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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。
用Lovable构建。仅需1个提示。
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!