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Shumai是一个开源平台，旨在上传创意文件、管理项目、收集精准反馈、分享作品以及与AI代理协作，所有这些都在一个简单的以创意为首的工作空间中完成。 我一直喜欢Frame.io的产品设计，因此我想打造一个同样精致的替代品，同时保持开源和易于自托管的特点。 您可以在几分钟内通过Docker Compose部署Shumai。它也可以通过npm安装，不过您需要提供自己的PostgreSQL实例，并安装pgvector扩展。 对于更大规模的部署，Shumai支持通过Temporal进行分布式处理，允许诸如转码等资源密集型任务独立扩展。 目前仍处于开发早期阶段，欢迎您尝试并分享任何反馈。 演示链接： [https://staging.shumai.one](https://staging.shumai.one)

在工作中使用Claude Code几个月后，我也想在自己的项目中使用它。很可能是因为我开启了VPN，我在使用一个小时后就被封禁了。我拿回了120美元。一个月后，我关闭VPN重新注册。但这次可能是因为我使用了同一张信用卡（而且这是我唯一能用的卡），他们又把我封禁了。 即使我联系了客服，我得到的回复也是一条通用的信息：“我们已确定由于违反我们的使用政策，无法在此时恢复您的账户。” 我并没有用它做什么不寻常的事情，主要是一些类似“总结这个Markdown文件”、“我该如何重构支付模块”的问题。我甚至连真正的编码都无法进行，因为一个小时只够我进行调查。 我最后的机会就是在HN上让我的案例引起一些关注，希望我的情况能被Boris或者其他Anthropic的员工看到。 你们有没有什么建议可以帮助我找回我的账户？

我是一名硬件工程师和安全研究员，一直在思考我的工作是否可以部分自动化，以便我能够专注于其他主题。因此，我开发了revenant——一个基于大型语言模型（如Claude、OpenAI和本地AI）的工具包，围绕radare2、ghidra等构建，能够完全自动化地分析固件，实施开源框架，包括引脚分配、硬件启动、外设启动等，甚至可以1:1复制现有固件，从而使旧硬件能够使用现代工具链复活。 一些应用场景包括： - 赋予旧硬件新生命 - 对可疑固件进行安全分析 请查看： [https://github.com/DatanoiseTV/revenant](https://github.com/DatanoiseTV/revenant) 我非常希望能得到一些反馈，也许还有一些改进建议。

在我看来，本地模型是整个人工智能热潮中一个被忽视的方面。如果一切都在不断改善，那么在某个时刻，许多任务将不再需要在数据中心完成，也不会受到少数前沿人工智能实验室的影响。我们距离这个目标有多近？还是说我的想法有误？

嗨，HN社区， 根据关于另一轮裁员的日常信息，我很好奇员工参与度和员工认可程序，以及像Kudos、Bonsuly、Flaree这样的员工认可应用程序是否仍然存在？这些在你们的工作场所重要吗？