4作者: henryobj大约 1 个月前原帖
嗨,HN <p>简而言之:我们不得不关闭我们的初创公司SPAR - 代码开源 https://github.com/spar-app/spar-services</p> 在2024年,我们开发了一种AI代理基础设施,以支持实时的、个性驱动的AI头像。我们的商业用例是为公司提供一种新的培训(对练)和入职工具,特别是针对需要培训面向客户员工的公司(例如高端零售)。 <p>为了实现上述目标,我们协调了三台服务器: 1. 第一台用于在虚幻引擎(5.2)上运行Metahuman; 2. 第二台用于运行经过自定义微调的开源大语言模型(LLM); 3. 第三台处理其他所有事务,连接上述两台服务器,并在客户端浏览器上进行流媒体传输(WebRTC),同时与外部API(文本转语音和语音转文本等)进行协调。</p> <p>主要功能: * 与不同个性头像的实时互动。 * 用于定制和优化LLM生成对话的微调工具包。 * 结构化反馈系统,将可操作的指导直接链接到对话要点。</p> 未来将利用AI和沉浸式体验来练习软技能。我们不会构建这个未来,但如果你们在构建,欢迎使用我们的工作来加速你们的进程。
2作者: Bumiranks大约 1 个月前原帖
嗨,HN! 我开发了一个小工具,可以通过浏览器界面和 `cloudflared` 安全地将您的本地项目暴露给 ChatGPT。这使得调试或向 ChatGPT 解释代码变得更加简单——无需插件或 API 密钥。 <p>GitHub: https://github.com/bumiranks/gpt-code-viewer <p>期待听到您的想法!
1作者: PETROPALOVSK大约 1 个月前原帖
我创建了loat,这源于我在复杂的税务领域构建高信任产品时的挫折。我们需要为每个产品创建不同的入职流程,为新创业者设计教育性培养活动,以及发送税务小贴士的新闻通讯。现有的工具(特别感谢Loops和SendGrid)非常不错,但创建、撰写和优化这些活动消耗了我大量的时间。 雇佣专门的客户关系管理(CRM)团队对我们来说并不是一个可行的选择。 我们最初构建了内部工具来自动化这一过程,并意识到其他创始人也可以从这种方法中受益。因此,我们将我们的解决方案转变为loat,一个专门的平台,让创始人能够保持精简的团队,同时仍然最大化电子邮件作为强大的增长和入职渠道。 我很想听听您的看法:这是否解决了您面临的实际问题?有没有什么让您感到困惑的地方?有什么可以让它更有用的建议吗?
2作者: lorenzopalaia大约 1 个月前原帖
如果你曾经探索过 GitHub 的仓库,却对项目的真实技术栈了解甚少而感到沮丧——你并不孤单。 这正是我创建 StackHound 的原因。 它超越了 GitHub API,扫描依赖文件,揭示一个仓库实际使用的工具、框架和语言——无论是使用 React、Next.js、Tailwind、Flask 还是 Spring Boot 构建的。 只需输入一个 GitHub 用户名和仓库,即可立即分析。 你还可以使用我们的 /api/analyze 接口将其集成到你自己的工具中。 尝试一下实时演示: [https://stackhound.vercel.app/](https://stackhound.vercel.app/) 查看代码(开源!): [https://github.com/lorenzopalaia/stackhound](https://github.com/lorenzopalaia/stackhound) 非常希望听到你的想法——有哪些功能能让 StackHound 对你更加有用呢?
2作者: StratusBen大约 1 个月前原帖
大家好,我在Vantage工作,这是一个FinOps平台。 我知道目前AI正处于热潮之中,但它确实已经改变了我们的一些开发工作流程。因此,我们希望找到一种方法,让我们的客户能够尝试如何利用AI提高他们的云成本管理效率。 MCP服务器充当大型语言模型(目前仅支持Claude和Cursor,ChatGPT和Google Gemini也将很快上线)与您在Vantage上的成本和使用数据之间的连接器,Vantage支持包括AWS、Datadog、Mongo等在内的20多家云基础设施提供商。(您需要拥有Vantage账户才能使用,因为它使用了Vantage API) 视频演示: [https://www.youtube.com/watch?v=n0VP2NlUvRU](https://www.youtube.com/watch?v=n0VP2NlUvRU) 代码库: [https://github.com/vantage-sh/vantage-mcp-server](https://github.com/vantage-sh/vantage-mcp-server) 最新一代模型在MCP服务器和API的支持下表现得非常出色。到目前为止,我们发现它在以下方面非常有用: - 临时问题:“如果我们有25名工程师,我们的非生产云支出是多少?” - 行动计划:“查找未分配的支出,并寻找应该如何标记的线索。” - 多工具工作流程:“查找最近的成本激增,看看是否可能与工程变更有关,并寻找在同一时间合并的GitHub PR。”(与GitHub MCP结合使用) 我想分享这些,如果您有任何问题,请告诉我。