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我创建了 agentlearn，因为我注意到大多数 AI 代理教程关注的是框架（如 LangChain、CrewAI），而不是基础知识。结果是开发者能够复制粘贴代码，但在出现问题时却感到无从应对。 这是一个免费的互动课程，内容包括： - 代理循环 - 循环为何重要（思考 vs. 行动 vs. 观察） - 上下文工程 - “提示工程”背后的真正技能 - 工具与函数调用 - 将文本生成与实际行动连接起来 - 记忆系统 - 短期记忆 vs. 长期记忆，向量数据库 - 协议 - MCP、A2A 及新兴标准 - 生产模式 - 错误处理、成本优化、可观察性 每个概念都有可运行的代码沙箱，您可以逐步体验。设计上故意采用“手绘”风格，以减少与典型技术文档的威慑感。 技术栈：原生 JS + Vite，无框架。 为什么不使用框架？因为理解基础知识意味着理解框架所抽象的内容。一旦掌握核心循环，您就可以使用任何框架——或者自己构建一个。 欢迎反馈！特别希望了解哪些主题缺失。

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我厌倦了无休止地翻阅新闻和浏览模糊不清的标题，因此我建立了一个小网站，将今天的科技和创业新闻转化为一种平静、持续的广播风格的流媒体。<p>没有播放列表，没有切换标签。您只需按下播放按钮，静静聆听。<p>它会在一天中不断更新，感觉更像是调频收听一个电台，而不是消费信息流。<p>我很好奇这种“互联网新闻广播”的形式是否有意义，还是只有我一个人这样想。

你好，HN社区， 我是LensFlowPro的开发者。我之所以开发这个应用，是因为我对macOS上当前的屏幕录制状态感到沮丧： QuickTime是原生应用，但缺乏系统音频录制（没有第三方插件）和摄像头叠加功能。 OBS功能强大，但对于快速演示来说感觉过于繁重和复杂。 Electron应用常常耗电且反应迟缓。 技术栈： 这是一个100%原生应用，使用Swift和AVFoundation构建。它利用了ScreenCaptureKit API（在macOS 12.3中引入）进行高性能捕获，CPU使用率最低。 主要功能： - 系统音频捕获 - 鼠标高亮 - 摄像头叠加 - 省电友好 这是一个付费应用（一次性购买），但我为HN社区准备了一些优惠码供大家试用： H3MWYLAX4YRX 6PL3MFTKTWEF LFHW373HME6Y 我很想听听你们对实现效果或功能请求的反馈！

我正式证明了结构类型与名义类型的辩论无法胜利：任何固定轴的类型系统在某些领域必然会失败。 核心结果是：对于一个具有固定轴（如结构、继承、层次）的类型系统，存在一个领域，其需求无法完全被捕捉。这并不是特定语言的局限，而是一个数学上的不可能性结果。 压缩包中包含的内容： - 完整的 Lean 4 形式化（可通过 lake build 编译） - 针对 Python、TypeScript、Java 和 Rust 的实例化 - 类型系统结构的公理提取自实际语言规范，而非虚构 主要定理：对于任何固定轴的类型框架，存在一个领域 D，使得无法实现完整的类型定义。 如果有任何漏洞，或者这是否结束了结构类型与名义类型的辩论，请告诉我。

今天是星期二，我正在寻找可以解决的实际问题。 我希望获得一些一般性的见解，例如： - 任务规划 - 注意力管理 - 邮件工作流程 - 客户关系管理 - 精简流程以便收款 / 减少摩擦等 如果您有任何具体的想法，请随时分享。提前感谢！