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嗨，HN！<p>BLAST 是一个高性能的浏览器增强型大语言模型（LLM）服务引擎，旨在使部署网页浏览 AI 变得简单、快速且可控成本。<p>BLAST 的目标是最终实现与谷歌搜索相当的延迟，针对目前需要大量输入和点击的浏览器任务。我们目前的功能包括自动并行处理、前缀缓存、预算管理（内存和 LLM 成本）以及与 OpenAI 兼容的 API，但我们还有很多想法在筹备中！<p>网站与文档： <a href="https://blastproject.org/" rel="nofollow">https://blastproject.org/</a> <a href="https://docs.blastproject.org/" rel="nofollow">https://docs.blastproject.org/</a><p>MIT 许可的开源项目： <a href="https://github.com/stanford-mast/blast">https://github.com/stanford-mast/blast</a><p>希望这里的一些朋友觉得这个有用！请在评论中告诉我你的想法，或者在 Discord 上联系我。<p>— Caleb（斯坦福大学计算机科学博士生）

我不太记得具体情况，但我相信当初选择宏内核而非微内核的理由现在大部分已经不再重要了。如果我没记错的话，微内核一直更安全，而这一点现在比以往任何时候都重要。我需要确认一下，但我们是否仍然在全64位的采用上落后？我认为通过更新的内核/操作系统会更好地实现这一目标。最后，人工智能仍然相对较新，并且在特定用途上可能不会像将来那样受到限制或昂贵。它们能否帮助逆向工程驱动程序？我认为这可能是最大的障碍之一。我过去读过关于Redox的资料，但它似乎是一个由一个人主导的项目，多年来基本上被搁置，十年后仍然没有脱离测试版，如果我没记错的话。 我是一名中年业余用户/爱好者。所以，我真的在问。最后，我想知道Linux内核是否像《哈利·波特》中的韦斯利家那样，即有点像一个由许多部分堆叠而成的怪物，整体看起来有些不整齐，尽管功能上可用，但在某种程度上还是显得有些混乱，和一个设计良好的“新”房子相去甚远。再次强调，我只是问问。这些大部分内容超出了我的理解范围。

我创建了DonutData，旨在简化数据集的清理和预处理过程——无需编写任何代码。<p>您只需上传一个文件（CSV、JSON、XML），然后输入类似于以下的提示：<p>“去除多余空格，删除包含空值的行，将所有文本转换为小写”<p>…然后DonutData会自动执行相关的转换。<p>这是第一个版本——预览/迭代版本即将推出。使用后会弹出反馈表单，我非常希望听到您的想法！<p>支持结构化格式（CSV、JSON、YAML、XML）<br>内置30多种预处理操作<br>免费使用——仅需登录即可下载结果<p>试试吧：<a href="https://donutdata.in/" rel="nofollow">https://donutdata.in/</a><br>使用我们的示例数据集：<a href="https://drive.google.com/file/d/11NOu1FSm4nyYT8QZjcltmaN0LGuHDhi1/view?usp=drive_link" rel="nofollow">https://drive.google.com/file/d/11NOu1FSm4nyYT8QZjcltmaN0LGu...</a><p>期待听到任何形式的反馈！

刚刚完成了一个超级宅的业余爱好项目：一个展览和网站，旨在向孩子们展示机械的酷炫之处！<p>可惜的是，孩子们现在很少有机会亲身体验机器。理想情况下，这个展览将激励一些孩子去探索工程领域，即使他们并不是“书本学习者”。网站提供了支持展览的内容，包括视频和3D打印文件。<p>这个项目的灵感来源于过去的工程展览。想了解更多，请查看研究页面。<p>该项目将开源，以便人们可以制作自己的版本并进行扩展。如果你想合作，请告诉我。<p>--史蒂夫

