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```bash
wget https://github.com/beehive-lab/TornadoVM/releases/download/v2.1.0/tornadovm-2.1.0-opencl-linux-amd64.zip
unzip tornadovm-2.1.0-opencl-linux-amd64.zip
# 手动将 <path-to-sdk> 替换为解压文件夹的绝对路径
export TORNADO_SDK="<path-to-sdk>/tornadovm-2.1.0-opencl"
export PATH=$TORNADO_SDK/bin:$PATH
# 列出可用设备
tornado --devices
# 查看版本
tornado --version
# 进入项目目录
cd GPULlama3.java
# 设置项目特定的环境路径 -> 这将确保环境变量被正确设置
source set_paths
# 使用 Maven 构建项目（跳过测试以加快构建速度）
# mvn clean package -DskipTests 或者直接使用 make
make
# 运行模型（确保您已经下载了模型文件 - 见下文）
./llama-tornado --gpu --verbose-init --opencl --model beehive-llama-3.2-1b-instruct-fp16.gguf --prompt "告诉我一个笑话"
```
你好，Hacker News。我们四个人在使用Claude Code时，发现通过迭代构建完整的上下文，并在工作中使用和更新该上下文，能够取得最佳效果。
因此，我们开发了Nimbalyst，以最大化我们（以及你们）与AI迭代和构建上下文的能力。
Nimbalyst是一个本地的所见即所得（WYSIWYG）编辑器和会话管理器，你可以在其中与Claude Code一起迭代处理文档、图表、原型和代码。
Nimbalyst让你可以：
- 在用户界面中充分利用Claude Code的强大功能
- 与Claude Code合作，编写和编辑所见即所得的Markdown，实时查看AI的修改（以红色/绿色标记），并进行批准
- 在标准Markdown中集成mermaid图表、文本、表格、原型和图像，以便于人类与Claude Code之间的上下文交流
- 与Claude Code一起对HTML原型进行迭代，注释原型，然后将其作为人类和Claude Code编程的上下文
- 将会话与文档关联，查找和恢复会话，将会话视为上下文，运行并行会话
- 在所有这些上下文中使用Claude Code进行编码，使用命令，查看git状态
Nimbalyst目前处于测试阶段，支持本地使用，并且是免费的。我们非常希望听到你的反馈。
嘿，HN——经过一年的研究代理人工智能的脆弱性，我构建了QCMP：一个四层架构，旨在防止内存中毒。MCP的服务器数量达到16K，但像MINJA（98.2%的查询成功率）和AgentPoison（从0.1%的毒素中获得80%以上的后门）这样的攻击暴露了核心缺陷——内存过于信任自己。
QCMP借鉴了IIT意识度量（CCI > 0.90以冻结片段）、后量子校验和（ML-KEM-768）、CTC自一致性（NIS > 0.95）以及螳螂虾风格的稀疏检查（<50毫秒TME）。已准备好符合OWASP/EU AI法案，并提供Rust实现的建议。
PDF（浏览器查看）：[https://github.com/bradmcevilly/qcmp-whitepaper/blob/main/QCMP_Whitepaper_arXiv.pdf](https://github.com/bradmcevilly/qcmp-whitepaper/blob/main/QCMP_Whitepaper_arXiv.pdf)
首次向arXiv提交至cs.AI——寻求支持（4个以上的近期订阅）。对量子生物钩子或群体层的反馈如何？欢迎讨论。
deepsweep.ai | linkedin.com/in/bradmcevilly
我在过去一年中专注于解决代理人工智能中的内存中毒问题（例如，仅通过查询就实现98%的MINJA成功率）。介绍QCMP：一个结合IIT意识度量（CCI > 0.90阈值）、后量子校验和（ML-KEM）和CTC一致性的四层架构，以实现防篡改的代理群体。
主要成果：在<50毫秒内检测到0.1%的AgentPoison后门；符合OWASP/EU AI法案。
PDF：[https://github.com/bradmcevilly/qcmp-whitepaper/blob/main/QCMP_Whitepaper_arXiv.pdf](https://github.com/bradmcevilly/qcmp-whitepaper/blob/main/QCMP_Whitepaper_arXiv.pdf)
首次向arXiv提交至cs.AI——寻求HN社区的支持/反馈。对量子生物钩子或多代理层的看法如何？欢迎交流。
网站：deepsweep.ai | LinkedIn：linkedin.com/in/bradmcevilly
大家好！我们是 BrowserBook 的 Chris、Jorrie 和 Evan，这是一个用于编写和调试基于 Playwright 的网页自动化的集成开发环境（IDE）。您可以在这里下载 Mac 应用程序：<a href="https://browserbook.com">https://browserbook.com</a>，还有一个演示视频可以在这里观看：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=ODGJBCNqGUI" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=ODGJBCNqGUI</a>。
<p>我们为什么要开发这个工具：在我们参加 YC 的时候，我们是一家自动化后端医疗工作流程的公司。由于医疗行业的互操作性生态系统非常分散，我们开始使用浏览器代理直接通过网络自动化电子病历、诊所管理软件和支付门户。当我们这样做时，遇到了很多问题：
<p>速度：与脚本方法相比，LLM 调用的高延迟。
<p>成本：为了使自动化尽可能准确，我们消耗了大量的令牌来提供所需的上下文。
<p>可靠性：即使有详细的指示、上下文和工具，代理在多步骤任务中往往会以不可预测的方式偏离。
