中看到的那些彩色框）。 - 使用微型视觉语言模型（Moondream），而不是OpenAI/Anthropic的计算机，以实现显著更快和更便宜的执行。 - 使用两个代理：一个用于规划和调整测试用例，另一个用于快速且一致地执行它们。 我们的想法是，规划者构建一个总体计划，执行者则执行该计划。我们可以保存这个计划，并仅用执行者重新运行，以实现快速、便宜和一致的测试。当出现问题时，可以返回到规划者代理进行调整。 这个项目完全开源。我们非常希望更多的人试用，并告诉我们如何改进它。 代码库链接：[https://github.com/magnitudedev/magnitude](https://github.com/magnitudedev/magnitude)

嗨，HN， 我和我的朋友开发了一款AI工具，可以检测您收件箱中的紧急消息，并通过Telegram机器人发送通知。为了让您更方便快捷地回复邮件，Telegram通知中包含了建议的回复和推荐的操作。这是一个非常简单且实用的工具，我每天都在使用。如果您想成为我们的首位用户，请告诉我，这个工具是免费的，安装也非常快速。