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我正在构建一个简单的捐赠平台，创作者可以接受加密货币的小费——有点像“请我喝咖啡”，但这是原生于Web3的。<p>支持者无需注册。只需分享你的捐赠页面，任何人都可以直接向你的钱包发送MATIC、ETH或任何ERC-20代币。这种方式高效节省手续费，并且基于Polygon构建。<p>每位创作者都可以获得一个可自定义的页面，带有简短的URL和可选的留言板。所有内容都是非托管的——你拥有自己的私钥和资金。

嘿，HN， 我正在开发一个跨平台的、完全开源的 YouTube/媒体下载器，名为 *YouTubeGO*。 它使用 *Python + PyQt5* 构建，提供以下功能： - 支持 MP4/MP3 下载，使用 `yt-dlp` - 播放列表支持 - 系统托盘集成 - 下载队列和调度器 - 拖放支持 - FFmpeg 检测以提取音频 - 模块化代码结构（核心/界面/测试） 我为什么要开发它： 大多数替代方案要么基于 Electron（臃肿），要么仅限于命令行。我想要一个轻量级、原生且简洁的工具，能够在 Linux、Windows 和 macOS 上正常工作。 许可证：Apache 2.0 GitHub: [https://github.com/Efeckc17/YoutubeGO](https://github.com/Efeckc17/YoutubeGO) 欢迎反馈和贡献！

无论我如何构建 React 项目，它们总是变成一个难以阅读且充满错误的混乱。你是怎么做到的？你是如何确保你的项目结构良好、遵循 DRY 原则、易于阅读、可测试且没有错误的？

我从一开始就对大型语言模型（llms）存在的问题是信息的杂乱无章。与普遍看法相反，在ChatGPT出现之前，开放网络上的信息大多都是杂乱无章的。我们以前称之为SEO博客垃圾信息。而所有的llms都是在这些内容上训练出来的。 因此，当我尝试谷歌的Gemini深度研究时，我遇到了同样的问题。它基本上是一个典型的llm聊天回复，但更加冗长，并且引用了同样的博客垃圾信息列表，这使得普通人进行研究变得困难。 我该如何避免这个陷阱？所以我想问的是，我该如何使用深度研究？

嗨，HN，<p>我是Gabriel，Latitude.sh的开发人员之一（我们是一家裸金属云服务提供商）。<p>在过去的一年里，我主要负责构建Latitude.sh数据库——我们对托管PostgreSQL服务的理解。我们的核心理念是为需要可靠PostgreSQL的开发者提供一个简单且具有竞争力的选择，而不需要过于复杂的配置，同时利用直接在裸金属上运行所带来的性能优势。<p>该服务运行在我们全球的裸金属基础设施上。我们实现的一些关键功能包括：<p>* 内置监控和连接池<p>* IP地址白名单（受信任的来源）<p>* 自动备份，直接配置到<i>您自己的</i> S3存储桶（让您掌控存储和潜在的成本）<p>* 可选的与Supabase的集成，允许您使用他们仪表板的部分功能，以增强数据库的可用性。<p>在技术架构上，它基于Kubernetes运行在我们的裸金属服务器上，使用CloudNativePG操作符来管理PostgreSQL实例。我们发现这种操作符的方法在处理K8s中的状态数据库工作负载时效果良好，挑战了“数据库不应该在K8s中”的传统观念。<p>该服务源于内部需求以及从等待名单上收集到的早期兴趣（约300个注册）。目前已上线并可供使用。<p>我们在HN上发布这个消息，因为我们非常希望能得到您对以下方面的反馈：<p>* 整体开发者体验和用户界面的简洁性。<p>* 当前的功能集（特别是S3备份和Supabase集成）。<p>* 性能感知（考虑到裸金属基础）。<p>* 我们定价模型的竞争力和清晰度。<p>* 实现的任何技术方面（在K8s/裸金属上运行PG）。<p>欢迎您提出任何问题！<p>您可以在这里查看产品页面：<a href="https://www.latitude.sh/databases" rel="nofollow">https://www.latitude.sh/databases</a><p>感谢您的关注！