<p>可调试性：当出现偏差时，我们基本上是在提示中玩打地鼠，并重新运行整个自动化来调试问题（如上所述：速度和成本问题使得这一过程相当痛苦）。
<p>我们越来越多地只是给我们的代理脚本来执行。最终，我们得出结论，对于这类用例，脚本化是一种更好的网页自动化方法。但脚本化也太痛苦了，因此我们着手用 BrowserBook 来解决这些问题。
<p>在技术层面上，它运行一个独立的 TypeScript REPL，直接与内嵌的浏览器实例连接，并内置工具，使脚本开发快速而简单。这包括：
<p>- 在 IDE 中直接提供一个完全交互的浏览器窗口，您可以在不切换上下文的情况下运行代码。
<p>- 类似 Jupyter Notebook 的环境——这里的想法是，您可以在单独的单元中编写自动化的部分并单独运行它们（并可以在浏览器中快速手动重置），而不必每次都重新运行整个流程。
<p>- 一个 AI 编码助手，利用当前页面的 DOM 上下文来编写自动化逻辑，帮助避免寻找选择器的麻烦。
<p>- 用于截图、数据提取和管理身份验证的辅助函数，适用于需要身份验证的工作流程。
<p>一旦您创建了自动化，可以直接在应用程序中运行它，或者通过 API 在我们的托管环境中运行，以便在外部应用程序或代理工作流程中使用。
<p>BrowserBook 的核心是一个 Electron 应用，因此我们可以直接在应用中运行 Chrome 实例，而无需依赖云托管的浏览器。对于 API 运行，我们通过 Kernel 使用托管的浏览器基础设施（顺便说一下，这是一个很棒的产品），依赖于他们的反机器人检测能力（隐身模式、代理等）。
<p>脚本化自动化可能不受欢迎，因为脚本本质上是脆弱的；与“传统”软件开发不同，您的代码是在您无法控制的环境中部署的——别人的网站。通过 BrowserBook，我们试图“接受这种不完美”，并承认这种“进攻性编程”的环境。
<p>我们从头开始设计，假设脚本会出错，并旨在提供使构建和维护它们更容易的工具。未来，我们的计划是利用 AI 在其已经显示出优势的领域——编写代码——来最小化停机时间，并在部署环境变化时快速修复损坏的脚本。
<p>浏览器代理承诺通过将控制权交给可以处理不一致性和模糊性的 LLM 来解决这个问题。虽然我们认为在某些应用中浏览器代理确实可以提供帮助，但需要可靠和重复执行的任务并不在其中。
<p>我们希望您能试用一下！您可以在我们的网站上下载 BrowserBook：<a href="https://browserbook.com">https://browserbook.com</a>（目前仅支持 Mac，抱歉！）当然，我们也非常欢迎您提供任何反馈和意见！
我是这个项目的发起人。
我创建这个库是出于对日常数据混乱的沮丧：CSV文件中有重复的列、API返回嵌套的JSON、Excel表格，以及各种临时的ETL请求。
像Polars和DuckDB这样的工具非常适合处理重型分析工作负载，但有时我只想要一个轻量级的、符合Python风格的表格，方便我进行迭代。我希望能够使用`for row in table:`而不会遇到意外的语义问题。
Serif采用了以向量为先、零依赖的方式，旨在处理日常数据任务。
<a href="https://github.com/CIG-GitHub/serif" rel="nofollow">https://github.com/CIG-GitHub/serif</a>
这是一个早期版本，因此我希望能得到关于易用性和API中缺失功能或可以简化的地方的反馈。
自2023年1月以来，iOS真实设备支持一直是Maestro用户最迫切的需求。近三年来，GitHub上有大量问题和评论在请求这一功能。
我们在工作中需要这个功能，因此我们开发了它并提交了PR #2856。但Maestro团队表示，官方支持要到明年才能推出——没有明确的时间表。
我们不希望团队们再等待，因此我们打包了一个独立工具，今天就可以使用。
工作原理：
- maestro-ios-device会将XCTest运行器构建并部署到你的真实iPhone上。
- 端口转发将localhost:6001桥接到设备:22087。
- 你现有的Maestro YAML文件无需更改即可运行。
额外功能：我们还解锁了在多个真实设备上并行执行的能力。Maestro之前有硬编码的端口限制——现在你可以在设备1上使用:6001，在设备2上使用:6002同时运行。
限制（苹果限制）：
- clearState通过重新安装应用程序工作（而不是simctl）。
- setLocation需要额外的设置。
- 不支持addMedia。
安装：
```bash
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/devicelab-dev/maestro-ios-device/main/setup.sh | bash
```
仓库： [https://github.com/devicelab-dev/maestro-ios-device](https://github.com/devicelab-dev/maestro-ios-device)
PR： [https://github.com/mobile-dev-inc/Maestro/pull/2856](https://github.com/mobile-dev-inc/Maestro/pull/2856)
在iOS 18.x和26.x上与Maestro 2.0.9/2.0.10进行了测试。
这不是官方版本——当Maestro推出原生支持时，请使用官方版本。欢迎就实现细节提问。
我开发这个工具是因为我厌倦了手动格式化Windows和重新安装所有东西。
我个人的bash + winget脚本虽然有效，但对其他人来说并不具备可重用性。
因此，我将其转变为一个完全基于网页的生成器：
无需终端，无需Node，无需安装——只需选择你的应用程序和配置，它就会输出一个可以直接运行的.bat脚本。
该项目现在是开源的，并且最近进行了重大更新：
115个应用程序
80个系统配置
去除臃肿软件
受Windows 98启发的用户界面
一键脚本生成
一切都在你的浏览器中本地运行
在线版本：<a href="https://kaic.me/win-post-install/" rel="nofollow">https://kaic.me/win-post-install/</a>
GitHub：<a href="https://github.com/kaic/win-post-install" rel="nofollow">https://github.com/kaic/win-post-install</a>