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独立开发。针对大型语言模型的语义压缩引擎。<p>– 提取主谓宾结构
– 检测问题和比喻语言
– 支持文本、图像和音频
– 兼容CPU
– 输出干净的语义JSON<p>演示： https://huggingface.co/spaces/Sibyl-V/BSE_demo
GitHub： https://github.com/SibylVeradis/BrambleStudio
我创建 Bugsink 是因为我想要一个可以自己运行的错误追踪工具，而不需要维护复杂的技术栈。它可以通过 pip install 安装或使用单个 Docker 容器运行，事件数据存储在本地（支持 SQLite、MySQL 或 Postgres），并且易于运行和维护。
Bugsink 的 API 与 Sentry SDK 兼容，因此您可以保留现有的客户端设置。Bugsink 专注于错误追踪，并且在普通硬件上足够快速，可以处理每天数百万个事件。
1.5 版本引入了源映射支持：<a href="https://www.bugsink.com/blog/bugsink-1.5-introducing-sourcemaps" rel="nofollow">https://www.bugsink.com/blog/bugsink-1.5-introducing-sourcemaps</a>
难道你不能自己托管 Sentry 吗？<a href="https://www.bugsink.com/blog/why-i-gave-up-on-self-hosted-sentry" rel="nofollow">https://www.bugsink.com/blog/why-i-gave-up-on-self-hosted-sentry</a>
你好！我是Adit，BookStates的独立创作者。
这个产品源自我的内心。我一直相信，阅读不仅仅是完成书籍——更重要的是它如何悄然而有力地塑造我们。BookStates最初只是一个简单的工具，用来记录我所阅读的书籍，但它迅速发展成了更有意义的东西。它提供了阅读连续性、对你阅读模式的分析、完成一本书后的思考以及一些有趣的视觉书籍发现方式。
我希望你能试试看，并告诉我你的想法。原生移动应用也很快就会推出！
这是一个免费的工具，帮助您学习和巩固任何主题的知识。<p>系统会在几秒钟内为您生成一个包含12个问题的测验。每个问题都有丰富的反馈——研究表明，在猜测后阅读反馈是实际学习的关键时刻。根据您在测验中的表现，您可以选择进行更难或更简单的后续测验。<p>您的测验结果会保存在您的账户中，您可以稍后重新做这些测验。<p>这只是一个相对基础的最小可行产品（MVP）——如果您喜欢，我很想知道您还希望看到什么其他功能。<p>非常期待来自HN社区的反馈！
大家好！<p>我一直在开发一个名为 Proflect 的副项目，这是一个帮助人们通过反思而不仅仅是行动来实现个人和职业成长的平台。<p>这个想法源于一个简单的挫折：我设定了目标，单独进行日记记录，并从我信任的人那里获取反馈，但这些都没有关联起来。因此，我构建了一个将这些内容整合在一起的工具。<p>以下是 Proflect 的功能：<p>- 设定目标并将其拆分为子目标<p>- 每日记录日记，并将条目链接到特定目标<p>- 向朋友、同事或导师请求反馈<p>- 将条目和反馈标记为积极/消极<p>- 跟踪模式并获取反思或采取行动的提醒<p>该平台尚未上线，但我将在本月晚些时候开放一个封闭测试版，目前可以在 <a href="https://proflect.io" rel="nofollow">https://proflect.io</a> 上注册候补名单。<p>我非常希望能收到以下方面的反馈：<p>- 这个概念——你会使用它吗？<p>- 登陆页面——是否合理？<p>- 你希望看到的任何功能？<p>也很乐意回答问题或交流副项目的建议。感谢你的关注！
最近我一直在与MCP（模型控制点）合作，想分享一些辛苦得来的经验教训，关于什么才是真正让它们有效的因素。
我们构建了一个系统，使得大型语言模型（LLM）能够通过一个流行的企业平台安排会议和预定房间。理论上，我们有自己版本的微软任务矩阵，但在实际操作中，失败率却非常高。
关键在于：让API被LLM“调用”只是简单的第一步。真正的挑战在于让它们“友好”地适应模型的思维方式。可调用性设定了最低标准，而友好性则决定了最高标准（物理世界的API对于模型来说极其难以正确处理）。
像Gitmcp和mcpify.ai这样的工具承诺能够“快速”和“轻松”地将现有系统集成到MCP中。听起来不错，但当你意识到它们并没有提供任何关于实际效果的保证时，就会觉得不那么美好了。
那么，我们如何弥补现实世界API与模型推理之间的差距呢？以下是一些技术方法：
1. **API组合**：将低级API打包成与模型思维相匹配的语义单元
- 例如：对模型而言，安排会议是一个概念，而不是一系列ID查找和日历操作
- 这些是固定的工作流程，不需要代理式推理或复杂的组合
2. **输入处理**：简化参数结构
- 将嵌套结构扁平化为单层表示
- 为参数添加中间计算（例如，将日期字符串转换为时间戳），以支撑模型的推理
3. **输出处理**：优化API响应以提高语义清晰度
- 在每次API调用后明确指定下一步
- 仅提供必要的信息，而不是让模型在噪音中筛选的原始API响应