我刚刚读到一些项目是如何利用亚马逊评论来训练人工智能和机器学习进行情感分析的。<p>每条亚马逊评论都必须附带星级评分。如果星级评分较低，那么附带的文本很可能是负面的，反之亦然。<p>这让我大开眼界。<p>这种方法完全自给自足。无需雇佣肯尼亚或印度的人来对一段文本进行评分，以确定和标记其情感。<p>我认为这是一个非常有创意的方式来解决“数据问题”。<p>我想了解更多关于这种创意解决方案的信息。<p>请在这个页面上分享你所知道的关于这种创意解决方案（或你对“数据问题”的创意解决方案的想法），以便我们可以有一个参考资源。<p>谢谢。

如果您尝试在模型上下文协议（MCP）基础上构建AI代理系统，您可能遇到了与我们相同的问题：集成复杂性、缺乏用户界面支持、高昂的令牌成本以及容易产生幻觉的输出。这就是我们构建更好解决方案的原因——Oqlous AI的RAG代理框架，从零开始设计，旨在实用、可扩展且用户友好。 让我为您详细说明。 MCP的问题在哪里？ 虽然MCP提出了关于管理AI上下文和行动工作流的有趣想法，但它存在一些关键的局限性： 没有用户界面/最终用户层 MCP没有提供原生的用户界面支持。您提示它创建一个JIRA工单，得到的只是文本回复。就这样，没有交互层，没有原生应用的用户界面。 令牌效率低下 MCP代理快速消耗令牌，导致成本增加和吞吐量降低。这对于实时或生产使用来说并不可扩展。 执行浅显 MCP无法进行真正的多应用、多跳推理。它不能接收一个任务，从三个应用中提取数据，综合决策，然后执行后续操作。它的深度就是这么有限。 幻觉和脆弱性 输出质量不可靠。响应可能模糊、产生幻觉或与业务上下文不一致。定制化程度极低。 Oqlous AI RAG代理框架：为真实执行而生 我们构建Oqlous AI来解决上述所有问题，甚至更多。 一键应用集成 无需手动配置文件或外部协调器。您可以通过点击连接到Gmail、JIRA、Notion、Drive等工具，拥有超过100种集成。 端到端用户界面支持 当您提示代理“创建一个JIRA任务”时，您得到的不仅仅是文本——您会在工作流中获得一个完整的JIRA用户界面组件。您可以与其互动，更新字段，拖动工单等，就像在原生应用中一样。 高效的LLM使用 得益于智能令牌管理和模块化的RAG策略，Oqlous AI每次操作消耗的令牌显著减少。这意味着执行速度快至三倍，成本更低，同时保持响应的准确性。 深度代理工作流 Oqlous AI代理能够跨多个工具进行推理。例如，您询问：“与Alice安排会议，概括最新的工程报告，并在Asana中创建后续任务。”Oqlous代理将从Notion获取报告，解析行动项，通过日历安排会议，并推送任务——这一切都是自主完成的。 可定制的企业工作流 每个企业都有独特的需求。Oqlous AI的框架允许轻松定制代理行为、集成和保护措施。您不必受限于僵化的链条或黑箱流程。 扎实、可靠的输出 通过RAG加上精细调整的执行层，幻觉现象大幅减少。代理不会猜测——它们会基于实际数据进行检查、验证和行动。 总结 MCP曾有潜力，但并不适合大规模的真实世界执行。Oqlous AI的RAG代理框架则适合。 如果您在寻找一个企业级、高效且深度互动的AI代理系统，Oqlous AI是MCP未能实现的升级版。 我们正在向开发者、初创企业和构建下一代代理应用的企业开放这一平台。欢迎与任何在这个领域工作的人联系。 很高兴为您提供访问权限：https://www.oqlous.com/get-started