26作者: lucemia51大约 1 个月前原帖
嗨,HN, 我开发了 typed-ffmpeg,这是一个 Python 包,可以让你以完全类型安全的方式构建 FFmpeg 过滤器图,同时提供自动补全和验证。它受到 ffmpeg-python 的启发,但解决了一些长期存在的问题,比如缺乏 IDE 支持和脆弱的命令行字符串。 v3.0 的新特性: - 支持源过滤器(例如 color、testsrc 等) - 输入流选择(例如 [0:a]、[1:v]) - 一个新的互动游乐场,你可以在这里: - 直观地构建过滤器图 - 生成 FFmpeg 命令行和类型化的 Python 代码 - 粘贴现有的 FFmpeg 命令并将其反向解析为图形 游乐场链接: [https://livingbio.github.io/typed-ffmpeg-playground/](https://livingbio.github.io/typed-ffmpeg-playground/) (这是一个开源项目,完全在浏览器中运行。) 内部核心还支持将命令行转换为图形再转换为类型化的 Python 代码。这对于构建教育工具、FFmpeg IDE 或可视化编辑器非常有用。 我非常希望能收到反馈、错误报告或下一步的想法。如果你曾经在使用 FFmpeg 的命令行时遇到困难,或者尝试教授它,这个工具可能会对你有所帮助。 谢谢! —— David(维护者)
1作者: fredamaral大约 1 个月前原帖
我构建了一个AI助手所缺失的功能:一个真正持久的智能记忆,能够在所有对话和项目中持续存在,并根据上下文主动提供建议。 **这是什么?** MCP记忆是一个模型上下文协议(MCP)服务器,它将任何AI助手转变为一个学习伴侣,能够记住一切,识别模式,并主动从您的历史中提供相关上下文建议。 可以把它看作是赋予您的AI助手类似于人类情节记忆的能力——但更强大。MCP是用Go语言编写的,为了实现这一点,我将整个协议编写为一个SDK(也可以在 https://github.com/fredcamaral/gomcp-sdk 获取)。 **这有什么重要性?** 您是否曾对AI助手感到沮丧? - “我上周已经告诉过你这个了……” - 没有对话持久性 - “你之前解决过同样的问题!” - 会话间没有模式识别 - “记得我的编码偏好吗?” - 每次都从头开始 - “我们讨论过的那个解决方案是什么?” - 没有可搜索的记忆 MCP记忆解决了所有这些问题。 只需在Claude Desktop/VS Code/Cursor中添加一个配置块,您的AI就会: - 在会话和项目之间记住一切 - 使用语义搜索找到您之前解决过的类似问题 - 识别您编码风格、偏好和决策中的模式 - 根据您正在进行的工作主动建议相关上下文 - 通过智能交叉引用在多个代码库中学习 **技术亮点** - 智能分块,理解对话流程和上下文边界 - 使用ChromaDB的向量嵌入进行语义相似性搜索 - 学习您的偏好和工作流程的模式识别引擎 - 跨项目洞察的多代码库智能 - 生产就绪,具备Docker自动更新、监控和安全性 - 记忆衰减,自动总结和归档旧记忆 - 关系映射,链接相关的对话和解决方案 - 通过HTTP或SSE提供服务;对于HTTP,我在JS中实现了一个stdio <> HTTP代理(遵循Hashicorp的Terraform MCP的思路) **演示** 设置完成后,试试这个: 1. 告诉您的AI:“记住我在新项目中更喜欢TypeScript而不是JavaScript。” 2. 后来问:“你知道我的编码偏好吗?” 3. 它会记住并随着时间的推移不断丰富这些知识。 记忆在以下方面持久存在: - 不同的对话会话 - 多个项目和代码库 - 数周和数月的使用 - 各种AI客户端(Claude、VS Code、Cursor等),根据每个客户端的能力进行定制 **与众不同之处** 与简单的对话历史或当前类似的MCP不同,MCP记忆: - 理解上下文——知道您是在调试还是在实施 - 学习模式——识别您的决策风格 - 连接点——链接不同项目中的相关问题 - 进化——随着使用的增加变得更智能 **生产就绪** - 具备Watchtower的自动更新Docker部署 - 全面的监控和健康检查 - 具备加密和访问控制的安全性 - 备份和恢复能力 - 从个人使用扩展到团队部署 **源代码与文档** GitHub: https://github.com/fredcamaral/mcp-memory 许可证:MIT 设置时间:不到5分钟 兼容Claude Desktop、VS Code(继续)、Cursor以及任何支持MCP的AI客户端。 --- 我已经在自己的开发工作中使用这个工具数周,它确实改变了我与AI助手的工作效率。我的AI不再需要每次会话都重新解释上下文,而是能够在我们之前的对话基础上进行扩展。 我非常希望得到HN社区的反馈,尤其是那些每天使用AI编码助手的人。 试试看,告诉我您的想法!