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嗨，HN社区， 我正在构建 OSSAIX（https://ossaix.com）——一个针对开源AI项目的精选目录。 我们的目标是让开发者更容易发现和评估开源AI工具（如大型语言模型、检索增强生成（RAG）/代理、本地AI、图像/音频/视频等），而无需在无尽的GitHub仓库中翻找。 每个项目都会经过审核，并包含基本信息，如类别和GitHub活动，以帮助快速评估其实用性。 这还处于早期阶段，我非常希望能得到HN社区的反馈： 一个精选的开源AI目录是否有用？ 哪些信号/功能能帮助你更快做出决定？ 还有什么是缺失的或不必要的？ 提前感谢大家的想法！

我一直在为企业团队开发分析系统，发现了一个相同的模式。 团队并不难以了解发生了什么。他们打开仪表板，注意到某个指标的异常波动、下降或趋势变化，通常能够很快得出洞察。 但随之而来的却是停滞不前。 人们会停下来，因为下一步该怎么做并不明确。 这是值得采取行动的还是仅仅是噪音？ 该由谁来处理？ 采取什么行动是最安全的？ 常见的反应是导出数据、给某人发消息、安排会议或创建另一个报告。洞察是瞬间产生的，但执行却需要几天时间。 有趣的是，大多数分析工具正好停留在这个边界上。它们解释了发生了什么，但并没有帮助决定接下来应该做什么，或者直接促进行动。 我很好奇这里是否有人注意到这个差距。 仪表板在洞察之后真的会让团队变得迟缓吗？ 你是否见过能够很好地闭合洞察→行动循环的工具或模式？ 我很想了解其他人对此的看法。

模型上下文协议非常强大，但在没有保护措施的情况下将生产数据库连接到AI代理是令人恐惧的。<p>我开发了MCP Guard（https://mcp-shield.vercel.app），因为我希望能够了解我的AI代理实际在做什么，并能够在命令执行之前阻止危险的指令。<p>这是一个托管的SaaS仪表板——无需维护NPM包，也无需本地代理。只需通过浏览器配置安全规则，并将您的AI客户端指向安全端点。

我一直在思考如今用户对在线平台的信任是如何形成的。除了营销宣传，2025年用户真正看重的信号是什么？<p>很想听听大家的看法。

构建了一个小型的 mac 应用程序，允许您从任何图像创建深度图。<p>在后台，它使用苹果的 coreml-depth-anything-small 模型来生成深度图。<p>该应用程序本身是对这个模型的轻量级封装。