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我开发这个应用是因为原生的 Boox 笔记应用记录了大量冗余的笔迹数据，这最终导致在复杂绘图时出现严重的延迟。
这是一个以隐私为中心的网页应用（Rust + WASM），完全在本地运行。它解析 .note 文件，剔除那些不影响视觉效果的重叠点，并导出一个更轻量的文件。这大大减少了文件大小，并恢复了在设备不再卡顿的情况下进行素描的能力。
如果有人对 Boox 文件格式感兴趣，它还包括一个基于网页的渲染器/调试器。
嗨，HN，我很高兴与大家分享我在过去几个月里开发的导航 API 的 polyfill。
导航 API 已经在所有现代浏览器的最新版本中推出，取代了较旧的历史 API，并为开发单页应用程序提供了一些急需的改进。我一直迫不及待想在生产环境中使用它，因此我创建了这个 polyfill。
目前，我对它对 currentEntry、entries()、canGoBack/canGoForward 以及 currententrychange 事件的支持感到非常满意。
导航 API 最有趣的地方在于它的导航过渡生命周期管理，包括 navigate 事件、导航拦截器等——这是我接下来计划攻克的内容。
它没有任何运行时依赖，bundlejs.com 报告在打包和 gzip 后的体积为 2.95 kB。
我希望能得到一些反馈，并评估大家的兴趣，因为我在考虑如何继续实现 API 的其余部分的 polyfill。感谢大家的关注！
我刚刚发布了 VectorNest —— 一款开源的基于浏览器的 SVG 编辑器。<p>如果您有一个 SVG 文件，并且需要快速进行编辑（路径、对齐、小修小补、动画、LLM 辅助），而不想安装软件，这款工具非常适合您。<p>试用演示：<a href="https://ekrsulov.github.io/vectornest/" rel="nofollow">https://ekrsulov.github.io/vectornest/</a>
GitHub 仓库：<a href="https://github.com/ekrsulov/vectornest" rel="nofollow">https://github.com/ekrsulov/vectornest</a><p>欢迎反馈、报告问题和贡献代码。
我开发了 Lite Network Scanner，这是一款开源的 Python 工具，具有 TUI（终端界面），用于局域网发现、自定义 IP 扫描和端口审计。<p>它旨在用于伦理诊断和安全测试。<p>跨平台：支持 Windows、Linux 和 macOS。
嗨，HN！
我创建Opaal是因为编写多智能体协调提示变得繁琐且容易出错。每当我想要协调3到5个AI智能体完成复杂任务时，我都需要花费20分钟以上的时间手动撰写提示。
Opaal（智能体AI启动的协调提示）让你可以以可视化的方式设计这些工作流程。你可以将智能体卡片拖到画布上，将它们组织成不同的阶段（列），并在它们之间绘制连接，应用程序会自动生成一个可直接使用的提示。在你构建的过程中，提示会实时更新。
该应用是使用Electron + React + React Flow + Zustand + Tailwind CSS v4构建的。
主要功能：
- 15种智能体角色（研究员、架构师、开发者、审阅者等）
- 邻近阶段之间的智能自动连接
- 自定义数据流的手动连接
- 3个入门模板（代码审查、功能构建、错误修复）
- 自动检测已安装的Claude代码技能
- 保存/加载.opaal文件，导出为CLAUDE.md
- 完整的键盘快捷键，撤销/重做，多选
采用MIT许可证。希望能收到关于哪些功能能让这个工具更适合你工作流程的反馈。
大家好，我刚刚构建了一个基本的 SIEVE 邮件过滤器编辑器。我通常很难保持我的邮件过滤器更新，过去几年我已经不再使用像微软或谷歌这样的主要服务提供商，因此我不得不回归使用传统的 SIEVE 进行过滤。在手动操作了很长一段时间后，我决定自己构建一个图形用户界面来编辑规则，因为我没有找到任何现成的图形编辑器。就是这样，一个简单的工具，没有什么花哨的。希望有人会觉得它有用 :D
我构建了PolyMCP，这是一个框架和运行时，用于将Python函数作为MCP工具暴露，通过标准化的MCP服务器提供服务，并通过自主代理协调这些工具，这些代理能够规划和执行多步骤的工作流。
PolyMCP不仅仅是一个MCP服务器：它将现有的Python代码转变为适合代理使用的工具，并赋予代理发现、组合和跨多个服务进行协调的能力，同时支持自适应规划和现实世界的执行。
生态系统的关键部分：
1) 将Python函数暴露为MCP工具
可以直接将现有的Python函数作为MCP工具使用，而无需重写它们：
```python
from polymcp.polymcp_toolkit import expose_tools_http
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
app = expose_tools_http([add], title="数学工具")
```
类型提示会自动生成结构化工具模式，并包含输入/输出验证和错误处理。可以在同一服务器上暴露多个函数。
2) 自主代理：PolyClaw
PolyClaw超越了简单的工具调用。它：
- 将复杂任务分解为可执行的步骤
- 动态选择和协调MCP工具
- 根据需求启动或连接到MCP服务器
- 在继续之前验证输出
- 在执行失败时调整计划
- 在隔离的Docker容器中运行所有内容
示例运行：
```bash
polymcp agent run \
--type polyclaw \
--query "构建一个销售报告管道并进行端到端测试" \
--model minimax-m2.5:cloud \
--verbose
```
在后台，系统根据需要进行规划，提供基础设施，顺序或并行执行步骤，并在出现故障时处理自适应重新规划。
为什么这很重要
目前大多数AI代理系统要么静态调用工具，要么假设基础设施已经存在。而PolyMCP则：
- 以最小的摩擦使现有的Python代码适合代理使用
- 通过MCP标准化工具，以便多个代理和服务可以与之交互
- 提供跨多个服务的自主协调
- 根据需要动态启动基础设施
- 验证步骤结果并从故障中恢复
- 使用Docker进行安全、隔离的执行
PolyMCP对企业自动化、DevOps工作流、数据管道、内部工具协调以及任何复杂的多工具推理任务（代理必须可靠地进行规划和执行）都非常有用。
代码库： [https://github.com/poly-mcp/PolyMCP](https://github.com/poly-mcp/PolyMCP)
欢迎提出问题。