最新

问题：在我的代理构建器中，客户可以添加任何MCP源。有些MCP源可能会产生巨大的输出，超过输入上下文长度限制。<p>我正在寻找更聪明的方法来解决这个问题。

经过6个月将AI语音助手与旧系统集成的过程，我厌倦了与2003年的SOAP作斗争。于是我开发了Hopeless，旨在将6个月的集成时间缩短到2周。令牌减少约70%。它可以与任何遗留系统兼容。

我杀死了我的“宝宝”，这是我做过的最好的决定。 只有几千人看到了我的CAM帖子，关于10,000行的语义记忆接口、嵌入和知识图谱以及Claude的钩子。 经过大约一周的使用，我发现： - 它有效 - 速度慢 实际上发生了什么： 我花了一些时间构建这个复杂的记忆基础设施。向量数据库、SQLite、语义搜索、自动摄取管道、关系图，所有的一切。 结果是有效的！Claude记住了东西！问题解决了，对吧？ 可是…… 每个会话启动都需要4秒以上。试着同时运行6个ghostty会话，填充的上下文窗口相当大。我基本上是在看Claude的“纰漏”（也就是占用我的内存）。 我为让Claude更“高效”而构建的东西反而让Claude变得更慢。 于是我想： “我是围绕Claude的局限性进行工程设计，还是与它合作？” 重构： 把所有东西都扔掉，重新开始。 新堆栈： - 两个bash脚本 - 全局/项目CLAUDE.md文件 - Claude代码钩子 - 就这些 会话开始 → 从Markdown加载上下文 会话结束 → 状态保存到Markdown 没有API调用，没有数据库，没有依赖。 总共1500行。 洞察： 代理不需要复杂的记忆基础设施。 它们需要一个持久的层，要求： - 简单到值得信任 - 轻便到可以忽略 - 强大到能够持久 结果发现，CLAUDE.md文件 + bash脚本 + 钩子可以完成10,000行怪物所做的一切，只是……更简洁、更快速且更易维护。 哲学转变： 我停止了试图围绕Claude的局限性构建，而是开始利用Claude的优势。 原始系统是我试图聪明并尝试新奇（谢谢多动症）。 “Claude没有记忆？那我就构建一个完整的数据库！” 新系统是我聪明的表现。 “Claude可以读取Markdown，而bash速度快得惊人。那我们就用这个。” 更少的基础设施 = 更少的瓶颈 = 更多的窗口 = 更高的速度。 未割断的记忆： 我称之为这个。 同样的问题解决方案，代码减少93%。速度快10倍，实际上是可维护的。 有时候，解决方案是减法而不是加法。 有时候，你的10,000行“解决方案”只是因为你有能力而过度设计。 --- 总结 - 我重写了整个Claude记忆系统。从10,000行数据库减少到1,500行Markdown文件。现在瞬间启动。可以无延迟地运行6个窗口。学到了简单总是胜过聪明。 链接到原始的分割线程：[https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1phtii5/unsevering_claude_to_my_codebase_achieving/](https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1phtii5/unsevering_claude_to_my_codebase_achieving/) 如果你想看看我们是如何到达这里的。 链接到Git仓库：[https://github.com/blas0/UnseveredMemory](https://github.com/blas0/UnseveredMemory)

嗨，HN，我们刚刚在FreyaVideo上发布了Wan 2.6。 Wan 2.6新增了两个工作流程： - 图像转视频（I2V）：上传一张图片，描述动作，生成MP4视频。 - 文本转视频（T2V）：直接从提示生成视频。 包含的内容： - 时长选项：5秒 / 10秒 / 15秒 - 多种输出尺寸（例如，720p / 1080p，竖屏 / 横屏，取决于模式） - 可选的提示扩展 + 多镜头分割 - 输出格式为MP4 如果你尝试使用，欢迎反馈以下内容： - 提示：哪些类型的提示能为你产生最一致的动作？ - 质量与速度的权衡：哪些预设 / 尺寸感觉最好？ - 用户界面 / 控件：在T2V和I2V之间有没有让你感到困惑的地方？ 链接： [https://freyavideo.com](https://freyavideo.com)（Wan 2.6页面：[https://freyavideo.com/video-models/wan-2-6](https://freyavideo.com/video-models/wan-2-6)） 如果有关于实现、定价 / 额度或模型设置的任何问题，我很乐意回答。