我已经提交了非常清晰的身份证明照片和水电账单，但没有收到任何关于问题出在哪里的信息。虽然有申诉选项，我选择了它，但再次被拒绝，且没有任何解释。 现在，谷歌 Play 控制台完全没有上传其他文件或解决此问题的任何选项。 我对接下来该如何进行感到非常困惑。我已经支付了 25 美元，以便能够提交我花费了大量精力制作的应用，并且我有一个与我一直在支付的自定义域名绑定的长期谷歌商业账户。 我该如何继续进行？

你好——我一直在开发一个名为 QuickPoint 的极简工具——它是一个用于快速文本创作和分享结构化思维的简约工具。 https://quickpoint.me 但我并不是想要推动某种愿景，而是想了解人们真正需要什么。我构建了一个粗略的原型，并密切关注人们如何（或是否）使用它。 我非常希望能听到你的真实反馈：请随意尝试，并说出你想到的任何内容。如果你需要结构化你的反馈，我在下面列了一些问题。不过，我更希望听到你想说的任何内容。 这个工具是否解决了你在现实生活中会遇到的某些问题？ 你对这个工具的第一印象是什么？ 这个概念中有什么好的地方，或者有什么缺失或问题？ 我并不是想推销，只是想倾听。非常感谢你的任何想法！

大家好，我们是David和Ethan，Toolbase（gettoolbase.com）的联合创始人。 Toolbase是一个AI代理和工作流构建工具，帮助您快速创建生产级的AI自动化——电池已包含。 ------- Toolbase的开发流程： 1. 定义一个粗略目标。 2. 连接任何API或MCP服务器（我们有成千上万的选择，或者您可以自带）。 3. 教AI什么是有效的输入和输出示例（这些示例后来将成为您的单元测试！）。 4. 让Toolbase生成完美的提示、代码、工作流或代理。 5. 将您的项目部署为API、MCP服务器或聊天界面！ 编码可选，分享鼓励。 注意：如果您熟悉Cursor/Windsurf以及像Mastra这样的框架（Toolbase所基于的），您已经知道如何使用Toolbase。您保留了编码的灵活性，但可以避免样板代码和基础设施任务（集成、验证、上下文映射、测试等），除非您明确选择去做这些。 ------- 演示 这个简单的代理通过Tavily搜索验证我们CRM（Pipedrive）中的公司账单地址。如果地址不匹配，它会通过电子邮件请求人工选择正确的地址（请以2倍速观看）： [观看演示](https://www.loom.com/share/540c61b2c5634996b088ebbb16989cf0?sid=8d076bd5-c50a-4887-b05a-713e3c3005c8) 演示中显示的输出电子邮件：[查看示例](https://gettoolbase.com/assets/demo-screenshot.png) 生成代码和更确定的工作流遵循类似的流程。 您可以在gettoolbase.com上尝试互动预览，无需注册。尝试点击出现在大蓝色文本旁边的工作流窗格右下角的播放按钮。提交查询后，点击每个节点可以查看其运行结果。全屏体验（右上角的图标）和展开节点（工作流步骤内的相同图标）可以让您以我们在演示中相同的方式训练该提示。第一个节点（“用户意图提取器”）故意模糊，以便您可以自己进行训练！ ------- 为什么要另建一个代理/工作流构建工具？ 我们开始构建Toolbase是因为对现有框架的失望，尤其是在生产使用方面，以及缺乏对MLOps工件（如提示、黄金数据、工作流和评估）的IDE支持。由于代理系统的大部分代码可以使用这些工件动态生成和验证，因此它们往往比代码本身更为重要。 与其他开发者交流后，我们也意识到，手动编码工作流、通过试错实验提示以及设置基础设施/集成都花费了远比应有的时间。像Cursor和Windsurf这样的工具有所帮助，但从AI生成的代码中提取意义的速度很慢。聊天机器人在有色聊天窗口中快速生成晦涩的代码，这种极端的方式演示效果很好，但根本无法维护（抱歉，氛围编码）。因此，我们选择了一种折中的方式：一个AI辅助的可视化构建工具，具有完整的代码回退功能。 ------- 您怎么看？ 我们期待来自HN社区的任何反馈、想法或问题。 请在评论中告诉我们您的看法！ - David & Ethan