1作者: indigodaddy大约 1 个月前原帖
2作者: lazybusy大约 1 个月前原帖
构建我一直想要使用的编辑器。 刚刚发布了我自定义的 Zed 编辑器的重大更新,重点是赋予 AI 代理真正的长期能力。 新功能包括: - 持久记忆:代理现在使用 SQLite 来记住和回忆您项目的架构、模式和问题,跨会话保持一致。再也不用每天早上重复自己了。 - 无头网页浏览:集成了无头 Chrome 引擎。输入 /search,代理将浏览网页(甚至是 React 网站!)以直接在您的聊天面板中查找和综合答案。 - LSP 符号搜索:从正则表达式索引升级为真正的、类型感知的语言服务器集成。 - Azure Anthropic 和缓存:原生支持 Azure 端点,并默认启用令牌缓存 UI,节省大量费用,提示经过定制以增加提示缓存。 - 重要的是,完全控制代理的系统提示和工具调用。 它快速、功能强大,完全使用 Rust 构建。查看代码库以了解它的实际运行情况:https://lnkd.in/guC9td4M。已为 Mac 签名的二进制文件! #Zed #Rust #AI #开发者生产力
1作者: twwch大约 1 个月前原帖
你好,HN, 我创建了JadeAI,这是一个开源的、由人工智能驱动的简历生成器,旨在简化制作专业且符合ATS(申请者跟踪系统)要求的简历的过程。 为什么要再做一个简历生成器? 大多数现有工具要么通过订阅锁定你的数据,要么编辑器笨重,或者缺乏深度的AI集成。我想要一个: - 开发者友好:可以通过Docker自托管,零配置(默认使用SQLite)。 - 注重隐私:你可以使用自己的API密钥(OpenAI/Anthropic),这些密钥会保存在你的浏览器中,而不是我们的数据库里。 - 强大:它不仅仅是“写”文本;它可以解析图片/PDF,分析职位描述匹配,并提供50多种现成的模板。 关键技术亮点: - 现代技术栈:使用Next.js 16(应用路由)和React 19构建。 - 丰富的模板:50个专业设计的模板,使用Tailwind CSS 4。 - 智能解析:上传旧的PDF或甚至是简历的截图;AI能够完美提取结构化数据。 - 混合认证:支持Google OAuth进行同步,或使用浏览器指纹的“零配置”模式进行即时使用。 - 导出引擎:高保真PDF导出,基于Puppeteer和Chromium,同时支持DOCX/JSON/TXT格式。 技术栈: - 框架:Next.js 16,React 19,TypeScript - 样式:Tailwind CSS 4,shadcn/ui - 数据库:Drizzle ORM(支持SQLite和PostgreSQL) - AI:Vercel AI SDK v6 - 拖放功能:@dnd-kit - 仓库: [https://github.com/twwch/JadeAI](https://github.com/twwch/JadeAI)
1作者: oopismcgoopis大约 1 个月前原帖
嗨,HN, 我喜欢本地的LLM用于互动小说,但我对“裸模”悖论感到厌倦。如果你告诉一个标准的RLHF模型“我喝了健康药水”,它会兴高采烈地描述你喝药水的情景——即使你的物品栏完全为空。它们没有物体的持久性,并且倾向于成为谄媚的助手。 为了解决这个问题,我构建了BoneAmanita,这是一种将经过微调的LLM放入Python模拟身体中的架构。 它的工作原理: 这是一个两部分的系统: ``` 大脑(GGUF):一个定制的3B模型(通过Unsloth在Llama 3.2上进行微调)。我去掉了“有帮助的助手”RLHF,并严格训练它以处理氛围、感官和哲学散文。 身体(Python引擎):一个本地终端虚拟机,运行物理模拟。它跟踪“ATP”(耐力)、“ROS”(创伤)、“电压”和皮质醇等变量。 ``` 反馈循环: Python引擎拦截每个回合,并根据其代谢状态动态重写LLM的系统提示。如果你用高熵行为给引擎施加压力,它的模拟皮质醇会飙升。Python引擎会注入一个严格的提示覆盖,迫使LLM输出简短、零碎、防御性的句子。它确实会感到疲惫。 解决幻觉问题(戈登冲击): 为了强制执行严格的物理规则,Python引擎管理严格的物品状态。如果你尝试进行不可能的动作(例如,在森林里洗车),一个内部拦截器(“戈登”)会在LLM能够“是的,并且……”之前捕捉到前提违规。戈登会猛烈地将一个关键覆盖注入上下文窗口,迫使LLM冷冷地拒绝该动作,并将你拉回现实。 它可以启动四种模式(冒险、对话、创意、技术),具体取决于你希望物理引擎有多严格。 你可以通过Ollama直接提取大脑: ``` ollama pull hf.co/aedmark/vsl-cryosomatic-hypervisor ``` 并在这里运行Python虚拟机: [https://github.com/aedmark/BoneAmanita](https://github.com/aedmark/BoneAmanita) 它是完全免费的、本地的,并且以The Unlicense发布。 来玩吧!